检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（理学版） 2023年第6期50卷 651-667页

作者：刘泽润尹宇飞薛文灏郭蕊程乐超之江实验室浙江杭州311121 中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室安徽合肥230026 西北工业大学自动化学院陕西西安710072

基于人工智能技术的生成内容(artificial intelligence generated content,AIGC)已成为当下的热门话题。在众多生成模型中,扩散模型因其高度可解释的数学特性及高质量和多样性的结果引起广泛关注,在条件引导的图像生成领域已取得显著成... 详细信息

基于人工智能技术的生成内容(artificial intelligence generated content,AIGC)已成为当下的热门话题。在众多生成模型中,扩散模型因其高度可解释的数学特性及高质量和多样性的结果引起广泛关注,在条件引导的图像生成领域已取得显著成果,被广泛应用于电影、游戏、绘画和虚拟现实等领域,在文本引导的图像生成任务中,扩散模型不仅能生成高分辨率的图像,而且能保证生成图像的质量。首先介绍了扩散模型的定义和相关背景,然后重点介绍了扩散模型在条件引导的图像生成领域的发展历程和最新进展,最后探讨了扩散模型面临的挑战和潜在的发展方向,旨在为广大研究人员提供相关领域的研究概况和前沿动态。

关键词：扩散模型条件引导的图像生成应用

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深度视觉目标跟踪进展综述

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中国科学技术大学学报 2021年第4期51卷 335-344页

作者：王宁席茂周文罡李礼李厚强中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软联合实验室

视频目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究课题.近年来,随着深度学习在视觉目标跟踪领域获得了巨大的成功,一系列优秀的深度跟踪算法涌现出来.本文回顾了近年来深度目标跟踪领域的进展.首先,我们详细讨论了近十年来跟踪领域数据集的... 详细信息

视频目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究课题.近年来,随着深度学习在视觉目标跟踪领域获得了巨大的成功,一系列优秀的深度跟踪算法涌现出来.本文回顾了近年来深度目标跟踪领域的进展.首先,我们详细讨论了近十年来跟踪领域数据集的发展趋势,这些数据集不仅全面地评估了算法性能同时为模型训练提供了极大的便利.其次,我们分类讨论了几大类经典的深度学习跟踪框架,包括深度相关滤波器跟踪、分类式网络跟踪、双路网络跟踪、基于梯度的深度跟踪算法以及基于Transformer的跟踪算法.最后,我们对全文内容进行总结,并指出未来的发展趋势.

关键词：深度目标跟踪跟踪数据集相关滤波器分类式跟踪网络双路跟踪网络梯度跟踪网络

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基于众包和机器学习的移动应用隐私评级研究

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计算机科学与探索 2018年第8期12卷 1238-1251页

作者：张贤贤王浩宇郭耀徐国爱北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京大学信息科学技术学院软件所高可信软件技术教育部重点实验室北京100871 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

移动平台上广泛存在权限滥用的问题,在用户不知情的情况下,很多应用会获取并泄露用户的隐私信息。隐私信息的使用是否合理与其使用意图相关。为了实现基于用户期望对应用的敏感行为进行隐私评分,提出一种基于应用敏感权限使用意图的隐... 详细信息

移动平台上广泛存在权限滥用的问题,在用户不知情的情况下,很多应用会获取并泄露用户的隐私信息。隐私信息的使用是否合理与其使用意图相关。为了实现基于用户期望对应用的敏感行为进行隐私评分,提出一种基于应用敏感权限使用意图的隐私评级模型,基于众包数据中421个用户16 651个数据对不同的<应用,权限,意图>组合的评分,使用机器学习技术建立准确的隐私评级预测模型。通过静态分析应用使用敏感权限的意图,使用隐私评级模型对应用进行评分。实验结果表明,所建立的隐私评级模型能够达到80.7%的准确率。通过将隐私评级模型应用于来自谷歌商店的11 931个应用,结果表明大约8%的应用存在严重的隐私风险。

关键词：手机隐私权限意图隐私评分机器学习

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大规模移动应用第三方库自动检测和分类方法

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软件学报 2017年第6期28卷 1373-1388页

作者：王浩宇郭耀马子昂陈向群智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学计算机学院) 北京100876 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学信息科学技术学院软件研究所北京100871

移动应用中,广泛使用第三方库来帮助开发和增强应用功能.很多关于移动应用分析以及访问控制的研究工作,需要在分析之前对第三方库进行检测、过滤或者对其进行功能分类.当前,大部分研究工作都以使用白名单的方式来检测第三方库或者对其... 详细信息

移动应用中,广泛使用第三方库来帮助开发和增强应用功能.很多关于移动应用分析以及访问控制的研究工作,需要在分析之前对第三方库进行检测、过滤或者对其进行功能分类.当前,大部分研究工作都以使用白名单的方式来检测第三方库或者对其功能进行分类.然而,通过白名单检测第三方库不完善且不准确,其原因包括:(1)第三方库的种类和数量很大;(2)常见的代码混淆或者第三方库伪装等技术使得白名单方法不能准确地识别第三方库.提出一种第三方库自动检测和分类方法,包括基于多级聚类技术准确识别第三方库以及基于机器学习对第三方库的功能进行准确分类.实验对超过130 000个Android应用进行分析,验证所提出方法的有效性.实验总共检测到4 916个不同的第三方库.在人工标记的数据集上,通过十折交叉验证,对第三方库分类的准确率达到84.28%.将训练好的分类器应用于全部4 916个检测到的第三方库,人工进行抽样验证的准确率达到75%.

关键词： Android 第三方库广告库移动应用机器学习

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基于压缩近邻的查重元数据去冗算法设计

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通信学报 2015年第8期36卷 1-7页

作者：姚文斌叶鹏迪李小勇常静坤北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 中国铁道科学研究院机车车辆研究所北京100081 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876

随着重复数据删除次数的增加,系统中用于存储指纹索引的清单文件等元数据信息会不断累积,导致不可忽视的存储资源开销。因此,如何在不影响重复数据删除率的基础上,对重复数据删除过程中产生的元数据信息进行压缩,从而减小查重索引,是进... 详细信息

随着重复数据删除次数的增加,系统中用于存储指纹索引的清单文件等元数据信息会不断累积,导致不可忽视的存储资源开销。因此,如何在不影响重复数据删除率的基础上,对重复数据删除过程中产生的元数据信息进行压缩,从而减小查重索引,是进一步提高重复数据删除效率和存储资源利用率的重要因素。针对查重元数据中存在大量冗余数据,提出了一种基于压缩近邻的查重元数据去冗算法Dedup2。该算法先利用聚类算法将查重元数据分为若干类,然后利用压缩近邻算法消除查重元数据中相似度较高的数据以获得查重子集,并在该查重子集上利用文件相似性对数据对象进行重复数据删除操作。实验结果表明,Dedup2可以在保持近似的重复数据删除比的基础上,将查重索引大小压缩50%以上。

关键词：重复数据删除查重元数据近邻压缩规则

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3D点云形状特征的二维主流形描述

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软件学报 2015年第3期26卷 699-709页

作者：孙晓鹏王冠王璐魏小鹏辽宁师范大学计算机与信息技术学院计算机系统研究所辽宁大连116029 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室(大连大学) 辽宁大连116622

首先,对空间分布不均匀且无序的三维点云构造其二维主流形,并以与球面同胚的封闭曲面网格形式给出其二维主流形的二次优化逼近,以主流形网格有序均匀的结点分布表示三维点云空间分布无序且不均匀的形状特征,降低了三维形状描述的难度;然... 详细信息

首先,对空间分布不均匀且无序的三维点云构造其二维主流形,并以与球面同胚的封闭曲面网格形式给出其二维主流形的二次优化逼近,以主流形网格有序均匀的结点分布表示三维点云空间分布无序且不均匀的形状特征,降低了三维形状描述的难度;然后,以基本几何变换作为快速粗对齐、以迭代最近法向点(ICNP)方法作为精准对齐,确定两个主曲面网格之间最佳刚性变换,ICNP方法在寻找最近点时考虑法向夹角,利用了更多的几何信息,实现快速精准的刚性对齐,兼顾计算精度和速度;最后,以对齐误差作为两个3D点云之间形状差异测度.实验结果表明:所提出的基于主流形二次曲面网格优化逼近的三维点云模型形状描述方法对三维点云的分辨率和噪声等干扰因素具有较高的健壮性,可以用于三维检索的形状描述.

关键词：形状特征二维主流形网格优化逼近三维检索 ICNP

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耳廓点云形状特征匹配的路径跟随算法

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软件学报 2015年第5期26卷 1251-1264页

作者：孙晓鹏李思慧王璐韩枫魏小鹏辽宁师范大学计算机系统研究所辽宁大连116081 辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室(大连大学) 辽宁大连116622

路径跟随算法结合凸松弛方法与凹松弛方法,通过跟随凸凹问题的解路径,近似地求解图匹配问题,具有较高的匹配精度.将路径跟随算法用于耳廓特征图的匹配问题:首先,基于PCA方法构造耳廓点云的显著性关键点集合;然后,采用乘积型参数域上的... 详细信息

路径跟随算法结合凸松弛方法与凹松弛方法,通过跟随凸凹问题的解路径,近似地求解图匹配问题,具有较高的匹配精度.将路径跟随算法用于耳廓特征图的匹配问题:首先,基于PCA方法构造耳廓点云的显著性关键点集合;然后,采用乘积型参数域上的单值二次曲面方法拟合关键点邻域内的点集,并将曲面的局部形状特征定义为耳廓的局部形状相似测度;第三,对关键点集合进行Delaunay三角剖分,得到关键点集合在三维空间内的拓扑结构图,并定义关键点图的整体结构差异测度;最后,记耳廓关键点图的组合差异测度为关键点图的整体结构差异测度与关键点上的局部形状相似测度的线性组合,并基于路径跟随算法快速求解关键点图之间的精确匹配.相关实验结果表明:与其他相关算法相比,该算法具有较高的匹配效率和匹配精度.

关键词：耳廓识别图匹配关键点局部形状特征相似测度路径跟随算法

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姿态和光照可变条件下的仿射最小线性重构误差人脸识别算法

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电子学报 2012年第10期40卷 1965-1970页

作者：平强庄连生俞能海中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室安徽合肥230027

传统人脸识别算法通常把光照处理和姿态校正作为两个相对独立的处理过程,难以取得全局最优识别性能.针对该问题,本文根据人脸的非刚体特性,将仿射变换和分块思想融入线性重构模型中,提出了一种基于仿射最小线性重构误差(Affine Minimum ... 详细信息

传统人脸识别算法通常把光照处理和姿态校正作为两个相对独立的处理过程,难以取得全局最优识别性能.针对该问题,本文根据人脸的非刚体特性,将仿射变换和分块思想融入线性重构模型中,提出了一种基于仿射最小线性重构误差(Affine Minimum Linear Reconstruction Error,AMLRE)的人脸识别算法,在处理光照问题的同时能够补偿姿态变化造成的局部区域对齐误差,以获得更好的全局识别性能.在公共数据集上的实验结果表明,本文提出的算法对光照和姿态有很好的鲁棒性,同时与现有的人脸识别算法相比,本文的算法具有更高的识别率.

关键词：人脸识别线性重构仿射变换 Lucas-Kanade算法

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简约语法规则和最大熵模型相结合的混合实体识别

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小型微型计算机系统 2012年第3期33卷 537-541页

作者：陆铭康雨洁俞能海中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部微软重点实验室合肥230027

现有的命名实体识别算法多半采用统计与规则相结合的办法,但是这些方法有的没有考虑全局信息,有的没有解决好统计模型的时间复杂性问题.提出一个简约语法规则和最大熵模型相结合的混合命名实体识别方法,该方法采用简约语法规则与最大熵... 详细信息

现有的命名实体识别算法多半采用统计与规则相结合的办法,但是这些方法有的没有考虑全局信息,有的没有解决好统计模型的时间复杂性问题.提出一个简约语法规则和最大熵模型相结合的混合命名实体识别方法,该方法采用简约语法规则与最大熵模型级联,首先使用简约语法规则模型进行识别,降低了使用复杂语法规则的时间复杂度,并把它的输出进行部分匹配,很好的弥补了由于简约语法规则带来的召回率偏低的问题,然后将得到的中间结果作为输入传递给最大熵模型,再由最大熵模型进行识别,得到最终的识别结果.实验结果表明,在MUC-7的命名实体识别评测中,系统的准确率、召回率和F值分别达到了94%,91%和92.48%,与已有的系统相比在性能上有很大的提升.

关键词：命名实体识别简约语法规则最大熵模型部分匹配

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融合争议度特征的协同过滤推荐算法

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小型微型计算机系统 2012年第4期33卷 694-699页

作者：张学胜陈超张迎峰俞能海中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室合肥230027 中国科学技术大学图书馆合肥230027

基于项目的协同过滤推荐算法在电子商务中有着广泛的引用,该算法的核心是计算项目之间的相似度.传统的计算项目相似度算法仅仅通过项目间共同用户评分值差异来计算,在数据稀疏情况下,项目间共同用户评分值很少,导致此类算法性能严重下降... 详细信息

基于项目的协同过滤推荐算法在电子商务中有着广泛的引用,该算法的核心是计算项目之间的相似度.传统的计算项目相似度算法仅仅通过项目间共同用户评分值差异来计算,在数据稀疏情况下,项目间共同用户评分值很少,导致此类算法性能严重下降.针对此问题,从项目间的整体评分角度出发,提出争议相似度的概念,争议相似度从项目间评分方差差异的角度衡量项目间相似性.将争议度特征融合到基于项目之间共同用户评分的传统相似度算法中,进而提出了融合项目争议度特征的协同过滤推荐算法,最终缓解了传统算法在稀疏数据情况下相似度计算不准确的问题.实验结果表明该算法在数据稀疏环境下可以明显提升推荐质量.

关键词：协同过滤最近邻居争议相似度数据稀疏

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