检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2023年第1期50卷 243-252页

作者：荣欢钱敏峰马廷淮孙圣杰南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044 南京信息工程大学计算机学院、网络安全学院南京210044

目标检测(Object Detection)是计算机视觉中最为热门的方向之一,在军事、医疗等重要领域都有广泛运用。然而,大多数目标检测模型都只能对可见物体进行识别,日常生活中的图片往往存在被遮挡(不可见)的目标物体,现有目标检测模型对图片中... 详细信息

目标检测(Object Detection)是计算机视觉中最为热门的方向之一,在军事、医疗等重要领域都有广泛运用。然而,大多数目标检测模型都只能对可见物体进行识别,日常生活中的图片往往存在被遮挡(不可见)的目标物体,现有目标检测模型对图片中的被遮挡目标难以表现出较理想的检测性能。为此,文中提出了一种基于图库先验知识图谱的多代理协作式图片被遮挡目标类别推理模型(IMG-KGR-MAC)。具体而言,1)IMG-KGR-MAC根据给定图库中所有图片的可见目标及其之间的位置关系构建全局先验知识图谱;同时,根据图片自身所含目标及其位置关系,为各图片分别建立图片知识图谱;各图片内被遮挡目标的信息均不计入全局先验知识图谱和图片自身知识图谱;2)采用DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)深度强化学习思想,构建两个相互协作的代理;代理1根据当前图片语义信息从全局先验知识图谱挑选出与被遮挡目标最为适配的“类别标签”,将其作为新实体节点加入到给定图片自身的知识图谱中;代理2根据代理1新加入的实体,从全局先验知识图谱中进一步挑选〈实体,关系〉,扩展与新实体节点相关联的图谱结构;3)代理1与代理2通过共享任务环境和在奖励值上建立通信,相互协作地按“图片被遮挡目标(实体)→关联图谱结构”以及“关联图谱结构→图片被遮挡目标(实体)”原理,开展正向与反向推理,从而有效估计出给定图片被遮挡目标最为可能的类别标签。实验结果表明,与现有相关方法相比,所提出的IMG-KGR-MAC模型可以学习到给定图片被遮挡目标与全局先验知识图谱之间的语义关系,有效克服了现有模型对被遮挡目标难以检测的弊端,对于被遮挡目标有良好的推理能力,在MR(Mean Rank)以及mAP(Mean Average Precision)等多项指标上都有超过20%的提升。

关键词：知识图谱推理图片目标检测多代理强化学习 DDPG

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共性特征学习的高泛化伪造指纹检测

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中国图象图形学报 2024年第9期29卷 2780-2792页

作者：袁程胜徐震宇向凌云付章杰夏志华南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 暨南大学网络空间安全学院广州510632

目的指纹识别技术已大规模应用于人们的日常生活中,如身份鉴定、指纹支付与考勤等。然而,最新研究表明这些系统极易遭受伪造指纹的欺骗攻击,因此在使用指纹认证用户身份前,鉴别待测指纹的真伪至关重要。伪造指纹的制作材料具有多样性,... 详细信息

目的指纹识别技术已大规模应用于人们的日常生活中,如身份鉴定、指纹支付与考勤等。然而,最新研究表明这些系统极易遭受伪造指纹的欺骗攻击,因此在使用指纹认证用户身份前,鉴别待测指纹的真伪至关重要。伪造指纹的制作材料具有多样性,现有工作忽视了不同材料伪造指纹之间数据分布的关联性,致使跨材料检测泛化性普遍较低。因此,本文通过分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,挖掘不同伪造指纹间的材料域不变伪造特征,提出了一种基于共性特征学习的高泛化伪造指纹检测方法。方法首先,为了表征和学习不同材料伪造指纹间的特征,设计了一种多尺度伪造特征提取器(multi-scale spoofing feature extractor,MSFE),包含一个多尺度空间通道(multi-scale spatial-channel,MSC)注意力模块,以学习真假指纹类间的细粒度差异特征。然后,为了进一步分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,又构造了一种共性伪造特征提取器(common spoofing feature extractor,CSFE),在MSFE先验知识的引导下进行多任务的材料域不变伪造特征学习。最后,设计一个材料鉴别器对学习到的共性伪造特征进行约束,同时构建一个自适应联合优化损失模块来平衡多个模块在训练过程中的损失权重,以进一步提高面对未知材料伪造指纹检测时的泛化性。结果在两个公开的指纹数据集(LivDet(liveness detection com⁃petition)2017和LivDet2019)上进行了跨材料测试,实验结果表明所提算法相较对比工作,ACE(average classification error)降低了1.34%,TDR(true detection rate)提高了1.43%,表现出较高的泛化性。结论本文算法在ACE和TDR方面均取得优异性能。此外,当面对未知材料的伪造指纹检测时,同样表现出较强的泛化性。

关键词：伪造指纹检测材料域不变伪造特征注意力共性特征学习泛化性

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知识数据协同的多对手智能空中博弈策略设计

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电子学报 2024年第11期52卷 3809-3822页

作者：冯锦元陈敏李俊影陈加乐蒲志强陈敏杰孙方义中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 华如研究院北京100193

人工智能技术的迅速发展赋予了空战自主对抗策略超越人类专家的潜力.现有智能空战对抗策略依据驱动方式主要包含两类:其中,基于知识规则的策略对应用场景和专家知识依赖性强,而以强化学习为代表的数据驱动的策略可解释性差、泛化性弱.... 详细信息

人工智能技术的迅速发展赋予了空战自主对抗策略超越人类专家的潜力.现有智能空战对抗策略依据驱动方式主要包含两类:其中,基于知识规则的策略对应用场景和专家知识依赖性强,而以强化学习为代表的数据驱动的策略可解释性差、泛化性弱.本文以全国智能空中博弈大赛多机协同空战为背景,提出了一种知识数据协同的多对手的空中博弈策略设计方法.其中,知识驱动部分基于专家知识设计一种参数化、风格化的策略,以生成高质量离线数据及初始化策略;数据驱动部分基于图注意力网络对队友、对手的信息进行针对性表征,提升训练效率及收敛性能.进一步,以动态对手匹配机制进行多对手强化学习训练,进一步提升策略泛化性.该策略与大赛16强中的12支队伍对抗,达到70%以上的统计胜率,这些队伍均采用最新的知识或数据驱动方法,风格各异,同时具有较强的作战能力.

关键词：强化学习知识数据协同驱动空中博弈多对手泛化性

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融合物理信息的热带气旋强度估计

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计算机系统应用 2024年第9期33卷 28-37页

作者：丁嘉慕乐璐辉杭仁龙南京信息工程大学计算机学院南京210044

热带气旋强度的精确估计是进行有效强度预测的基础工作,对于灾害预报至关重要.当前基于深度学习的热带气旋强度估计技术展现出了优越的性能,但仍然存在着物理信息融合不足的问题.因此,本文基于深度学习框架,提出一种融合物理信息的热带... 详细信息

热带气旋强度的精确估计是进行有效强度预测的基础工作,对于灾害预报至关重要.当前基于深度学习的热带气旋强度估计技术展现出了优越的性能,但仍然存在着物理信息融合不足的问题.因此,本文基于深度学习框架,提出一种融合物理信息的热带气旋强度估计模型(physical factor fusion for tropical cyclone intensity estimation,PF-TCIE),来估计西北太平洋的热带气旋强度.PF-TCIE由多通道卫星云图学习分支和物理信息提取分支组成.多通道卫星云图学习分支用于提取热带气旋云系特征,物理信息提取分支用于提取物理因子特征,来约束云系特征的学习.本文数据选用葵花-8卫星资料和ERA-5再分析资料.实验证明,在引入多个通道后,模型的RMSE误差较单通道降低了3.7%.同时,物理信息的引入使模型的误差进一步下降了8.5%.PF-TCIE的RMSE最终达到了4.83 m/s,优于大部分深度学习方法.

关键词：热带气旋强度估计融合物理信息深度学习葵花-8卫星图像 ERA-5再分析资料

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基于自然语言句法信息的正则表达式生成

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计算机科学 2024年第S02期51卷 92-97页

作者：王昊吴军华南京工业大学计算机与信息工程学院南京211816

正则表达式由一系列字符和元字符组成,定义了一种匹配规则,可以用来检查一个字符串是否与所需的模式匹配。在软件开发过程中,很多开发人员发现编写正则表达式较为困难。因此,根据自然语言需求描述生成正则表达式成为研究热点。近年来,... 详细信息

正则表达式由一系列字符和元字符组成,定义了一种匹配规则,可以用来检查一个字符串是否与所需的模式匹配。在软件开发过程中,很多开发人员发现编写正则表达式较为困难。因此,根据自然语言需求描述生成正则表达式成为研究热点。近年来,将自然语言描述转化为正则表达式的系统取得了一些研究成果,但往往只针对简单的序列化文本。探讨了将自然语言查询转化为可以执行其功能的正则表达式的方法。鉴于自然语言处理中句法解析的成功应用,模型使用自然语言的结构信息,以分层聚合的方式对语法解析树进行嵌入,并使用适用于输入树结构的Tree-transformer架构对自然语言描述进行自注意编码。解码器使用交叉注意力来预测正则表达式。在两个公共数据集上对模型进行了验证。实验证明,所提模型有效地提高了生成的正则表达式的质量,并在DFA-Equal-Acc评估指标中优于现有模型。

关键词：正则表达式生成 Tree-Transformer 句法解析

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连续谱中束缚态与法诺共振的耦合及调控

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光学学报 2025年第3期45卷 246-252页

作者：方奇方云团郑改革南京信息工程大学物理与光电工程学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

为了克服对连续谱中束缚态(BIC)实现动态调制的困难,设计了一种光栅与波导复合的3层结构模型,该结构具备3种独立的调控自由度:空气槽的宽度和高度,以及上下结构层的相对平移。利用周期结构的能带理论和模式分析,结合传输谱的计算,得到... 详细信息

为了克服对连续谱中束缚态(BIC)实现动态调制的困难,设计了一种光栅与波导复合的3层结构模型,该结构具备3种独立的调控自由度:空气槽的宽度和高度,以及上下结构层的相对平移。利用周期结构的能带理论和模式分析,结合传输谱的计算,得到复合结构的模式特征和传输属性。结构同时产生BIC和法诺共振,通过上下结构层的相对平移,实现了对连续谱中束缚态以及法诺共振频率位置和谱线形状连续动态的调控。通过调控实现了准BIC共振峰和法诺共振峰的合并,准BIC共振峰和法诺共振峰的合并可产生特殊的双重光子态。该研究为BIC和法诺共振的控制提供了方向,并为相关光子器件的设计打下基础。

关键词：光栅连续谱中束缚态法诺共振品质因子

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区域感知实时人像超分辨率重建网络

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 588-595页

作者：龚柯存周梦琳唐东明西南民族大学国家民族事务委员会计算机系统重点实验室成都610041 西南民族大学计算机科学与工程学院成都610041 成都信息工程大学软件工程学院成都610225

在人像超分辨率重建领域,传统方法通常将整幅图像进行统一处理,导致效率低下。为降低模型的推理时延,提出了一种实时超分辨率重建模型RASR。该模型利用门控单元处理低分辨率图像,识别出人像边缘区域;采用分区重建策略,使用不同尺寸的子... 详细信息

在人像超分辨率重建领域,传统方法通常将整幅图像进行统一处理,导致效率低下。为降低模型的推理时延,提出了一种实时超分辨率重建模型RASR。该模型利用门控单元处理低分辨率图像,识别出人像边缘区域;采用分区重建策略,使用不同尺寸的子模型分别针对包含或不包含人像边缘的区域进行重建。实验结果表明:与现有方法相比,RASR模型在4倍上采样重建场景下的推理时延降低了88%,能够更有效地重建高分辨率人像图像。

关键词：区域感知单图像超分辨率门控单元通道划分块深度学习

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基于孪生网络的串联互相关目标跟踪

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计算机系统应用 2024年第5期33卷 239-245页

作者：陈凤姣程旭南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院南京210044

针对现有孪生网络目标跟踪技术只对模板特征和搜索特征进行一次融合操作,使得融合特征图上的目标特征相对粗糙,不利于跟踪器精确跟踪定位的问题,本文设计了一个串联互相关模块,旨在利用现有的互相关方法,对模板特征和搜索特征做多次的... 详细信息

针对现有孪生网络目标跟踪技术只对模板特征和搜索特征进行一次融合操作,使得融合特征图上的目标特征相对粗糙,不利于跟踪器精确跟踪定位的问题,本文设计了一个串联互相关模块,旨在利用现有的互相关方法,对模板特征和搜索特征做多次的互相关操作增强融合特征图上的目标特征,提升后续分类和回归结果的准确性,以更少的参数实现速度和精度之间的平衡.实验结果表明,所提出的方法在4个主流跟踪数据集上都取得了很好的结果.

关键词：深度学习目标跟踪视频监控孪生网络

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融合抽象语义表示和依存语法的方面级情感分析

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 55-68页

作者：李雪莲王碧李立鑫韩迪轩南京邮电大学外国语学院南京210023 江西理工大学信息工程学院赣州341000 东南大学计算机科学与工程学院南京210096 佐治亚理工学院电子计算机工程学院亚特兰大30318

【目的】充分融合自然语言句子的深层语义表示和表层语法结构,实现语义和语法的互补。【方法】提出基于规则串联的抽象语义表示和依存语法集成策略,并进行方面级情感分析。该策略利用回答集编程语言(ASP)将抽象语义表示、依存语法、词... 详细信息

【目的】充分融合自然语言句子的深层语义表示和表层语法结构,实现语义和语法的互补。【方法】提出基于规则串联的抽象语义表示和依存语法集成策略,并进行方面级情感分析。该策略利用回答集编程语言(ASP)将抽象语义表示、依存语法、词性分别表示为ASP事实,并基于抽象语义规则,通过规则体扩展的方式集成依存语法和词性,即将一个句子中的多种语言特征依次在规则体中进行串联来使用。该策略实现了两种方法:集成语义、语法和词性信息的AMR-DEP-POS-C方法;忽略词性信息的AMR-DEP-C方法。【结果】在8个公开评论数据集上的实验表明,AMR-DEP-POS-C方法能够实现语义和语法间的互补,比语义规则方法、语法规则方法以及基于深度学习的方法具有更好性能。【局限】该方法依赖于现有抽象语义表示和依存语法分析工具的准确性。【结论】AMR-DEP-POS-C方法具有可解释性,不需要大规模数据集,能够有效融合不同的语言特征,可为方面级情感分析任务带来新的研究视角和工具。

关键词：抽象语义表示依存语法规则方面级情感分析

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车辆边缘计算环境下基于深度强化学习的服务卸载方法

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计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3304-3315页

作者：刘国志代飞莫启许小龙强振平王雷光西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 云南大学软件学院云南昆明650091 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

为了在车辆边缘环境下高效地进行服务卸载,同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配,提出一种基于深度强化学习的服务卸载方法。首先提出车辆边缘环境下一种端—边—云协同的服务卸载架构,将服务卸载问题归约为... 详细信息

为了在车辆边缘环境下高效地进行服务卸载,同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配,提出一种基于深度强化学习的服务卸载方法。首先提出车辆边缘环境下一种端—边—云协同的服务卸载架构,将服务卸载问题归约为边缘服务器计算和通信资源约束下获得最小平均服务时延的优化问题;然后引入深度Q网络解决优化问题,在学习过程中引入贪婪算法、经验回放机制和双网络机制。通过实验表明,所提方法具有可行性,所提卸载方案性能良好。

关键词：服务卸载端—边—云架构深度Q网络深度强化学习边缘计算

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