检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2025年第1期30卷 95-109页

作者：胡静张汝敏连炳全太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

目的已有的深度学习图像识别模型严重依赖于大量专业人员手工标记的数据,这些专业图像标签信息难以获取,人工标记代价昂贵。实际场景中的数据集大多具有不平衡性,正负样本偏差严重导致模型在拟合时常偏向多数类,对少数类的识别精度不足... 详细信息

目的已有的深度学习图像识别模型严重依赖于大量专业人员手工标记的数据,这些专业图像标签信息难以获取,人工标记代价昂贵。实际场景中的数据集大多具有不平衡性,正负样本偏差严重导致模型在拟合时常偏向多数类,对少数类的识别精度不足。这严重阻碍了深度学习在实际图像识别中的广泛应用。方法结合半监督生成式对抗网络(semi-supervised generative adversarial netowrk)提出了一种新的平衡模型架构BSGAN-GP(balancing semi-supervised generative adversarial network-gradient penalty),使得半监督生成式对抗网络的鉴别器可以公平地判别每一个类。其中,提出的类别均衡随机选择算法(class balancing random selection,CBRS)可以解决图像样本类别不均导致少数类识别准确度低的问题。将真实数据中有标签数据按类别随机选择,使得输入的有标签数据每个类别都有相同的数量,然后将训练后参数固定的生成器NetG生成每个类同等数量的假样本输入鉴别器,更新鉴别器NetD保证了鉴别器可以公平地判别所有类;同时BSGAN-GP在鉴别器损失函数中添加了一个额外的梯度惩罚项,使得模型训练更稳定。结果实验在3个主流数据集上与9种图像识别方法(包含6种半监督方法和3种全监督方法)进行了比较。为了证明对少数类的识别准确度提升,制定了3个数据集的不平衡版本。在Fashion-MNIST数据集中,相比于基线模型,总体准确率提高了3.281%,少数类识别率提升了7.14%;在MNIST数据集中,相比于基线模型,对应的4个少数类识别率提升了2.68%~7.40%;在SVHN(street view house number)数据集中,相比于基线模型,总体准确率提高了3.515%。同时也在3个数据集中进行了合成图像质量对比以验证CBRS算法的有效性,其少数类合成图像质量以及数量的提升证明了其效果。消融实验评估了所提出模块CBRS与引进模块在网络中的重要性。结论本文所提出的BSGAN-GP模型能够实现更公平的图像识别以及更高质量的合成图像结果。实验结果开放源代码地址为https://***/zrm0616/***。

关键词：深度学习半监督学习(SSL) 生成式对抗网络(GAN) 不平衡性图像识别梯度惩罚

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结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾

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中国图象图形学报 2025年第3期30卷 798-810页

作者：金鑫乐刘春晓叶爽爽王成骅周子翔浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

目的目前的去雾算法已能够较好地处理均质的薄雾图像,但针对雾霾浓度不同的非均质雾霾图像往往具有较低的去雾性能。为此,提出了结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾算法。方法本文将单幅非均质雾霾图像视为由多个具有均质薄... 详细信息

目的目前的去雾算法已能够较好地处理均质的薄雾图像,但针对雾霾浓度不同的非均质雾霾图像往往具有较低的去雾性能。为此,提出了结合浓度划分与图像融合的多分支非均质图像去雾算法。方法本文将单幅非均质雾霾图像视为由多个具有均质薄雾或者均质浓雾的局部区域组成,通过分别解决单幅非均质雾图中的不同均质雾霾区域来进行整幅非均质图像去雾。首先在不同均质雾霾浓度的去雾数据集上训练了多个图像增强网络,以得到针对不同均质雾霾浓度的图像增强模型,它们对于相应雾霾浓度的图像区域具有较好的增强性能。由于单个图像增强模型只能较好地增强一幅非均质雾霾图像中具有对应雾霾浓度的图像区域,但对其他不同雾霾浓度的图像区域可能存在去雾力度不足或者过度增强的现象,本文又设计了一个图像融合网络,将多个初始图像增强结果中的优势区域进行融合,得到最终的图像去雾结果。结果大量的实验结果显示,在合成雾霾数据集FiveK-Haze上,本文算法与排名第2的SCAN(self-paced semi-curricular attention network)方法相比在峰值信噪比(peak signal-tonoise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)有参考指标上分别提高了5.2866 dB和0.1138。在真实雾霾数据集Real-World上,本文算法与排名第2的DEAN(detail-enhanced convolution and content-guided attention network)方法相比,在FADE(fog aware density evaluator)和HazDes无参考指标上分别降低了0.0793和0.0512。在室内合成测试数据集SOTS-indoor(synthetic objective testing set)上,本文算法的PSNR和SSIM指标比排名第2的DeFormer方法分别提高了2.5182 dB和0.0123。在室外合成测试数据集SOTS-outdoor上,本文算法在PSNR指标上比排名第2的SGID-PFF(self-guided image dehazing using progressive feature fusion)方法提高了2.832 dB,在SSIM指标上比排名第2的DeFormer方法提高了0.0238。结论与已有的单幅图像去雾方法相比,本文算法能够有效增强非均质雾霾图像,具有更高的鲁棒性,展现出较好的性能指标。

关键词：图像去雾非均质雾霾图像雾霾浓度划分图像融合多分支神经网络

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基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 289-298页

作者：高改梅王娜刘春霞党伟超史旭太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

针对电子病历共享效率低与隐私易泄露的问题,提出一种基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案。方案采用链上链下相结合的模式存储数据,实现电子病历的安全共享,云服务器存储电子病历密文,区块链存储密文哈希值、病历标识符及关键字索... 详细信息

针对电子病历共享效率低与隐私易泄露的问题,提出一种基于区块链的可搜索加密电子病历共享方案。方案采用链上链下相结合的模式存储数据,实现电子病历的安全共享,云服务器存储电子病历密文,区块链存储密文哈希值、病历标识符及关键字索引等。设计了一种动态倒排索引结构,采用键值形式存储索引,利用可搜索加密技术在倒排索引中完成密文搜索。区块链节点在检索密文关键字的同时建立搜索索引,提高区块链节点的搜索效率。实验分析表明,该方案相比其他同类方案具有更高的效率,平均搜索时间减少了19.8%,陷门生成时间减少了12.14%,即在保证数据安全的前提下,该方案能够更快速地进行电子病历的搜索和共享。

关键词：电子病历共享可搜索加密区块链倒排索引云服务器

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云辅助物联网环境下可验证的安全图像检索

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通信学报 2025年第3期46卷 28-44页

作者：郭佳琦马智王文胜田聪段振华西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,... 详细信息

针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,并结合四叉默克哈希树和高效短签名,实现搜索结果的可验证性。安全性和性能分析表明,所提方案在保证索引和查询安全性的同时,显著降低了索引和查询的加密计算复杂度及密钥存储开销。所提方案在提高图像检索精度和安全性的同时,优化了计算与存储资源,适用于云辅助物联网环境。

关键词：图像安全检索安全k近邻算法容错学习问题物联网

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解决动态约束多目标问题的复合预测进化算法

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控制理论与应用 2025年第2期42卷 335-343页

作者：郭知业魏静萱西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071

动态约束多目标问题在路口交通管理、节能电力调度等现实场景中出现较多,其目标函数和约束条件都会随时间(环境)发生连续缓慢变化.求解这类动态问题的关键,是有效追踪问题的随环境变化的一组最优解集.为求解此类问题,首先,将约束变化分... 详细信息

动态约束多目标问题在路口交通管理、节能电力调度等现实场景中出现较多,其目标函数和约束条件都会随时间(环境)发生连续缓慢变化.求解这类动态问题的关键,是有效追踪问题的随环境变化的一组最优解集.为求解此类问题,首先,将约束变化分为2类,并针对两类变化提出2个约束预测器,用以追踪可行区域;其次,将约束预测器与非线性预测器组合成复合预测策略,根据问题的不同变化情况使用策略中的对应预测器,消耗较少的资源获得预测解,加速寻优过程;再次,应用基于分解的多目标优化算法,将预测解优化得到最终的最优解.所提出的基于复合预测的动态多目标优化算法在8个动态变化的问题上与6个典型算法进行对比测试,实验结果表明,所提算法获得的解集在收敛性和多样性上具有显著优势,复合预测策略的预测性能较优.

关键词：动态多目标优化进化算法动态约束条件

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基于类别对抗联合学习的跨提示自动作文评分方法

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计算机研究与发展 2025年第5期62卷 1190-1204页

作者：张春云赵洪焱邓纪芹崔超然董晓琳陈竹敏山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 山东省数字媒体重点实验室(山东财经大学) 济南250014 山东大学计算机科学与技术学院山东青岛266237

自动作文评分(automated essay scoring,AES)能够有效减轻教师的作文评阅负担并为学生提供客观、及时的反馈,是自然语言处理在教育领域的一项重要应用.跨提示AES旨在学习一个可迁移的自动评分模型,使之能够有效为目标提示的作文评分.然... 详细信息

自动作文评分(automated essay scoring,AES)能够有效减轻教师的作文评阅负担并为学生提供客观、及时的反馈,是自然语言处理在教育领域的一项重要应用.跨提示AES旨在学习一个可迁移的自动评分模型,使之能够有效为目标提示的作文评分.然而,现有的跨提示AES大都是面向目标提示数据可见的场景,通过将源提示和目标提示的特征分布进行对齐,学习提示不变特征表示来学习可迁移到目标提示的评分模型,但是这类方法无法应用于目标提示数据不可见的场景.面向目标提示数据不可见的场景,提出一种基于类别对抗联合学习的跨提示AES方法.一方面,通过对分类和回归联合任务进行联合建模来学习2个任务的共享特征,从而实现二者性能的相互促进;另一方面,不同于现有方法采用提示无关特征来提升模型泛化性能,针对不同提示的类别分布差异引入类别对抗策略,通过对不同提示进行类别级特征对齐,学习不同提示间的细粒度不变特征表示,从而提升模型泛化性能.将所提出方法用于自动学生评估奖(ASAP)和ASAP++数据集,分别对作文的总体评分和属性评分进行预测.实验结果表明,与6种经典方法相比,在平方卡帕(QWK)指标上取得最好的实验效果.

关键词：自动作文评分跨提示类别对抗联合建模领域泛化

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辐射场表面物点引导的主动视图选择

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图学学报 2025年第1期46卷 179-187页

作者：谢文想许威威浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310000

神经辐射场(NeRF)的出现显著提高了新视图渲染和3D重建的质量,但其数据收集过程仍然依赖于人工经验,这限制了在未知环境探索和规划等任务上的应用,因此,如何有效选择最具信息增益的视图变得至关重要,为此提出了一种新的主动视图选择策... 详细信息

神经辐射场(NeRF)的出现显著提高了新视图渲染和3D重建的质量,但其数据收集过程仍然依赖于人工经验,这限制了在未知环境探索和规划等任务上的应用,因此,如何有效选择最具信息增益的视图变得至关重要,为此提出了一种新的主动视图选择策略。首先,通过体渲染权重获取训练光线投射到场景表面附近的三维点,然后计算每个三维点对于候选视图的可见性,并使用光度置信度加权来衡量候选视图,最终选择可见三维点较少且置信度低的候选视图作为新的训练视图。在Blender数据集上的实验表明,与现有的方法相比,该方法在下一最佳视图和下一批最佳视图选择上分别提高了3.88 dB和5.88 dB的PSNR质量,同时视图选择速度提高近30倍。

关键词：神经渲染神经辐射场主动视图选择场景感知未知环境探索

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边云协同的视频分析任务卸载优化策略

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传感技术学报 2025年第1期38卷 128-134页

作者：童佳慧李越李燕君毛科技浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

当前交通、安防等领域广泛应用摄像头采集视频进行分析,传统将视频流直接上传到云平台处理的方式面临接入量受限、时延大等问题;边云协同架构下,将部分视频流卸载到边缘服务器可降低时延,可缓解云服务压力。考虑到视频分析任务对准确率... 详细信息

当前交通、安防等领域广泛应用摄像头采集视频进行分析,传统将视频流直接上传到云平台处理的方式面临接入量受限、时延大等问题;边云协同架构下,将部分视频流卸载到边缘服务器可降低时延,可缓解云服务压力。考虑到视频分析任务对准确率、时延和能耗都有一定要求,提出通过同时控制视频帧的分辨率、边缘服务器部署卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)模型的策略以及边云卸载决策,来最大化视频分析准确率,同时满足长期平均时延和能耗约束的问题。利用李雅普诺夫随机优化理论将原优化问题转化为每个时隙的独立优化问题,并采用蚁群优化算法求解得到动态卸载优化策略,包括视频帧的分辨率选择、边缘服务器部署哪些CNN模型以及边云卸载决策。仿真实验结果表明,所提动态卸载策略相比其他基线方案能够在满足约束的情况下获得更高的视频分析准确率。

关键词：边云协同计算卸载决策李雅普诺夫理论蚁群优化算法视频分析

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改进的YOLOv8n轻量化景区行人检测方法研究

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计算机工程与应用 2025年第2期61卷 84-96页

作者：张小艳王苗西安科技大学计算机科学与技术学院西安710600

针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提... 详细信息

针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提升模型的检测速度。采用精细的slim-neck范式,通过GSConv和V0V-GSCSP模块,在有效降低模型参数量的同时,提升模型的学习能力。提出坐标注意力动态解耦头,以显著增强模型对位置信息的感知度和敏感度。为了对样本进行更为精确的平衡处理,引入Focal Loss损失函数,进一步提高模型的检测精度与鲁棒性。实验结果表明,在景区行人数据集上,改进后的模型相较于原始模型,模型参数量减小了52%,mAP@0.5提升了2.1个百分点,mAP@0.5:0.95提升了1.4个百分点。在VisDrone2019数据集上,mAP@0.5提高了3.9个百分点。改进后的算法具有更强的泛化性能,能够更好地适用于景区行人检测任务。

关键词：行人检测轻量化 YOLOv8 Focal Loss 注意力机制

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基于记忆单元的多阶段图像自监督去噪方法

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激光与光电子学进展 2025年第4期62卷 369-376页

作者：张晓东祝令函高绍姝王鑫瑞王硕中国石油大学(华东)青岛软件学院计算机科学与技术学院

针对自监督图像去噪方法训练过程中缺乏清晰图像标签导致去噪效果受限的问题，提出一种基于记忆单元的多阶段自监督去噪方法。提出的记忆单元模块可保存近似于清晰图像的中间去噪结果，协同监督网络训练过程，使网络既可以从噪声图像中... 详细信息

针对自监督图像去噪方法训练过程中缺乏清晰图像标签导致去噪效果受限的问题，提出一种基于记忆单元的多阶段自监督去噪方法。提出的记忆单元模块可保存近似于清晰图像的中间去噪结果，协同监督网络训练过程，使网络既可以从噪声图像中学习，也可以从训练过程的中间输出中受益。此外，提出一种多阶段训练方案分别学习噪声图像平坦区域与纹理区域的特征，建立空间自适应约束，使网络在噪声去除和细节保留之间保持平衡。实验结果表明，所提方法在SIDD和DND数据集的峰值信噪比分别达到37.30 dB和38.52 dB，结构相似性指数分别达到0.930和0.941。与现有的自监督去噪方法相比，所提方法在视觉效果和量化指标上均有较大提升。

关键词：图像处理去噪记忆单元自监督学习多阶段

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