检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2018年第12期40卷 2905-2912页

作者：李应吴灵菲福州大学数学与计算机科学学院福州350116 网络系统信息安全福建省高校重点实验室福州350116

该文针对低信噪比噪声环境下的声音事件检测问题,提出基于多频带能量分布图离散余弦变换的声音事件检测的方法。首先,将声音数据转化为gammatone频谱,并计算其多频带能量分布;接着,对多频带能量分布图进行8×8分块与离散余弦变换;然... 详细信息

该文针对低信噪比噪声环境下的声音事件检测问题,提出基于多频带能量分布图离散余弦变换的声音事件检测的方法。首先,将声音数据转化为gammatone频谱,并计算其多频带能量分布;接着,对多频带能量分布图进行8×8分块与离散余弦变换;然后,对8×8的离散余弦变换系数进行Zigzag扫描,抽取离散余弦变换系数的主要系数作为声音事件的特征;最后,利用随机森林分类器对特征建模与检测。实验结果表明,在低信噪比及各种噪声环境下,该文提出的方法具有良好的检测效果。

关键词：声音事件检测多频带能量分布随机森林离散余弦变换

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一种基于邻域跟随关系的增量社区发现算法

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计算机学报 2017年第3期40卷 570-583页

作者：陈羽中施松朱伟平於志勇郭昆福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

社区发现能够揭示真实社会网络的拓扑结构和动态特性.目前的社区发现算法多针对静态社会网络所设计,而绝大多数真实社会网络的社区结构是动态变化的.针对动态社区发现,现有算法通常基于社区结构平稳变化的假设,无法处理演化过程中可能... 详细信息

社区发现能够揭示真实社会网络的拓扑结构和动态特性.目前的社区发现算法多针对静态社会网络所设计,而绝大多数真实社会网络的社区结构是动态变化的.针对动态社区发现,现有算法通常基于社区结构平稳变化的假设,无法处理演化过程中可能出现的大量社区消亡或涌现等突发事件.为解决有效并高效地发现大规模动态社会网络的社区结构的问题,提出了一种基于邻域跟随关系的社区表示模型Follow-Community,模型刻画的社区由不同角色的节点以及节点间的跟随关系组成,通过发现节点间存在的直接或间接的跟随关系,可将跟随同一个节点的节点所构成的集合归为一个社区.基于该模型提出了一种具有接近线性时间复杂度的邻域跟随算法NFA(Neighborhood Following Algorithm),遍历网络节点一次即可得到静态社会网络的社区结构.进一步扩展得到增量邻域跟随算法iNFA(incremental Neighborhood Following Algorithm).通过更新网络演化过程中相关节点的邻域跟随关系,iNFA可发现动态社会网络的社区结构及社区演化.实验结果验证了算法在大规模动态社会网络社区发现方面具有精度、效率以及稳定性的优势.

关键词：动态社会网络社区发现增量分析邻域跟随社区演化

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基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法

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模式识别与人工智能 2019年第2期32卷 97-107页

作者：刘秉瀚李振达柯逍福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最... 详细信息

提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最后,得到一个可以解决多个分类的DCNN网络,用于人体姿态估计.文中方法对人体表示更灵活,有效提升关节点的检测率及正确检测的比率.

关键词：深度学习深度卷积神经网络人体姿态估计图像模型

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云计算中可验证的语义模糊可搜索加密方案

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四川大学学报（工程科学版） 2014年第6期46卷 1-6页

作者：林柏钢吴阳杨旸钟玲福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 网络系统信息安全福建省高校重点实验室福建福州350108

针对目前可搜索加密方案不能进行语义模糊搜索的不足,并且无法充分应对"不诚实且好奇"的服务器威胁,提出基于混合云模型的可验证语义模糊可搜索加密方案。该方案通过Word Net对关键词进行语义扩展,并使用布隆过滤器构造安全索... 详细信息

针对目前可搜索加密方案不能进行语义模糊搜索的不足,并且无法充分应对"不诚实且好奇"的服务器威胁,提出基于混合云模型的可验证语义模糊可搜索加密方案。该方案通过Word Net对关键词进行语义扩展,并使用布隆过滤器构造安全索引,索引和查询经过布隆过滤器两轮映射保证了无关联性,确保了用户数据隐私的安全性。在混合云模型下,尽可能地减少终端计算开销,在私有云服务器上构建索引和验证集合并对搜索结果进行验证以确保搜索结果完整性,在公有云服务器上进行文档搜索确保搜索效率。通过在真实数据集上的测试,验证了该方案的有效性与可行性。

关键词：可搜索加密云计算安全布隆过滤器混合云模型

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基于多随机森林的低信噪比声音事件检测

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电子学报 2018年第11期46卷 2705-2713页

作者：李应印佳丽福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 网络系统信息安全福建省高校重点实验室福建福州350116

论文针对各种背景声音中低信噪比声音事件的检测问题,提出把背景声音与声音事件混合,形成带噪声样本来训练分类器.在预处理阶段,使用基于经验模态分解与2-6级固有模态函数的投票方法,对背景声音与声音事件端点进行预测并估算信噪比.接... 详细信息

论文针对各种背景声音中低信噪比声音事件的检测问题,提出把背景声音与声音事件混合,形成带噪声样本来训练分类器.在预处理阶段,使用基于经验模态分解与2-6级固有模态函数的投票方法,对背景声音与声音事件端点进行预测并估算信噪比.接着使用子带能量分布方法,提取声音数据的特征.最后,论文将背景声音与声音事件样本库中所有声音样本按照估算的信噪比相混合,生成混合声音特征训练多随机森林,用于低信噪比声音事件的检测.实验证实,所提出的方法可以用于各种声场景下低信噪比声音事件的检测,并能在信噪比为-5dB的情况下保持67. 1%的平均检测率.

关键词：声音事件检测信噪比经验模态分解子带能量分布随机森林

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基于聚类杂交的隐私保护轨迹数据发布算法

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计算机研究与发展 2013年第3期50卷 578-593页

作者：吴英杰唐庆明倪巍伟孙志挥廖尚斌福州大学数学与计算机科学学院福州350108 东南大学计算机科学与工程学院南京211189 福州大学网络系统信息安全福建省高校重点实验室福州350108

传统关于轨迹数据发布的隐私保护研究大多采用聚类技术,其相关算法只关注每条轨迹的隐私保护,忽视对轨迹聚类组特征的保护.通过理论分析和实验验证发现,对采用聚类发布技术产生的轨迹数据进行二次聚类,可得到原始轨迹数据在发布之前的... 详细信息

传统关于轨迹数据发布的隐私保护研究大多采用聚类技术,其相关算法只关注每条轨迹的隐私保护,忽视对轨迹聚类组特征的保护.通过理论分析和实验验证发现,对采用聚类发布技术产生的轨迹数据进行二次聚类,可得到原始轨迹数据在发布之前的聚类组特征,从而可能导致隐私泄露.为了有效预防二次聚类攻击,提出一种(k,δ,Δ)-匿名模型和基于该模型的聚类杂交隐私保护轨迹数据发布算法CH-TDP,算法CH-TDP对采用(k,δ)-匿名模型及相关算法处理得到的聚类分组先进行组间杂交,而后再进行组内扰乱,其目标在防止出现二次聚类攻击的前提下,保证发布轨迹数据的质量不低于阈值Δ.实验对算法CH-TDP的可行性及有效性与同类算法进行比较分析,结果表明算法CH-TDP是有效可行的.

关键词：隐私保护轨迹数据发布二次聚类攻击聚类杂交

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基于蒙特卡罗数据集均衡与鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注

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电子学报 2017年第12期45卷 2925-2935页

作者：柯逍邹嘉伟杜明智周铭柯福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116

针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过... 详细信息

针对传统图像标注模型存在着训练时间长、对低频词汇敏感等问题,该文提出了基于蒙特卡罗数据集均衡和鲁棒性增量极限学习机的图像自动标注模型.该模型首先对公共图像库的训练集数据进行图像自动分割,选择分割后相应的种子标注词,并通过提出的基于综合距离的图像特征匹配算法进行自动匹配以形成不同类别的训练集.针对公共数据库中不同标注词的数据规模相差较大,提出了蒙特卡罗数据集均衡算法使得各个标注词间的数据规模大体一致.然后针对单一特征描述存在的不足,提出了多尺度特征融合算法对不同标注词图像进行有效的特征提取.最后针对传统极限学习机存在的隐层节点随机性和输入向量权重一致性的问题,提出了鲁棒性增量极限学习,提高了判别模型的准确性.通过在公共数据集上的实验结果表明:该模型可以在很短时间内实现图像的自动标注,对低频词汇具有较强的鲁棒性,并且在平均召回率、平均准确率、综合值等多项指标上均高于现流行的大多数图像自动标注模型.

关键词：蒙特卡罗数据集均衡多尺度特征融合极限学习机图像自动标注

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基于数据均衡的增进式深度自动图像标注

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软件学报 2017年第7期28卷 1862-1880页

作者：周铭柯柯逍杜明智福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器(stacked auto-enco... 详细信息

自动图像标注是一个包含众多标签、多样特征的富有挑战性的研究问题,是新一代图像检索与图像理解的关键步骤.针对传统的基于浅层机器学习标注算法标注效率低下、难以处理复杂分类任务的问题,提出了基于栈式自动编码器(stacked auto-encoder,简称SAE)的自动图像标注算法,提升了标注效率和标注效果.主要针对图像标注数据不平衡问题,提出两种解决思路:对于标注模型,提出一种增强训练中低频标签的平衡栈式自动编码器(B-SAE),较好地改善了中低频标签的标注效果.并在该模型的基础上提出一种分组强化训练B-SAE子模型的鲁棒平衡栈式自动编码器算法(RB-SAE),提升了标注的稳定性,从而保证模型本身具有较强的处理不平衡数据的能力;对于标注过程,以未知图像作为出发点,首先构造未知图像的局部均衡数据集,并判定该图像的高低频属性以决定不同的标注过程,局部语义传播算法(SP)标注中低频图像,RB-SAE算法标注高频图像,形成属性判别的标注框架(ADA),保证了标注过程具有较强的应对不平衡数据的能力,从而提升整体图像标注效果.通过在3个公共数据集上进行实验验证,结果表明,该方法在许多指标上相比以往方法均有较大提高.

关键词： SAE(stacked auto-encoder) 深度学习数据均衡图像标注语义传播

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基于取整划分函数的k匿名算法

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软件学报 2012年第8期23卷 2138-2148页

作者：吴英杰唐庆明倪巍伟孙志挥福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096 网络系统信息安全福建省高校重点实验室(福州大学) 福建福州350108

提出一种基于取整划分函数的K匿名算法,并从理论上证明该算法在非平凡的数据集中可以取得更低的上界.特别地,当数据集大于2k^2时,该算法产生的匿名化数据的匿名组规模的上界为k+1;而当待发布数据表足够大时,算法所生成的所有匿名组的平... 详细信息

提出一种基于取整划分函数的K匿名算法,并从理论上证明该算法在非平凡的数据集中可以取得更低的上界.特别地,当数据集大于2k^2时,该算法产生的匿名化数据的匿名组规模的上界为k+1;而当待发布数据表足够大时,算法所生成的所有匿名组的平均规模将足够趋近于K.仿真实验结果表明,该算法是有效而可行的.

关键词：隐私保护数据发布 k匿名算法取整划分函数匿名组规模上界

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基于云模型和AHP的网络信息系统可生存性评估

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通信学报 2014年第8期35卷 107-115页

作者：刘延华陈国龙吴瑞芬福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116

针对当前网络信息系统可生存性评估指标的复杂性和定性概念评估问题,将云模型理论和AHP方法相结合,提出了一种基于云模型的多层次可生存性模糊评估方法。用AHP方法构建了多层次评估指标体系,并对各级指标权重进行有效计算。采用多维云... 详细信息

针对当前网络信息系统可生存性评估指标的复杂性和定性概念评估问题,将云模型理论和AHP方法相结合,提出了一种基于云模型的多层次可生存性模糊评估方法。用AHP方法构建了多层次评估指标体系,并对各级指标权重进行有效计算。采用多维云模型与AHP方法结合,设计了定性指标和定性数据的量化模糊评估方法,得到了定性评估结果。实验结果表明,所提出评估方法能够实现复杂评估指标体系下的模糊量化评估,在计算的准确性和模糊性方面具有较好性能。

关键词：可生存性评估多维云模型层次分析法模糊计算权重

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