检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2020年第3期40卷 842-846页

作者：袁琳君蒋旻罗敦浪江佳俊郭嘉武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065

人像修复广泛用于基于图像渲染和计算摄影的照片编辑。针对衣着的不同、高矮胖瘦的区别以及姿态的高自由度等因素给人像修复带来的困难,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的高效人像修复方法。算法分为两阶段:第一阶段基于编码器-解码器... 详细信息

人像修复广泛用于基于图像渲染和计算摄影的照片编辑。针对衣着的不同、高矮胖瘦的区别以及姿态的高自由度等因素给人像修复带来的困难,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的高效人像修复方法。算法分为两阶段:第一阶段基于编码器-解码器网络粗略修复图像,然后估计其中人体姿态信息;第二阶段基于姿态信息和GAN来精确修复人像。利用人像姿态信息来连接人像姿态关键点,形成姿态框架并执行膨胀操作,得到人像姿态掩码,以此构造人像姿态损失函数进行网络训练。实验结果表明,与Contextual Attention修复方法相比,所提方法的修复结果在结构相似度(SSIM)上提升了1%。该方法将人像姿态信息加入到修复过程中,有效地约束了待修复区域人像数据的解空间范围,加强了网络对人像姿态信息的关注程度。

关键词：人像姿态信息生成对抗网络图像修复姿态掩码人像姿态损失

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基于灰狼优化的反向学习粒子群算法

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计算机工程与应用 2020年第7期56卷 48-56页

作者：周蓉李俊王浩武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对粒子群算法(PSO)易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型... 详细信息

针对粒子群算法(PSO)易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型社会学习方式,提高其搜索效率和开采性能;同时,针对PSO收敛精度较低的问题,引入灰狼优化算法,并对其收敛因子产生扰动,平衡算法全局和局部搜索性能并提高其精度。在CEC2017测试函数上进行仿真实验,结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在收敛精度和收敛速度上有显著提升,且其性能明显优于标准粒子群算法。

关键词：粒子群算法反向学习灰狼优化算法贝塔分布

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自适应合并与分裂的多种群差分进化算法

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计算机工程与应用 2020年第15期56卷 162-171页

作者：王浩李俊周蓉武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对差分进化(DE)算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法。算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于... 详细信息

针对差分进化(DE)算法存在的早熟收敛与搜索停滞问题,提出了自适应合并与分裂的多种群差分进化算法。算法将种群划分为多个子种群,引入子种群优劣因子来评价种群的优劣性,实现种群间的自适应合并与分裂;对于种群中的各个个体,采取基于精英池学习的变异算子,结合优秀个体进行自适应学习调整,使算法达到全局搜索与局部搜索能力的平衡;在算法后期引入扰乱策略,保证算法快速收敛的同时有效地跳出局部极值点,提高算法寻优的精度。在30个标准测试函数的实验结果表明,改进算法能有效解决早熟和陷入局部最优的问题。

关键词：差分进化多种群种群优劣因子自适应合并与分裂精英池学习扰乱策略

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基于深层语境词表示与自注意力的生物医学事件抽取

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计算机工程与科学 2020年第9期42卷 1670-1679页

作者：魏优刘茂福胡慧君武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

生物医学事件抽取是生物医学文本信息抽取中最重要的、也是最富有挑战性的任务之一,近年来得到了广泛关注。生物医学事件抽取中最重要的2个子任务为触发词识别和事件要素检测。已有的大部分方法将触发词识别作为分类任务,忽略了句子级... 详细信息

生物医学事件抽取是生物医学文本信息抽取中最重要的、也是最富有挑战性的任务之一,近年来得到了广泛关注。生物医学事件抽取中最重要的2个子任务为触发词识别和事件要素检测。已有的大部分方法将触发词识别作为分类任务,忽略了句子级标签信息。构建基于长短时记忆神经网络与条件随机场的序列标注模型用于触发词识别,分别将组合字符级词表示的静态预训练词向量和基于预训练语言模型的动态语境词表示作为模型输入;同时,针对事件要素检测任务,充分利用实体以及实体类型特征,提出基于自注意力的多分类模型。最终触发词识别F1值为81.65%,整体事件抽取F1值为60.04%,实验结果表明提出的方法对于生物医学事件抽取是有效的。

关键词：生物医学事件抽取序列标注语境词表示自注意力

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基于PCA的哈希图像检索算法

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计算机工程与设计 2020年第2期41卷 483-487页

作者：马绍覃张鸿武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

图像哈希算法的步骤大致分为投影和量化两个阶段,为提高哈希编码的性能,分别对这两个阶段进行研究。在投影阶段,通过主成分分析算法将数据投影到新的特征子空间中,以降低原始特征之间的冗余性;在量化阶段,为减少量化所带来的损失,提出... 详细信息

图像哈希算法的步骤大致分为投影和量化两个阶段,为提高哈希编码的性能,分别对这两个阶段进行研究。在投影阶段,通过主成分分析算法将数据投影到新的特征子空间中,以降低原始特征之间的冗余性;在量化阶段,为减少量化所带来的损失,提出一种单双比特结合的量化方法;利用得到的哈希编码进行图像检索。在两个常用的图像数据集上的实验结果表明,提出的算法较现有的主流图像哈希算法在多个评价指标下均有所提高。

关键词：投影量化哈希图像检索主成分分析

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基于全局不相关的多流形学习

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计算机工程与设计 2020年第1期41卷 253-257页

作者：彭永康李波武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为提升人脸识别算法的鲁棒性,减少判别信息的冗余度,提出基于全局不相关的多流形判别学习算法(UFDML)。使用特征空间到特征空间的距离,学习样本局部判别信息,提出全局不相关约束,使提取的判别特征是统计不相关的。在Yale,AR,ORL人脸库... 详细信息

为提升人脸识别算法的鲁棒性,减少判别信息的冗余度,提出基于全局不相关的多流形判别学习算法(UFDML)。使用特征空间到特征空间的距离,学习样本局部判别信息,提出全局不相关约束,使提取的判别特征是统计不相关的。在Yale,AR,ORL人脸库上的实验结果表明,与LPP(局部保持投影)、LDA(线性判别分析)、UDP(非监督判别投影)等人脸识别算法相比,所提算法的平均识别率高于其它算法,验证了其有效性。

关键词：多流形特征空间距离不相关约束人脸识别鲁棒性

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基于《数据结构》实验的翻转课堂教学研究

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科教导刊-电子版（上旬） 2021年第7期 192-193页

作者：熊莹毛雪松武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北·武汉 430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北·武汉 430065 武汉科技大学信息科学与工程学院湖北·武汉 430081

翻转课堂是一种混合形式的教学方式,存在多种教学模式,其目的在于创建主动学习环境,加深学生对知识的理解.在这种新的教学方式下,老师能够更有针对性地指导学生,与学生产生良好的互动,提高教学效率.在《数据结构》的实验教学中,通过积... 详细信息

翻转课堂是一种混合形式的教学方式,存在多种教学模式,其目的在于创建主动学习环境,加深学生对知识的理解.在这种新的教学方式下,老师能够更有针对性地指导学生,与学生产生良好的互动,提高教学效率.在《数据结构》的实验教学中,通过积极引入翻转教学,增强学生对知识的思考能力和对科学问题的探索能力,实验验收合格率远高于传统教学方式,达到预期教学目标,表明翻转课堂适合于计算机类课程的实验教学.

关键词：翻转课堂实践教学自主学习技能培养

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MRAU-Net:基于改进U-Net和注意力机制的视网膜血管分割

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计算机系统应用 2025年第6期 138-145页

作者：谢佳锋廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

由于眼底图像背景复杂、毛细血管细小且模糊以及噪声干扰等原因,传统视网膜血管分割算法容易出现识别不准确和断连等问题.针对这些问题,提出一种基于改进U-Net和注意力机制的视网膜血管分割算法(MRAUNet).为解决特征提取不充分问题,设... 详细信息

由于眼底图像背景复杂、毛细血管细小且模糊以及噪声干扰等原因,传统视网膜血管分割算法容易出现识别不准确和断连等问题.针对这些问题,提出一种基于改进U-Net和注意力机制的视网膜血管分割算法(MRAUNet).为解决特征提取不充分问题,设计了多尺度残差卷积模块(MSRCB)来代替U-Net传统的卷积块;为了减少信息丢失和噪声干扰,在瓶颈层嵌入双维注意力优化模块(DAOM);为了减少在编解码过程中造成的信息丢失,构建了一种新的多尺度密集空洞卷积块(MDCB),并与传统的跳跃连接相结合.在DRIVE和CHASE＿DB1两个公开数据集上进行了实验, F1-score分别为82.92%、83.75%, AUC分别为98.87%、98.96%,灵敏度分别为84.50%、83.82%,准确率分别为97.11%、97.63%.实验结果表明MRAU-Net较现有优秀算法拥有更优异的性能表现.

关键词：视网膜血管图像分割深度学习 U-Net 注意力机制多尺度密集空洞卷积

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基于双注意力编码-解码器架构的视网膜血管分割

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计算机科学 2020年第5期47卷 166-171页

作者：李天培陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科学大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065

眼底视网膜血管的分割提取对于糖尿病、视网膜病、青光眼等眼科疾病的诊断具有重要的意义。针对视网膜血管图像中的血管难以提取、数据量较少等问题,文中提出了一种结合注意力模块和编码-解码器结构的视网膜血管分割方法。首先对编码-... 详细信息

眼底视网膜血管的分割提取对于糖尿病、视网膜病、青光眼等眼科疾病的诊断具有重要的意义。针对视网膜血管图像中的血管难以提取、数据量较少等问题,文中提出了一种结合注意力模块和编码-解码器结构的视网膜血管分割方法。首先对编码-解码器卷积神经网络的每个卷积层添加空间和通道注意力模块,加强模型对图像特征的空间信息和通道信息(如血管的大小、形态和连通性等特点)的利用,从而改善视网膜血管的分割效果。其中,空间注意力模块关注于血管的拓扑结构特性,而通道注意力模块关注于血管像素点的正确分类。此外,在训练过程中采用Dice损失函数解决了视网膜血管图像正负样本不均衡的问题。在3个公开的眼底图像数据库DRIVE,STARE和CHASE_DB1上进行了实验,实验数据表明,所提算法的准确率、灵敏度、特异性和AUC值均优于已有的视网膜血管分割方法,其AUC值分别为0.9889,0.9812和0.9831。实验证明,所提算法能够有效提取健康视网膜图像和病变视网膜图像中的血管网络,能够较好地分割细小血管。

关键词：视网膜血管分割通道注意力空间注意力编码-解码器结构特征可视化

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基于区块链的云数据审计方案

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计算机应用研究 2020年第6期37卷 1799-1803页

作者：周坚金瑜何亨李鹏武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430081

云存储凭借高扩展性、高可靠性、低成本的数据管理优点得到用户青睐。然而,如何确保云数据完整性成为亟待解决的安全挑战。目前的云数据完整性审计方案绝大部分是基于半可信第三方来提供公共审计服务,它们存在单点失效、性能瓶颈以及泄... 详细信息

云存储凭借高扩展性、高可靠性、低成本的数据管理优点得到用户青睐。然而,如何确保云数据完整性成为亟待解决的安全挑战。目前的云数据完整性审计方案绝大部分是基于半可信第三方来提供公共审计服务,它们存在单点失效、性能瓶颈以及泄露用户隐私等问题。针对这些缺点提出了基于区块链的审计模型。该模型采用分布式网络、共识算法建立一个去中心化、易扩展的网络解决单点失效问题和计算力瓶颈,利用区块链技术和共识算法加密用户数据保证数据不可窜改和伪造,确保了用户数据的隐私。实验结果表明,与基于半可信第三方云数据审计方案相比,该模型能够保护用户隐私,显著提高了审计效率,减少了通信开销。

关键词：区块链云存储审计共识算法

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