检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2021年第15期57卷 1-8页

作者：郭艳芬崔喆杨智鹏彭静胡金蓉中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049 成都信息工程大学计算机学院成都610225

医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数... 详细信息

医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。

关键词：医学图像配准深度学习无监督学习多模态医学图像

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基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计与表情识别

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计算机应用 2025年第1期45卷 253-260页

作者：徐杰钟勇王阳张昌福杨观赐现代制造技术教育部重点实验室(贵州大学) 贵阳550025 中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 省部共建公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025

人脸特征蕴含诸多信息,在面部属性和情感分析任务中具有重要价值,而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题,从面部细粒度特征角度出发,提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先... 详细信息

人脸特征蕴含诸多信息,在面部属性和情感分析任务中具有重要价值,而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题,从面部细粒度特征角度出发,提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先,构建基于ConvNext的局部特征编码骨干网络,并运用骨干网络编码局部特征的有效性来充分表征人脸局部特征之间的差异性;其次,提出上下文通道注意力(CC Attention)机制,通过动态自适应调整特征通道上的权重信息,表征深度特征的全局和局部特征,从而弥补骨干网络编码全局特征能力的不足;最后,设计不同分类策略,针对人脸属性估计(FAE)和面部表情识别(FER)任务,分别采用不同损失函数组合,以促使模型学习更多的面部细粒度特征。实验结果表明,所提FAER模型在人脸属性数据集CelebA(CelebFaces Attributes)上取得了91.87%的平均准确率,相较于次优模型SwinFace(Swin transformer for Face)高出0.55个百分点;在面部表情数据集RAF-DB和AffectNet上分别取得了91.75%和66.66%的准确率,相较于次优模型TransFER(Transformers for Facial Expression Recognition)分别高出0.84和0.43个百分点。

关键词：人脸属性估计面部表情识别注意力机制细粒度特征特征差异

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基于深度高斯过程回归的术中失血量和血红蛋白损失量估计

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计算机应用 2023年第S02期43卷 306-311页

作者：钟坤华陈芋文秦小林张力戈李雨捷胡小艳易斌中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400714 中国科学院成都计算机应用研究所自动推理实验室成都610299 陆军军医大学第一附属医院麻醉科重庆400038

动态、准确地估计失血量对围手术期管理非常重要,但测量术中失血量是一项困难的任务,特别是当血液被医用纱布吸收时。针对上述情况,以浸血医用纱布图像为研究对象,提出一种基于密集连接卷积网络(DenseNet)的深度多任务高斯过程回归(DMG... 详细信息

动态、准确地估计失血量对围手术期管理非常重要,但测量术中失血量是一项困难的任务,特别是当血液被医用纱布吸收时。针对上述情况,以浸血医用纱布图像为研究对象,提出一种基于密集连接卷积网络(DenseNet)的深度多任务高斯过程回归(DMGPR)方法,以估计术中失血量和血红蛋白(Hb)损失量。DMGPR方法包括两部分:用于自动特征提取的密集连接卷积网络(DenseNet)和用于失血量及Hb损失量估计的多任务高斯回归过程(MGPR)。在手术室正常光照条件下,采集了569张浸血纱布图像,并对这些图像进行在线扩充,构建实验数据集。以决定系数(R2)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)为性能指标,对DMGPR方法进行评估和对比。在失血量估计方面,DMGPR方法的R2、MSE和MAE分别为0.971、0.080和0.151;而在Hb损失量估计方面,DMGPR方法的相应结果分别为0.950、0.217和0.292。实验结果表明,DMGPR可以动态、准确地估计术中失血量和Hb损失量,并且比其他对比方法具有更好的性能,更适合于主要使用医用纱布和小到中度失血的手术。

关键词：术中失血量密集连接卷积网络深度高斯过程回归特征提取血红蛋白

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基于区块链的DApp数据与行为分析

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计算机科学 2021年第11期48卷 116-123页

作者：胡腾王艳平张小松牛伟纳电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 中国工程物理研究院计算机应用研究所四川绵阳621900

区块链技术近年来发展迅速,很多组织和企业开始使用基于区块链和智能合约的去中心化应用(Decentralized Applications,DApp)来增强其信息系统的功能、安全性以及扩展新业务。但由于区块链和智能合约本身可能存在安全与性能问题,因此DAp... 详细信息

区块链技术近年来发展迅速,很多组织和企业开始使用基于区块链和智能合约的去中心化应用(Decentralized Applications,DApp)来增强其信息系统的功能、安全性以及扩展新业务。但由于区块链和智能合约本身可能存在安全与性能问题,因此DApp也会带来新的问题。为了深入研究和分析DApp的数据与行为现象,从而帮助用户更好地应用区块链和DApp,首先收集了21类共2565个DApp,并收集了这些DApp从2015年7月30日至2020年5月4日(约1000万区块高度)的相关数据,共包括16302个智能合约,7678185个EOA,95889930笔外部交易和30833719笔内部交易;然后从数量、时间、类型以及智能合约这4个角度对DApp分布进行了深入分析,从中总结出了一些发现,这些发现可以为DApp开发者与区块链研究者提供有价值的参考。

关键词：区块链以太坊 DApp 数据分析实证研究

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基于网络共享的材料性能数据库系统

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现代电子技术 2023年第6期46卷 49-56页

作者：吴家菊程铮左洪福杨永辉孔令刚康时嘉朱行林南京航空航天大学民航学院江苏南京210016 中国工程物理研究院计算机应用研究所四川绵阳621999

针对材料性能数据管理的需求,文中提出一种材料性能数据网络共享方案,该设计包括材料性能数据采集、数据查询、数据分析、数据可视化以及数据安全管控模块的材料性能数据库系统,能解决现有材料性能数据库网络化共享不足、数据融合及多... 详细信息

针对材料性能数据管理的需求,文中提出一种材料性能数据网络共享方案,该设计包括材料性能数据采集、数据查询、数据分析、数据可视化以及数据安全管控模块的材料性能数据库系统,能解决现有材料性能数据库网络化共享不足、数据融合及多学科支持不足、智能化服务不足、标准化不足和数据安全管控不足等问题。采用分级访问控制策略,用户登录系统后对材料性能数据进行标准化处理并存储,形成共享材料性能数据库;再对存储的标准化处理后的材料性能数据按照权限进行受控查询共享,对受控查询共享得到的材料性能数据进行对比分析;最后,对得到的受控查询共享结果和得到的对比分析结果进行可视化展示。数据库系统采用基于B/S跨平台J2EE的MVC架构集成第三方计算平台,用户通过浏览器及网络可方便使用材料性能数据及相关服务;数据库采用MongoDB,支持分布式存储及高效查询。

关键词：数据库系统材料性能数据采集标准化处理受控查询数据安全管控访问控制网络共享

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基于语义分割的活体检测算法

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吉林大学学报（工学版） 2020年第3期50卷 1040-1046页

作者：林云孙晓刚姜尧岗康鑫解至煊钟勇中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

为了提高人脸识别系统的安全性,防止手机、照片中的人脸图像伪装攻击,提出了一种基于语义分割的活体检测算法。首先,通过全卷积神经网络(FCN)对局部人脸区域进行语义分割,并提出了一种带方向的卷积核对网络进行优化。其次,训练了一个快... 详细信息

为了提高人脸识别系统的安全性,防止手机、照片中的人脸图像伪装攻击,提出了一种基于语义分割的活体检测算法。首先,通过全卷积神经网络(FCN)对局部人脸区域进行语义分割,并提出了一种带方向的卷积核对网络进行优化。其次,训练了一个快速分类器对语义分割网络的结果进行分类。最后,对深度学习网络进行串联,形成一个端到端的活体识别框架。试验结果表明:本文检测算法在Casia活体数据集和私有数据集上表现突出,在实际项目中泛化能力突出。

关键词：计算机应用活体检测深度学习防欺诈人脸识别视频欺诈图片欺诈

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基于DeformableDETR的域自适应目标检测模型在城市街道场景中的应用

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计算机应用 2024年第S01期44卷 262-267页

作者：杨浩陈斌李科中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401100 中科院成都信息技术股份有限公司成都610213

针对在特定环境背景条件下训练的城市街道目标检测模型直接应用在另一种环境背景条件下城市街道场景中检测性能下降的问题,提出一种基于Deformable DETR(DEtection TRansformer)的域自适应目标检测模型City-DA-DETR,通过引入域自适应模... 详细信息

针对在特定环境背景条件下训练的城市街道目标检测模型直接应用在另一种环境背景条件下城市街道场景中检测性能下降的问题,提出一种基于Deformable DETR(DEtection TRansformer)的域自适应目标检测模型City-DA-DETR,通过引入域自适应模块融合主干网络特征与Transformer特征,有效实现特征对齐与知识跨域迁移。首先,域自适应模块利用Transformer解码器输出Token与编码器特征交互,生成多尺度实例特征蒙板(MSIM);其次,实例特征蒙板引导Transformer编码器特征生成多尺度空间注意力机制与通道注意力机制;最后,主干网络特征与编码器特征通过注意力机制融合生成用于跨域特征对齐的语义向量。从Cityscape到Fogy-Cityscape数据集,City-DA-DETR模型的平均精度均值(mAP)达到了43.8%,相较于基线模型SFA(Sequence Feature Alignment)提升了2.5百分点;从Sim10K到Cityscape数据集,City-DA-DETR模型的mAP达到了56.1%,相较于SFA提升了3.5百分点。实验结果表明,City-DA-DETR具有良好的域自适应性,有效实现了不同环境背景城市街道场景的跨域迁移。

关键词：城市街道场景 DETR 目标检测域自适应注意力机制

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基于知识图谱的用户偏好推荐算法

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计算机应用 2021年第S02期41卷 59-65页

作者：张雪茹官磊中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

针对现有的基于知识图谱推荐算法中,缺乏与用户之间的交互,忽略物品间连接关系的问题,提出了基于知识图谱的用户偏好推荐算法。首先,为了更准确地获得用户对物品的偏好类型,增加知识图谱与用户信息的交互。其次,为知识图谱引入注意力机... 详细信息

针对现有的基于知识图谱推荐算法中,缺乏与用户之间的交互,忽略物品间连接关系的问题,提出了基于知识图谱的用户偏好推荐算法。首先,为了更准确地获得用户对物品的偏好类型,增加知识图谱与用户信息的交互。其次,为知识图谱引入注意力机制,使节点传播中关注相似度更高的节点,并在递归传播中优化了节点的嵌入,将两部分关系权重图叠加得到对用户感兴趣全职更对准确的加权图。最后使用TransR的损失函数作为知识图谱的损失函数,降低因权重的增加而带来的噪声,避免过拟合,获得了更好的泛化能力。基于以上的框架与改进,在三个公共数据集MovieLens、Book;rossing、Last. FM上进行对比实验,与表现最好的基线模型RippleNet进行点击率的预测在准确率(ACC)和AUC的对比。其中MovieLens分别提升了1.9%和1.1%,在Book;rossing分别提升了0.8%和0.7%,而在Last. FM分别提升了5.8%和3.2%,有效地改善了推荐结果。

关键词：推荐系统知识图谱注意力机制实体关系嵌入传播

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基于卷积神经网络的轮对超声波探头倾斜检测

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计算机应用 2021年第S02期41卷 280-285页

作者：伊佳琪孙晓刚中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

在使用球机检测车底轮对超声波探头时,摄像头角度会导致目标探头出现仿射形变;此外,目标探头的密集排列会导致检测结果不准确。针对以上两点问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的旋转探头检测方法。提出了一种结合多尺度特征融合和... 详细信息

在使用球机检测车底轮对超声波探头时,摄像头角度会导致目标探头出现仿射形变;此外,目标探头的密集排列会导致检测结果不准确。针对以上两点问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的旋转探头检测方法。提出了一种结合多尺度特征融合和注意力机制的特征提取网络和一种针对形变物体的表示法。在验证过程中,使用实际条件下球机采集的轮对探头数据对改进后的深度卷积神经网络(DCNN)进行训练与测试。测试实验结果显示,提出的检测方法对密集的以及形变的探头目标均具有良好的检测效果,召回率可以达到92.15%,平均准确率可以达到86.39%。实验结果表明,所提的改进方法能够自动全面地提取探头目标特征,解决了仿射形变和密集探头目标的检测问题;而且检测精度和速度均能够满足实际需要,在不同的目标尺度以及模糊情况下,具有更强的适应性和更高的鲁棒性。

关键词：目标检测损失函数特征融合卷积神经网络注意力机制轮对超声波探头

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基于自监督图像对的弱监督语义分割算法

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计算机应用 2022年第S02期42卷 53-59页

作者：侯孝振陈斌中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401100

为了降低语义分割任务的标注成本,提出一种基于自监督图像对的弱监督语义分割算法Co-Net。首先,将一对图像分别输入骨干网络中提取图像对特征;然后,将特征展开加入位置信息送入编码层中进行编码;接着,将编码特征送入协同注意力模块(CoAM... 详细信息

为了降低语义分割任务的标注成本,提出一种基于自监督图像对的弱监督语义分割算法Co-Net。首先,将一对图像分别输入骨干网络中提取图像对特征;然后,将特征展开加入位置信息送入编码层中进行编码;接着,将编码特征送入协同注意力模块(CoAM)以及双向自注意力模块(BiAM)中进行信息相互表征;最后,将图像区域掩码模型(MRM)以及图像对匹配(IPM)两种自监督任务用于网络训练,学习图像对中的全局关联以及局部关联,以此得到更加精确的初始化种子。仅使用图像级标签进行弱监督语义分割,在Pascal VOC 2012验证和测试集上分别实现了69.8%和70.3%的平均交并比(mIoU),相较于同样为图像对输入的算法GroupWSSS(Group-Wise Semantic mining for weakly Supervised Semantic Segmentation),验证集、测试集上的mIoU分别提高了1.6、1.8个百分点。实验结果表明,所提算法可以获得更加完整的目标激活区域。

关键词：语义分割弱监督学习自监督学习弱监督的语义分割深度学习

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