检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2021年第3期48卷 50-59页

作者：白子轶毛懿荣王瑞平中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

人脸识别是生物特征识别领域的一项关键技术,长期以来得到研究者的广泛关注。视频人脸识别任务特指从一段视频中提取出人脸的关键信息,从而完成身份识别。相较于基于图像的人脸识别任务来说,视频数据中的人脸变化模式更为多样且视频帧... 详细信息

人脸识别是生物特征识别领域的一项关键技术,长期以来得到研究者的广泛关注。视频人脸识别任务特指从一段视频中提取出人脸的关键信息,从而完成身份识别。相较于基于图像的人脸识别任务来说,视频数据中的人脸变化模式更为多样且视频帧之间存在较大差异,如何从冗长而复杂的视频中抽取到人脸的关键特征成为当前的研究重点。以视频人脸识别技术为研究对象,首先介绍了该技术的研究价值和存在的挑战;接着对当前研究工作的发展脉络进行了系统的梳理,依据建模方式将传统基于图像集合建模的方法分为线性子空间建模、仿射子空间建模、非线性流形建模、统计建模四大类,同时对深度学习背景下基于图像融合的方法进行了介绍;另外对现有视频人脸识别数据集进行分类整理并简要介绍了常用的评价指标;最后分别采用灰度特征和深度特征在YTC数据集及IJB-A数据集上对代表性工作进行评测。实验结果表明:神经网络可以从大规模数据中提取到鲁棒的视频帧特征,从而带来识别性能的大幅提升,而有效的视频数据建模能够挖掘出人脸潜在的变化模式,从视频序列包含的大量样本中找到更具判别力的关键信息,排除噪声样本的干扰,因此基于视频的人脸识别具有广泛的通用性和实用价值。

关键词：视频人脸识别图像集合建模子空间学习流形学习深度学习

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基于声成像技术的燃气涡轮机故障诊断研究

基于声成像技术的燃气涡轮机故障诊断研究

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第七届中国航空科学技术大会

作者：闫稳呼明亮文飞郭培培郭子昂中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所上海交通大学电子信息与电气工程学院电子系

设计了一种定位精度高、波束分辨率高和抗干扰能力强的多臂螺旋麦克风声学成像阵列;运用多通道声学数字采集与分析设备,实现了燃气涡轮机燃烧室音频数据的高精度、宽动态范围和高实时采集;采用神经网络数据分析方法,实现了音频数据的特... 详细信息

设计了一种定位精度高、波束分辨率高和抗干扰能力强的多臂螺旋麦克风声学成像阵列;运用多通道声学数字采集与分析设备,实现了燃气涡轮机燃烧室音频数据的高精度、宽动态范围和高实时采集;采用神经网络数据分析方法,实现了音频数据的特征提取;通过训练自编码对燃机运行时的异常声音数据实现了准确检测,并开展了仿真和试验。结果表明,故障检测策略准确率可达98%以上,具有较好的应用前景。

关键词：燃气涡轮机声学成像数据采集数据训练神经网络故障诊断

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基于语义分割引导的三维目标检测

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图学学报 2022年第6期43卷 1134-1142页

作者：崔振东李宗民杨树林刘玉杰李华中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 山东石油化工学院大数据与基础科学学院山东东营257061 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

三维目标检测是计算机视觉领域的热门研究内容之一。在自动驾驶系统中,三维目标检测技术通过捕获周围的点云信息与RGB图像信息,对周围物体进行检测,从而为车辆规划下一步的行进路线。因此,通过三维目标检测实现对周边环境的精准检测与... 详细信息

三维目标检测是计算机视觉领域的热门研究内容之一。在自动驾驶系统中,三维目标检测技术通过捕获周围的点云信息与RGB图像信息,对周围物体进行检测,从而为车辆规划下一步的行进路线。因此,通过三维目标检测实现对周边环境的精准检测与感知是十分重要的。针对三维目标检测技术中随机采样算法导致前景点丢失的问题,首先提出了基于语义分割的随机采样算法,通过预测的语义特征指导采样过程,提升了前景点的采样比重,进而提高了三维目标检测精度;其次,针对三维目标检测定位置信度与分类置信度不一致的问题,提出了CL联合损失,使得网络倾向于选择定位置信度与分类置信度都高的3D候选框,避免了传统的NMS仅考虑分类置信度所带来的歧义问题。在KITTI三维目标检测数据集进行了实验,结果表明,该方法能够在简单、中等、困难3个难度下均获得精度的提升,从而验证了其在三维目标检测任务中的有效性。

关键词：深度学习三维目标检测点云语义分割采样算法定位置信度

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动态生成掩膜弱监督语义分割

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中国图象图形学报 2020年第6期25卷 1190-1200页

作者：陈辰唐胜李锦涛中国科学院计算技术研究所前瞻实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

目的传统图像语义分割需要的像素级标注数据难以大量获取,图像语义分割的弱监督学习是当前的重要研究方向。弱监督学习是指使用弱标注样本完成监督学习,弱标注比像素级标注的标注速度快、标注方式简单,包括散点、边界框、涂鸦等标注方... 详细信息

目的传统图像语义分割需要的像素级标注数据难以大量获取,图像语义分割的弱监督学习是当前的重要研究方向。弱监督学习是指使用弱标注样本完成监督学习,弱标注比像素级标注的标注速度快、标注方式简单,包括散点、边界框、涂鸦等标注方式。方法针对现有方法对多层特征利用不充分的问题,提出了一种基于动态掩膜生成的弱监督语义分割方法。该方法以边界框作为初始前景分割轮廓,使用迭代方式通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)多层特征获取前景目标的边缘信息,根据边缘信息生成掩膜。迭代的过程中首先使用高层特征对前景目标的大体形状和位置做出估计,得到粗略的物体分割掩膜。然后根据已获得的粗略掩膜,逐层使用CNN特征对掩膜进行更新。结果在Pascal VOC(visual object classes) 2012数据集上取得了78.06%的分割精度,相比于边界框监督、弱—半监督、掩膜排序和实例剪切方法,分别提高了14.71%、4.04%、3.10%和0.92%。结论该方法能够利用高层语义特征,减少分割掩膜中语义级别的错误,同时使用底层特征对掩膜进行更新,可以提高分割边缘的准确性。

关键词：语义分割弱监督学习高斯混合模型全卷积网络特征融合

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面向数据匮乏城市的下一个POI推荐方法

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高技术通讯 2021年第12期31卷 1248-1260页

作者：谭海宁姚迪毕经平向徐杨啸中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所北京100190 盲信号处理国家级重点实验室成都610041

位置社交网络(LBSN)用户位置数据的分布不均衡,及某些用户出于对隐私安全的考量刻意隐藏自己部分位置信息等因素加剧了兴趣点(POI)推荐难度。就此本文提出了基于元学习的时空神经常微分方程(ML-ODE)来进行有效的下一个POI推荐。该模型... 详细信息

位置社交网络(LBSN)用户位置数据的分布不均衡,及某些用户出于对隐私安全的考量刻意隐藏自己部分位置信息等因素加剧了兴趣点(POI)推荐难度。就此本文提出了基于元学习的时空神经常微分方程(ML-ODE)来进行有效的下一个POI推荐。该模型主要是将元学习的思想融入到POI推荐过程中,通过不同任务训练优化初始参数,将数据丰富城市中的泛化移动模式迁移到数据匮乏城市,达到优化POI预测任务的目的。该模型将神经常微分方程用于POI推荐领域,定义连续的动态过程,可以接受任意时刻的输入数据,克服了大多数时序推荐模型静态离散化的时间间隔处理方式,更适用于POI序列推荐任务。在真实公开数据集Foursqure上的实验结果表明,ML-ODE在POI推荐方面比当前主流的POI预测方法在NDCG@N指标上提升了超过10%。

关键词：兴趣点(POI)推荐位置社交网络(LBSN) 元学习神经常微分方程推荐系统

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基于工业互联网的数控机床数据采集平台应用研究

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制造技术与机床 2020年第3期 124-129页

作者：冯金金邓昌义张健华北计算技术研究所北京100083 国家工业信息安全发展研究中心系统所北京100040

设计并实现一种基于工业互联网的数控机床数据采集平台,实现远程感测、实时监测和功能动态扩展,并能为后续远程诊断提供安全可靠的数据。该数据平台基于工业互联网的,采用MTconnect协议标准,在物理层实现物理机床的和传感器的部署;在网... 详细信息

设计并实现一种基于工业互联网的数控机床数据采集平台,实现远程感测、实时监测和功能动态扩展,并能为后续远程诊断提供安全可靠的数据。该数据平台基于工业互联网的,采用MTconnect协议标准,在物理层实现物理机床的和传感器的部署;在网络层开发适配器和代理服务器模块,实现数据平台的实时监测和动态拓展;在应用层开发了对采集数据的处理的数据可视化平台,并能支持不同的机器学习算法用于对所采集数据的分析。系统设计中对数据采集进行优化,在一个周期内发现数据有变化才将数据上传到数据平台,从而避免大量数据传输造成网络的延迟和冗余。最后通过实验,验证所开发的数据采集平台的有效性,满足数控机床对数据采集与分析的需求。

关键词：工业互联网数据采集可视化数控机床

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基于引导对抗网络的人体深度图像修补方法

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系统仿真学报 2020年第7期32卷 1312-1321页

作者：阴敬方朱登明石敏王兆其中国科学院计算技术研究所北京100190 华北电力大学北京102206 太仓中科信息技术研究院江苏太仓215400

移动设备配备的小型深度相机采集到的人体深度图像存在严重的孔洞问题。针对该问题,提出基于深度学习的引导对抗网络。使用基于堆叠沙漏网络的引导器从RGB图像中提取人体部分分割特征和深度类别特征;在上述人体特征引导下,使用独特的生... 详细信息

移动设备配备的小型深度相机采集到的人体深度图像存在严重的孔洞问题。针对该问题,提出基于深度学习的引导对抗网络。使用基于堆叠沙漏网络的引导器从RGB图像中提取人体部分分割特征和深度类别特征;在上述人体特征引导下,使用独特的生成器修复人体深度图像中的孔洞。为使结果更加逼真,加入判别器在网络训练过程中对生成器进行优化调整。实验结果显示,该方法在现有的人体数据集和小型深度相机采集的数据集上,都能很好解决孔洞问题,均取得比现有方法更好的效果。

关键词：深度相机人体深度图像修复深度学习堆叠沙漏网络引导对抗网络

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结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第5期32卷 759-768页

作者：李宗民张鹏刘玉杰李华中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青岛266580 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题;已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希... 详细信息

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题;已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希编码,通常将离散值松弛为连续值来优化学习,存在量化误差的问题.针对以上问题,提出一种结合注意力模型和双峰高斯分布的深度哈希检索算法.该算法设计嵌入空间和通道注意力模型的网络结构,关注重要特征并抑制不必要特征,增强了哈希编码的特征表达能力;同时为了解决量化误差问题,将均值为+1/-1的双峰高斯分布作为先验分布,并借鉴变分自编码机的思想,提出通过KL散度约束哈希编码分布服从先验分布,以减少量化误差.在3个基准数据集CIFAR-10,ImageNet,NUS-WIDE上,在不同码位下计算MAP结果显示,其MAP值优于对比的其他算法,取得了良好的检索效果,验证了文中算法的有效性.

关键词：深度哈希注意力模型双峰高斯分布图像检索

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基于原子混淆的通用侧信道漏洞修补方法

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网络与信息安全学报 2022年第2期8卷 100-111页

作者：邹德清张盼刘伟陈维杰陆弈帆大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心湖北武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北武汉430074 大数据安全湖北省工程研究中心湖北武汉430074 华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 北京京航计算通讯研究所北京100089

包含侧信道漏洞的代码在程序被执行时会表现出与输入有关的非功能性行为,攻击者利用微架构的侧信道攻击可获取这些行为,并通过分析行为与输入之间的关联模式恢复应用数据内容,达到窃取用户机密数据的目的。软件层的侧信道漏洞修补方法... 详细信息

包含侧信道漏洞的代码在程序被执行时会表现出与输入有关的非功能性行为,攻击者利用微架构的侧信道攻击可获取这些行为,并通过分析行为与输入之间的关联模式恢复应用数据内容,达到窃取用户机密数据的目的。软件层的侧信道漏洞修补方法带给程序的性能损耗较低,并且因为无须修改硬件或系统,可实现快速修补和大范围部署,成为密码算法实现采用的主流策略。现有修补方案与程序的具体实现深度绑定,需要人工介入,存在实现难度大、不通用的问题。针对以上问题,提出了一种结合动态混淆技术和硬件原子事务特性的通用侧信道漏洞修补方法。所提方法向侧信道漏洞代码中插入动态混淆访存操作,以达到隐藏真实访存地址的目的,并将漏洞代码和混淆访存封装为硬件原子事务,保障被封装的代码在运行时连续执行而不被中断,避免攻击者利用细粒度的侧信道攻击区分真实的访存操作和混淆的访存操作。基于LLVM编译器实现了原型系统SC-Patcher,引入了包括安全跳板和原子事务聚合等在内的多种设计,提高了方法的安全性和实用性。安全与性能测试结果表明,使用所提方法完成侧信道漏洞修补的程序,在几乎未增加额外性能开销的同时,能够有效抵抗侧信道攻击,防范攻击者从漏洞处还原有效的机密数据内容。

关键词：侧信道防御漏洞修补原子事务混淆执行

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社交网络用户隐私泄露量化评估方法

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计算机工程与科学 2021年第8期43卷 1376-1386页

作者：谢小杰梁英王梓森董祥祥中国科学院计算技术研究所北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据。针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络... 详细信息

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据。针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法。基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊相似度计算用户主观属性敏感性,然后取均值得到客观属性敏感性;采用属性识别方法推测用户隐私属性,并利用信息熵计算属性公开性;通过转移概率和用户重要性估计用户数据的可见范围,计算数据可见性;综合属性敏感性、属性公开性和数据可见性计算隐私评分,对隐私泄露风险进行细粒度的个性化评估,同时考虑时间因素,支持用户隐私泄露状况的动态评估,为社交网络用户了解隐私泄露状况、针对性地进行个性化隐私保护提供支持。在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法能够有效地对用户的隐私泄露状况进行量化评估。

关键词：社交网络隐私量化属性识别隐私保护

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