检索结果-内蒙古大学图书馆

包装工程 2019年第1期40卷 168-176页

作者：吴亮郭俊峰刘国英安阳师范学院软件学院安阳455000 安阳市公安局安阳455000 安阳师范学院计算机与信息工程学院安阳455000 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

目的针对当前较多图像匹配算法在匹配过程中因忽略了特征点之间的相关性而导致算法存在匹配正确度和鲁棒性不佳等不足,设计一种高斯曲率模型耦合相关性制约规则的图像匹配算法。方法首先,利用高斯滤波后图像的一阶矩阵和Hessian矩阵来... 详细信息

目的针对当前较多图像匹配算法在匹配过程中因忽略了特征点之间的相关性而导致算法存在匹配正确度和鲁棒性不佳等不足,设计一种高斯曲率模型耦合相关性制约规则的图像匹配算法。方法首先,利用高斯滤波后图像的一阶矩阵和Hessian矩阵来构造高斯曲率模型,对Hessian算子进行改进,以充分检测图像的特征点。然后,通过求取扇形区域内的Haar小波响应获取特征点的主方向,并根据特征点邻域中像素点的灰度平均值计算特征向量,从而形成特征描述子,完成对特征点的描述。利用特征点集的均值与协方差矩阵来构造相关性模型,对特征点的相关度完成度量,从而定义相关性制约规则,对特征点的相似度进行判断,完成特征点的匹配。最后,利用RANSAC算法提纯匹配特征点,完成图像的匹配。结果仿真实验表明,与当前图像匹配算法相比较,文中算法不仅匹配正确度较高,且具有较强的鲁棒性,在旋转角度为50°时,其正确匹配精度仍可达到87%以上。结论所提算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。

关键词：图像匹配高斯曲率模型 Hessian算子灰度平均值相关性制约规则 RANSAC算法

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空间位置约束下的三维音频对象参数动态量化

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计算机科学与探索 2018年第1期12卷 29-38页

作者：李雪哲王晓晨高丽涂卫平柯善发武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室武汉430072 武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程技术研究中心武汉430072 武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室武汉430072

近年来,在某些交互场景中,面向对象空间音频编码能够允许用户更加灵活地对特定对象进行个性化的渲染和重组。然而,如果对象音频分别编码会导致整体码率随着对象数目的增加而同步大幅增加。MPEG组织提出的面向对象音频编码(spatial audio... 详细信息

近年来,在某些交互场景中,面向对象空间音频编码能够允许用户更加灵活地对特定对象进行个性化的渲染和重组。然而,如果对象音频分别编码会导致整体码率随着对象数目的增加而同步大幅增加。MPEG组织提出的面向对象音频编码(spatial audio object coding,SAOC)可以将所有对象下混成一个单独的混合信号,同时为每个对象提取少量的边信息。但是,当其对超过32个对象音频进行编码时,边信息的码率会随着对象数目的增加而增大,甚至会远大于下混对象的码率。为了解决这个问题,提出一种在面向对象编码中基于空间位置约束的空间参数动态量化方法,以叠加定位原理为理论基础,利用虚拟声源的空间位置与产生该声源的音频对象的空间位置之间的约束关系,确定出空间约束区域以及局部空间量化码本,并针对提取出的虚拟声源的空间方位,进行空间参数的量化编码。最后给出主观实验和客观实验,表明在音质和空间方位大致相当的情况下,边信息的码率比SAOC方法降低约30%。

关键词：多对象音频编码空间参数空间位置约束动态量化

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基于GPU的自适应邻域压缩禁忌搜索的软硬件划分算法

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中国科学：信息科学 2018年第8期48卷 978-999页

作者：侯能何发智周毅陈壹林武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072 武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081

软硬件划分是软硬件协同设计中的关键步骤,决定了哪些功能由硬件执行,哪些功能由软件执行.软硬件划分属于NP难问题.现代嵌入式系统的复杂性提高,造成软硬件划分问题规模变大,需要采用启发式方法求解.禁忌搜索是求解软硬件划分的有效方法... 详细信息

软硬件划分是软硬件协同设计中的关键步骤,决定了哪些功能由硬件执行,哪些功能由软件执行.软硬件划分属于NP难问题.现代嵌入式系统的复杂性提高,造成软硬件划分问题规模变大,需要采用启发式方法求解.禁忌搜索是求解软硬件划分的有效方法.然而,算法的求解过程非常耗时.已有的禁忌搜索求解软硬件划分是串行实现,要折中考虑解的质量和算法的运行时间.这种考虑牺牲了解的质量.本文提出基于GPU的自适应邻域压缩(compacting neighborhood)禁忌搜索的软硬件划分算法.首先,提出自适应策略.自适应策略能够增强算法的搜索集中性,提高解的质量.GPU的大规模并行特性可以降低算法的运行时间.其次,为了使算法在GPU上高效地执行,提出基于GPU的任务图表达、线程–候选解映射、数据布局和访存等一系列优化策略.最后,实验采用统一设备架构(CUDA)编程,并根据相关基准任务图,通过不同的计算–通信比和实时约束条件,对提出的方法进行验证.结果表明,本文方法的解质量要优于已有的方法.对比将自适应邻域压缩禁忌搜索自然移植到GPU后的运行时间,提出的GPU上的执行优化策略明显地降低了求解时间.另外,在更大规模的软硬件划分上验证了基于GPU的方法在时间上的优势.

关键词：软硬件协同设计启发式方法图形处理单元禁忌搜索自适应算法

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用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

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计算机学报 2017年第4期40卷 773-790页

作者：何炎祥孙松涛牛菲菲李飞武汉大学计算机学院武汉大学软件工程国家重点实验室

基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一,已有大量的研究工作在探索有效地... 详细信息

基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一,已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果.借助词向量表示技术,为常用表情符号构建情感空间的特征表示矩阵R^E;基于向量的语义合成计算原理,通过矩阵R^E与词向量的乘积运算完成词义到情感空间的映射;接着输入到一个MCNN(Multi-channel Convolution Neural Network)模型,学习一个微博的情感分类器.整个模型称为EMCNN(Emotion-semantics enhanced MCNN),将基于表情符号的情感空间映射与深度学习模型MCNN结合,有效增强了MCNN捕捉情感语义的能力.EMCNN模型在NLPCC微博情感评测数据集上的多个情感分类实验中取得最佳分类性能,并在所有性能指标上超过目前已知文献中的最好分类效果.在取得以上分类性能提升的同时,EMCNN相对MCNN的训练耗时在主客观分类时减少了36.15%,在情感7分类时减少了33.82%.

关键词：微博情感分析深度学习卷积神经网络自然语言处理社交网络

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基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2018年第8期43卷 1271-1277页

作者：董燕妮杜博张乐飞张良培中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院湖北武汉430074 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加... 详细信息

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。

关键词：目标探测测度学习决策法则局域自适应高光谱影像

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基于情景感知的低交互移动双因素认证系统

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电子学报 2018年第5期46卷 1056-1061页

作者：刘冬陈晶杜瑞颖何琨软件工程国家重点实验室武汉大学计算机学院湖北武汉430072 北方自动控制研究所山西太原030006 保密通信重点实验室四川成都610041 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079

针对传统双因素认证缺乏可用性的问题,本文提出了一种基于情景感知的低交互移动双因素认证系统.用户通过本系统登录网站时,除输入用户名和口令外,只需点击令牌程序的认证键即可完成认证,平均登录时间不超过5秒.同其它可用性加强的移动... 详细信息

针对传统双因素认证缺乏可用性的问题,本文提出了一种基于情景感知的低交互移动双因素认证系统.用户通过本系统登录网站时,除输入用户名和口令外,只需点击令牌程序的认证键即可完成认证,平均登录时间不超过5秒.同其它可用性加强的移动双因素认证系统相比,本系统能够抵抗同一环境下的攻击者,而且支持用户手机浏览器进行网站登录.最终安全分析和实验结果证实了本方法的有效性.

关键词：移动双因素认证 WiFi指纹设备指纹

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求解大规模软硬件划分问题的爬山淘汰粒子群算法

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东南大学学报（自然科学版） 2017年第2期47卷 225-230页

作者：鄢小虎何发智陈壹林武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072

为了求解大规模软硬件划分问题,提出了一种爬山淘汰粒子群算法(EPSO-HC).首先,模拟达尔文进化论,淘汰群体中当前全局最差位置附近的个体,保持搜索种群的多样性,防止算法早熟收敛;其次,改进爬山法的搜索机制,以粒子自身经历的最优位置为... 详细信息

为了求解大规模软硬件划分问题,提出了一种爬山淘汰粒子群算法(EPSO-HC).首先,模拟达尔文进化论,淘汰群体中当前全局最差位置附近的个体,保持搜索种群的多样性,防止算法早熟收敛;其次,改进爬山法的搜索机制,以粒子自身经历的最优位置为方向,在当前全局最优位置附近集中搜索,提升解的质量;然后,采用图形处理器并行计算软硬件通信代价,以减少EPSOHC算法的运行时间;最后,通过求解基准任务和特大规模任务来评价EPSO-HC算法的性能.试验结果表明,针对23个软硬件划分任务,与其他软硬件划分算法相比,所提算法解的质量更高,运行时间更少.

关键词：软硬件划分粒子群优化算法爬山法通信代价并行计算

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基于粒子群优化的云工作流任务调度

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微电子学与计算机 2018年第8期35卷 122-127,131页

作者：薛凡吴志健武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室湖北武汉430072 黄淮学院创新创业学院河南驻马店463000

为了解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出一种基于改进粒子群优化模型的科学工作流调度算法CWS_PSO.该算法将科学工作流调度问题形式化为截止时间约束下的调度代价最优化问题,利用粒子群模型建立了粒子位置与任务调度方案的... 详细信息

为了解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出一种基于改进粒子群优化模型的科学工作流调度算法CWS_PSO.该算法将科学工作流调度问题形式化为截止时间约束下的调度代价最优化问题,利用粒子群模型建立了粒子位置与任务调度方案的编码与转换模型,并通过粒子的迭代进化寻找满足截止时间约束的代价最小化调度方案.通过科学工作流模型的仿真实验,与同类型调度算法进行了性能比较.实验结果表明,CWS_PSO算法不仅可以有效均衡工作流的执行跨度与执行代价,而且能以更高的截止时间约束满意度实现工作流执行代价的最小化.

关键词：云计算工作流调度粒子群算法代价最优化约束满意度

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云计算中基于身份的双服务器密文等值判定协议

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计算机研究与发展 2017年第10期54卷 2232-2243页

作者：吴黎兵张宇波何德彪软件工程国家重点实验室(武汉大学) 武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072

随着云存储的快速普及以及公众隐私保护意识的提升,越来越多的隐私数据被加密存储在云上.因而,如何对密文数据特别是采用公钥密码体制加密的数据进行高效检索成为了一个重要研究内容.带密文等值判定的公钥加密协议是其中一种检索方法,... 详细信息

随着云存储的快速普及以及公众隐私保护意识的提升,越来越多的隐私数据被加密存储在云上.因而,如何对密文数据特别是采用公钥密码体制加密的数据进行高效检索成为了一个重要研究内容.带密文等值判定的公钥加密协议是其中一种检索方法,它可以在不泄漏明文内容的情况下判定2段密文对应的明文是否相同.最近,一系列带密文等值判定的公钥加密协议被提出.然而,在这些协议中,只用了一个服务器来执行等值判定操作,不能抵抗恶意服务器的内部关键字猜测攻击.为了解决这个问题,首次提出了基于双服务器的带密文等值判定的公钥加密协议,并在随机预言机模型下证明了它的安全性.同时,也对设计的协议进行了性能分析,分析表明:该协议适合资源受限的移动设备.

关键词：等值判定基于身份加密云计算双服务器可搜索加密

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基于深度神经网络的入侵检测方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2018年第1期46卷 6-10页

作者：钱铁云王毅张明明刘俊恺武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武汉大学软件工程国家重点实验室湖北武汉430072 国网江苏省电力公司信息通信分公司江苏南京210013 北京汇通金财信息科技有限公司北京100094

为改善传统机器学习技术解决海量网络数据和复杂入侵模式对信息网络的入侵检测的不足,提出一种基于深度神经网络的入侵检测方法.采用神经元映射卷积神经网络（NPCNN）为网络结构,使用较少的连接和参数,具有易于训练和泛化能力强等优点.... 详细信息

为改善传统机器学习技术解决海量网络数据和复杂入侵模式对信息网络的入侵检测的不足,提出一种基于深度神经网络的入侵检测方法.采用神经元映射卷积神经网络（NPCNN）为网络结构,使用较少的连接和参数,具有易于训练和泛化能力强等优点.在训练过程中,使用Re LU激活器作为非线性激活函数,采用Adam算法进行模型学习,从而避免了传统深度网络须进行预训练的过程.在NSL-KDD数据集上的实验结果表明：提出的方法较基于传统机器学习的入侵检测方法具有良好的特征表征学习和分类能力,且随着数据量的增大,模型的分类精度有较大的提升.

关键词：入侵检测深度学习卷积神经网络连接参数

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