检索结果-内蒙古大学图书馆

科技导报 2020年第11期38卷 115-121页

作者：韩忠明周朋飞段大高张珣北京工商大学计算机学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

积极应对气候变化是可持续发展的目标之一。针对气温准确预测任务,提出了一种基于图注意力机制的气温预测模型。该模型在气温站点组成的拓扑结构上使用了注意力机制,选择性地聚合周围区域的气温特征,再使用神经网络拟合复杂的气温变化规... 详细信息

积极应对气候变化是可持续发展的目标之一。针对气温准确预测任务,提出了一种基于图注意力机制的气温预测模型。该模型在气温站点组成的拓扑结构上使用了注意力机制,选择性地聚合周围区域的气温特征,再使用神经网络拟合复杂的气温变化规律,得到预测结果。实验使用了2000-2010年京津冀地区的气温数据,经大量实验验证,在极少依赖历史气温数据的情况下,模型能够得到更准确的预测值。模型能够为气候预测和气候灾害预防提供决策支持。

关键词：气温预测图神经网络注意力机制

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综述:面向SoC-FPGA的开源处理器

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电子学报 2018年第4期46卷 992-1004页

作者：余乐李任伟王瑶李洋洋吴超贾瑞北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 中国科学院自动化研究所北京100190

近年来,随着各种IP核的广泛应用,So C-FPGA的应用领域也随之日益扩展.处理器作为So C-FPGA的核心IP,其对系统性能的影响至关重要.使用开源处理器IP能大幅度提高So C-FPGA系统级设计的效率,已成为现在项目开发中常用的手段.本文研究了现... 详细信息

近年来,随着各种IP核的广泛应用,So C-FPGA的应用领域也随之日益扩展.处理器作为So C-FPGA的核心IP,其对系统性能的影响至关重要.使用开源处理器IP能大幅度提高So C-FPGA系统级设计的效率,已成为现在项目开发中常用的手段.本文研究了现有的绝大多数开源处理器的关键技术指标,从可用性和稳定性上提出了一种选择开源处理器的方法.根据该方法,选择出一些具有高可用性和稳定性的开源处理器.最后,利用不同厂商提供的FPGA EDA工具将所述的开源处理器进行了综合与实现,并与现有FPGA厂商提供的商用软核Nios II和Microblaze进行了比较和讨论.

关键词：处理器 FPGA SoC-FPGA 开源应用综述概述

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多特征融合的非刚性三维模型匹配算法研究

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上海理工大学学报 2016年第1期38卷 81-86页

作者：赖龙李海生蔡强毛典辉曹健北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

特征描述符是影响非刚性三维模型匹配结果的关键因素,而单一特征只能描述三维模型某一方面的信息.为了克服单一特征在模型匹配时的局限性,进一步提高模型匹配的精确度,通过引入信息论中信息熵的概念,结合各单一特征匹配时的结果,计算得... 详细信息

特征描述符是影响非刚性三维模型匹配结果的关键因素,而单一特征只能描述三维模型某一方面的信息.为了克服单一特征在模型匹配时的局限性,进一步提高模型匹配的精确度,通过引入信息论中信息熵的概念,结合各单一特征匹配时的结果,计算得到各特征的权值,对多种特征(如热核特征(HKS)、能量分布特征(WKS)和模型表面积特征等)进行融合,作为非刚性三维模型匹配的特征.最后在SHREC’2014提供的标准测试数据集上进行试验,并与单一特征描述符的结果进行对比,验证了多特征融合得到的特征描述符要优于任一单一特征描述符,可以应用于非刚性三维模型检索系统中.

关键词：非刚性信息熵多特征

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基于学习连续时间事件序列的动态网络链路预测

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中国科学：信息科学 2023年第2期53卷 234-249页

作者：韩忠明王宇航陈福宇杨伟杰毛雅俊北京工商大学国际经管学院北京100048 北京工商大学计算机学院北京100048 北京工商大学人工智能学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学) 北京100048

动态网络链路预测是目前复杂网络的热点研究方向,网络表示学习可以有效学习到节点的相似性,从而为链路预测提供基础.现有的动态网络表示学习方法大多先将动态网络进行离散窗口化,然后在静态网络快照图上建模,这样很难有效处理具有细粒... 详细信息

动态网络链路预测是目前复杂网络的热点研究方向,网络表示学习可以有效学习到节点的相似性,从而为链路预测提供基础.现有的动态网络表示学习方法大多先将动态网络进行离散窗口化,然后在静态网络快照图上建模,这样很难有效处理具有细粒度时间特性的动态网络.本文提出了一种可以学习动态网络中复杂的时间特性的链路预测模型,该模型使用连续时间事件序列表示动态网络,对网络中的连续时间信息和结构演化特征进行学习,并提出了基于时间注意力的信息传递机制来模拟网络中信息的扩散与聚合,最后将链路预测转化为分类问题.实验在4个真实动态网络数据集以及模拟网络上进行,并以ap和auc作为评价指标.真实网络实验结果证明该模型能够较好地学习网络演化的连续性,得到更有效的节点表示,从而提升了链路预测效果.模拟网络的实验结果表明链路预测的效果和网络模型相关,但本文模型仍可以获得较好的预测效果.

关键词：链路预测连续时间动态网络表示学习复杂网络

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采用双框架生成对抗网络的图像运动模糊盲去除

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图学学报 2019年第6期40卷 1056-1063页

作者：罗琪彬蔡强北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

传统运动模糊盲去除方法需先预测模糊图像的模糊核,再复原清晰图像。而实际环境中的复杂的模糊核使此方法不能在视觉上很好地减小实际图像和复原后图像的差异,且直接将现流行的生成对抗模型应用在图像模糊盲去除任务中会有严重的模式崩... 详细信息

传统运动模糊盲去除方法需先预测模糊图像的模糊核,再复原清晰图像。而实际环境中的复杂的模糊核使此方法不能在视觉上很好地减小实际图像和复原后图像的差异,且直接将现流行的生成对抗模型应用在图像模糊盲去除任务中会有严重的模式崩塌现象。因此,围绕去模糊任务的特点提出了一种端到端的生成对抗网络模型--双框架生成对抗网络。该方案不需要预测模糊核,直接实现图片运动模糊的盲去除。双框架生成对抗网络在原有CycleGan基础上将其网络结构和损失函数均作出了改进,提高了运动图像盲去除的精度,并且在样本有限情况下大幅度增强了网络的稳定性。实验采用最小均方差优化网络训练,最后通过生成网络和判别网络对抗训练获得清晰图像。在ILSVRC2015 VID数据集上的实验结果表明,该方法复原质量更高,且复原结果在后续目标检测任务中达到了更优的效果。

关键词：生成对抗网络运动模糊盲去除循环一致性条件模型

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具有hook机制的过滤驱动加解密模型

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高技术通讯 2016年第7期26卷 677-683页

作者：蔡强薛子育毛典辉李海生曹健北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

研究了文件保护的加解密技术。针对文件采用过滤驱动模型进行加解密导致文件标识不统一与内存明文泄露风险增加等安全问题,设计了一种hook机制和过滤驱动方法相结合的加解密模型。该模型采用过滤驱动方法对文件进行加解密,同时引入hook... 详细信息

研究了文件保护的加解密技术。针对文件采用过滤驱动模型进行加解密导致文件标识不统一与内存明文泄露风险增加等安全问题,设计了一种hook机制和过滤驱动方法相结合的加解密模型。该模型采用过滤驱动方法对文件进行加解密,同时引入hook机制对内存中文件操作行为进行捕获,使得加解密前后的文件具有相同标识,在保证用户原有文件操作习惯的同时,实现了文件内存明文恢复风险的降低。理论分析和试验结果表明,该模型在三种加密模式下,可以针对不同文件进行快速加解密,同时较过滤驱动加解密模型,其恢复风险下降3%以上。

关键词：文件系统信息安全透明加密过滤驱动 hook 加解密

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面向VTM的交互式活体检测算法

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计算机工程 2019年第3期45卷 256-261页

作者：马钰锡谭励董旭于重重北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

为提升远程视频柜员机人脸识别登录系统的识别率和安全性,将改进的眨眼检测、背景检测和随机组合动作指令相结合,提出一种交互式活体检测算法。基于OpenCV级联分类器人脸检测和局部二值特征人脸对齐算法,结合坐标比例和眼球色素变化改... 详细信息

为提升远程视频柜员机人脸识别登录系统的识别率和安全性,将改进的眨眼检测、背景检测和随机组合动作指令相结合,提出一种交互式活体检测算法。基于OpenCV级联分类器人脸检测和局部二值特征人脸对齐算法,结合坐标比例和眼球色素变化改进眨眼检测。利用背景检测和随机组合动作指令抵御动态视频攻击,加入图像质量检测与校正功能,使系统在弱光、歪斜等环境影响下对活体人脸检测有较好的检测效果。在活体人脸数据库CASIA-FASD和自建样本库上进行实验,结果表明,该算法识别率达到97.67%,与多光谱、卷积神经网络等检测算法相比性能有明显的提升。

关键词：活体检测人脸识别眨眼检测背景检测局部二值特征

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基于深度学习的视觉SLAM综述

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系统仿真学报 2020年第7期32卷 1244-1256页

作者：刘瑞军王向上张晨章博华北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

随着计算机视觉和机器人技术的发展,视觉同时定位与地图创建已成为无人系统领域的研究焦点,深度学习在图像处理方面展现出的强大优势,为二者的广泛结合创造了机会。总结了深度学习与视觉里程计、闭环检测和语义同时定位与地图创建结合... 详细信息

随着计算机视觉和机器人技术的发展,视觉同时定位与地图创建已成为无人系统领域的研究焦点,深度学习在图像处理方面展现出的强大优势,为二者的广泛结合创造了机会。总结了深度学习与视觉里程计、闭环检测和语义同时定位与地图创建结合的突出研究成果,对传统算法与基于深度学习的方法做了对比,展望了基于深度学习的视觉同时定位与地图创建发展方向。

关键词：视觉同步定位与地图创建深度学习视觉里程计闭环检测语义同步定位与地图创建

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融合语义-灰度特征的三维场景纹理优化算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：于柳吴晓群北京工商大学计算机与人工智能学院食品安全大数据技术北京市重点实验室

针对三维场景纹理映射中存在的模糊伪影问题，利用多角度拍摄的图像对三维场景进行高保真纹理映射，提出一种融合语义-灰度特征的三维场景纹理优化算法. 首先根据图像对应的相机姿态计算初始图像映射关系; 然后融合语义特征对初始映... 详细信息

针对三维场景纹理映射中存在的模糊伪影问题，利用多角度拍摄的图像对三维场景进行高保真纹理映射，提出一种融合语义-灰度特征的三维场景纹理优化算法. 首先根据图像对应的相机姿态计算初始图像映射关系; 然后融合语义特征对初始映射关系进行优化，保证场景中几何模型间颜色的正确性; 再融合灰度特征进一步优化，保证几何模型内部纹理颜色的正确性; 最后结合三维场景信息，采用加权平均策略融合像素合成纹理图像，同时根据映射关系将纹理图像反投影到几何体，生成具有高保真纹理的三维场景. 在Fountain和BundleFusion(Office0， Office2)公开数据集上，与现有的纹理优化算法进行对比实验，结果表明，所提算法合成的纹理图像与真值图像的平均结构相似性达到0.89，平均峰值信噪比达到39.10 dB，并且在2个数据集上的纹理优化速度分别为62 s和106 s，平均优化速度提升67.2%. 所提算法能够在视觉质量和优化速度之间取得较好的平衡效果，并且在包含较大相机姿态误差以及低精度重建几何的情况下仍具有明显优势.

关键词：三维场景纹理映射纹理优化融合特征

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图的表示与可视化方法综述

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系统仿真学报 2020年第7期32卷 1232-1243页

作者：陈谊张梦录万玉钗北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

图是由节点和边组成的图形,通常用于表示两个或多个实体之间的关系。基于图的分析可以帮助人们理解实体关系的结构和本质,探索图中的隐含关联。图的表示与可视化方法在图分析中起着的重要作用,在图可视化研究中首先要考虑知识传达是否... 详细信息

图是由节点和边组成的图形,通常用于表示两个或多个实体之间的关系。基于图的分析可以帮助人们理解实体关系的结构和本质,探索图中的隐含关联。图的表示与可视化方法在图分析中起着的重要作用,在图可视化研究中首先要考虑知识传达是否准确、人们的思维地图等方面,同时还要考虑图形是否美观、构建图所需的时间、以及计算机的性能等问题。综述了基于节点-链接、邻接矩阵以及图嵌入的图表示方法、图布局算法以及可视化方法,并对这些方法进行归纳与对比。最后对图表示与可视化技术的未来发展趋势进行了展望。

关键词：图表示可视化节点-链接图邻接矩阵图嵌入

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