检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2024年第1期47卷 213-230页

作者：李季瑀付章杰王帆南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室西安710126

自适应图像隐写算法是一种以图像为载体,通过手工设计嵌入失真代价,指导隐写码在图像载体中嵌入秘密消息的信息隐藏算法.长期以来,这类算法将秘密消息尽可能隐藏在图像纹理更深更复杂的位置以对抗基于富特征的隐写分析检测.然而,伴随着... 详细信息

自适应图像隐写算法是一种以图像为载体,通过手工设计嵌入失真代价,指导隐写码在图像载体中嵌入秘密消息的信息隐藏算法.长期以来,这类算法将秘密消息尽可能隐藏在图像纹理更深更复杂的位置以对抗基于富特征的隐写分析检测.然而,伴随着深度学习在隐写分析领域的快速发展,人工设计的自适应算法受到严重挑战.此外,基于加性失真的隐写编码在嵌入消息时,复杂纹理向边界聚集所产生的统计异常问题也亟待解决.因此,本文总结了各类人工失真代价的优势和不足,归纳出当前自适应算法在空域的设计范式,并结合UNIWARD在各嵌入域的转换规则,提出基于嵌入失真代价ρ的通用域隐写转换公式.然后,从隐写嵌入失真代价与图像纹理稀疏关系的角度出发,以Canny算子划分纹理、Gauss模糊缩放轮廓、AutoML搜索阈值的方式,提出了一种通用域隐写算法Canny Gauss.实验结果表明,本文所提通用域隐写转换公式能够有效应用于现有主流算法.同时,在UNIWARD所有可行嵌入域中,本文所提算法表达出更高嵌入失真代价稳定性和隐写隐蔽性,在第三方权重加持下的深度隐写分析表现与UNIWARD相比至少提升2.6%、最高提升14.6%.这为自适应隐写算法的通用域设计,以及抵抗基于纹理特征的深度隐写分析检测提供了新思路.

关键词：自适应隐写术隐写失真设计通用域 Canny算子自动化机器学习

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融合高效注意力的多尺度输电线路部件检测

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 327-336页

作者：陈思雨付章杰南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710126

针对在高分辨率输电线路图像中,不同种类部件尺度跨越大,难以被均衡检测的问题,提出一种融合高效注意力的多尺度输电线路部件检测算法。在YOLO v5目标检测算法中,设计添加高效注意力模块ECBAM提高算法特征提取能力。根据输电线路部件的... 详细信息

针对在高分辨率输电线路图像中,不同种类部件尺度跨越大,难以被均衡检测的问题,提出一种融合高效注意力的多尺度输电线路部件检测算法。在YOLO v5目标检测算法中,设计添加高效注意力模块ECBAM提高算法特征提取能力。根据输电线路部件的特征分布统计,使用滑动窗口对高分辨率输电线路图像进行切片,并对切片前后的图像分别使用改进后的YOLO v5算法训练模型。将两个模型的检测结果进行集成,得到多尺度输电线路部件检测结果。在公开的PLAD架空输电线路图像数据集上,该模型的检测性能远超现有目标检测模型,Precision可达83.2%,Recall可达92.8%,相比数据集原作者提出的模型,mAP值提升了1.6个百分点,达到了90.8%,且能检测出未在原始数据集上标注出的隐蔽目标,验证了在高分辨率图像中检测多尺度输电线路部件的有效性。

关键词：输电线路多尺度目标检测滑窗切片注意力机制

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生成式隐写研究

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计算机学报 2023年第9期46卷 1855-1887页

作者：周志立丁淳李进彭飞张新鹏南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 广州大学人工智能与区块链研究院广州510006 复旦大学计算机科学技术学院上海201203

隐写术通常将秘密信息以不可见的形式隐藏到载体中,从而通过传递含密载体实现隐蔽通信.嵌入式隐写方案通过修改载体将秘密信息嵌入其中,但会不可避免地改变载体的统计特性,因此难以抵抗各类隐写分析工具的检测.为了解决此问题,生成式隐... 详细信息

隐写术通常将秘密信息以不可见的形式隐藏到载体中,从而通过传递含密载体实现隐蔽通信.嵌入式隐写方案通过修改载体将秘密信息嵌入其中,但会不可避免地改变载体的统计特性,因此难以抵抗各类隐写分析工具的检测.为了解决此问题,生成式隐写方案以秘密信息为驱动直接生成含密载体.相比于嵌入式隐写方案,生成式隐写方案针对现有基于统计特征的隐写分析方法具有较好的抗检测性能,因此逐渐成为信息隐藏领域的研究热点.本文首先对四类生成式隐写方案进行详细地描述和分析,包括:(1)图像生成式隐写方案;(2)文本生成式隐写方案;(3)音频生成式隐写方案;(4)社交网络行为生成式隐写方案;其次,通过实验详细分析和对比了各种图像和文本生成式隐写方法的性能;最后,本文分析了当前生成式隐写方案仍然存在的问题,并提出相应的解决方案和展望未来的发展方向.

关键词：生成式隐写信息隐藏数字水印隐蔽通信隐写分析

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耦合关系自学习的人脸年龄估计研究

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智能系统学报 2022年第2期17卷 257-265页

作者：田青毛军翔曹猛南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心江苏南京210044 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096

在目前已提出多种人脸年龄估计(age estimation,AE)潜在关系挖掘的工作,绝大多数工作仅局限于挖掘单一层面的潜在关系,极少考虑多层面耦合关系的挖掘。因此,本文提出一种耦合关系自学习的AE模型CRSAE,以此挖掘输入特征关系、输出编码关... 详细信息

在目前已提出多种人脸年龄估计(age estimation,AE)潜在关系挖掘的工作,绝大多数工作仅局限于挖掘单一层面的潜在关系,极少考虑多层面耦合关系的挖掘。因此,本文提出一种耦合关系自学习的AE模型CRSAE,以此挖掘输入特征关系、输出编码关系以及输入输出关系3种耦合关系,提高AE模型的泛化能力。首先对投影矩阵的行列协方差矩阵建模,构建输入特征关系与输出编码关系正则项。其次,本文通过引入一个结构矩阵,发掘输入输出关系。随后,为有效求解CRSAE模型,本文构建一种交替优化方法。鉴于面部特征具有高度非线性的特征,本文在所提出模型的基础上引入深度架构进一步提升模型的泛化能力。最后,通过在多个人脸图像数据集上的年龄评估实验,验证了所提模型的有效性和性能优越性。

关键词：人脸年龄估计耦合关系特征关系编码关系输入输出关系关系自学习交替优化深度架构

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基于双曲正切和矩的免疫防御

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计算机学报 2024年第8期47卷 1786-1812页

作者：吴昊王金伟罗向阳马宾南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院郑州450001 齐鲁工业大学网络空间安全学院济南250353

对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束,那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而,现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络,而不是防... 详细信息

对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束,那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而,现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络,而不是防止对抗样本的生成.因此,本文提出了一种新颖的对抗防御机制,该机制被称为免疫防御.免疫防御通过主动地在原始图像上添加难以察觉的扰动使得攻击者无法针对该图像制作出有效的对抗样本,从而同时保护了图像和深度神经网络.这种良性的扰动被称为免疫扰动,添加了免疫扰动的图像被称为免疫样本.在白盒免疫防御中,本文提出了双曲正切免疫防御(Hyperbolic Tangent Immune Defense,HTID)以制作高分类准确率、高防御性能和高视觉质量的白盒免疫样本;在黑盒免疫防御中,提出了基于矩的免疫防御(Moment-based Immune Defense,MID)以提升免疫样本的可迁移性,从而确保免疫样本对未知对抗攻击的防御性能.此外,本文还提出了免疫率以更加准确地衡量免疫样本的防御性能.在CIFAR-10、MNIST、STL-10和Caltech-256数据集上的大量实验表明,HTID和MID制作的免疫样本具有高分类准确率,在Inception-v3、ResNet-50、LeNet-5和Model C上的准确率均达到了100.0%,比原始准确率平均高出10.5%.制作的免疫样本同时具有高视觉质量,其SSIM最低为0.822,最高为0.900.实验也表明MID有着比HTID更高的可迁移性,MID在四个数据集上针对AdvGAN制作的免疫样本防御其他11种对抗攻击的平均免疫率分别为62.1%、52.1%、56.8%和48.7%,这比HTID高出15.0%、10.8%、17.5%和15.7%.

关键词：深度神经网络对抗样本对抗防御免疫防御可迁移性

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融合视觉词与自注意力机制的视频目标分割

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中国图象图形学报 2022年第8期27卷 2444-2457页

作者：季传俊陈亚当车洵南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210044 数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京众智维信息科技有限公司南京210006

目的视频目标分割(video object segmentation, VOS)是在给定初始帧的目标掩码条件下,实现对整个视频序列中感兴趣对象的分割,但是视频中往往会出现目标形状不规则、背景中存在干扰信息和运动速度过快等情况,影响视频目标分割质量。对... 详细信息

目的视频目标分割(video object segmentation, VOS)是在给定初始帧的目标掩码条件下,实现对整个视频序列中感兴趣对象的分割,但是视频中往往会出现目标形状不规则、背景中存在干扰信息和运动速度过快等情况,影响视频目标分割质量。对此,本文提出一种融合视觉词和自注意力机制的视频目标分割算法。方法对于参考帧,首先将其图像输入编码器中,提取分辨率为原图像1/8的像素特征。然后将该特征输入由若干卷积核构成的嵌入空间中,并将其结果上采样至原始尺寸。最后结合参考帧的目标掩码信息,通过聚类算法对嵌入空间中的像素进行聚类分簇,形成用于表示目标对象的视觉词。对于目标帧,首先将其图像通过编码器并输入嵌入空间中,通过单词匹配操作用参考帧生成的视觉词来表示嵌入空间中的像素,并获得多个相似图。然后,对相似图应用自注意力机制捕获全局依赖关系,最后取通道方向上的最大值作为预测结果。为了解决目标对象的外观变化和视觉词失配的问题,提出在线更新机制和全局校正机制以进一步提高准确率。结果实验结果表明,本文方法在视频目标分割数据集DAVIS(densely annotated video segmentation)2016和DAVIS 2017上取得了有竞争力的结果,区域相似度与轮廓精度之间的平均值J&F-mean(Jaccard and F-score mean)分别为83.2%和72.3%。结论本文提出的算法可以有效地处理由遮挡、变形和视点变化等带来的干扰问题,实现高质量的视频目标分割。

关键词：视频目标分割(VOS) 聚类算法视觉词自注意力机制在线更新机制全局校正机制

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渐进聚合多尺度场景上下文特征的伪装物体检测

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计算机学报 2022年第12期45卷 2637-2651页

作者：刘研张开华樊佳庆赵雅倩刘青山南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 苏州浪潮智能科技有限公司江苏苏州215101

伪装物体检测通过模仿人类的视觉检测机理,实现在复杂场景下对伪装物体的定位与识别.然而,多数伪装物体检测方法在遇到相似外形目标干扰时,仅通过目标的局部表观特征无法准确识别伪装目标.为此,本文提出一种渐进聚合多尺度场景上下文特... 详细信息

伪装物体检测通过模仿人类的视觉检测机理,实现在复杂场景下对伪装物体的定位与识别.然而,多数伪装物体检测方法在遇到相似外形目标干扰时,仅通过目标的局部表观特征无法准确识别伪装目标.为此,本文提出一种渐进聚合多尺度场景上下文特征的伪装物体检测网络,通过聚合多阶段语义增强的场景上下文特征来实现准确的伪装物体判别.具体来说,所提网络主要包含两个创新设计:U型上下文感知模块和跨级特征聚合模块.前者旨在感知复杂场景中物体的细节轮廓、纹理特征和颜色变化等丰富的局部-全局场景上下文信息.后者则结合坐标方向的注意力和多层级残差渐进特征聚合机制,逐级渐进聚合相邻层级之间的互补特征,实现对伪装物体全局语义的强化和局部细节的补充.本文方法在CHAMELEON、CAMO-Test、COD10K-Test和NC4K等4个非常具有挑战性的基准数据集上进行了评测.评测结果表明,本文方法相比于最新方法达到了领先的性能.

关键词：伪装物体检测场景上下文深度学习注意力机制

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基于注意力引导数据增强的车型识别

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计算机工程 2022年第7期48卷 300-306页

作者：孙伟常鹏帅戴亮张小瑞陈旋代广昭南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

车型识别在智能交通系统中发挥着重要作用。受车辆数据不足、车辆类间差异小等因素的影响,传统车型识别方法未充分利用车辆鉴别性区域的特征,导致识别准确率降低。提出一种基于注意力模块引导数据增强的车型识别方法。将ResNet-50作为... 详细信息

车型识别在智能交通系统中发挥着重要作用。受车辆数据不足、车辆类间差异小等因素的影响,传统车型识别方法未充分利用车辆鉴别性区域的特征,导致识别准确率降低。提出一种基于注意力模块引导数据增强的车型识别方法。将ResNet-50作为骨干网络提取车辆特征,同时在网络的每个残差块后均嵌入坐标注意力模块,编码成一对方向感知和位置敏感的注意力图,以增强车辆鉴别性区域的特征表达。在此基础上,利用双线性注意力汇集操作生成增强特征图,通过对增强特征图进行注意力裁剪和注意力擦除,获取具有强鉴别性的增强数据。在Stanford Cars车辆数据集上的实验结果验证了该方法的有效性,结果表明,该方法的车型识别准确率达到94.86%,与RA-CNN、MA-CNN、WS-DAN+Inception-v3等方法相比,能够有效提高车型识别准确率和数据增强效率。

关键词：车型识别坐标注意力数据增强注意力裁剪注意力擦除

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基于深度学习的车辆再识别研究进展

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计算机工程 2020年第11期46卷 1-11页

作者：张小瑞陈旋孙伟葛楷南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

车辆再识别是计算机视觉领域一个前沿且具有挑战的课题,旨在非重叠视角域、多摄像头网络下进行车辆匹配。近年来,深度学习技术凭借其优越性能在车辆再识别任务中得到成功应用并成为研究热点。对此,阐述基于深度学习的车辆再识别研究现状... 详细信息

车辆再识别是计算机视觉领域一个前沿且具有挑战的课题,旨在非重叠视角域、多摄像头网络下进行车辆匹配。近年来,深度学习技术凭借其优越性能在车辆再识别任务中得到成功应用并成为研究热点。对此,阐述基于深度学习的车辆再识别研究现状,给出车辆再识别问题定义,指出只利用车牌和传统方法进行识别的局限性。从不同角度对现有方法进行分类和总结,列举4种常用的车辆再识别数据集,比较经典方法在其中的性能表现,为实际应用中合理选用提供参考。在此基础上,分析车辆再识别研究面临的挑战,并对其发展趋势进行展望。

关键词：车辆再识别深度学习卷积神经网络智能交通系统计算机视觉

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一种并行化快速两集合线性可分检测方法

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计算数学 2024年第4期46卷 424-448页

作者：吕欢钟水明王保卫薛羽刘琦南京信息工程大学计算机学院南京210000 南京信息工程大学软件学院南京210000 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210000 数字取证教育部数字取证工程研究中心南京210000

随着大模型所代表的AI技术革命浪潮的兴起,以数据为中心的AI研究(Data-centric AI)快速崛起,使得包括线性可分性在内的数据分析技术愈发受到研究者的重视.线性可分判定作为数据分析的基础性数学问题,在大数据时代的应用背景下,高效的判... 详细信息

随着大模型所代表的AI技术革命浪潮的兴起,以数据为中心的AI研究(Data-centric AI)快速崛起,使得包括线性可分性在内的数据分析技术愈发受到研究者的重视.线性可分判定作为数据分析的基础性数学问题,在大数据时代的应用背景下,高效的判定方法依然是个未被充分满足的需求.本文提出并论证了一种基于球面模型的点与集合线性可分的充分必要条件;并基于该充要条件,进一步提出并论证了两集合线性可分的并行化快速初筛检测方法.本文方法的优势在于:(1)内在并行化特点,具备低时间复杂度,执行效率要远优于现有方法.(2)并行化适用性,任何线性可分性判定方法均可以使用本文的并行化框架来实现加速.文中基于基准数据集和人工数据集的验证实验也充分展示了本文方法的准确性和实现的高效性.

关键词：线性可分计算几何凸技术数据分析并行化

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