检索结果-内蒙古大学图书馆

实验室研究与探索 2025年第4期44卷 103-107,155页

作者：朱海婷沈雨晨李佳岭南京邮电大学物联网学院南京210003 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京210096 南京大学医学院附属口腔医院正畸科南京210008

口腔全景片分类技术能辅助医生快速、准确诊断牙齿生长发育阶段,并支持制定和调整正畸治疗方案。针对残差网络(ResNet)在图像分类中存在的局限性,提出一种新的分类网络ID-ResNet,以提高口腔全景片的分类精度。ID-ResNet结合了双通道注... 详细信息

口腔全景片分类技术能辅助医生快速、准确诊断牙齿生长发育阶段,并支持制定和调整正畸治疗方案。针对残差网络(ResNet)在图像分类中存在的局限性,提出一种新的分类网络ID-ResNet,以提高口腔全景片的分类精度。ID-ResNet结合了双通道注意力机制DANet和Inception模块,旨在解决ResNet在捕捉特征间复杂关系、多尺度特征提取和特征图尺寸不一致等问题。实验结果表明,ID-ResNet在口腔全景片的分类任务上性能优于大多数现有主流模型,显著提升了分类准确性。

关键词：口腔全景片卷积神经网络多尺度特征注意力机制

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基于图卷积和全局对齐策略的图分类网络

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湖南大学学报（自然科学版） 2021年第6期48卷 96-104页

作者：薛晖孙伟祥东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 江苏南京211189

受限于图数据拓扑结构的不规则性,以及图结点的无序性和规模多变性,现有图分类网络往往对结点嵌入向量采取简单聚合或排序等方式来构建图级别的表示向量,这会导致特征过度压缩以及特征平移等问题.针对这些问题,提出基于全局对齐策略的... 详细信息

受限于图数据拓扑结构的不规则性,以及图结点的无序性和规模多变性,现有图分类网络往往对结点嵌入向量采取简单聚合或排序等方式来构建图级别的表示向量,这会导致特征过度压缩以及特征平移等问题.针对这些问题,提出基于全局对齐策略的图卷积网络,通过构建子图特征近似分布将图表示特征向量做全局对齐,在避免过度压缩和特征平移、有效提高下游分类网络对于特征信息挖掘效率的同时,又利用子图特征的分布信息,进一步学习图数据之间内在的结构相似性,从而提升整体网络对于图分类任务的推理能力.在多个图分类数据集上的实验结果表明,采用全局对齐的图卷积网络相较于其他网络模型有2.~6%左右分类精度的稳定提升,消融实验和超参数敏感性分析实验也进一步证实了全局对齐策略的有效性和鲁棒性.

关键词：图表示学习图分类图神经网络深度学习

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一种面向IPv6网络空间的特征水印生成与嵌入方案研究

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计算机研究与发展 2021年第11期58卷 2400-2415页

作者：陶军朱珍超王昭悦李文强孙炜策东南大学网络空间安全学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189 网络通信与安全紫金山实验室南京100084

在有限的时空资源条件下,研究人员使用网络隐蔽通道,基于少量的水印信息来追踪攻击流,定位真实攻击源.然而,水印内容和位置的相对固定会造成追踪的流量呈现出自相似性,并且IPv6协议内嵌的IPsec加密协议限制了载体的选择范围,基于单一载... 详细信息

在有限的时空资源条件下,研究人员使用网络隐蔽通道,基于少量的水印信息来追踪攻击流,定位真实攻击源.然而,水印内容和位置的相对固定会造成追踪的流量呈现出自相似性,并且IPv6协议内嵌的IPsec加密协议限制了载体的选择范围,基于单一载体的水印嵌入方案更容易被识别攻击.因此针对水印隐蔽性的优化目标,结合IPv6报文中间节点不分片的特性,考虑间断性传输网络和流速较慢网络的特征提取限制,设计目标流关联的特征水印序列提取策略,针对不同的网络传输场景,制定了包依赖的基于混合隐蔽通道和时间依赖的基于混合时隙的水印嵌入方式.模拟实验表明:提出的水印生成与嵌入技术,能够在保证一定准确率的前提下,降低水印嵌入对原始流量的影响,减少水印被识别攻击的概率,提高水印的隐蔽性.

关键词：特征水印隐蔽通道混合时隙 IPv6协议流关联分析

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基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析研究

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计算机科学 2023年第2期50卷 300-309页

作者：李炜卓卢冰洁杨骏铭那崇宁南京邮电大学现代邮政学院南京210003 之江实验室金融科技研究中心杭州311100 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189

车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法... 详细信息

车险欺诈检测对促进汽车保险业的良性健康发展有着重要意义。由于欺诈的判断涉及公民权利等核心内容,需要车险专家对案件进行核查,提供欺诈原因。尽管基于机器学习的方法泛化能力强、精确度高,但缺少可解释性,而基于专家系统的规则方法尽管有较好的可解释性,但受限于规则复杂的触发条件。为了解决未触发专家系统欺诈规则而被机器学习方法检测为“欺诈”的案件无法被解释的问题,文中提出了基于网络表示学习的车险欺诈溯因分析方法。该方法首先定义了车险欺诈溯因分析任务,然后采用网络表示学习对已触发专家系统中欺诈规则的案件进行案件-规则因子网络的建模,学习欺诈规则中因子的分布式向量表示。为了更好地度量“欺诈”案件与专家系统中因子未全部触发规则之间的相似度,该方法基于溯因缺省原理,设计了一种规则因子的加权拼接策略来缓解训练数据不足的问题。实验结果表明,所提方法相较于已有方法在车险欺诈溯因预测任务的3项指标中均能取得更好的效果。

关键词：汽车保险欺诈网络表示学习溯因推理专家系统可解释性

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基于双主干网络的雾天交通目标检测方法研究

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2023年第4期40卷 25-34页

作者：李习习强俊刘无纪杜云龙刘进安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京210096

车辆和行人安全监测是城市交通监测的一项重要任务。针对雾霾等复杂恶劣天气条件下,监测采集的图像视觉效果差、噪声高、目标检测困难等问题,提出了一种双主干网络(MobileNets VGG-DCBM Network,MVNet)用于雾天交通目标检测,结构受PCCN... 详细信息

车辆和行人安全监测是城市交通监测的一项重要任务。针对雾霾等复杂恶劣天气条件下,监测采集的图像视觉效果差、噪声高、目标检测困难等问题,提出了一种双主干网络(MobileNets VGG-DCBM Network,MVNet)用于雾天交通目标检测,结构受PCCN和CBNet网络结构的启发,由改进的深度可分离卷积神经网络MobileNets和基于VGGNet构建的VGG-DCBM网络组成;采用并行方式构建双主干目标检测网络结构,以改进的MobileNets为主主干网络,VGG-DCBM为辅助主干网络,共同提取特征信息,实现不同网络间特征层信息的融合;MVNet网络结构采用并行方式获取两个不同网络提取的不同特征层信息,通过采用通道拼接的方法实现不同网络特征信息之间的融合,以获得更丰富的细节特征;在RTTS和HazePerson数据集上,平均精度均值(mean Average Precision,mAP)分别达到71.50%和89.84%;实验结果表明:在雾霾等复杂恶劣天气条件下具有较强的鲁棒性且能够准确的检测到车辆和行人,在目标检测性能上优于对比方法。

关键词：雾天交通目标双主干网络并行方式特征融合通道拼接

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动态可控残差卷积神经网络的低剂量CT图像处理

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2023年第2期40卷 64-72页

作者：夏振宇刘进亢艳芹孙宇强俊刘涛安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京210096

针对计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet)算法。DC-ResNet的主要思想是在... 详细信息

针对计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet)算法。DC-ResNet的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加权和,从而实现残差特征的动态可控。所设计的DC-ResNet网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量CT图像质量的提高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的学习。通过Mayo与UIH数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位CT图像噪声伪影均能够得到较好的抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的CT图像峰值信噪比(Peak-Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structure Similarity,SSIM)均优于对比方法。

关键词：低剂量CT 动态可控残差条件子网络基础子网络

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基于孪生网络的目标跟踪算法研究进展

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广西师范大学学报（自然科学版） 2022年第5期40卷 90-103页

作者：梁启花胡现韬钟必能于枫李先贤广西多源信息挖掘与安全重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京211189

目标跟踪是计算机视觉领域中最为核心的基础研究问题之一,其能够协同高层视频应用分析和研究,具有重要的理论价值、广泛的实用价值和多学科交叉性,成为学术界、工业界以及国家战略的关注焦点。由于跟踪场景复杂度高、干扰强,目标表观变... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉领域中最为核心的基础研究问题之一,其能够协同高层视频应用分析和研究,具有重要的理论价值、广泛的实用价值和多学科交叉性,成为学术界、工业界以及国家战略的关注焦点。由于跟踪场景复杂度高、干扰强,目标表观变化多样性以及多模态信息融合等因素,使得跟踪器需要均衡鲁棒性、准确性以及实时性等性能衡量指标。目前,已有很多工作从不同视角解决目标跟踪领域中的挑战,但是在多维度性能指标的衡量下,仍然不能很好地克服复杂场景下的跟踪问题。本文通过基于孪生网络的目标跟踪算法,回顾领域发展现状,探讨存在的挑战,展望未来值得关注的研究方向,为该领域未来的研究工作提供借鉴和参考。

关键词：计算机视觉目标跟踪视频应用与分析多模态孪生网络

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联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的低剂量CT三维重建

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光学学报 2021年第9期41卷 96-107页

作者：亢艳芹刘进王勇强俊顾云波陈阳安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室江苏南京210096 东南大学影像科学与技术实验室江苏南京210096

CT扫描中潜在的辐射伤害已越来越受到人们的重视,然而降低扫描剂量会导致成像质量退化,从而影响诊断结果。针对上述问题,提出一种联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的三维重建算法。该算法通过频率分解的重建形式对高频成分进行无监督的... 详细信息

CT扫描中潜在的辐射伤害已越来越受到人们的重视,然而降低扫描剂量会导致成像质量退化,从而影响诊断结果。针对上述问题,提出一种联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的三维重建算法。该算法通过频率分解的重建形式对高频成分进行无监督的多尺度在线卷积稀疏编码约束,对低频成分进行梯度L_(0)范数约束,从而实现低剂量CT图像中噪声伪影的抑制与组织细节的保持。此外,卷积稀疏编码中使用三种不同尺度的三维滤波器,可有效适应不同尺度下的特征信息,提高编码能力。腹部CT仿真数据和真实扫描数据的实验结果表明,所提算法在2.%常规剂量的重建过程中可以获得噪声伪影少、结构细节对比度高和质量更好的成像效果。

关键词：成像系统低剂量CT 图像重建多尺度卷积稀疏编码梯度L_(0)范数

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内容与地址双驱动网络研究

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中国工程科学 2022年第4期24卷 22-31页

作者：杨鹏刘旋李幼平东南大学计算机科学与工程学院南京211189 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学) 南京211189 扬州大学信息工程学院(人工智能学院) 江苏扬州225127

互联网是网络空间的主要载体,“以内容为中心”的网络空间主流应用范式已经背离互联网“以地址为中心”的数据传输网络设计初衷,网络空间已经变成内容大数据的“露天堆放场”;不断涌现的内容大数据混乱失序、难于治理,构成了互联网可持... 详细信息

互联网是网络空间的主要载体,“以内容为中心”的网络空间主流应用范式已经背离互联网“以地址为中心”的数据传输网络设计初衷,网络空间已经变成内容大数据的“露天堆放场”;不断涌现的内容大数据混乱失序、难于治理,构成了互联网可持续发展的严峻挑战。本文采取以内容驱动的播存次结构网络辅佐地址驱动的互联网主结构的共栖协同创新思路,提出了内容与地址双驱动的新型网络架构;分析了互联网体系结构的地址驱动特性及其所面临的挑战,讨论了近年来“以内容为中心”的网络研究方案及其局限性,阐述了内容与地址双驱动网络的设计思想、作为内容驱动基元的统一内容标签(UCL),给出了内容与地址双驱动网络参考模型,完成了单驱动网络、双驱动网络的对比分析。研究认为,内容与地址双驱动网络是一种兼具安全可信、普惠泛在、保障主权、易于治理等特性的新型网络架构,为破解单一地址驱动互联网的发展困局提供了合理可行的新思路。

关键词：地址驱动以内容为中心互联网体系结构双驱动网络统一内容标签

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异常权限配置下的角色挖掘方案

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信息网络安全 2022年第11期22卷 7-16页

作者：沈卓炜范琳丽华童王科翔东南大学网络空间安全学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189 中国航空研究院北京100029

角色挖掘是构建RBAC系统的常用方法,但目前的角色挖掘方案在设计时未考虑原始系统存在异常权限配置问题,导致角色挖掘的结果可能包含错误的角色权限配置,给系统带来极大的安全风险。针对该问题,文章提出一种异常权限配置下的角色挖掘方... 详细信息

角色挖掘是构建RBAC系统的常用方法,但目前的角色挖掘方案在设计时未考虑原始系统存在异常权限配置问题,导致角色挖掘的结果可能包含错误的角色权限配置,给系统带来极大的安全风险。针对该问题,文章提出一种异常权限配置下的角色挖掘方案。首先在用户聚类部分引入Canopy预聚类,通过预聚类提取子集交叠数据,缩小后续谱聚类计算量;然后结合预聚类结果优化谱聚类的初始值选取,并针对访问控制数据由布尔值表示的特点,采用杰卡德距离和汉明距离相结合的方式对Canopy预聚类和谱聚类的距离进行度量,提高用户聚类效果;最后对异常权限配置检测规则进行细化,利用修正后的用户聚类结果进行角色挖掘。实验结果表明,该方案能够有效发现异常权限配置,提高角色挖掘效率。

关键词：角色挖掘 Canopy预聚类谱聚类异常权限配置检测

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