检索结果-内蒙古大学图书馆

中国机械工程 2025年第2期36卷 315-324,332页

作者：刘春潮朱雅光周亚婷韩志刚长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室西安710064 多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学) 合肥230601

模仿动物躯干的构造,搭建了六足机器人平台;提出了在线的自适应运动控制器,通过模仿人类手臂的顺应性关节运动来实现阻抗控制参数的在线学习。与现有的虚拟运动神经系统结合,使得六足机器人可在线适应行走步态和速度,以应对不同的复杂... 详细信息

模仿动物躯干的构造,搭建了六足机器人平台;提出了在线的自适应运动控制器,通过模仿人类手臂的顺应性关节运动来实现阻抗控制参数的在线学习。与现有的虚拟运动神经系统结合,使得六足机器人可在线适应行走步态和速度,以应对不同的复杂地形。自适应运动控制器可以适应不同的任务和未知的机器人动力学,使得轨迹跟踪行为更稳定。仿真模型和六足机器人实体测试结果证明,该方法可有效提高机器人的适应性。

关键词：六足机器人自适应控制中枢神经系统虚拟运动网络

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基于多模态双向信息增强的RGBT跟踪网络

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 596-605页

作者：赵伟刘磊王鲲鹏涂铮铮罗斌多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

可见光-热红外(RGBT)目标跟踪旨在挖掘可见光和热红外数据的互补优势,实现鲁棒的目标跟踪。目前主流方法通常引入模态权重来实现多模态信息融合,但简单地为各个模态分配权重无法充分挖掘可见光和热红外模态的互补优势。基于此,提出了一... 详细信息

可见光-热红外(RGBT)目标跟踪旨在挖掘可见光和热红外数据的互补优势,实现鲁棒的目标跟踪。目前主流方法通常引入模态权重来实现多模态信息融合,但简单地为各个模态分配权重无法充分挖掘可见光和热红外模态的互补优势。基于此,提出了一种多模态双向信息增强的RGBT跟踪网络(MBIENet)。设计了一种特征聚合模块,用于聚合模态共享特征和模态特定特征以建模目标外观信息;提出了一种新的多模态双向调制融合模块,可有效融合模态互补信息,减少冗余特征和无用特征对跟踪器的影响;提出了一个轻量化的通道空间注意力模块,可自适应调整不同环境下不同模态的贡献。在GTOT、RGBT234和LasHeR数据集上的实验结果表明:所提跟踪算法的准确率和成功率优于当前主流的跟踪算法。

关键词：可见光-热红外目标跟踪深度学习多模态信息融合多模态信息交互

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基于频率选择扩容的JPEG图像可逆信息隐藏技术

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华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第1期50卷 109-121页

作者：吕皖丽檀胜安徽大学多模态认知计算安徽省重点实验室安徽合肥230601

JPEG图像的可逆信息隐藏技术已被广泛利用,为了提高JPEG图像在可逆信息隐藏过程中的嵌入容量和嵌入效率,文中提出了一种基于频率选择扩容的可逆信息隐藏技术。首先对原始图像进行量化,生成若干个离散余弦变换(DCT)块,将DCT块根据块内是... 详细信息

JPEG图像的可逆信息隐藏技术已被广泛利用,为了提高JPEG图像在可逆信息隐藏过程中的嵌入容量和嵌入效率,文中提出了一种基于频率选择扩容的可逆信息隐藏技术。首先对原始图像进行量化,生成若干个离散余弦变换(DCT)块,将DCT块根据块内是否含有±3和±4值的交流系数值分成两种类型,以选择不同的嵌入位置进行嵌入,并根据频率选择策略计算块内各位置的嵌入失真,按照嵌入失真排序后的频率选择嵌入位置并嵌入秘密信息。实验结果表明,文中的算法扩大了嵌入容量且减小了文件增加量。

关键词： JPEG图像可逆信息隐藏交流系数直方图平移频率选择

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基于视听诱发的听觉注意检测脑电数据集

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第11期64卷 1919-1926页

作者：张宏玉张晶晶董兴广吕钊陶建华周健吴小培范存航安徽大学计算机科学与技术学院多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230000 清华大学自动化系北京100084

在基于脑电信号的听觉注意检测任务中,运用较成熟的公开数据集仅包含脑电信号和音频数据,均缺少对视觉信息的关注。为了模拟真实世界的感知环境,该文引入一个创新性的脑电数据集,其中包含同时提供音视频刺激及仅有音频作为刺激的情境,... 详细信息

在基于脑电信号的听觉注意检测任务中,运用较成熟的公开数据集仅包含脑电信号和音频数据,均缺少对视觉信息的关注。为了模拟真实世界的感知环境,该文引入一个创新性的脑电数据集,其中包含同时提供音视频刺激及仅有音频作为刺激的情境,并通过现有方法验证了该数据集的有效性。研究结果表明:不同频段的脑电信号对听觉注意的选择产生了差异影响,特别是Alpha和Gamma频段,在大脑处理听觉注意时发挥重要作用。与现有的公开听觉注意检测数据集相比,该文提出的音视频数据集引入了视频信息,更真实地模拟了日常场景。这种数据集设计为脑机接口的研究和应用提供了更丰富的模态信息,具有重要的研究和应用意义。该数据集已公开,网址为http://***/toAuditoryAttentionEnglish。

关键词：视听诱发脑机接口听觉注意检测脑电图

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面向跨模态行人重识别的双向动态交互网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第3期35卷 371-382页

作者：郑爱华冯孟雅李成龙汤进罗斌多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 安徽大学人工智能学院合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

为了解决当前跨模态行人重识别算法因采用权值共享的卷积核而造成模型针对不同输入动态调整能力差,以及现有方法因仅使用高层粗分辨率的语义特征而造成信息丢失的问题,提出一种双向动态交互网络的跨模态行人重识别方法.首先通过双流网... 详细信息

为了解决当前跨模态行人重识别算法因采用权值共享的卷积核而造成模型针对不同输入动态调整能力差,以及现有方法因仅使用高层粗分辨率的语义特征而造成信息丢失的问题,提出一种双向动态交互网络的跨模态行人重识别方法.首先通过双流网络分别提取不同模态各个残差块后的全局特征;然后根据不同模态的全局内容动态地生成定制化卷积核,提取模态特有信息,并将其作为模态互补信息在模态间进行双向传递以缓解模态异质性;最后对各层不同分辨率的特征进行相关性建模,联合学习跨层的多分辨率特征以获取更具有判别性和鲁棒性的特征表示.在SYSU-MM01和RegDB跨模态行人重识别数据集上的实验结果表明,所提方法在第一命中率(R1)分别高于当前最好方法4.70%和2.12%;在平均检索精度(mAP)上分别高于当前最好方法4.30%和2.67%,验证了该方法的有效性.

关键词：行人重识别跨模态动态卷积跨层多分辨率卷积神经网络

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自适应编码的高容量密文可逆信息隐藏算法

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软件学报 2022年第12期33卷 4746-4757页

作者：马文静吴友情殷赵霞多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601 合肥师范学院计算机学院安徽合肥230601

随着数字信息技术的普及,密文可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点.RDHEI作为一种能在密文中嵌入额外信息,并正确提取嵌入信息和无损恢复原始图像的技术,受到研究者的... 详细信息

随着数字信息技术的普及,密文可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点.RDHEI作为一种能在密文中嵌入额外信息,并正确提取嵌入信息和无损恢复原始图像的技术,受到研究者的广泛关注.为了能在加密图像中嵌入充足的额外信息,提出了一种自适应编码的高容量RDHEI算法.首先,计算原始图像不同预测误差的出现概率并自适应的生成哈夫曼编码;然后,利用流密码加密原始图像,根据像素预测误差对应的哈夫曼码字对加密后像素进行标记;最后,以位替换方式将信息嵌入到已标记像素的预留空间中.经实验验证:该算法在正确提取嵌入信息的同时,无损地恢复了原始图像.与同类算法相比,该算法充分利用了图像本身的纹理特性,有效地提高了图像嵌入率.在UCID,BOSSBase和BOWS-2这3个图像集上,该算法的平均嵌入率达到3.162bpp,3.917bpp以及3.775bpp,与当前性能最佳算法相比,提升了0.263 bpp,0.292 bpp以及0.280 bpp.

关键词：隐私保护可逆信息隐藏加密图像自适应编码预测误差

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基于像素预测和块标记的图像密文可逆信息隐藏

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计算机研究与发展 2022年第9期59卷 2089-2100页

作者：佘晓萌杜洋马文静殷赵霞多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学) 合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

图像密文可逆信息隐藏是一种在加密图像上嵌入附加的信息,并能无损地提取信息和恢复原始图像的技术.由于该技术不仅能有效地实现信息传递,还能保障传输载体的安全性,所以随着云计算的发展和对隐私保护的需求的日益增长,近年来图像密文... 详细信息

图像密文可逆信息隐藏是一种在加密图像上嵌入附加的信息,并能无损地提取信息和恢复原始图像的技术.由于该技术不仅能有效地实现信息传递,还能保障传输载体的安全性,所以随着云计算的发展和对隐私保护的需求的日益增长,近年来图像密文可逆信息隐藏逐渐得到广泛的关注.基于像素预测和分块标记的图像密文可逆信息隐藏算法,重点研究如何在保障安全性的同时,实现高嵌入容量和完全可逆性.在预处理阶段,采用中值预测的方法计算得到图像的预测误差.不同于之前的算法,该算法使用最高有效位表示预测误差的符号位,其余位平面表示数值位后得到预测误差位平面,并将预测误差位平面分块后自适应地标记.所得到的标记序列具有稀疏特征,可以使用算术编码有效压缩.在加密阶段,使用密钥生成伪随机矩阵,对原始图像的像素执行异或操作.在信息隐藏阶段,对于每种分块使用不同方法嵌入附加信息.最后根据相应密钥即可无损地提取信息并恢复原始图像.实验结果表明,提出算法的最终结果相较于此前的同类算法而言,在保证安全性和可逆性的同时,嵌入容量得到明显提升.

关键词：可逆信息隐藏图像加密隐私保护预测误差高嵌入容量

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定长编码和哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏

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中国图象图形学报 2022年第1期27卷 277-288页

作者：吴友情张睿灵汤进殷赵霞安徽大学多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 合肥师范学院计算机学院合肥230601

目的密文域可逆信息隐藏是一种可以在加密图像中嵌入秘密信息、保证秘密信息可以无错提取以及明文图像可以无损恢复的技术,越来越受到研究者们的关注,并广泛应用于云服务器端的用户隐私保护。针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高的... 详细信息

目的密文域可逆信息隐藏是一种可以在加密图像中嵌入秘密信息、保证秘密信息可以无错提取以及明文图像可以无损恢复的技术,越来越受到研究者们的关注,并广泛应用于云服务器端的用户隐私保护。针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高的问题,提出一种联合定长编码和哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法。方法使用定长编码与哈夫曼编码相结合的分组编码方式对原始明文图像高位平面进行压缩,通过重排列将空出空间排放在低位平面中,并使用流密码加密重排后的图像。然后将秘密信息嵌入密文图像低位平面的空出空间中。合法接收方可分离地实现秘密信息的无错提取以及原始明文图像的无损恢复。结果实验结果表明,所提算法的嵌入率在UCID(an uncompressed color image database)、BOSSBase(Break Our Steganographic System)和BOWS-2(Break Our Watermarking System 2nd)这3个数据集上达到2.1234 bit/像素、2.4107 bit/像素和2.3803 bit/像素,分别比同类算法高出0.2466 bit/像素、0.0881 bit/像素和0.1356 bit/像素。结论所提算法利用自然图像相邻像素间的相关性,对具有比特连续性的高位平面进行编码、压缩,从而为秘密信息的嵌入腾出更多空间,提升了嵌入率。

关键词：可逆信息隐藏密文域定长编码哈夫曼编码分离的

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基于自适应哈夫曼编码的密文可逆信息隐藏算法

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计算机学报 2021年第4期44卷 846-858页

作者：吴友情郭玉堂汤进罗斌殷赵霞安徽大学多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 合肥师范学院计算机学院合肥230601

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算... 详细信息

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法,对不同的图像采用不同的哈夫曼码字编码腾出空间来嵌入秘密信息.首先利用自然图像相邻像素间的相关性对原始明文图像进行像素值预测,从最高有效位到最低有效位,对原始像素值和预测像素值的相同比特位进行自适应的哈夫曼编码标记.然后,利用流密码对原始明文图像进行加密.最后在腾出的空间,通过位替换来自适应的嵌入秘密信息.由于哈夫曼编码和解码的可逆性,合法接收者可以对原始明文图像和秘密信息实现分离的无损恢复和提取.实验结果表明,与现有的几种方法相比,本文提出的方法具有更好的安全性和更高的嵌入率,在BOSSBase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率比MPHC算法分别提高了0.09bpp、0.062 bpp和0.06bpp,在最佳情况下比MPHC算法能分别高出0.958 bpp、0.797 bpp和0.320 bpp,最差情况下的嵌入率比MPHC算法也分别高出了 0.01 bpp、0.039 bpp和0.061 bpp.

关键词：密文域可逆信息隐藏哈夫曼编码自适应分离

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多模态情感识别与理解发展现状及趋势

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中国图象图形学报 2024年第6期29卷 1607-1627页

作者：陶建华范存航连政吕钊沈莹梁山清华大学自动化系北京100084 安徽大学多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 中国科学院自动化研究所北京100190 同济大学软件学院上海457001 西安交大利物浦大学智能工程学院苏州215123

情感计算是人工智能领域的一个重要分支,在交互、教育、安全和金融等众多领域应用广泛。单纯依靠语音、视频单一模态的情感识别并不符合人类对情感的感知模式,在受到干扰的情况下识别准确率会迅速下降。为了充分挖掘不同模态数据的互补... 详细信息

情感计算是人工智能领域的一个重要分支,在交互、教育、安全和金融等众多领域应用广泛。单纯依靠语音、视频单一模态的情感识别并不符合人类对情感的感知模式,在受到干扰的情况下识别准确率会迅速下降。为了充分挖掘不同模态数据的互补性,多模态融合的情感识别研究正日益受到研究人员的广泛重视。本文分别从多模态情感识别概述、多模态情感识别与理解、抑郁症情感障碍检测及干预3个维度介绍多模态情感计算研究现状。本文认为具备可扩展性的情感特征设计、基于大模型迁移学习的识别方法将是未来的发展方向,并在解决抑郁、焦虑等情感障碍方面的作用日益凸显。

关键词：情感识别多模态融合人机交互抑郁状态评估情感障碍干预认知行为疗法

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