检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2024年第12期29卷 3644-3656页

作者：王慧娇熊卓管军霖蔡鼎王丽桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

目的人脸图像去识别是保护人脸隐私的一种手段,类通用扰动作为人脸图像去识别的一种方法,为每个用户生成专属扰动来抵御深度人脸识别系统的恶意分析行为。针对现有类通用扰动方法存在用户训练数据不足的问题以及进一步提升扰动保护效果... 详细信息

目的人脸图像去识别是保护人脸隐私的一种手段,类通用扰动作为人脸图像去识别的一种方法,为每个用户生成专属扰动来抵御深度人脸识别系统的恶意分析行为。针对现有类通用扰动方法存在用户训练数据不足的问题以及进一步提升扰动保护效果的需要,提出基于三元组损失约束的类通用扰动生成方法,同时引入一种基于特征子空间方法扩充训练数据构建三元组所需的负样本。方法首先将深度神经网络提取的用户人脸图像特征作为正样本,然后对单个用户所有正样本进行仿射组合构建特征子空间,再结合凸优化方法训练样本远离特征子空间,生成负样本扩充训练数据。之后对原始图像叠加随机扰动,提取特征得到待训样本。利用三元组函数约束扰动训练过程,使待训样本远离正样本的同时靠近负样本,并以余弦距离作为指标计算损失值。对训练生成的扰动施加一个缩放变换,得到用户的类通用扰动。结果针对具有不同损失函数(ArcFace、SFace和CosFace)和网络架构(SENet、MobileNet和IResNet)的6个人脸识别模型在2个数据集上进行实验,与相关的4种方法进行比较均取得了最优效果。在Privacy-Commons和Privacy-Celebrities数据集上,相比已知最优的方法,扰动训练效率平均提升了66.5%,保护成功率平均提升了5.76%。结论本文提出的三元组约束扰动生成方法,在兼顾扰动生成效率的同时,既缓解了训练样本不足的问题,又使类通用扰动综合了梯度攻击信息和特征攻击信息,提升了人脸隐私保护效果。

关键词：类通用扰动三元组约束人脸图像去识别数据扩充人脸隐私保护

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针对密集点云的快速自适应四边形网格生成算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第1期31卷 39-46页

作者：郑永川关柏良林淑金罗笑南王若梅中山大学数据科学与计算机学院广州510006 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

为了能够从密集点云直接获得四边形网格,而不需要通过三角形网格重构获得,提出针对密集点直接构造的四边形网格生成算法.首先进行点云数据体素化得到体素模型,建立体素和点云的索引关系,并对体素做精细化操作,以提高映射效果;然后通过... 详细信息

为了能够从密集点云直接获得四边形网格,而不需要通过三角形网格重构获得,提出针对密集点直接构造的四边形网格生成算法.首先进行点云数据体素化得到体素模型,建立体素和点云的索引关系,并对体素做精细化操作,以提高映射效果;然后通过体素模型外表面的顶点与原始点云的映射得到四边形网格模型,并对四边形网格进行优化.在斯坦福的数据集上进行实验,并使用MeshLab软件进行效果展示,结果表明,该算法可以基于密集点云直接生成四边形网格模型,同时可以通过调整体素大小来自适应地改变算法效率和四边形网格的大小.

关键词：密集点云体素化四边形网格生成映射

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生物特征识别模板保护综述

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计算机研究与发展 2020年第5期57卷 1003-1021页

作者：王会勇唐士杰丁勇王玉珏李佳慧桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

生物特征识别(biometric authentication, BA)已经成为一种重要的身份鉴别手段,但当前部署的很多BA系统在保护用户生物特征数据的安全性和隐私性方面考虑不足,成为阻碍BA技术推广应用的一个关键障碍.BA系统可能面临来自软件和硬件的多... 详细信息

生物特征识别(biometric authentication, BA)已经成为一种重要的身份鉴别手段,但当前部署的很多BA系统在保护用户生物特征数据的安全性和隐私性方面考虑不足,成为阻碍BA技术推广应用的一个关键障碍.BA系统可能面临来自软件和硬件的多种攻击,针对生物特征模板的攻击是其中最常见的一种.已经有很多技术文献致力于应对这种类型的攻击,但现有的综述性文献存在论述不全面或内容冲突等问题.为系统总结针对生物特征模板的攻击与保护技术,首先介绍了BA系统的相关概念、体系架构以及安全性与隐私性的内涵,然后阐述了BA系统面临的典型模板攻击方法.随后,将BA系统模板保护技术归纳为基于变换的方法和基于加密的方法2个类别,阐述并分析了每个类别中的经典方法与新兴技术.最后,指出了构建安全BA系统可能面临的几个主要困难与可能的解决思路.

关键词：生物特征识别数据安全隐私保护模板保护综述

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基于RF＿AdaBoost模型的血液种属鉴别算法

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高等学校化学学报 2020年第1期41卷 94-101页

作者：魏曼曼路皓翔杨辉华桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 北京邮电大学自动化学院北京100876

针对人类和非人类血液种属鉴别对无损、高效分析方法的需求,结合随机森林(Random Forest)和AdaBoost(Adaptive Boosting Algorithm)算法,提出了一种血液种属鉴别方法(RF_AdaBoost).该方法将RF作为AdaBoost的弱分类器,以达到提高模型鉴... 详细信息

针对人类和非人类血液种属鉴别对无损、高效分析方法的需求,结合随机森林(Random Forest)和AdaBoost(Adaptive Boosting Algorithm)算法,提出了一种血液种属鉴别方法(RF_AdaBoost).该方法将RF作为AdaBoost的弱分类器,以达到提高模型鉴别准确度,增强模型鲁棒性的目的.采用RF、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、堆栈自编码网络(SAE)、反向传播网络(BP)、主成分分析⁃线性判别法(PCA⁃LDA)及偏最小二乘判别分析(PLS⁃DA)与RF_AdaBoost模型进行对比,以不同规模血液拉曼光谱数据训练集进行鉴别实验评估其性能.结果表明,随着训练样本的增加,RF_AdaBoost鉴别准确度最高达100%,预测标准偏差趋于0.与其它模型相比,RF_AdaBoost具有较高的分类准确度及较强的稳定性,为血液种属的鉴别工作提供了新方法.

关键词：拉曼光谱随机森林 AdaBoost算法集成学习血液种属鉴别

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基于轨迹挖掘模型的旅游景点推荐

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模式识别与人工智能 2019年第5期32卷 463-471页

作者：张舜尧常亮古天龙宾辰忠孙彦鹏朱桂明贾中浩桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学机电工程学院桂林541004

针对旅游推荐系统中基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐方法的数据稀疏性和冷启动问题,以及现有轨迹挖掘方法忽略旅游轨迹中高级语义的问题,提出基于门控循环单元轨迹挖掘模型的推荐方法.为了充分利用旅游轨迹的高级语义信息,基于循环... 详细信息

针对旅游推荐系统中基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐方法的数据稀疏性和冷启动问题,以及现有轨迹挖掘方法忽略旅游轨迹中高级语义的问题,提出基于门控循环单元轨迹挖掘模型的推荐方法.为了充分利用旅游轨迹的高级语义信息,基于循环神经网络设计轨迹挖掘表示模型,对游客的旅游轨迹进行建模,在利用游客历史轨迹建模后向游客提供个性化旅游景点推荐.在真实旅游轨迹数据集上的实验表明,相比广泛使用的基线方法,文中方法在景点推荐的准确性和质量上都有一定提高.

关键词：推荐系统旅游推荐旅游轨迹门控循环单元轨迹挖掘表示模型

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基于稀疏重构消歧的偏标记分类算法

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智能系统学报 2023年第4期18卷 708-718页

作者：殷建华刘振丙魏黄曌桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

针对现有的大多数方法在消歧过程中缺乏对特征空间潜在有用信息的利用和对候选标签不同置信度水平的考虑的问题,本文提出了一种基于稀疏重构消歧的偏标记学习(partial label learning by sparse reconstruction disambiguation,PL-SRD)... 详细信息

针对现有的大多数方法在消歧过程中缺乏对特征空间潜在有用信息的利用和对候选标签不同置信度水平的考虑的问题,本文提出了一种基于稀疏重构消歧的偏标记学习(partial label learning by sparse reconstruction disambiguation,PL-SRD)的新方法,利用特征空间的结构信息促进标签的消歧过程。本文通过对训练样本进行稀疏重构来刻画特征空间的拓扑结构并将其融入到标签消歧过程中;提出一个统一的框架将标签消歧与训练预测模型同时进行。在人工合成和真实数据集上进行的大量实验表明,本文提出的方法比多个现有的偏标记学习算法取得了更好的性能。

关键词：弱监督学习稀疏重构平滑假设标签消歧偏标记学习候选标签特征空间多分类

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基于无载波超宽带雷达的小样本人体动作识别

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电子学报 2020年第3期48卷 602-615页

作者：蒋留兵周小龙车俐桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004

随着雷达硬件平台尺寸越来越小、成本越来越低,室内基于雷达的人体动作识别应用已经成为现实,能够在具有简单架构的低成本设备中实现.无载波超宽带雷达具有极高的分辨力,能够捕获人体细微动作变化并且对室内复杂环境具有很强的抗干扰能... 详细信息

随着雷达硬件平台尺寸越来越小、成本越来越低,室内基于雷达的人体动作识别应用已经成为现实,能够在具有简单架构的低成本设备中实现.无载波超宽带雷达具有极高的分辨力,能够捕获人体细微动作变化并且对室内复杂环境具有很强的抗干扰能力.与基于视频人体动作识别研究相比,超宽带雷达还具有穿透家具、墙体以及保护个人隐私等优点.针对雷达回波信号利用传统时频分析方法实现人体动作识别比较耗时、实时性不好的缺陷,引入机器学习方法对不同类型人体动作进行分类识别.引入机器学习方法用于超宽带雷达人体动作识别最大难点是只有少量可用的超宽带雷达实测数据样本,针对该问题提出基于主成分分析法(PCA)和离散余弦变换(DCT)相结合的人体动作特征提取方法,并利用改进网格搜索算法优化的支持向量机在小样本数据下对人体动作进行识别,最后根据实测数据采取三种不同方案进行仿真实验,结果表明即使在训练数据样本只有5组的条件下,基于PCA和DCT相结合特征提取方法在不同类型人体动作的平均识别率均能达到96%以上.

关键词：无载波超宽带雷达人体动作识别主成分分析法离散余弦变换小样本学习机器学习

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基于改进匹配网络的单样本学习

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系统工程与电子技术 2019年第6期41卷 1210-1217页

作者：蒋留兵周小龙姜风伟车俐桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学无线宽带通信与信号处理重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural... 详细信息

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20-way 1-shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20-way 1-shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。

关键词：深度学习小样本改进匹配网络平方欧氏距离 LSTM

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概念漂移数据流半监督分类综述

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软件学报 2022年第4期33卷 1287-1314页

作者：文益民刘帅缪裕青易新河刘长杰广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

在开放环境下,数据流具有数据高速生成、数据量无限和概念漂移等特性.在数据流分类任务中,利用人工标注产生大量训练数据的方式昂贵且不切实际.包含少量有标记样本和大量无标记样本且还带概念漂移的数据流给机器学习带来了极大挑战.然而... 详细信息

在开放环境下,数据流具有数据高速生成、数据量无限和概念漂移等特性.在数据流分类任务中,利用人工标注产生大量训练数据的方式昂贵且不切实际.包含少量有标记样本和大量无标记样本且还带概念漂移的数据流给机器学习带来了极大挑战.然而,现有研究主要关注有监督的数据流分类,针对带概念漂移的数据流的半监督分类的研究尚未引起足够的重视.因此,在全面收集数据流半监督分类研究工作的基础上,对现有带概念漂移的数据流的半监督分类算法进行了多角度划分;并以算法采用的分类器类型为线索,对已有的多个算法进行了介绍与总结,包括现有数据流半监督分类采用的概念漂移检测方法;在一些被广泛使用的真实数据集和人工数据集上,对部分代表性数据流半监督分类算法进行了多方面的比较与分析;最后,提出了当前概念漂移数据流半监督分类中一些值得进一步深入探讨的问题.实验结果表明:数据流半监督分类算法的分类准确率与众多因素有关,但与数据分布的变化关系最大.本综述将有助于感兴趣的研究者快速进入数据流半监督分类问题领域.

关键词：数据挖掘概念漂移数据流集成学习半监督分类

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面向数据要素流通的区块链数据加速交换方法

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计算机研究与发展 2024年第10期61卷 2554-2569页

作者：李振宇丁勇易晨梁海桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 港专学院中国香港999077

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,安全可靠的数据要素流通已成为当前迫切需要解决的问题.从而,数据交易所已开始使用区块链技术进行数据要素流通,能一定程度提升数据要素流通过程中的信任和监管能力.但区块链技术在面对海量的... 详细信息

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,安全可靠的数据要素流通已成为当前迫切需要解决的问题.从而,数据交易所已开始使用区块链技术进行数据要素流通,能一定程度提升数据要素流通过程中的信任和监管能力.但区块链技术在面对海量的数据要素交换时仍需进一步研究以提升效率.因此,针对当前基于区块链的数据要素流通过程中效率偏低问题,提出区块链数据加速交换方法.首先,提出数据要素流通动态位置模型,方便数据交易所进行数据流通方向管理.其次,提出数据要素聚合上传方法,实现针对数据要素附带流通目的地的深层次聚合,以进一步加速区块链数据交换.随后,提出可选自动去重下载方法,以解决数据经区块链流通面临的应用问题.最后,通过一系列实验验证,提出的区块链数据加速交换方法能在已启用区块链交易打包等技术的条件下,进一步提升数据要素交换的效率,其相比于区块链框架所提供的异步数据交换方法,能获取约9.24倍的额外数据交换性能.

关键词：数据要素区块链数据流通数据聚合加速交换

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