检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2022年第2期49卷 12-30页

作者：董琳黄丽清叶锋黄添强翁彬徐超福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福州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

深度学习技术的快速发展为深度伪造的研究提供了强有力的工具,人眼越来越难区分伪造视频图像的真假。伪造的视频图像会对社会生活造成巨大的负面影响,如:金融欺诈、假新闻传播、人身欺凌等。目前,基于深度学习的假脸检测技术在多个基准... 详细信息

深度学习技术的快速发展为深度伪造的研究提供了强有力的工具,人眼越来越难区分伪造视频图像的真假。伪造的视频图像会对社会生活造成巨大的负面影响,如:金融欺诈、假新闻传播、人身欺凌等。目前,基于深度学习的假脸检测技术在多个基准数据库(如FaceForensics++)上已经达到了较高的准确率,但在跨数据库上的检测精度远低于源数据库内的检测精度,即许多检测方法难以推广到不同的或未知的伪造类型上。专注于基于深度学习的人脸伪造检测方法泛化性研究,首先对伪造检测常用的数据库进行简单介绍和比较;其次从数据、特征和学习策略3个方面对视频图像篡改检测方法的泛化性进行分类总结和分析;最后讨论未来人脸篡改检测泛化性的发展方向和挑战。

关键词：人脸伪造检测视频图像篡改泛化性媒体取证视频图像分类

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频繁序列挖掘帮助的LLVM编译时能耗优化方法

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小型微型计算机系统 2023年第12期44卷 2832-2843页

作者：阳松苡倪友聪杜欣贾建华肖如良福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 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350117 景德镇陶瓷大学信息工程学院江西景德镇333403

面向最小化能耗的LLVM编译时优化研究工作还较为稀缺,而现有的设计空间搜索优化方法仍缺乏有效捕获和使用选项交互信息的手段,还存在解质量不高和收敛速度不快的问题.针对上述问题,文中提出一种频繁序列挖掘帮助的LLVM编译时能耗优化方... 详细信息

面向最小化能耗的LLVM编译时优化研究工作还较为稀缺,而现有的设计空间搜索优化方法仍缺乏有效捕获和使用选项交互信息的手段,还存在解质量不高和收敛速度不快的问题.针对上述问题,文中提出一种频繁序列挖掘帮助的LLVM编译时能耗优化方法.该方法运用带能耗改进标注的频繁选项序列FOSE表征反复出现在优势解中的选项子序列及其功效,进一步借助不同序列长度的FOSE捕获任意多个选项之间交互并利用前缀树和后缀树进行表示;在此基础上,针对迭代寻优过程设计了一种FOSE挖掘算法,从而形成可为新解生成提供有用、全面、可高效使用和时效好的选项交互信息挖掘方法;最后基于FOSE的前后缀树定义了新解生成机制并给出了新解生成的规则和过程,进而提出一种迭代优化算法FHIA-FSM.与当前最快可获取较好质量解的Georgiou算法以及公认在足够长演化时间后可得到高质量解的GA算法在4个不同领域的7个典型案例下的实验对比显示:在基准停机时间下本文FHIA-FSM较Georgiou和GA的解质量平均相对改进最好可达15.52%和101.81%;在达到基准解质量的收敛速度上,FHIA-FSM较Georgiou和GA平均相对改进最好可达18.00%和25.25%.

关键词： LLVM 编译优化迭代编译能耗优化频繁序列挖掘

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一种精简的蘑菇图像分类模型

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福建师范大学学报（自然科学版） 2023年第1期39卷 75-85页

作者：黄诗瑀叶锋黄丽清黄添强陈家祯郑子华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

相比小型卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型,现有的大型CNN模型在大型图像数据集上达到了良好的分类效果,但是在小型图像数据集上过拟合,使得精度提升小、训练时间长、存储占用高,不能很好地适应嵌入式设备.因此首... 详细信息

相比小型卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型,现有的大型CNN模型在大型图像数据集上达到了良好的分类效果,但是在小型图像数据集上过拟合,使得精度提升小、训练时间长、存储占用高,不能很好地适应嵌入式设备.因此首先收集了一个包含4 500张图片的小型蘑菇数据集,并为蘑菇分类任务设计了轻量化的CNN模型MushroomNet.然后研究CNN模型中各部分对于分类任务的重要性,并提出基于数据复杂度的模型结构优化方法.实验表明,相比MobileNet、ShuffleNet等轻量化模型,MushroomNet-MicroV2的Top-1精度只差了1%~2%,但是它训练速度更快,存储更小,只有1.3 M的参数量,且在Apple M1 CPU上经过142 s的30轮快速训练后,Top-1验证精度可达88%.

关键词：深度学习模型裁剪图像分类卷积神经网络计算机视觉

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中短期降水预报的多分支融合卷积神经网络

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福建电脑 2024年第1期40卷 1-8页

作者：江铭恒游立军翁彬陈家祯福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福州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 福建省气象信息中心福州350025 福建省灾害天气重点实验室福州350025

降水容易受到多尺度天气系统的影响,导致模式降水预报精度较低,需要额外地对结果进行后处理等偏差修正。为了提高中短期降水预报的精度,本文提出一种深度学习订正模型,使用多分支融合卷积模块提取预报因子场以及因子间的空间特征,实现... 详细信息

降水容易受到多尺度天气系统的影响,导致模式降水预报精度较低,需要额外地对结果进行后处理等偏差修正。为了提高中短期降水预报的精度,本文提出一种深度学习订正模型,使用多分支融合卷积模块提取预报因子场以及因子间的空间特征,实现多个预报因子的空间融合。同时,针对降水样本不均衡问题提出一种损失函数,以提升模型对降水的订正能力。实验结果表明,本文提出的方法可以提升中短期降水预报的订正能力。

关键词：中短期降水预报后处理深度学习

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基于改进U-Net模型的次季节降水预报订正

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福建师范大学学报（自然科学版） 2023年第6期39卷 63-71,92页

作者：潘乐郑子华游立军翁彬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350025 福建省灾害天气重点实验室福建福州350025

针对现有次季节降水预报误差较大的问题,提出基于改进的U-Net模型的次季节降水预报订正方法.首先,通过指数变换,将非正态分布的降水预报数据变换到正态分布;其次,结合残差连接和通道注意力改进U-Net模型,用于订正模式预报结果,生成订正... 详细信息

针对现有次季节降水预报误差较大的问题,提出基于改进的U-Net模型的次季节降水预报订正方法.首先,通过指数变换,将非正态分布的降水预报数据变换到正态分布;其次,结合残差连接和通道注意力改进U-Net模型,用于订正模式预报结果,生成订正后的降水概率预报;最后,通过损失函数加权提高强降水预报性能.实验结果表明,订正结果相较于原始预报误差明显降低,CRPS降低了14%,概率预报的采样均值在10 mm日降水量阈值的TS评分提升48%.

关键词：降水预报订正次季节深度学习卷积神经网络

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基于特征记忆库的三维点云域自适应语义分割

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福建师范大学学报(自然科学版) 2025年第2期41卷 35-42页

作者：陈子宜叶锋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

由于城市车载激光点云应用场景的复杂性,导致基于深度学习的语义分割模型面临着目标语义层面的域迁移现象,通常需要重新训练完整模型才能处理新增的语义类别。然而城市车载激光点云通常包括极大量的点,重新训练语义分割模型会浪费大量... 详细信息

由于城市车载激光点云应用场景的复杂性,导致基于深度学习的语义分割模型面临着目标语义层面的域迁移现象,通常需要重新训练完整模型才能处理新增的语义类别。然而城市车载激光点云通常包括极大量的点,重新训练语义分割模型会浪费大量的资源。通过基于特征记忆库的城市车载激光点云域自适应语义分割方法,解决城市车载激光点云之间的目标语义域迁移现象,使得新增语义类别数据时,只需提取新增语义类别的特征,而无需重新训练完整的语义分割模型,得到的语义分割性能对比重新训练完整模型仅有较小的损失。

关键词：三维点云车载激光语义分割域自适应增量学习计算机视觉

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结合纹理和多注意力机制的深度人脸伪造检测

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福建师范大学学报（自然科学版） 2022年第6期38卷 19-26页

作者：赖振强叶锋黄丽清黄添强罗海峰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

提出一种结合纹理和多注意力机制的高效检测方法来解决深度人脸伪造问题.首先,引入图像分解技术提取图像的纹理部分.其次,利用注意力机制对纹理进行增强.最后,设计了一个多注意力模块,使网络关注更重要的区域.本方法在多个数据集上可以... 详细信息

提出一种结合纹理和多注意力机制的高效检测方法来解决深度人脸伪造问题.首先,引入图像分解技术提取图像的纹理部分.其次,利用注意力机制对纹理进行增强.最后,设计了一个多注意力模块,使网络关注更重要的区域.本方法在多个数据集上可以达到99%的检测准确率.

关键词：深度人脸伪造检测纹理增强多注意力机制图像分解

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基于无证书签名的抗DNS中间人攻击方案

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网络与信息安全学报 2021年第6期7卷 167-177页

作者：胡杨韩增杰叶帼华姚志强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350108 非遗数字化与多源信息融合福建省高校工程研究中心福建福清350300

为应对域名系统协议中存在的中间人攻击问题,提出一种轻量化的解决方案。该方案在DNSSEC的基础上引入无证书签名技术构建新的签名算法,去除难以部署的信任链以提高消息认证的效率和安全性;同时通过使用对称加密技术确保消息的机密性,加... 详细信息

为应对域名系统协议中存在的中间人攻击问题,提出一种轻量化的解决方案。该方案在DNSSEC的基础上引入无证书签名技术构建新的签名算法,去除难以部署的信任链以提高消息认证的效率和安全性;同时通过使用对称加密技术确保消息的机密性,加大敌手的攻击难度。理论分析证明了所提方案能够抵抗常见的中间人攻击类型,实验对比结果显示所提方案较同类方案具有更好的性能表现。

关键词：域名系统中间人攻击无证书签名

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一种轻量化EfficientNetV2换脸检测的方法

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信息记录材料 2022年第10期23卷 219-222页

作者：李昂福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350007 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

由于移动设备的普及,在移动端部署换脸检测算法对保证信息安全有着重要意义。针对目前换脸检测模型的存在模型复杂性高并且网络运算速度低等问题,本文提出了一种基于轻量化EfficientNetV2网络的换脸检测模型ECA_EfficientNetV2。提出的... 详细信息

由于移动设备的普及,在移动端部署换脸检测算法对保证信息安全有着重要意义。针对目前换脸检测模型的存在模型复杂性高并且网络运算速度低等问题,本文提出了一种基于轻量化EfficientNetV2网络的换脸检测模型ECA_EfficientNetV2。提出的算法在EfficientNetV2的网络架构基础上优化了注意力机制,引入了ECA(efficient channelattention)高效通道注意力模块;其次,在保证模型拥有较高准确度的前提下来重新定义了网络各阶段的重复次数,降低网络模型的复杂度。本文在FaceForensice++数据集上测试了实验效果,实验结果表明:本文提出的轻量化EfficientNetV2网络可以在保证模型准确率的情况下大大降低参数量。

关键词：换脸检测轻量化网络深度学习卷积神经网络 Efficient Net V2

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基于区块链技术和HDFS的可信电子文件管理模型

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网信军民融合 2022年第11期 38-44页

作者：袁野黄丽清黄添强叶锋福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建师范大学数字福建大数据安全技术研究所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师范大学大数据分析与应用福建省高校工程研究中心

区块链技术具有难以篡改、不可逆的特点,可以保证链上数据的真实性。设计了一种可信电子文件管理模型,将电子文件摘要信息保存在联盟链上,并使用Hadoop分布式文件系统存储加密后的电子文件,保证了电子文件不可被篡改,并能够通过区块链... 详细信息

区块链技术具有难以篡改、不可逆的特点,可以保证链上数据的真实性。设计了一种可信电子文件管理模型,将电子文件摘要信息保存在联盟链上,并使用Hadoop分布式文件系统存储加密后的电子文件,保证了电子文件不可被篡改,并能够通过区块链信息比对判别文件的真实性,为可信电子文件管理提供了一定的参考和借鉴。

关键词：区块链技术电子文件信息比对存储加密联盟链摘要信息篡改参考和借鉴

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