检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2022年第3期27卷 838-849页

作者：乔伟晨黄冕刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南国土资源职业学院信息中心昆明652501 云南大学信息学院昆明650091 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的高效的肝肿瘤计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像自动分割方法是临床实践的迫切需求,但由于肝肿瘤边界不清晰、体积相对较小且位置无规律,要求分割模型能够细致准确地发掘类间差异。对此,本文提出一种基于特征选择与残差... 详细信息

目的高效的肝肿瘤计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像自动分割方法是临床实践的迫切需求,但由于肝肿瘤边界不清晰、体积相对较小且位置无规律,要求分割模型能够细致准确地发掘类间差异。对此,本文提出一种基于特征选择与残差融合的2D肝肿瘤分割模型,提高了2D模型在肝肿瘤分割任务中的表现。方法该模型通过注意力机制对U-Net瓶颈特征及跳跃链接进行优化,为符合肝肿瘤分割任务特点优化传统注意力模块进,提出以全局特征压缩操作(global feature squeeze,GFS)为基础的瓶颈特征选择模块,即全局特征选择模块(feature selection module,FS)和邻近特征选择模块(neighbor feature selection module,NFS)。跳跃链接先通过空间注意力模块(spatial attention module,SAM)进行特征重标定,再通过空间特征残差融合(spatial feature residual fusion module,SFRF)模块解决前后空间特征的语义不匹配问题,在保持低复杂度的同时使特征高效表达。结果在LiTS(liver tumor segmentation)公开数据集上进行组件消融测试并与当前方法进行对比测试,在肝脏及肝肿瘤分割任务中的平均Dice得分分别为96.2%和68.4%,与部分2.5D和3D模型的效果相当,比当前最佳的2D肝肿瘤分割模型平均Dice得分高0.8%。结论提出的FSF-U-Net(feature selection and residual fusion U-Net)模型通过改进的注意力机制与优化U-Net模型结构的方法,使2D肝肿瘤分割的结果更加准确。

关键词：肝肿瘤自动分割注意力机制 U-Net结构特征选择残差融合

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融合语义特征网络的孪生网络目标跟踪算法

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电子测量技术 2022年第8期45卷 136-142页

作者：付谱平叶俊昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对基于孪生网络的反向传播滤波器跟踪算法CFNet在遭遇相似物干扰或背景信息与前景目标相似的情况下容易导致模型漂移跟踪效果下降的情况,提出一种融合语义特征网络的孪生网络目标跟踪算法。在图像处理中,通过深度卷积神经网络的深层... 详细信息

针对基于孪生网络的反向传播滤波器跟踪算法CFNet在遭遇相似物干扰或背景信息与前景目标相似的情况下容易导致模型漂移跟踪效果下降的情况,提出一种融合语义特征网络的孪生网络目标跟踪算法。在图像处理中,通过深度卷积神经网络的深层网络可以提取到丰富的语义信息,这些语义信息在目标发生相似物干扰、运动模糊、目标严重变形等情景时,对目标进行辨识是非常有用的。提出的算法在CFNet的原有网络结构上,增加一个语义特征网络,与CFNet的外观特征网络形成互补,两个特征网络的训练是独立的以保持两种特征的异质性,在得到各自的响应图后,通过计算这两个响应图的置信度来进行融合,提高了算法的判别能力。实验表明,与其他常用的5个算法相比,本文算法达到了最优,能够有效的跟踪目标。

关键词：孪生网络反向传播滤波器语义特征网络外观特征网络目标跟踪

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一种抗投毒攻击的联邦学习聚合方法

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数据通信 2025年第2期 26-30,50页

作者：缪祥华张世奇黄明巍张世杰王欣源昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

联邦学习,作为打破数据孤岛、保护用户隐私的关键技术,已受到业界的高度关注。然而,由于其结构特性,联邦学习易遭受投毒攻击。本文旨在提出一种针对联邦学习模型投毒攻击的防御方法,该方法主要依托远程客户端模型的局部密度差异,作为评... 详细信息

联邦学习,作为打破数据孤岛、保护用户隐私的关键技术,已受到业界的高度关注。然而,由于其结构特性,联邦学习易遭受投毒攻击。本文旨在提出一种针对联邦学习模型投毒攻击的防御方法,该方法主要依托远程客户端模型的局部密度差异,作为评估模型恶意程度的指标。依据恶意程度,筛选并排除可疑模型,再将所有正常模型聚合为全局模型。与传统的二分类方法不同,该方法基于模型参数的局部特征来评估模型的恶意程度,显著提升了防御效能。为验证该防御方法的有效性,我们在真实数据集上进行了大量实验。实验结果表明,本文提出的算法能够有效抵抗投毒攻击,保障联邦学习系统的安全稳定。

关键词：联邦学习投毒攻击防御方法隐私保护

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面向不完整序数偏好的在线服务评价

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计算机集成制造系统 2021年第10期27卷 2774-2785页

作者：付晓东彭俊岳昆刘骊刘利军冯勇昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南大学信息学院云南昆明650091

为解决在不完整序数偏好场景下的在线服务评价问题,提出一种面向不完整序数偏好的在线服务评价方法。首先,通过定义面向不完整序数偏好的Kendall tau胜者距离,将其作为服务评价指标,实现了在不完整序数偏好场景下的在线服务评价;然后,... 详细信息

为解决在不完整序数偏好场景下的在线服务评价问题,提出一种面向不完整序数偏好的在线服务评价方法。首先,通过定义面向不完整序数偏好的Kendall tau胜者距离,将其作为服务评价指标,实现了在不完整序数偏好场景下的在线服务评价;然后,设计了用于评估和优化服务评价结果质量的评估算法与偏好抽取策略,用于在需要时对服务评价结果质量进行评估,并向用户进行少量但关键的偏好查询,以实现快速优化服务评价结果质量;最后,基于真实数据集与人工合成数据集的实验结果验证了该方法的合理性和有效性。

关键词：在线服务评价不完整序数偏好 Kendall tau胜者距离偏好抽取服务排序

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受限环境下委托握手DTLS协议的形式化分析与改进

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数据通信 2024年第1期 14-22页

作者：蒲鹳雄缪祥华袁梅宇昆明理工大学信息工程与自动化学院和云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

物联网设备有着资源受限的特性,往往处于受限的网络环境中,在这之上又面临着安全的挑战。目前常见的受限网络协议栈为CoAP-DTLS/UDP-6LoWPAN,传输层使用UDP,其安全性由DTLS协议维持。但DTLS协议作为TLS在UDP上的扩展,基于PKI连接建立的... 详细信息

物联网设备有着资源受限的特性,往往处于受限的网络环境中,在这之上又面临着安全的挑战。目前常见的受限网络协议栈为CoAP-DTLS/UDP-6LoWPAN,传输层使用UDP,其安全性由DTLS协议维持。但DTLS协议作为TLS在UDP上的扩展,基于PKI连接建立的方式使其在直接应用到受限环境下会产生诸多性能上的问题。针对DTLS协议在受限环境下的性能问题,国内外的研究学者提出了诸多解决方式,包括但不限于改进加密算法、使用特定硬件、优化证书链、委托可信三方进行密钥协商(即将DTLS握手委托给第三方)。因此,对委托握手的DTLS协议使用Scyther进行形式化分析,得出其交付密钥材料时使用长期预共享密钥存在的安全问题,并提出重用TLS/DTLS协议中PRF函数的改进方式,对改进后的方法进行分析,证明了该方法能有效降低交付密钥材料时存在的风险。

关键词：数据报传输层安全(DTLS) 受限应用协议(CoAP) Dolev-Yao攻击者模型完美前向安全(PFS) 安全协议形式化分析

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一种面向不可分任务需求和部署约束的动态多维资源公平分配机制

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物联网学报 2024年第4期8卷 98-109页

作者：李杰汪建洲昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650504

如何公平、高效地将多维资源分配给需求变化的用户是云计算资源共享的关键问题。该场景下的动态资源分配通常面临着用户任务最小粒度资源需求难以再被分割、任务需求与服务器配置不匹配等问题。现有资源公平分配机制多基于用户任务需求... 详细信息

如何公平、高效地将多维资源分配给需求变化的用户是云计算资源共享的关键问题。该场景下的动态资源分配通常面临着用户任务最小粒度资源需求难以再被分割、任务需求与服务器配置不匹配等问题。现有资源公平分配机制多基于用户任务需求无限可分或任务执行与服务器配置均匹配的理想前提,难以保证分配可行。通过深入分析时变不可分任务需求和任务部署约束的特点,设计了一种基于累计任务份额公平的时变任务份额公平分配机制,以保证资源分配的公平性和效率。理论结果表明,该机制满足激励共享、相差一个任务资源的无嫉妒和帕累托最优属性。基于阿里云数据集的实验结果表明,与现有的公平分配机制相比,该方法有效地减少了用户的等待、作业排队和作业完成时间。

关键词：动态多维资源分配不可分任务需求任务部署约束累计任务份额公平

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融合多尺度注意力的太赫兹图像目标检测研究

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小型微型计算机系统 2022年第3期43卷 621-625页

作者：宋欢沈韬曾凯昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明 650500

基于太赫兹技术的安检设备具有独特的无损伤检测特性,在安防领域具有良好的发展前景.太赫兹图像分辨率低,特征信息有限,且高亮区域多,目标与背景亮度相近,为太赫兹图像中的目标检测带来了一定的困难.针对此,本文提出一种融合多尺度注意... 详细信息

基于太赫兹技术的安检设备具有独特的无损伤检测特性,在安防领域具有良好的发展前景.太赫兹图像分辨率低,特征信息有限,且高亮区域多,目标与背景亮度相近,为太赫兹图像中的目标检测带来了一定的困难.针对此,本文提出一种融合多尺度注意力的目标检测框架MSAD-SSD,在SSD算法的基础上,采用ResNet101作为特征提取网络,并设计一种多尺度注意力模块.该模块采用多支路膨胀卷积进行多尺度特征提取,扩展网络的感受野,充分获取目标的上下文信息;通过注意力机制对特征图的通道特征进行权重分配,增强有用特征,抑制无关信息的干扰;最后对多个分支进行特征融合.实验结果表明,所提MASD-SSD在太赫兹图像数据集中达到82.63％的平均检测精度,能够有效提高目标的检测精度.

关键词：太赫兹图像目标检测多尺度注意力膨胀卷积

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基于LDA和卷积神经网络的半监督图像标注方法

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计算机工程与科学 2022年第1期44卷 110-117页

作者：王保成刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

随着智能设备的不断出现,图像数量急速增加,但是很多图像因为没有被标注所以未被充分利用。为了能够使该问题得到较好解决,提出了基于LDA和卷积神经网络的半监督图像标注方法。首先把图像训练集中的所有文字信息放入LDA中,生成图像的文... 详细信息

随着智能设备的不断出现,图像数量急速增加,但是很多图像因为没有被标注所以未被充分利用。为了能够使该问题得到较好解决,提出了基于LDA和卷积神经网络的半监督图像标注方法。首先把图像训练集中的所有文字信息放入LDA中,生成图像的文字标注词;然后使用卷积神经网络获得图像的高层视觉特征,同时用加入注意力机制和修改损失函数的方法来对卷积神经网络进行优化;接着把LDA生成的标注词和已获得的图像的高层视觉特征进行结合并同时使用半监督学习来完成模型的训练;最后把标注词间的相关性和使用最终模型预测的结果相结合来完成图像的最终标注。通过在IAPR TC-12图像数据集上的相关实验对比可知,文中所提方法的标注更精确。

关键词： LDA 卷积神经网络注意力机制半监督学习

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基于言语想象的脑机交互关键技术

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生物医学工程学杂志 2022年第3期39卷 596-611页

作者：刘艳鹏龚安民丁鹏赵磊钱谦周建华苏磊伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学脑认知与脑机智能融合创新团队昆明650500 武警工程大学信息工程学院西安710000 昆明理工大学理学院昆明650500 昆明理工大学医学院脑科学与视觉认知研究中心昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

言语表达是一种人类重要的高级认知行为,该行为的实现与人的大脑活动密切相关,真实的言语表达和言语想象都能够激活部分相同的脑区,因此言语想象成为一种脑机交互的新型范式。基于言语想象的脑机接口(BCI)具有自发产生、无需训练、对被... 详细信息

言语表达是一种人类重要的高级认知行为,该行为的实现与人的大脑活动密切相关,真实的言语表达和言语想象都能够激活部分相同的脑区,因此言语想象成为一种脑机交互的新型范式。基于言语想象的脑机接口(BCI)具有自发产生、无需训练、对被试友好等优点,因此受到了众多学者的关注。然而,这一交互技术在实验范式的设计和想象材料的选择方面并不成熟,存在较多亟待讨论的问题。因此,针对这些问题,本文首先阐述了言语想象的神经机制;然后评述了以往的言语想象BCI研究,系统分析了实验范式、想象材料、数据处理等方面的主流方法和核心技术;最后讨论了制约该类BCI发展的关键问题和面临的主要挑战,并展望了言语想象BCI系统在未来的发展和应用前景。

关键词：脑机交互言语想象实验范式分类解码

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联邦学习系统中不同角色面临的威胁

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数据通信 2024年第6期 30-37页

作者：缪祥华张世奇黄明巍张世杰王欣源昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

随着人们对隐私保护的重视,打破“数据孤岛”,合法利用数据已经成为当下的焦点话题。联邦学习作为打破“数据孤岛”的主要手段,受到了业界的广泛关注,但其已被证实存在着诸多的安全隐患。首先,介绍联邦学习的基本概念、分类以及架构;然... 详细信息

随着人们对隐私保护的重视,打破“数据孤岛”,合法利用数据已经成为当下的焦点话题。联邦学习作为打破“数据孤岛”的主要手段,受到了业界的广泛关注,但其已被证实存在着诸多的安全隐患。首先,介绍联邦学习的基本概念、分类以及架构;然后,从联邦学习客户端/服务器架构系统内的中央服务器和客户端两个角度分别介绍了其面临的安全威胁;最后,对客户端/服务器架构的联邦学习系统所面临的安全威胁与防御进行了总结与展望。

关键词：联邦学习攻击隐私保护信息泄露防御

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