检索结果-内蒙古大学图书馆

天津理工大学学报 2025年第1期41卷 51-56页

作者：姜鑫王春东天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改... 详细信息

针对医疗数据的集中存储、共享效率低和隐私泄露等问题,提出一种基于区块链的医疗数据安全共享模型。首先,基于可验证延迟函数(verifiable dely function, VDF)对实用拜占庭容错(practical Byzuntine fault tolerance, PBFT)算法进行改进,实现了主节点的分布式选举,保证了主节点的可靠性;其次,使用闪电网络技术构建链下匿名通信交易通道,解决数据共享过程中匿名通信问题,提高了数据共享效率;最后,设计了一套完整的医疗数据共享方案,实现不同实体之间的数据安全共享。与现有数据共享方案相比,该方案在安全性和共识效率方面具有优势。

关键词：可验证延迟函数医疗数据共享闪电网络共识机制

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基于菲涅尔区模型的年龄段识别方法研究

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光电子．激光 2021年第9期32卷 979-984页

作者：张炜宁王春东天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算及软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

基于步态特征的行为识别技术是一种新兴的人机交互技术,在安保监控、图像处理等许多领域正发挥着巨大作用。目前已经提出的各种行为识别的技术手段中,基于商用的WIFI设备的相关技术因其易于部署、设备成本不高、对应用环境要求低等优势... 详细信息

基于步态特征的行为识别技术是一种新兴的人机交互技术,在安保监控、图像处理等许多领域正发挥着巨大作用。目前已经提出的各种行为识别的技术手段中,基于商用的WIFI设备的相关技术因其易于部署、设备成本不高、对应用环境要求低等优势而得以广泛应用。现有的步态识别研究只可以识别出人的步态,但无法根据步态识别年龄段。在本文中,探讨了菲涅尔区域理论,提出了一种基于WiFi物理层信息的年龄段识别方法,即利用步态识别年龄段。使用菲涅尔区模型来学习步态特征,首先将动作数据集进行去噪处理来收集信道状态信息(CSI)。然后基于菲涅尔区域模型提取信道相位信息的特征值来描述步态动作,最后利用分类算法实现年龄段识别。实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,在不同的实验环境中的平均识别准确率达到91.2%。因此,本文提出的系统可以应用于复杂的室内场景,具有广泛的应用前景。

关键词：模式识别年龄段识别菲涅尔区步态识别信道状态信息

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一种基于机器学习的运动目标阴影检测新方法

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光电子．激光 2018年第12期29卷 1317-1324页

作者：张德干陈晨董悦张婷潘兆华天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津理工大学计算机科学与工程学院智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384

运动目标检测是物联网智能视频监控中的一个重要环节。通过对各种阴影检测方法的研究,我们发现仅仅通过一种特征进行处理并不能准确的检测出阴影。因此,本文提出了一种基于机器学习的运动目标阴影检测新方法。该方法深度融合颜色信息、... 详细信息

运动目标检测是物联网智能视频监控中的一个重要环节。通过对各种阴影检测方法的研究,我们发现仅仅通过一种特征进行处理并不能准确的检测出阴影。因此,本文提出了一种基于机器学习的运动目标阴影检测新方法。该方法深度融合颜色信息、光学不变性以及纹理特征等因素,通过机器学习,自适应地进行目标阴影检测,在综合分析三种信息检测结果的基础上,实现对阴影的有效确定。该算法能够有效地结合各种方法的优势,在物联网应用中取得了较好的效果和运行效率。

关键词：物联网机器学习智能视频监控运动目标阴影检测

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动作识别算法的评估策略探讨

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光电子．激光 2012年第6期23卷 1166-1172页

作者：高赞张桦蔡安妮计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津理工大学天津300384 天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津理工大学天津300384 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

以时空兴趣点特征和支持向量机(SVM)分类器识别方法为基本算法,在广泛使用的公开动作数据集KTH上,从不同角度考察评估策略对动作识别算法性能的影响。实验表明,当采用不同的交叉实验方法时,算法性能的波动最大达到10.5%,而不同数据集划... 详细信息

以时空兴趣点特征和支持向量机(SVM)分类器识别方法为基本算法,在广泛使用的公开动作数据集KTH上,从不同角度考察评估策略对动作识别算法性能的影响。实验表明,当采用不同的交叉实验方法时,算法性能的波动最大达到10.5%,而不同数据集划分方法对算法性能的影响则达到11.87%。因此,通过量化分析得出的结论,可以充分地比较现有算法的真实差异,并为设计合理的评估策略提供参考。

关键词：时空特征支持向量机(SVM) 动作识别评估策略

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基于同义词关系的个人文件搜索方法

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小型微型计算机系统 2014年第9期35卷 1971-1976页

作者：赵喜燕李玉坤刘经雨肖迎元冯美玲天津理工大学计算机与通信工程学院天津300384 智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384 计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

用户在计算机中查找个人文件时,有时会因为记不住确切的文件名和存放位置而遇到困难,现有的基于关键词的桌面搜索工具不能帮助人们有效地解决这一问题.针对此问题,本文首先基于从多个用户搜集的个人文件集合,分析了个人文件名中所包含... 详细信息

用户在计算机中查找个人文件时,有时会因为记不住确切的文件名和存放位置而遇到困难,现有的基于关键词的桌面搜索工具不能帮助人们有效地解决这一问题.针对此问题,本文首先基于从多个用户搜集的个人文件集合,分析了个人文件名中所包含的词语之间的同义词关系,提出了个人文件同义词概念模型,提出并阐述了个人文件、个人词典、词语偏好度、同义词图、文件关键词向量等概念.基于该模型进一步提出了个人同义词词典与同义词图的增量构建方法,以及基于同义词的个人文件搜索方法.通过实验证明,本文提出的个人文件搜索方法在查全率、查准率和性能方面均优于传统的桌面文件搜索工具,同时在实验中也发现了个人文件管理行为中的一些规律.

关键词：个人信息管理文件搜索访问日志同义词图

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时间约束的实体解析中记录对排序研究

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软件学报 2020年第3期31卷 695-709页

作者：孙琛琛申德荣李玉坤肖迎元马建红计算机视觉与系统教育部重点实验室(天津理工大学) 天津300384 天津市智能计算及软件新技术重点实验室(天津理工大学) 天津300384 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110189 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401

实体解析是数据集成和数据清洗的重要组成部分,也是大数据分析与挖掘的必要预处理步骤.传统的批处理式实体解析的整体运行时间较长,无法满足当前(近似)实时的数据应用需求.因此,研究时间约束的实体解析,其核心问题是基于匹配可能性的记... 详细信息

实体解析是数据集成和数据清洗的重要组成部分,也是大数据分析与挖掘的必要预处理步骤.传统的批处理式实体解析的整体运行时间较长,无法满足当前(近似)实时的数据应用需求.因此,研究时间约束的实体解析,其核心问题是基于匹配可能性的记录对排序.通过对多路分块得到的块内信息与块间信息分别进行分析,提出两个基本的记录匹配可能性计算方法.在此基础上,提出一种基于二分图上相似性传播的记录匹配可能性计算方法.将记录对、块及其关联关系构建二分图;相似性沿着二分图不断地在记录对结点与块结点之间传播,直到收敛.收敛结果可以通过不动点计算得到.提出近似的收敛计算方法来降低计算代价,从而保证实体解析的实时召回率.最后,在两个数据集上进行实验评价,验证了所提出方法的有效性,并测试方法的各个方面.

关键词：实体解析记录对排序时间约束数据集成

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基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法

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光电子．激光 2021年第6期32卷 628-636页

作者：郭纪志刘凤连杨馨竹汪日伟天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384 重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 温州大学瓯江学院浙江温州325035

针对在摄像机视角、光照、气候、地貌等条件的大幅度变化或者存在快速移动物体的复杂场景下,视觉即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的精确性和鲁棒性较低等问题,闭环检测作为解决SLAM位姿漂移的重要环节... 详细信息

针对在摄像机视角、光照、气候、地貌等条件的大幅度变化或者存在快速移动物体的复杂场景下,视觉即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的精确性和鲁棒性较低等问题,闭环检测作为解决SLAM位姿漂移的重要环节,提出了一种基于神经网络的闭环检测方法。该方法通过传感器获取视觉图像的数据,不同于传统方法的特征提取,采用改进三重约束损失函数训练Darknet提取图像特征,构造对应特征向量矩阵。由于Darknet借鉴了残差网络(resnet)的思想,在具有较深网络层数的同时,仍保持较高的准确率,减少了特征提取误差。经过自编码器方法对数据进行降维处理,通过余弦相似度计算,设定合理阈值,能够更快的得到闭环检测结果。最后通过在两个公开视觉SLAM闭环检测数据集,New College数据集和光照及角度变化更明显的City Centre数据集上进行实验,结果表明复杂环境下本文提出的方法比现有闭环检测方法,能够得到更高准确率和速率,更好满足了视觉SLAM系统对消除累计误差和实时性的要求。

关键词：视觉即时定位与地图构建复杂场景三重约束损失函数闭环检测自编码器

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个人数据管理技术研究

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计算机科学与探索 2014年第11期8卷 1281-1295页

作者：李玉坤任标赵喜燕刘里肖迎元天津理工大学计算机与通信工程学院天津300384 智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384 计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384

信息技术的发展使个人数据量迅速增长,个人数据管理问题日益突出。对个人数据管理相关概念进行了阐述,从技术方面对个人数据管理与企业数据管理进行了比较,提出了以主体为中心的个人数据管理系统框架。从数据模型、数据集成、数据存储... 详细信息

信息技术的发展使个人数据量迅速增长,个人数据管理问题日益突出。对个人数据管理相关概念进行了阐述,从技术方面对个人数据管理与企业数据管理进行了比较,提出了以主体为中心的个人数据管理系统框架。从数据模型、数据集成、数据存储、数据查询、安全与隐私保护、评价技术、系统实现几个方面,综述分析了已有研究工作,提出了基于图的个人数据空间模型、自适应的个人数据集成方法、多级的数据存储策略和基于用户记忆规律的数据查询处理策略,并对该领域未来研究工作进行了展望。

关键词：个人数据个人数据管理系统框架

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一种基于张量的车辆交通数据缺失估计新方法

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计算机科学 2020年第S01期47卷 505-511页

作者：张德干范洪瑞龚倡乐高瑾馨张婷赵彭真陈晨天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384

面对当前庞大的智慧交通数据量,收集并统计处理是必要且重要的过程,但无法避免的数据缺失问题是目前的研究重点。文中针对车辆交通数据缺失问题提出一种基于张量的车辆交通数据缺失估计新方法:集成贝叶斯张量分解(Integrated Bayesian T... 详细信息

面对当前庞大的智慧交通数据量,收集并统计处理是必要且重要的过程,但无法避免的数据缺失问题是目前的研究重点。文中针对车辆交通数据缺失问题提出一种基于张量的车辆交通数据缺失估计新方法:集成贝叶斯张量分解(Integrated Bayesian Tensor Decomposition,IBTD)。该算法在数据模型构建阶段,利用随机采样原理,将缺失数据随机抽取生成数据子集,并用优化后的贝叶斯张量分解算法进行插补。引入集成思想,将多个插补后的误差结果进行分析排序,考虑时空复杂度,择优平均得到最优结果。通过平均绝对百分比误差之后(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对提出模型的性能进行评估。实验结果表明,所提新方法能够有效地对不同缺失量的交通数据集进行插补,并能得到很好的插补结果。

关键词：交通数据数据缺失张量随机采样贝叶斯张量分解

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一种基于冗余策略的多路径可靠传输新方法

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计算机科学 2019年第S11期46卷 363-368页

作者：张婷张德干崔玉亚陈露葛辉天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津理工大学计算机科学与工程学院智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384

在分布较为密集的无线传感器网络中,数据传输过程会产生大量的冲突问题,冲突会造成传输数据的丢失和传输时延的增大。多路径数据传输方法可以有效地减少冲突造成的数据丢失和传输时延较大问题。为此,提出了基于冗余策略的并发编织多路... 详细信息

在分布较为密集的无线传感器网络中,数据传输过程会产生大量的冲突问题,冲突会造成传输数据的丢失和传输时延的增大。多路径数据传输方法可以有效地减少冲突造成的数据丢失和传输时延较大问题。为此,提出了基于冗余策略的并发编织多路径可靠传输方法。该方法采用冗余策略,先对WSN进行层次分簇,然后传感器节点将采集到的数据信息发送至簇头节点,最后簇头节点将数据包分组并拷贝后通过编织多路径动态路径方式转发至汇聚节点。该方法建立在层次分簇完成后的网络拓扑结构上。大量的与现有多路径传输方法的对比分析实验测试结果表明,所提方法能有效地减少数据丢包率,减少传输时延,增加网络生命周期等,这对无线传感器网络数据的可靠传输有较大的实用价值。

关键词：多路径 WSN 并发编织可靠传输数据冗余

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