检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第7期61卷 233-244页

作者：田侃曹新汶张浩然先兴平吴涛宋秀丽重庆邮电大学重庆中国三峡博物馆智慧文博联合实验室重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

知识图谱问答技术正广泛应用于智能对话和个性化推荐等智慧信息服务中,它通过图结构明确表示和建模知识,实现实体链接和答案推理具有良好的可控度和解释性。然而,当前的实体链接方法具有准确率不高、忽略邻居信息等不足。同时,答案推理... 详细信息

知识图谱问答技术正广泛应用于智能对话和个性化推荐等智慧信息服务中,它通过图结构明确表示和建模知识,实现实体链接和答案推理具有良好的可控度和解释性。然而,当前的实体链接方法具有准确率不高、忽略邻居信息等不足。同时,答案推理方法缺乏高效的面向问句与图谱的信息编码机制。针对上述挑战,提出了一种基于图卷积网络和关系匹配聚合、可聚合邻居信息且不依赖外部工具的实体链接方法,并设计了一种基于共享编码和协同注意力的、促进问句与图谱信息进行高效匹配的答案推理方法。与传统方法主要关注答案推理任务、基于工具实现实体链接不同,提出的知识图谱问答方法能够同时处理实体链接和答案推理任务。实验结果表明,所提方法的性能均优于传统模型。此外,通过图谱信息的重要性分析实验,揭示了各类图谱信息对于实体链接和答案推理任务的重要性。

关键词：知识图谱问答实体链接答案推理图神经网络

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利用自适应光照初始化的弱光图像增强方法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 643-651页

作者：刘波田广粮肖斌马建峰毕秀丽重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室重庆 400065 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安 710071

由于光照分量分解估计的高度不确定性,如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题.该文提出一个简单有效的方法,准确估计图像的初始光照分量,进而实现弱光图像增强.具体地,首先根据输入图像得到其... 详细信息

由于光照分量分解估计的高度不确定性,如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题.该文提出一个简单有效的方法,准确估计图像的初始光照分量,进而实现弱光图像增强.具体地,首先根据输入图像得到其对应的光照权重矩阵,以指导光照分量的自适应初始化估计;随后在光照结构约束下,对初始光照分量优化估计,并进一步执行非线性光照调整;最终结合Retinex模型得到增强结果.实验表明,该方法不仅能够实现准确的图像分解估计,而且与现有的弱光图像增强方法相比,该文所提方法在多个数据集上的主观视觉效果和客观评价指标都有更好的表现,同时也保持着良好的运行效率.

关键词：弱光图像增强 Retinex模型光照自适应估计

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图神经网络对抗攻击与鲁棒性评测前沿进展

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 1935-1959页

作者：吴涛曹新汶先兴平袁霖张殊崔灿一星田侃重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 重庆市网络与信息安全技术工程实验室重庆400065 重庆邮电大学-重庆中国三峡博物馆智慧文博联合实验室重庆400065

近年来,图神经网络(GNNs)逐渐成为人工智能的重要研究方向。然而,GNNs的对抗脆弱性使其实际应用面临严峻挑战。为了全面认识GNNs对抗攻击与鲁棒性评测的研究工作,对相关前沿进展进行梳理和分析讨论。介绍GNNs对抗攻击的研究背景,给出GNN... 详细信息

近年来,图神经网络(GNNs)逐渐成为人工智能的重要研究方向。然而,GNNs的对抗脆弱性使其实际应用面临严峻挑战。为了全面认识GNNs对抗攻击与鲁棒性评测的研究工作,对相关前沿进展进行梳理和分析讨论。介绍GNNs对抗攻击的研究背景,给出GNNs对抗攻击的形式化定义,阐述GNNs对抗攻击及鲁棒性评测的研究框架和基本概念。对GNNs对抗攻击领域所提具体方法进行了总结和梳理,并对其中的前沿方法从对抗攻击类型和攻击目标范围的角度进行详细分类阐述,分析了它们的工作机制、原理和优缺点。考虑到基于对抗攻击的模型鲁棒性评测依赖于对抗攻击方法的选择和对抗扰动程度,只能实现间接、局部的评价,难以全面反映模型鲁棒性的本质特征,从而着重对模型鲁棒性的直接评测指标进行了梳理和分析。在此基础上,为了支撑GNNs对抗攻击方法和鲁棒性模型的设计与评价,通过实验从易实现程度、准确性、执行时间等方面对代表性的GNNs对抗攻击方法进行了对比分析。对存在的挑战和未来研究方向进行展望。总体而言,目前GNNs对抗鲁棒性研究以反复实验为主,缺乏具有指导性的理论框架。如何保障基于GNNs的深度智能系统的可信性,仍需进一步系统性的基础理论研究。

关键词：图神经网络对抗脆弱性对抗攻击鲁棒性评测

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基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法

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计算机研究与发展 2022年第6期59卷 1356-1369页

作者：毕秀丽闫武庆邱雨檬肖斌李伟生马建峰图像认知重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071

提出了一种新的基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法,该方法包含篡改保护生成和篡改检测修复2个过程.在篡改保护生成过程中,为了提高已有文件图像篡改检测和修复方法的篡改检测正确率和修复效果,首先提出了基于权重的... 详细信息

提出了一种新的基于Shamir秘密共享方案的文件图像篡改检测和修复方法,该方法包含篡改保护生成和篡改检测修复2个过程.在篡改保护生成过程中,为了提高已有文件图像篡改检测和修复方法的篡改检测正确率和修复效果,首先提出了基于权重的篡改检测信号生成方法,对每个非重叠2×3图像块提取图像块特征,再利用Shamir秘密共享方案将块特征和块内容序列值生成用于块篡改检测和修复的共享信息,最后将块共享信息构成的α通道与原始图像组成可移植网络图形格式(portable network graphic format,PNG)的文件图像.在篡改检测过程中,α通道提取的共享信号可以判断图像块是否被篡改,并可以通过Shamir秘密共享方案反向操作修复篡改图像块的内容.实验表明所提方法不仅具有良好的篡改检测和修复效果,同时具有良好的鲁棒性,能抵抗图像裁剪、噪声攻击.

关键词：图像认证文件图像图像篡改修复 Shamir秘密共享方案 PNG图像

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图学习隐私与安全问题研究综述

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计算机学报 2023年第6期46卷 1184-1212页

作者：先兴平吴涛乔少杰吴渝刘宴兵重庆市网络空间与信息安全重点实验室重庆400065 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 成都信息工程大学软件工程学院成都610225 重庆医科大学医学信息学院重庆400016

虽然海量的现实需求为人工智能提供了广阔的应用场景,但要求人工智能系统适应复杂的计算环境.然而,传统人工智能算法的研究都假设其应用环境是安全可控的.大量研究和实践工作表明当前的人工智能技术普遍对外在风险考虑不足,相关数据和... 详细信息

虽然海量的现实需求为人工智能提供了广阔的应用场景,但要求人工智能系统适应复杂的计算环境.然而,传统人工智能算法的研究都假设其应用环境是安全可控的.大量研究和实践工作表明当前的人工智能技术普遍对外在风险考虑不足,相关数据和模型算法存在隐私与安全风险.由于人工智能安全的现实需求以及图学习的巨大影响,图学习的隐私与安全问题成为当前图学习领域面临的重要挑战.为此,研究人员近年来从图学习系统的各个环节出发对图学习隐私与安全问题进行了研究,提出了相关的攻击和防御方法.本综述首先阐述研究图学习隐私与安全的重要意义,然后介绍图学习系统的基本过程、图学习面临的主要隐私与安全威胁以及图学习的隐私与安全特性;在上述基础上,分别从图数据隐私、图数据安全、图模型隐私和图模型安全四个方面对现有研究工作进行系统的归纳总结,讨论主要成果和不足;最后,介绍相关的开放资源,并从数据特征、解释性、研究体系和实际应用等方面探讨面临的挑战和未来的研究方向.

关键词：图挖掘图学习安全可信隐私保护对抗攻击

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基于统计特征的图像直方图均衡化检测方法

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计算机学报 2021年第2期44卷 292-303页

作者：毕秀丽邱雨檬肖斌李伟生马建峰重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室重庆400065 西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像... 详细信息

直方图均衡化作为图像对比度增强技术之一,在图像恶意篡改过程中经常被作为隐藏被篡改图像强度变化的手段.本文利用图像直方图和其累积分布函数曲线,提取直方图均衡化的痕迹特征,实现直方图均衡化篡改检测.本文提出的方法首先利用图像直方图累积分布函数的变化趋势自适应地选择提取特征的灰度范围,然后在该范围内分别提取累积分布函数与恒等函数的相似度和直方图的零值间隙数量作为分类特征,最后利用K最邻近(K-Nearest Neighbor,简称KNN)分类算法进行分类.实验结果表明,本文方法不仅适用于检测常规直方图均衡化操作,对小分辨率图像的直方图均衡化操作和均衡化图像经过压缩后处理情况都具有较强的鲁棒性,并且可以区分直方图均衡化和其他类型对比度增强操作.

关键词：直方图均衡化检测统计特征累积分布函数 K最邻近分类

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基于图像和视频信息的社交关系理解研究综述

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计算机学报 2021年第6期44卷 1168-1199页

作者：王正吴斌王文哲滕一阳帅杰肖云鹏白婷北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 合肥工业大学媒体计算实验室合肥230601 重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价... 详细信息

随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价值的信息,帮助人们快速地理解多媒体信息中的社交关系,促进多媒体内容理解、人物追踪、知识图谱的构建等多媒体数据检索和智能商业服务的发展.图像和视频是多媒体信息的重要组成部分,基于图像和视频信息的社交关系理解研究逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注.本文主要对近年来基于图像和视频信息的社交关系理解的分类和研究现状进行总结.首先,给出问题定义并对基于图像和视频信息的社交关系理解过程进行介绍.其次,从图像和视频两个角度概括总结社交关系理解的主要研究现状.然后,在介绍已有的图像和视频数据集的基础上,对现有的主要算法进行比较分析.最后,对基于图像和视频信息的社交关系理解中的主要问题和挑战作进一步阐述.本文旨在为感兴趣的研究人员提供有益的参考,帮助其更全面地了解基于图像和视频信息的社交关系理解的研究现状,推动该领域的进一步发展.

关键词：多媒体特征抽取图像内容理解视频内容理解社交关系理解多元关系判定社交理解应用

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空间数据智能导读

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无线电工程 2024年第12期54卷 2733-2734页

作者：乔少杰袁冠吴涛何兵四川省重点实验室中国矿业大学计算机学院数据科学与工程系重庆市网络与信息安全技术工程实验室重庆邮电大学网络空间与智能安全重点实验室重庆市产学研合作促进会

内容导读随着全球数字化转型的深入推进,空间数据智能作为一项革新性技术,正在多个领域展现出其独特的价值和广阔的应用前景。借助空间数据智能技术不仅可以有效管理和分析庞大的时空信息、提炼出关键价值,而且能够根据不同工程项目的... 详细信息

内容导读随着全球数字化转型的深入推进,空间数据智能作为一项革新性技术,正在多个领域展现出其独特的价值和广阔的应用前景。借助空间数据智能技术不仅可以有效管理和分析庞大的时空信息、提炼出关键价值,而且能够根据不同工程项目的实际需求,开发专属应用方案,特别是在与无线电技术的融合过程中,空间数据智能为遥感、遥测、遥控等领域的创新发展提供了坚实基础。这种深度融合有效突破了传统技术在数据采集、硬件部署、技术创新和投入产出等方面的瓶颈,为无线电工程开辟了崭新的发展道路。

关键词：数据采集智能技术无线电技术数据智能空间数据数字化转型时空信息投入产出

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一种基于云模型的社交网络推荐系统评分预测方法

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电子学报 2018年第7期46卷 1762-1767页

作者：肖云鹏孙华超戴天骥李茜李暾重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

本文针对评分预测中用户评分主观性及评分数据稀疏带来的预测不准确问题,围绕社交推荐的特点,设计实现一种社交网络评分预测方法.首先,针对评分主观性问题,引入并优化相关云模型理论,提出采用综合云模型生成评分标准并转化用户评分的方... 详细信息

本文针对评分预测中用户评分主观性及评分数据稀疏带来的预测不准确问题,围绕社交推荐的特点,设计实现一种社交网络评分预测方法.首先,针对评分主观性问题,引入并优化相关云模型理论,提出采用综合云模型生成评分标准并转化用户评分的方法.其次,针对预测不准确问题,通过引入隶属度达到数据降维和目标用户定位的作用,同时考虑到社交网络用户关系对评分结果的影响,分别利用社交关系及相似群体建立两个评分预测模型,并基于高斯变换融合两部分预测结果生成预测评分.实验表明,该方案不仅克服了用户评分主观性,同时有效改善了用户评分数据稀疏情况下传统预测方法准确度偏差的问题.

关键词：社交网络推荐系统评分预测云模型

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一种基于动态角色标识和张量分解的推荐模型

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电子学报 2018年第3期46卷 569-574页

作者：肖云鹏刘晏驰刘红刘媛妮重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

社交网络推荐中,通常未依据用户兴趣变化进行用户角色动态标注,会造成推荐预测误差,并且用户评分数据稀疏造成评分预测不准确.根据以上问题,本文提出一种基于动态角色标识和张量分解的推荐模型.首先,针对用户角色无差别标识问题,引入信... 详细信息

社交网络推荐中,通常未依据用户兴趣变化进行用户角色动态标注,会造成推荐预测误差,并且用户评分数据稀疏造成评分预测不准确.根据以上问题,本文提出一种基于动态角色标识和张量分解的推荐模型.首先,针对用户角色无差别标识问题,引入信息熵指标度量用户兴趣多样性,对目标用户进行角色定量标识.其次,考虑到用户兴趣漂移现象,提出基于时间窗的动态角色标识方式,解决静态角色标识产生的个体评分数据无偏好差异问题,实现用户评分数据层次化处理.最后,为提高评分预测准确率,通过引入张量分解在数据维度转换和数据压缩的特性,构建基于"用户-项目-角色"张量分解的评分预测模型.同时,在张量分解的过程中,通过对数据缺失值处理,提高评分预测精度,生成目标用户推荐列表.实验表明,该方法缓解了用户无角色差异形成的预测误差问题,并能够有效改善评分数据稀疏情况下传统方法推荐精度不足的问题,提高推荐效率.

关键词：推荐系统动态角色标识张量分解社交网络兴趣漂移稀疏性

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