检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1834-1848页

作者：李伟黄添强黄丽清郑翱鲲徐超福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福州350117

目的图像合成方法随着计算机视觉的不断发展和深度学习技术的逐渐成熟为人们的生活带来了丰富的体验。然而,用于传播虚假信息的恶意篡改图像可能对社会造成极大危害,使人们对数字内容在图像媒体中的真实性产生怀疑。面部编辑作为一种... 详细信息

目的图像合成方法随着计算机视觉的不断发展和深度学习技术的逐渐成熟为人们的生活带来了丰富的体验。然而,用于传播虚假信息的恶意篡改图像可能对社会造成极大危害,使人们对数字内容在图像媒体中的真实性产生怀疑。面部编辑作为一种常用的图像篡改手段,通过修改面部的五官信息来伪造人脸。图像修复技术是面部编辑常用的手段之一,使用其进行面部伪造篡改同样为人们的生活带来了很大干扰。为了对此类篡改检测方法的相关研究提供数据支持,本文制作了面向人脸修复篡改检测的大规模数据集。方法具体来说,本文选用了不同质量的源数据集(高质量的人脸图像数据集CelebA-HQ及低质量的人脸视频数据集FF++),通过图像分割方法将面部五官区域分割,最后使用两种基于深度网络的修复方法CTSDG(image inpainting via conditional texture and structure dual generation)和RFR(recurrent feature reasoning for image inpainting)以及一种传统修复方法 SC(struct completion),生成总数量达到60万幅的大规模修复图像数据集。结果实验结果表明,由FF++数据集生成的图像在基准检测网络ResNet-50下的检测精度下降了15%,在Xception-Net网络下检测精度下降了5%。且不同面部部位的检测精度相差较大,其中眼睛部位的检测精度最低,检测精度为0.91。通过泛化性实验表明,同一源数据集生成的数据在不同部位的修复图像间存在一定的泛化性,而不同的源数据制作的数据集间几乎没有泛化性。因此,该数据集也可为修复图像之间的泛化性研究提供研究数据,可以在不同数据集、不同修复方式和不同面部部位生成的图像间进行修复图像的泛化性研究。结论基于图像修复技术的篡改方式在一定程度上可以骗过篡改检测器,对于此类篡改方式的检测方法研究具有现实意义。提供的大型基于修复技术的人脸篡改数据集为该领域的研究提供了新的数据来源,丰富了数据多样性,为深入研究该类型的人脸篡改和检测方法提供了有力的基准。数据集开源地址https://***/s/1-9HIBya9X-geNDe5zcJldw?pwd=thli。

关键词：图像篡改深度学习图像修复数据集基准

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基于加速无约束张量隐因子分解模型的Web服务QoS估计

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通信学报 2024年第3期45卷 166-181页

作者：林铭炜李文强许秀琴刘健福建师范大学福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福建福州 350117 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州 350117 福建师范大学数学与统计学院福建福州 350117

针对基于张量非负隐因子分解模型的Web服务QoS估计方法过于依赖非负初始随机数据以及特意设计的非负训练方法,导致模型的兼容性和扩展性不高的问题,提出了加速无约束张量隐因子分解模型.其主要思想包括三部分:将非负性约束从决策参数转... 详细信息

针对基于张量非负隐因子分解模型的Web服务QoS估计方法过于依赖非负初始随机数据以及特意设计的非负训练方法,导致模型的兼容性和扩展性不高的问题,提出了加速无约束张量隐因子分解模型.其主要思想包括三部分:将非负性约束从决策参数转移到输出的隐因子,并通过单元素映射函数连接它们;运用结合动量方法的随机梯度下降算法,有效提高模型的收敛速度与估计精度;给出加速无约束张量隐因子分解模型的详细算法和结果分析.在实际工业应用中的 2 个动态QoS数据集上的实证研究表明,与最先进的QoS估计模型相比,所提模型具有较高的计算效率和估计精度.

关键词：服务质量隐因子分解分析张量非负隐因子分解模型无约束非负动量方法

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基于摄像头域内域间合并的无监督行人重识别方法

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计算机研究与发展 2023年第2期60卷 415-425页

作者：陈利文叶锋黄添强黄丽清翁彬徐超胡杰福建师范大学计算机与网络安全学院福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心(福建师范大学) 福州350117 数字福建大数据安全技术研究所(福建师范大学) 福州350117

在刑事侦查、智能监控、图像检索等领域,行人重识别一直是研究的热点.由于现有的大部分方法依赖有标注数据集,因此标签的缺乏使得无监督的行人重识别技术变得更具挑战性.为了克服这一问题,提出了一个用于生成可靠伪标签的框架,这些生成... 详细信息

在刑事侦查、智能监控、图像检索等领域,行人重识别一直是研究的热点.由于现有的大部分方法依赖有标注数据集,因此标签的缺乏使得无监督的行人重识别技术变得更具挑战性.为了克服这一问题,提出了一个用于生成可靠伪标签的框架,这些生成标签可以为现有监督行人重识别模型提供监督信号.假设数据集内的大部分图片都满足同一个摄像头拍摄的图片差异主要在于前景(行人)、同一个行人被不同摄像头拍摄到的图片差异主要在于背景.为了消除图片背景带来的差异,首先把数据集中的图片依据摄像头编号分成若干个域,通过计算每个域内的图片间的欧式距离,建立图模型,执行最大团算法寻找最相似的若干个图片并认为它们属于同一个行人;紧接着计算不同摄像头域间的团的相似度,据此进行合并;最终给出全局伪标签.所提的框架无需人为标注数据,以一种无监督的方式运行,并在Market1501和DukeMTMC-ReID数据集上进行实验,实验发现所提方法比其他相关方法具有更高的精度,从而进一步证明了所提方法的有效性.

关键词：行人重识别无监督学习最大团算法伪标签聚类

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基于扩散模型的伪造人脸检测分析

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福建师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期40卷 14-22页

作者：黄祖超叶锋黄添强福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福建福州350117

深度学习图像生成技术已取得显著进展,其中扩散模型是一种高效的生成模型,它被广泛用于图像生成。然而,由扩散模型生成的图像存在潜在的隐私和数据安全风险,尤其是伪造人脸图像可能被恶意用于伪造身份和欺骗人脸识别系统。通过对主流伪... 详细信息

深度学习图像生成技术已取得显著进展,其中扩散模型是一种高效的生成模型,它被广泛用于图像生成。然而,由扩散模型生成的图像存在潜在的隐私和数据安全风险,尤其是伪造人脸图像可能被恶意用于伪造身份和欺骗人脸识别系统。通过对主流伪造人脸图像检测器的评估,揭示了扩散模型与生成对抗网络在频域上存在差异的特征,验证了基于频域分析的有效检测方法,为保护隐私和数据安全提供了强有力的支持。

关键词：深度学习扩散模型隐私安全生成人脸检测

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面向智慧城市的边缘联邦学习与低开销贡献评估策略

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福建师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期40卷 74-82页

作者：吴家鹏龚平林立林铭炜熊金波福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117

为改善智慧城市中隐私泄露及算力不足的问题,提出了一种融合边缘计算的联邦学习框架,将复杂的计算任务卸载至拥有更强计算和通信能力的边缘服务器上,提高了模型训练的效率,同时也确保了数据隐私的安全。在联邦学习过程中,提出了一种节... 详细信息

为改善智慧城市中隐私泄露及算力不足的问题,提出了一种融合边缘计算的联邦学习框架,将复杂的计算任务卸载至拥有更强计算和通信能力的边缘服务器上,提高了模型训练的效率,同时也确保了数据隐私的安全。在联邦学习过程中,提出了一种节能且高效的贡献估计算法,旨在激励参与者的持续参与。与现有的贡献估计方法相比,该算法能够有效减少计算和通信开销,并准确地估计各参与者的贡献。

关键词：智慧城市联邦学习边缘计算贡献估计

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基于集成学习双流神经网络的实时面部篡改视频检测模型

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计算机工程与科学 2023年第3期45卷 470-477页

作者：袁野黄丽清叶锋黄添强罗海峰徐超福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福建福州350117

恶意面部篡改对社会安全和稳定存在负面影响,对面部篡改后的视频图像进行准确的检测是一个十分重要的课题。为了解决视频检测模型实时性较差的问题,提出一种基于集成学习双流循环神经网络的面部篡改视频检测模型,并引入集成学习中的投... 详细信息

恶意面部篡改对社会安全和稳定存在负面影响,对面部篡改后的视频图像进行准确的检测是一个十分重要的课题。为了解决视频检测模型实时性较差的问题,提出一种基于集成学习双流循环神经网络的面部篡改视频检测模型,并引入集成学习中的投票机制。首先,接收少量连续的序列帧,通过卷积神经网络进行空间特征的提取,同时引入中心差分卷积进行空间域的篡改伪影增强。然后,将连续的序列帧进行差分,以增强时间域上的篡改伪影,同时通过卷积神经网络进行时间特征的提取。随后,将空间域和时间域的双流特征向量进行拼接,通过循环神经网络进行特征提取。在循环神经网络特征提取过程中,逐帧的特征信息被保留下来作为后续辅助帧级分类器的输入,同时循环神经网络的最终输出作为视频级判别器的输入。最后,引入集成模型的投票机制整合多个辅助帧级判别器和视频级判别器的输出,并通过引入权重超参数γ来平衡辅助帧级判别器和视频级判别器的重要程度,帮助模型提高检测准确率。在FaceForensics++数据集上,与主流检测模型进行对比,所提模型平均准确率提升了0.4%和1.0%。同时,所提模型可以仅使用较少连续帧进行篡改检测,提高了模型的实时性。

关键词： Deepfake 卷积神经网络循环神经网络投票机制中心差分卷积

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一种气温降尺度的半循环对抗生成网络

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福建师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期40卷 87-95页

作者：黎瑞泉翁彬陈家祯黄添强游立军福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福建福州350117 福建省气象信息中心福建福州350007 福建省灾害天气重点实验室福建福州350007

提出了一种半循环对抗生成降尺度模型,应用于ERA5再分析全球气候地表温度数据在中国及其周边地区的降尺度,该模型引入了重建生成器网络和退化生成器网络,采用对抗损失和半循环损失来优化降尺度结果。通过消融实验验证了该模型的有效性... 详细信息

提出了一种半循环对抗生成降尺度模型,应用于ERA5再分析全球气候地表温度数据在中国及其周边地区的降尺度,该模型引入了重建生成器网络和退化生成器网络,采用对抗损失和半循环损失来优化降尺度结果。通过消融实验验证了该模型的有效性。结果表明,与传统的插值方法以及其他深度学习模型相比,该模型在客观评价指标上有所提高,所生成的地表温度数据细节更加丰富。

关键词：对抗生成网络降尺度深度学习

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工科专业毕业设计质量提升途径

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实验室研究与探索 2023年第8期42卷 180-186页

作者：蔡娟娟陈鸿光蔡丽萍凌杰金彪福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350007 福建师范大学福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福州350007

以福州大学城部分高校工科专业的师生为调研对象,通过问卷及视频等途径,探究毕业设计及论文全生命周期管理中,影响设计及论文质量的可能因素。依据分析结果,提升工科专业毕业设计及论文质量的途径:加深导师与学生之间的相互了解,吸收优... 详细信息

以福州大学城部分高校工科专业的师生为调研对象,通过问卷及视频等途径,探究毕业设计及论文全生命周期管理中,影响设计及论文质量的可能因素。依据分析结果,提升工科专业毕业设计及论文质量的途径:加深导师与学生之间的相互了解,吸收优秀企业人士加入导师团队;拓展毕业选题的来源,提高选题的质量;及时跟踪和掌握课题进展情况;提前开展毕业设计及论文工作;以小组形式共同完成课题。

关键词：工科专业毕业设计全生命周期

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基于密钥协商的防范DHCP中间人攻击方案

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通信学报 2021年第8期42卷 103-110页

作者：姚志强竺智荣叶帼华福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350108 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福建福州350108

为应对动态主机设置协议在使用过程中遇到的中间人攻击问题,提出一种轻量的解决方案。引入公钥密码技术,设计新的密钥协商算法并产生相关密钥,以减轻密钥存储负担;基于该算法提出安全方案,通过参与方的双向认证防范攻击行为,构造符合协... 详细信息

为应对动态主机设置协议在使用过程中遇到的中间人攻击问题,提出一种轻量的解决方案。引入公钥密码技术,设计新的密钥协商算法并产生相关密钥,以减轻密钥存储负担;基于该算法提出安全方案,通过参与方的双向认证防范攻击行为,构造符合协议规范的数字签名确保消息来源。安全分析表明,该算法可有效抵御中间人攻击以及其他常见攻击类型;实验结果表明,所提方案较同类方案具有更好的性能表现,且可同时兼容DHCPv4与DHCPv6。

关键词：动态主机设置协议中间人攻击密钥协商消息认证

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域迁移增强的综合假脸检测模型

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福建师范大学学报（自然科学版） 2024年第5期40卷 17-29页

作者：林新棋董琳叶锋肖觉斯黄添强黄丽清福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福建福州350117 河南农业职业学院信息工程学院河南郑州451450

提出一种跨域的综合假脸检测模型。首先,设计一种双域融合模型,该模型利用空间注意力机制实现RGB域和频域特征的融合。其次,在此基础上,结合数据增强技术,提出了一种跨域迁移策略。最后,提出的双域模型的精度,在5个通用数据集上均比单... 详细信息

提出一种跨域的综合假脸检测模型。首先,设计一种双域融合模型,该模型利用空间注意力机制实现RGB域和频域特征的融合。其次,在此基础上,结合数据增强技术,提出了一种跨域迁移策略。最后,提出的双域模型的精度,在5个通用数据集上均比单域模型有一定的提高,尤其在NT数据集上,该方法的精度比EfficientNet-B0方法提高了3.4%。此外,实验结果表明,与其他迁移学习方法相比,在FaceForensics++和Celeb-df数据集上,该方法在域迁移中具有更好的泛化性能。

关键词：假脸检测泛化能力双域融合模型迁移策略

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