检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2025年第2期45卷 264-273页

作者：王冰城项华中马乐飞程慧刘建廷陶春先张大伟上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学健康科学与工程学院医学光学与视光学研究所上海200093

为了更全面地评价渐进多焦点镜片的光学性能,提出一种基于点扩散函数(PSF)的渐进多焦点镜片光学性能评价方法。首先,利用Zemax设计人眼与镜片组合的光学系统,对两种不同设计的镜片进行光线追迹,并考虑人眼的真实旋转角度。眼球的旋转角... 详细信息

为了更全面地评价渐进多焦点镜片的光学性能,提出一种基于点扩散函数(PSF)的渐进多焦点镜片光学性能评价方法。首先,利用Zemax设计人眼与镜片组合的光学系统,对两种不同设计的镜片进行光线追迹,并考虑人眼的真实旋转角度。眼球的旋转角在X和Y方向设置在±25°范围内,每隔5°进行采样,共生成121个旋转采样点,实现对远、中、近3个距离物体的观察,提取所有角度及视距下的PSF图像。其次,将提取的PSF作为滤波器与原始无像差图像进行卷积,以获得初始模拟视网膜图像;最终,利用各个像差项所对应的PSF项,计算部分PSF权重系数,分析其对成像质量的影响。结果表明,佩戴渐进多焦点镜片时,眼球的实际旋转对视光学性能的全面评价至关重要,通过旋转后提取的PSF图像能够更精准地评价镜片的光学性能。并且,通过对PSF图像权重系数的求解,进一步量化了像差对PSF图像弥散的影响程度,揭示了镜片相关像差对成像质量的影响。该研究为渐进多焦点镜片的设计优化与性能评价提供了新的方法。

关键词：渐进多焦点镜片点扩散函数评价方法 Zemax 像差

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基于对联载体的生成式信息隐藏方法

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 779-789页

作者：李欣然李蓉受秦川钱振兴张新鹏上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

为了提高信息隐藏算法的隐藏容量,同时保持生成文本的质量,提出一种基于对联载体的生成式信息隐藏方法.首先通过对对联文本数据进行预训练,在多流预训练和微调框架的基础上建立对联生成模型;其次将主题词作为输入生成上联,且模型可以在... 详细信息

为了提高信息隐藏算法的隐藏容量,同时保持生成文本的质量,提出一种基于对联载体的生成式信息隐藏方法.首先通过对对联文本数据进行预训练,在多流预训练和微调框架的基础上建立对联生成模型;其次将主题词作为输入生成上联,且模型可以在同一主题词上生成多个上联;然后将上联作为输入生成下联.通过对主题词、候选上联以及生成下联的候选词的不同选择,可有效地隐藏秘密信息.实验结果表明,该方法可获得较高的隐藏容量,7字对联的平均隐藏容量可达10.24 B,生成的对联结果满足对联严格的形式和内容要求,即字数相等、语义相对和语调相协,所提方法整体性能优于当前主流的生成式文本信息隐藏方案.

关键词：文本生成生成式信息隐藏对联载体文本质量隐藏容量

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面向SAR图像舰船检测的多粒度特征与形位相似度量方法

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光电工程 2025年第2期52卷 44-58页

作者：李士博肖振久曲海成李富坤王晶晶辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 中国地质大学地球物理与空间信息学院湖北武汉430074

针对合成孔径雷达(SAR)图像背景复杂、目标尺度变化大,尤其在小目标密集场景中容易出现误检和漏检问题,提出一种面向SAR图像舰船检测的多粒度特征与形位相似度量方法。在特征提取阶段,设计包含双分支多粒度特征聚合结构。一个分支通过H... 详细信息

针对合成孔径雷达(SAR)图像背景复杂、目标尺度变化大,尤其在小目标密集场景中容易出现误检和漏检问题,提出一种面向SAR图像舰船检测的多粒度特征与形位相似度量方法。在特征提取阶段,设计包含双分支多粒度特征聚合结构。一个分支通过Haar小波变换对特征图级联分解,以扩大全局感受野,从而提取粗粒度特征;另一分支引入空间和通道重建卷积,用于捕捉细节纹理信息,以减少特征图的上下文信息损失。两分支通过协同利用局部和非局部特征的相互作用,有效抑制复杂背景和杂波干扰,实现多尺度特征的精确提取。在检测回归阶段,利用欧几里得距离,并结合位置与形状信息,提出形位相似度量方法,以解决小目标密集场景中位置偏差敏感性问题,从而平衡正负样本的分配。在SSDD和HRSID数据集上与双阶段、单阶段及DETR系列共11种检测器进行综合对比,本文方法在两数据集上mAP和mAP50分别达到68.8%、98.3%和70.8%、93.8%。此外,模型参数量仅为2.4 M,计算量为6.4 GFLOPs,优于对比方法。本文方法在复杂背景和不同尺度舰船目标下表现出优异的检测性能,在降低误检率和漏检率的同时,具有更低的模型参数量和计算量。

关键词： SAR图像舰船检测特征提取小波变换欧几里得距离

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融合词间句间多关系建模的评论推荐算法

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计算机科学 2025年第4期52卷 119-128页

作者：邓策渝李段腾川胡奕仁王晓光李志飞武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072 湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062

评论作为最常见的辅助信息,能够直观地表达用户的喜好和物品的属性,被研究者们广泛应用于优化推荐算法的预测精度。然而,目前评论推荐算法仍存在不足,主要体现在忽略了对评论文本多粒度特征的建模和对用户偏好、物品属性这一对异质特征... 详细信息

评论作为最常见的辅助信息,能够直观地表达用户的喜好和物品的属性,被研究者们广泛应用于优化推荐算法的预测精度。然而,目前评论推荐算法仍存在不足,主要体现在忽略了对评论文本多粒度特征的建模和对用户偏好、物品属性这一对异质特征的关联性交互学习,导致模型无法充分提取评论信息,影响了模型精度。因此,提出了融合词间句间多关系建模的评论推荐算法(MR4R),通过分析评论文本的词间重要性关系和句间时序动态关系,抽取不同层次的特征信息;设计了融合预测层,对用户偏好与物品属性特征间的关联性挖掘过程进行优化,并通过高阶非线性计算进行评分预测。选取了4个不同场景的数据集,并将所提模型与目前主流的7种推荐算法进行比较。实验结果表明,融合词间句间多关系建模的推荐算法能够充分提取评论中蕴含的信息,显著提升了平均推荐精度,具有更强的推荐性能。

关键词：评论推荐算法深度学习多关系建模时序特征建模异质特征融合与交互

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ILRD:一种融合IPC_LDA和文本语义特征的专利推荐模型

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情报杂志 2025年第3期44卷 170-179,F0003页

作者：邓娜林涵辉陈旭刘树栋湖北工业大学计算机学院武汉430068 中南财经政法大学信息工程学院武汉430073

[研究目的]随着全球专利数量的持续增长,现有的专利推荐模型难以精准地理解专利文本中复杂的语义信息,忽视了专利的领域和主题信息,从而影响专利的准确推荐。因此,实现一个能够综合考虑多种因素的高效专利推荐模型具有重要意义。[研究方... 详细信息

[研究目的]随着全球专利数量的持续增长,现有的专利推荐模型难以精准地理解专利文本中复杂的语义信息,忽视了专利的领域和主题信息,从而影响专利的准确推荐。因此,实现一个能够综合考虑多种因素的高效专利推荐模型具有重要意义。[研究方法]提出了一种ILRD专利推荐模型,通过IPC语义结构化映射与LDA主题建模来表征专利的技术领域和核心主题。构建RoBERTa与DPCNN模型深入解析专利文本的复杂语义,以实现多因素融合的专利推荐。[研究结果/结论]实证研究显示,ILRD模型在半导体领域的专利推荐上,其准确率和F1得分显著超越常规模型,推荐准确率提高至86%。验证了本文方法的有效性,也为跨领域专利推荐提供了新思路。

关键词：专利推荐 IPC LDA主题建模预训练模型 RoBERTa DPCNN 半导体

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安全高效的多用户室内指纹定位方案

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西安电子科技大学学报 2025年

作者：乐燕芬雷若兰姚恒上海理工大学光电信息与计算机工程学院

通过公有云提供定位服务时，公有云的不可信使得用户的位置信息和服务器的位置资源可能被窃取，从而泄露用户的隐私。近年来提出了各种安全定位算法，用于实现用户的隐私保护。然而，目前已有的隐私保护定位方案不能有效保护服务器数据... 详细信息

通过公有云提供定位服务时，公有云的不可信使得用户的位置信息和服务器的位置资源可能被窃取，从而泄露用户的隐私。近年来提出了各种安全定位算法，用于实现用户的隐私保护。然而，目前已有的隐私保护定位方案不能有效保护服务器数据资源，且无法支持多用户场景。因此，提出一种基于访问控制安全高效的多用户指纹定位方案。该方案基于ASPE算法，设计了一种安全准确的相似度查找算法，可把用户快速定位到局部地图内；同时，设计了一种基于角色多项式函数的轻量级访问控制策略，能灵活设定地图的访问权限，防止恶意用户窃取地图资源，并可为用户提供不同层级的定位服务。安全性分析表明，对于不可信的云定位服务器，服务器的定位资源和用户的位置信息隐私是安全的。实验结果表明，所提方案在保护资源隐私和数据隐私的前提下，可实现对用户的快速局部定位和准确的位置估计。

关键词：指纹定位隐私保护访问控制局部定位

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基于Sentence-BERT与孤立森林算法的专利新颖性评估

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情报杂志 2025年第2期44卷 174-182页

作者：邓娜王雨佳杨洋陈旭湖北工业大学计算机学院武汉430068 中南财经政法大学信息工程学院武汉430073

[研究目的]面对专利数量的迅猛增长,采用人工方法评估专利新颖性变得愈发困难,且目前专利新颖性评估研究过度聚焦于技术层面,未能综合考虑专利的其他信息因素。因此,实现更高效、客观的专利新颖性评估具有重要的现实意义。[研究方法]提... 详细信息

[研究目的]面对专利数量的迅猛增长,采用人工方法评估专利新颖性变得愈发困难,且目前专利新颖性评估研究过度聚焦于技术层面,未能综合考虑专利的其他信息因素。因此,实现更高效、客观的专利新颖性评估具有重要的现实意义。[研究方法]提出一种基于Sentence-BERT与孤立森林算法的专利新颖性评估方法。首先,使用专利标题与IPC分类号分别作为专利的应用方向与功能分类特征,再通过BiLSTM-CRF模型对专利摘要进行关键技术抽取作为实施方法特征;其次,采用Sentence-BERT对上述特征进行文本向量化表示后组合输入至孤立森林算法获得离群专利集;最后,通过技术量权值过滤法提高专利新颖性评估的精度。[研究结果/结论]以金融科技领域专利进行实证研究,结果表明,该评估方法准确率相较专业专利分析平台方法提升了9%~11%。证明了该方法在专利新颖性评估中的有效性,能为后续专利审核工作和高价值专利分析提供参考。

关键词：专利评估专利新颖性 BiLSTM-CRF Sentence-BERT 孤立森林算法机器学习

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基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法

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液晶与显示 2025年第3期40卷 505-515页

作者：曹洁牛瑜梁浩鹏兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730030 兰州城市学院信息工程学院甘肃兰州730020 兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cros... 详细信息

针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning,EMA)重新分配主干网络的权重,并跨维度学习不同通道特征之间的相关性,以增强模型对行人目标可见区域的关注。其次,针对检测模型复杂性较高的问题,设计了高效轻量化连接模块(Efficient Lightweight Connection Module,ELCM),旨在提升模型表达能力的同时加快训练速度。最后,构建了聚焦边界框损失函数Focal-SIoU loss,该损失函数注重抑制低质量样本,同时添加角度损失提高模型的检测精度。实验结果表明,所提算法在行人检测数据集Wider-Person与Crowd Human数据集上的均值平均精度分别达到83.7%和82.6%,相比其他先进的算法,在密集拥挤人群检测任务中有显著检测优势。

关键词：密集行人检测优化权重聚焦边界框损失函数 YOLOv7

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多线程半全局立体匹配工件内部检测方法

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中国机械工程 2025年

作者：吴洪臣陈晓荣李柏杨上海理工大学光电信息与计算机工程学院

针对传统检测手段难以深入工件内部、检测效率低等问题，提出了一种基于多线程半全局立体匹配（Semi-Global Stereo Matching，SGBM）的工件内部检测方法。该方法首先采用张正友标定算法获取双目内窥镜相机内外参数，通过双目内窥镜采... 详细信息

针对传统检测手段难以深入工件内部、检测效率低等问题，提出了一种基于多线程半全局立体匹配（Semi-Global Stereo Matching，SGBM）的工件内部检测方法。该方法首先采用张正友标定算法获取双目内窥镜相机内外参数，通过双目内窥镜采集工件内部图像，并对采集图像进行畸变校正与极线校正；其次，利用区域叠加分割策略结合多线程技术改进SGBM算法，提高算法运行速度，获取视差图并转换为深度图，结合矫正后的采集图像生成三维彩色点云;利用双目视觉原理计算采集图像中各点在世界坐标系下的坐标，提出在系统自标定面积测量法，结合空间欧式距离计算实现对工件内部结构的三维测量。实验结果表明，所提出的方法在工件内部检测中取得了良好的效果，重建出的三维点云结构清晰，改进后的SGBM算法处理速度提高约30%，欧式距离测量相对误差小于3%，区域面积测量相对误差小于1.5%，满足工件内部检测需求。

关键词：双目视觉立体匹配三维重建工件测量

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多路融合深度聚合学习的水下图像增强

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 342-350页

作者：陈燕肖澳李云胡小春井佩光广西大学计算机与电子信息学院广西财经学院大数据与人工智能学院天津大学电气自动化与信息工程学院

提出一种多路融合深度聚合学习的水下图像增强算法。首先，利用图像预处理算法，分别获取3条支路（对比度、亮度和颜色）图像属性信息。然后，设计图像属性依赖模块，利用融合网络获取多支路的融合特征，再通过并行图卷积探索潜在的融... 详细信息

提出一种多路融合深度聚合学习的水下图像增强算法。首先，利用图像预处理算法，分别获取3条支路（对比度、亮度和颜色）图像属性信息。然后，设计图像属性依赖模块，利用融合网络获取多支路的融合特征，再通过并行图卷积探索潜在的融合图像属性的相关性。接着，引入自注意力深度聚合学习模块，利用序列自注意力和全局属性迭代机制深度挖掘多支路私有域和公有域的交互信息，再通过聚合瓶颈的方式有效提取和整合图像属性之间的重要信息，从而实现更准确的特征表示。最后，引入跳跃连接继续增强图像输出，进一步改善图像增强的效果。大量实验证明，所提方法可有效去除色偏、模糊，提高图像清晰度，并有利于水下图像分割和关键点检测任务。峰值信噪比和结构相似性指标最高可达到23.01 dB和0.90，与次优方法相比提高了5.0%和4.7%；水下彩色图像质量评估和信息熵最高可达0.93和14.33，与次优方法相比提高了2.2%和0.5%。

关键词：水下图像增强融合网络图卷积自注意力水下图像分割关键点检测

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