检索结果-内蒙古大学图书馆

基于Blob-Harris特征区域和NSCT-Zernike的鲁棒水印算法

电子与信息学报 2021年第7期43卷 2038-2045页

作者：张天骐周琳梁先明徐伟重庆邮电大学通信与信息工程学院信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065 中国西南电子技术研究所成都610036

为了有效抵抗水印图像的几何攻击,该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法。首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像,然后利用Blob-Harris检测算子对低频... 详细信息

为了有效抵抗水印图像的几何攻击,该文提出了一种基于Blob-Harris特征区域和非下采样轮廓波变换(NSCT)和伪Zernike矩的鲁棒水印算法。首先原始图像进行两层非下采样Contourlet变换后提取其低频图像,然后利用Blob-Harris检测算子对低频图像进行特征点提取,根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,优化筛选出稳定且互不重叠的特征区域并将其四周补零,得到稳定的互不重叠的方形特征区域作为水印嵌入区域,最后计算每一个方形特征区域的Zernike矩,将水印信息嵌入在量化调制正则化Zernike矩的幅值当中。实验结果表明,Lena图峰值信噪比达到40 dB以上时,本文算法对常规图像处理以及缩放、旋转、剪切等几何攻击和组合攻击都有相对较强的鲁棒性。

关键词：水印特征区域非下采样轮廓波变换伪Zernike矩

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特征信息增强的单发多框检测器算法

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计算机工程与应用 2021年第4期57卷 148-154页

作者：赵辉李志伟方禄发重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重点实验室重庆400065

单发多框检测器算法(Single Shot Multibox Detector,SSD)采用多个特征层进行目标检测,但每一层都是独立使用的,这种结构忽略了上下文信息,不利于提高小目标检测的精度。为了提高传统SSD算法精度,提出了一种特征信息增强的SSD算法(Featu... 详细信息

单发多框检测器算法(Single Shot Multibox Detector,SSD)采用多个特征层进行目标检测,但每一层都是独立使用的,这种结构忽略了上下文信息,不利于提高小目标检测的精度。为了提高传统SSD算法精度,提出了一种特征信息增强的SSD算法(Feature Information Enhancement Based Single Shot Multibox Detector,FESSD),其核心是一个特征信息增强模块。首先提出一个特征融合模块来对不同特征层进行融合和细化。然后采用一种挤压和激励模块(Squeeze and Excitation block)来自适应地获取每个特征通道的重要程度,从而增强有用信息和抑制无用信息。最后仿真结果表明,相比于传统SSD算法,FESSD算法能够有效地提升目标检测的精度。

关键词：目标检测特征融合注意力机制深度学习

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基于K-Means^(++)和Elman神经网络的低压台区线损计算方法

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半导体光电 2024年第3期45卷 477-484页

作者：张林山廖耀华王恩李波朱梦梦王毅云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217 云南省绿色能源与数字电力量测及控保重点实验室昆明650217 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

为了解决低压台区线损计算在理论上因线路复杂、用户众多以及数据获取困难等带来计算难度与精度不足的问题,提出了一种结合改进K-Means^(++)算法与Elman神经网络的创新计算方法。深入分析了低压台区线损的决定因素,并依据相关性分析构... 详细信息

为了解决低压台区线损计算在理论上因线路复杂、用户众多以及数据获取困难等带来计算难度与精度不足的问题,提出了一种结合改进K-Means^(++)算法与Elman神经网络的创新计算方法。深入分析了低压台区线损的决定因素,并依据相关性分析构建了线损的关键特征指标集。采纳主成分分析方法实施数据降维,简化数据结构。通过改进的K-Means^(++)算法对数据集进行有效聚类,优化模型训练过程。同时,整合粒子群优化算法进一步提升Elman神经网络的性能。通过对实际数据进行仿真验证,结果证实所提出的方法在训练效率和计算精度方面表现优异。

关键词：线损相关系数改进K-Means^(++)算法 Elman神经网络

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功率分配比大范围可调的光功率分配器集成芯片

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光学学报 2021年第6期41卷 198-205页

作者：廖莎莎廖柯包航张甜甜刘继伟廖希重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 东南大学毫米波国家重点实验室江苏南京211189 重庆声光电有限公司重庆400060

光功率分配器(OPS)是光子集成电路的基本元件之一,广泛应用于多种领域。功率分配比(PSR)可调的OPS可提高光子集成电路的灵活性,简化光子集成电路系统。提出了一种硅基PSR大范围可调的OPS集成芯片方案,通过将对称2×2多模干涉仪、波... 详细信息

光功率分配器(OPS)是光子集成电路的基本元件之一,广泛应用于多种领域。功率分配比(PSR)可调的OPS可提高光子集成电路的灵活性,简化光子集成电路系统。提出了一种硅基PSR大范围可调的OPS集成芯片方案,通过将对称2×2多模干涉仪、波导光栅和狭缝结构等硅基器件结合在一起,并改变输入光信号的波长和微型热光调制器两端加载的电压,实现了大范围可调的PSR。实验结果表明,本方案得到的两种OPS结构可分别在6.72 nm和5.56 nm波长范围内实现0.51~36.91和0.88~230.46的PSR变化;在50℃的温度变化下,可实现8.58~29.75和5.01~425.43的PSR变化。且该OPS具有尺寸小、质量轻、灵活性高等优势,可广泛应用于光开关、信道划分、功率分配等通信和信号处理领域。

关键词：集成光学分光器全光器件硅光子学光子集成电路

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基于自适应局部邻域加权约束的非负矩阵分解方法及其在高光谱解混中的应用

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信号处理 2021年第5期37卷 804-813页

作者：陈善学吕俊杰重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)技术已经成为了高光谱解混领域研究的热点。但是如何有效地利用高光谱的空间和光谱信息仍然是一个难点,尤其在确定局部邻域时,往往会遇到结构固定等问题。针对以上问题,提出了一种... 详细信息

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)技术已经成为了高光谱解混领域研究的热点。但是如何有效地利用高光谱的空间和光谱信息仍然是一个难点,尤其在确定局部邻域时,往往会遇到结构固定等问题。针对以上问题,提出了一种基于自适应局部邻域加权约束的非负矩阵分解算法。算法根据丰度的数据特点可以自适应确定给定像元的局部邻域,算法中的权重充分地利用了给定像元和邻域内像元的空间和光谱信息,改善了高光谱解混的性能。论文采用梯度下降法推导出乘法迭代规则,为验证所提出的算法的有效性,利用Japser Ridge数据集和Urban数据集进行实验,并与其他经典方法进行对比,结果显示该方法具有更好的解混效果。

关键词：高光谱解混非负矩阵分解自适应局部邻域权重

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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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一种计算机序列搜索的DMRS序列生成方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2021年第2期33卷 209-216页

作者：周本升崔太平涂艳丽张晨璐李佳林刘是枭重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 中国移动通信集团设计院有限公司重庆分公司重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 维沃移动通信有限公司 (深圳)5G研发中心深圳518000 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 维沃移动通信有限公司 (深圳)5G研发中心深圳518000

在信号传输过程中,高峰均功率比会使功率放大器工作在非线性区域,造成放大后信号失真.对3GPP(3rd generation partnership project)协议中现有物理上行共享信道在采用DFT-S-OFDM(discrete Fourier transform spread orthogonal frequency division multiplexing)波形传输,解调参考信号(demodulation reference signal,DMRS)序列长度小于30时,提出了一种基于计算机进行序列搜索的低峰均功率比基础序列生成方法,且在搜索时将DMRS的覆盖范围和抗干扰能力也作为其中的搜索条件.故该方法在序列搜索时,首先从序列的自身属性考虑,根据序列的自身属性即序列的自相关值和峰值平均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)进行搜索.然后,将序列与其他序列的互相关性作为搜索条件,增强DMRS信号的抗干扰能力.通过在通信系统中的解调性能进行最后的搜索,筛选出解调性能相对较好的序列.相比于现有基础序列,搜索基础序列在PAPR值和自相关性方面存在明显优势,在互相关性和解调性能方面也比现有序列表现更好.

关键词：解调参考信号峰值平均功率比序列搜索自相关互相关

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基于JADE与特征提取的正交/非正交空时分组码盲识别

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系统工程与电子技术 2020年第4期42卷 933-939页

作者：张天骐范聪聪喻盛琪赵健根重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对非协作多输入多输出通信系统中正交空时分组码(orthogonal space-time block codes,OSTBC)与非正交空时分组码(non-orthogonal space-time block code,NOSTBC)的盲识别问题,提出结合特征值矩阵联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix,JADE)与特征提取的盲识别方法。首先将接收信号转换为盲源分离问题中的线性瞬时混合模型,然后利用JADE算法估计出该模型的虚拟信道矩阵,根据该信道矩阵的相关矩阵为数量矩阵的特点,从相关矩阵中提取特征参数,利用此特征参数识别OSTBC与NOSTBC。仿真结果表明,在较低信噪比以及不同的调制模式下,所提方法均可有效识别出OSTBC与NOSTBC。

关键词：正交空时分组码非正交空时分组码特征值矩阵联合近似对角化特征提取盲识别

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基于组稀疏表示和加权全变分的图像压缩感知重构

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系统工程与电子技术 2020年第10期42卷 2172-2180页

作者：赵辉方禄发张天骐李志伟徐先明重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局... 详细信息

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,只对图像的高频分量设置权重来保证图像重构质量。此外,针对硬阈值迭代法忽略低频的主分量系数,采用硬阈值模平方方法来更好地保护非主分量系数。实验表明,相同采样率下,所提算法的峰值信噪比比非局部正则化全变分和基于GSR的CS算法平均分别提高5.4 dB和0.62 dB,验证了所提算法有效保护图像的细节信息。

关键词：压缩感知组稀疏表示加权全变分图像重构

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基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法

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计算机工程与设计 2021年第10期42卷 2830-2836页

作者：王粤黄俊郑小楠李玲玲重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

为进一步提高协同过滤推荐算法的推荐精度,提出一种基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法。利用词频-逆向文件频率(TF-IDF)思想对稀疏矩阵进行填充,在计算用户相似度时在传统的修正余弦相似度计算公式中引入两个不同的影响因子来... 详细信息

为进一步提高协同过滤推荐算法的推荐精度,提出一种基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法。利用词频-逆向文件频率(TF-IDF)思想对稀疏矩阵进行填充,在计算用户相似度时在传统的修正余弦相似度计算公式中引入两个不同的影响因子来改善用户评分差异的影响,使用两种不同的时间衰减函数用于修正时间因素对用户和项目之间以及用户与用户之间的影响。实验结果表明,该算法能够缓解数据稀疏的问题,有效修正用户评分差异和用户兴趣变化对推荐结果的影响,其推荐精度均优于现有其它改进算法。

关键词：协同过滤词频-逆向文件频率用户兴趣评分差异时间衰减函数

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