- 米娜瓦尔·阿不拉;阿里甫·库尔班;解启娜;耿丽婷;
手语作为聋哑人和健听人的主要交流渠道,在日常生活中发挥着十分重要的作用。随着计算机视觉领域和深度学习领域的高速发展,手语识别领域也迎来了新的机遇。对近年来基于计算机视觉的手语识别研究中使用的先进方法和技术进行了综述。从静态手语、孤立词和连续语句识别三个分支出发,系统地阐述了手语识别常用方法和技术难点。详细介绍了图像预处理、检测与分割、跟踪、特征提取、分类等手语识别步骤。总结分析了手语识别常用的算法和神经网络模型,归纳整理了常用手语数据集,并对不同语种识别现状进行了分析,探讨了手语识别面临的挑战与限制。
2021年18期 v.57;No.985 1-12页 [查看摘要][在线阅读][下载 1545K] [下载次数：2070 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：18 ] |[阅读次数：0 ] - 黄健;赵元元;郭苹;王静;
图像超分辨率重建即使用特定算法将同一场景中的低分辨率模糊图像恢复成高分辨率图像。近年来,随着深度学习的蓬勃发展,该技术在很多领域都得到了广泛的应用,在图像超分辨率重建领域中基于深度学习的方法被研究的越来越多。为了掌握当前基于深度学习的图像超分辨率重建算法的发展状况和研究趋势,对目前图像超分辨率的流行算法进行综述。主要从现有单幅图像超分辨算法的网络模型结构、尺度放大方法和损失函数三个方面进行详细论述,分析各类方法的缺陷和益处,同时通过实验对比分析不同网络模型、不同损失函数在主流数据集上的重建效果,最后展望基于深度学习的单幅图像超分辨重建算法未来的发展方向。
2021年18期 v.57;No.985 13-23页 [查看摘要][在线阅读][下载 3655K] [下载次数：2402 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：29 ] |[阅读次数：0 ] - 李祥霞;谢娴;李彬;尹华;许波;郑心炜;
生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,GANs)模型可以无监督学习到更丰富的数据信息,其包括生成模型与判别模型,凭借二者之间的对抗提高性能。针对传统GANs存在着梯度消失、模式崩溃及无法生成离散数据分布等问题,已经提出了大量的变体模型。介绍了生成对抗网络模型的理论和组成结构;介绍了几种典型的变体模型,重点介绍了生成对抗网络模型在图像生成、图像分割、图像分类、目标检测及图像超分辨率重建应用领域上的研究进展及现状。在研究现状和问题基础上进行了深入分析,进一步总结和探讨了GANs模型在医学图像处理领域中未来发展的趋势和所面临的挑战。
2021年18期 v.57;No.985 24-37页 [查看摘要][在线阅读][下载 1417K] [下载次数：1531 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：17 ] |[阅读次数：0 ] - 林韩熙;向丹;欧阳剑;兰晓东;
路径规划是移动机器人的热门研究之一,是实现机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划的算法进行研究,以了解不同条件下路径规划算法的发展与应用,系统性地总结了路径规划的研究现状和发展。针对移动机器人路径规划的特点,将其划分为智能搜索算法、基于人工智能算法、基于几何模型算法和用于局部避障算法。基于上述分类,介绍了近年来具有代表性的研究成果,重点分析各类规划算法的优缺点,对移动机器人路径规划的未来发展趋势进行展望,为移动机器人路径规划研究提供一定的思路。
2021年18期 v.57;No.985 38-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 5415K] [下载次数：9302 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：188 ] |[阅读次数：0 ] - 任泽裕;王振超;柯尊旺;李哲;吾守尔·斯拉木;
随着当今信息技术的飞速发展,信息的存在形式多种多样,来源也十分广泛。不同的存在形式或信息来源均可被称之为一种模态,由两种或两种以上模态组成的数据称之为多模态数据。多模态数据融合负责将多个模态的信息进行有效的整合,汲取不同模态的优点,完成对信息的整合。自然现象具有十分丰富的特征,单一模态很难提供某个现象的完整信息。面对保持融合后具有各个模态信息的多样性以及完整性、使各个模态的优点最大化、减少融合过程造成的信息损失等方面的融合要求,如何对各个模态的信息进行融合成为了多个领域广泛存在的一个新挑战。简要阐述了常见的多模态融合方法、融合架构,总结了三个常见的融合模型,简要分析协同、联合、编解码器三大架构的优缺点以及多核学习、图像模型等具体融合方法。在多模态的应用方面,对多模态视频片段检索、综合多模态信息生成内容摘要、多模态情感分析、多模态人机对话系统进行了分析与总结。指出了当前多模态融合出现的问题,并提出未来的研究方向。
2021年18期 v.57;No.985 49-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 3027K] [下载次数：8307 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：95 ] |[阅读次数：0 ] - 高宇歌;杨海涛;王晋宇;李高源;张长弓;冯博迪;
目标检测是遥感影像智能解译的重要内容,是将影像转换为信息的关键环节。基于知识的方法是遥感影像目标检测的传统经典方法,而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来逐步兴起并迅速大范围应用的主流方法。介绍了基于几何知识、上下文知识、辅助知识、综合知识的方法,以及一阶段、两阶段的卷积神经网络方法,重点论述了联合知识与卷积神经网络的新方法,并对改进遥感影像数据集、调整算法网络框架、实现目标上下文推理等三种具体应用形式进行了详细介绍。对联合知识与卷积神经网络方法的遥感影像目标检测方法进行了展望。
2021年18期 v.57;No.985 65-74页 [查看摘要][在线阅读][下载 7635K] [下载次数：977 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：14 ] |[阅读次数：0 ]
- 李苗苗;王秋萍;惠蕙;
针对蝙蝠算法在求解多峰、复杂非线性问题时,搜索效率降低、易陷入局部最优等不足,提出了一种改进的蝙蝠算法。引入具有短期记忆特性的分数阶策略来更新蝙蝠位置,增加种群多样性,提高了算法收敛速度;用带有Lévy飞行的阿基米德螺旋策略产生局部新解,增强局部开发能力,同时有助于算法跳出局部最优;采用新的非线性动态机制调节响度和脉冲发射率,以平衡算法的探索和开发。选取CEC2014测试集,包括单峰、多峰、混合以及复合函数,对提出的算法和其他群智能算法进行仿真实验,测试结果表明提出的算法搜索效率和求解精度相较于对比算法得到提升,用Friedman统计分析验证了算法的优越性。将提出的算法用于求解机械工程减速器设计问题,与PSO-DE、WCA、APSO进行实验对比,验证该算法的有效性。
2021年18期 v.57;No.985 75-81页 [查看摘要][在线阅读][下载 6752K] [下载次数：344 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：7 ] |[阅读次数：0 ] - 胡鹤;赵毅;王宪贺;
为了实现资源和系统环境的隔离,近年来新兴了多种虚拟化工具,容器便是其中之一。在超算资源上运行的问题通常是由软件配置引起的。容器的一个作用就是将依赖打包进轻量级可移植的环境中,这样可以提高超算应用程序的部署效率。为了解基于IB网的CPU-GPU异构超算平台上容器虚拟化技术的性能特征,使用标准基准测试工具对Docker容器进行了全面的性能评估。该方法能够评估容器在虚拟化宿主机过程中产生的性能开销,包括文件系统访问性能、并行通信性能及GPU计算性能。结果表明,容器具备近乎原生宿主机的性能,文件系统I/O开销及GPU计算开销与原生宿主机差别不大。随着网络负载的增大,容器的并行通信开销也相应增大。根据评估结果,提出了一种能够发挥超算平台容器性能的方法,为使用者有针对性地进行系统配置、合理设计应用程序提供依据。
2021年18期 v.57;No.985 82-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 2166K] [下载次数：207 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：0 ] - 王梦璐;李连忠;
针对灰狼优化算法(GWO)后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法(DAGWO)。该算法在原始的位置更新公式中引入个体历史最优位置引导策略,以加快算法的收敛速度;同时,引入反向搜索因子,该因子依据种群早熟判别指标动态调节自身取值,在算法陷入局部极值时令灰狼个体向整个种群中最差个体方向进行反向搜索,以提高种群跳出局部极值的能力。此外,构造了一种新型局部扰动的非线性收敛因子a,以平衡算法的全局和局部搜索能力。对20个经典测试函数进行仿真实验,结果表明在求解精度、收敛速度和算法的稳定性上,DAGWO算法与标准智能优化算法和其他相关改进算法相比更有优越性。
2021年18期 v.57;No.985 86-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 2379K] [下载次数：642 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：12 ] |[阅读次数：0 ] - 彭永刚;
在核磁共振条件下解单体含时薛定谔方程,给出核自旋绕x轴和y轴转动π/2的单量子位转动门,根据量子控制非门的定义,设计出实现量子控制非门的核磁共振脉冲序列。利用两个核自旋之间的相互作用时间远小于射频脉冲作用时间这个条件,通过在旋转参考系中近似求解核磁共振时的两体含时薛定谔方程,给出量子控制非门核磁共振脉冲序参数取值。利用Suzuki对称乘积公式,对含时薛定谔方程进行数值计算,数值计算结果验证了量子控制非门脉冲序列设计与参数取值的正确性。
2021年18期 v.57;No.985 97-102页 [查看摘要][在线阅读][下载 4278K] [下载次数：118 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：0 ] - 郝翔;贺毅朝;朱晓斌;翟庆雷;
为了利用多宇宙算法(MVO)求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP),基于模运算建立了离散型隧道模型和离散虫洞模型,引入具有反向搜索与突变特性的局部搜索策略,提出了第一个具有四进制编码的离散混合多宇宙算法DHMVO。在利用修复与优化算法消除不可行解的基础上,基于DHMVO提出了求解D{0-1}KP的一个新方法。为了检验DHMVO求解D{0-1}KP的性能,利用Kruskal-walli检验确定了其参数的最佳取值;将DHMVO求解四类大规模D{0-1}KP实例的计算结果与已有最好算法的计算结果进行比较,比较结果表明:DHMVO比其他算法的求解精度更高、稳定性更强,非常适合高效求解大规模D{0-1}KP实例。
2021年18期 v.57;No.985 103-113页 [查看摘要][在线阅读][下载 2322K] [下载次数：195 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：0 ]
- 薛文龙;于炯;郭志琦;李梓杨;
针对现有人工神经网络方法在网络加密流量分类应用中结构复杂且计算量大的问题,首次提出了一种基于特征融合的轻量级网络模型Inception-CNN,用于端到端加密流量的分类,在显著提高分类结果准确性的同时,大大降低了网络计算复杂度。利用Inception模块1×1卷积进行降维,减少了计算参数;从不同的感受野中做到不同级别上的特征提取,将多种不同尺寸滤波器卷积的特征进行融合,从而在原始数据中提取到更加丰富的特征自动学习原始输入和预期输出之间的非线性关系;利用池化操作没有参数的特性,防止产生过拟合。选择使用国际公开ISCX VPN-nonVPN数据集作为实验数据,采用softmax作为分类器,实现了对加密流量的准确分类。实验结果表明,该模型分类准确率达到97.3%、精确率达到97.2%、召回率达到97.7%、F1-score达到97.5%,并且对不同类别的加密流量识别效果也更加均衡。
2021年18期 v.57;No.985 114-121页 [查看摘要][在线阅读][下载 3112K] [下载次数：785 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：21 ] |[阅读次数：0 ] - 乐德广;赵杰;龚声蓉;
针对ARM程序高层代码混淆存在盲目性较强而降低混淆准确度,且很容易被逆向还原的问题。从ARM汇编指令底层研究ARM程序混淆,通过结合ARM架构指令系统的特点,基于模式切换提出一种ARM汇编代码混淆算法,包括指令模式切换混淆、寄存器随机分配混淆和虚假指令混淆,使混淆后汇编代码的控制流变得更加复杂,且对切换地址的寄存器混淆也提高了动态调试跟踪的难度。模式切换及虚假指令混淆也会造成反汇编错误,从复杂强度、逆向弹性和性能开销三方面进行测试评估。测试结果表明,该混淆算法不仅有效地提高了程序的控制流循环复杂度,而且能够抵抗反汇编工具的逆向分析。该混淆算法引发的额外体积开销和时间开销较低,具有实用性。
2021年18期 v.57;No.985 122-129页 [查看摘要][在线阅读][下载 1411K] [下载次数：188 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ] - 任卓君;陈光;卢文科;
提出了一种基于操作码频率的恶意代码可视化分析方法。该方法在静态反汇编的基础上,获取机器指令中的操作码序列,使用设计的色谱来区分常见的和罕见的操作码指令,并依据对应颜色向量在RGB空间中的次序来重排操作码的位置,以此实现关于操作码频率的映射,解决了现有可视化方法视觉区分度不强、分类精准度不高的问题。将该方法应用于微软提供的恶意样本集(BIG 2015|Kaggle),可视化结果经深度融合网络学习后,取得了98.50%的分类正确率。
2021年18期 v.57;No.985 130-134页 [查看摘要][在线阅读][下载 1397K] [下载次数：281 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：9 ] |[阅读次数：0 ] - 舒乐;戴佳筑;
卷积神经网络的发展使得图像验证码已经不再安全。基于卷积神经网络中存在的通用对抗扰动,提出了一种图像验证码的保护方法。提出了一种快速生成通用对抗扰动的算法,将方向相似的对抗扰动向量进行叠加以加快生成通用对抗扰动的速度。基于此算法设计了图像验证码的保护方案,将通用对抗扰动加入到验证码的图像中使其无法被卷积神经网络模型识别。在ImageNet数据集上进行的仿真实验结果表明,该方案比现有工作DeepCAPTCHA具有更低的破解率,能有效保护图像验证码不被主流的卷积神经网络模型破解。
2021年18期 v.57;No.985 135-141页 [查看摘要][在线阅读][下载 2809K] [下载次数：331 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：0 ] - 王日宏;邢聪颖;徐泉清;袁杉杉;
共识机制作为区块链技术的核心内容,在不同应用领域各有差异。针对联盟链应用场景,应用广泛的实用拜占庭容错(PBFT)算法仍然存在效率及安全性问题,因此从网络模型、共识本质及安全攻击等角度对PBFT算法进行研究,提出了一种高效监督拜占庭容错算法(Efficient Supervised Byzantine Fault Tolerance,ES-BFT)。针对效率问题,ES-BFT算法将节点随机划分为多个节点簇,设置信誉值,通过信誉值从节点簇中选举共识节点、监督节点,尽可能提升共识节点的高效性及可靠性;监督节点对共识节点进行监控,避免了在Global Stabilization Time(GST)开始之前共识节点可能遭遇的系统不协调问题,进一步保证算法的安全性;通过实验表明ES-BFT算法在效率及安全性上较PBFT算法有所提升,并且免疫在GST之前的攻击所导致的系统不协调问题。
2021年18期 v.57;No.985 142-148页 [查看摘要][在线阅读][下载 1451K] [下载次数：610 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：14 ] |[阅读次数：0 ]
- 窦伟;张维玉;翁自强;夏忠秀;
属性网络表示学习旨在结合结构信息与属性信息为网络中的节点学习统一的向量表示。现有的属性网络表示学习方法在学习属性信息时与其互补的结构信息增强不足,从而影响最终表示。针对这一问题,提出一种结构增强的属性网络表示学习方法,以提高表示质量。该方法基于网络归一化邻接矩阵和属性矩阵通过自动编码器提取增强网络全局结构特性的属性信息,使用skip-gram模型捕捉局部结构信息,引入一个联合损失函数使结构信息与属性信息在同一向量空间中得以表示。在三个真实属性网络数据上进行节点分类和链路预测实验,效果较目前流行的网络表示学习方法优势明显。
2021年18期 v.57;No.985 149-155页 [查看摘要][在线阅读][下载 1624K] [下载次数：218 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：3 ] |[阅读次数：0 ] - 姚贵斌;张起贵;
语言模型的建立对挖掘句子内部语义信息有着直接的影响,为了提高中文命名实体识别率,字的语义表示是关键所在。针对传统的中文命名实体识别算法没有充分挖掘到句子内部的隐藏信息问题,该文利用LSTM提取经过大规模语料预训练生成的字向量特征,同时将词向量预测矩阵传入到字向量特征提取阶段,通过矩阵运算融合为词向量特征,并进一步利用CNN提取词语之间的空间信息,将其与得到的词向量特征整合到一起输入语言模型XLnet(Generalized autoregressive pretraining for language understanding)中,然后经过BiGRU-CRF输出最优标签序列,提出了CAW-XLnet-BiGRU-CRF网络框架。并与其他的语言模型作了对比分析,实验结果表明,该框架解决了挖掘内部隐藏信息不充分问题,在《人民日报》1998年1月份数据集上的F1值达到了95.73%,能够较好地应用于中文命名实体识别任务。
2021年18期 v.57;No.985 156-162页 [查看摘要][在线阅读][下载 1427K] [下载次数：781 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：15 ] |[阅读次数：0 ] - 李金海;何有世;张鹏;
随着团购以及移动终端的发展越演越烈,传统的推荐机制在团购推荐问题上逐渐呈现出弊端。针对团购推荐的情境敏感性,设计了基于情境语义推理的偏好分析模块,综合考虑了消费者长期演化形成的长期偏好以及基于情境形成的短期偏好;并将团购网络中的每个成员设定为复杂网络中的一个节点,将成员间的相互关系表示为节点的链接,构建团购用户的复杂网络,并设计了基于复杂网络的社会影响分析模块,以进行团购社区的划分,以及评测社区中成员之间的影响。基于此,完成了团购平台中两类产品的团购推荐研究。仿真实验表明,融合情境语义推理及社会网络的团购推荐机制具有良好的有效性及用户反馈满意度。
2021年18期 v.57;No.985 163-171页 [查看摘要][在线阅读][下载 2245K] [下载次数：324 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：3 ] |[阅读次数：0 ] - 张述睿;张伯政;张福鑫;杨万春;
国际疾病分类(ICD)是用于临床目的和健康管理的分类工具,是卫生统计数据的建立基础,在其庞大的分类体系中,含有与疾病健康问题和临床治疗相关的分类和对应的代码。针对在国际疾病分类的庞大标签空间中的多标签分类问题,提出一种端到端的深度学习方法。采用改进的图注意力网络对标签空间进行建模,基于注意力重构的多标签分类器进行分类。在标签空间建模中,结合国际疾病分类中手术与操作分类的层次结构,构建出三种不同的图结构,利用图注意力网络将标签空间的结构信息融入到模型中,从而利用标签之间的依赖关系进行多标签文本分类。所提出的方法与实际应用场景有着紧密联系。实验表明,在临床国际疾病分类数据集上,相比于传统文本分类和其他标签空间建模方法,所提方法在分类性能上有明显的提升。
2021年18期 v.57;No.985 172-180页 [查看摘要][在线阅读][下载 1806K] [下载次数：396 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ] - 杜秀丽;马振倩;邱少明;吕亚娜;
针对多类别运动想象脑电信号识别精度不高的问题,提出了一种融合注意力模块的卷积神经网络模型。该模型利用注意力模块充分挖掘脑电信号的通道和空间特征,建立其与识别任务之间的重要程度关系,从而提高运动想象脑电信号的识别准确率。信号经过共空间模式提高信噪比,利用小波变换将信号转换成二维时频图,通过注意力模块中通道和空间两个维度进行特征的调整,以强化有用特征弱化无用特征,使卷积网络充分提取更高层次的抽象特征,并最终执行运动想象任务的识别。分别在BCI竞赛IV Datasets 2a和BCI竞赛III-IIIa数据集上进行了有效性评价,并与卷积神经网络以及其他算法进行了比较。实验结果表明,提出的方法可达到良好的准确率,能够有效提高脑电信号运动想象任务的识别准确率。
2021年18期 v.57;No.985 181-185页 [查看摘要][在线阅读][下载 1481K] [下载次数：467 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：11 ] |[阅读次数：0 ] - 李铁飞;生龙;吴迪;
由于Bert-base,Chinese预训练模型参数巨大,在做分类任务微调时内部参数变化较小,易产生过拟合现象,泛化能力弱,且该模型是以字为单位进行的预训练,包含词信息量较少。针对这些问题,提出了BERT-TECNN模型,模型使用Bert-base,Chinese模型作为动态字向量模型,输出包含深度特征信息的字向量,Transformer encoder层再次对数据进行多头自注意力计算,提取特征信息,以提高模型的泛化能力,CNN层利用不同大小卷积核,捕捉每条数据中不同长度词的信息,最后应用softmax进行分类。该模型与Word2Vec+CNN、Word2Vec+BiLSTM、Elmo+CNN、BERT+CNN、BERT+BiLSTM、BERT+Transformer等深度学习文本分类模型在三种数据集上进行对比实验,得到的准确率、精确率、召回率、F1测度值均为最高。实验表明该模型有效地提取了文本中字词的特征信息,优化了过拟合问题,提高了泛化能力。
2021年18期 v.57;No.985 186-193页 [查看摘要][在线阅读][下载 1306K] [下载次数：1351 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：32 ] |[阅读次数：0 ]
- 景庆阳;李波;
通常,核相关滤波(KCF)算法易受遮挡等实际检测情况的影响。为使跟踪结果更为准确,提出了结合改进角点检测的优化核相关滤波方法。由自适应Harris角点数量适宜且鲁棒性强的特点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,由子块间相对位置解决KCF算法在尺度发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了KCF算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出对应坐标并由广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时KCF算法的漂移现象。实验表明,所提方法有效提高了目标跟踪的可靠性。
2021年18期 v.57;No.985 194-203页 [查看摘要][在线阅读][下载 4709K] [下载次数：257 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：0 ] - 张杰;常天庆;郭理彬;张雷;马金盾;
针对互补性实时跟踪算法(Staple)在目标丢失后不能察觉,提出了基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断方法。在平均峰值相关能量的基础上通过对颜色直方图模型响应进行评估,提出了一种改进的跟踪置信度评估方法。根据跟踪置信度对跟踪状态进行评估,并在高置信度情况下使用目标区域构建目标相关性检验模板。当相关滤波模型响应置信度由低变高后,使用目标相关性检验模板与当前目标区域进行相关性检验得到相似度,根据相似度值大小判断目标是否丢失。在OTB-100标准数据集中选取22段视频进行验证,实验结果表明,所提出的方法在Staple算法跟踪过程中能够及时地检测出遮挡、出视野和光照变化等干扰因素导致的跟踪异常。能够正确地判断目标丢失,成功率达100%,为跟踪异常后是否进行目标重检测和实际工程应用中目标丢失判断提供可靠的依据。
2021年18期 v.57;No.985 204-212页 [查看摘要][在线阅读][下载 3941K] [下载次数：256 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ] - 肖雅妮;范馨月;陈文峰;
大部分结合深度学习的行人重识别算法主要以单分支的网络结构为主,且大多利用图片的全局特征信息,这样易错失关键行人信息,导致度量学习效果、算法精度下降。因此,为使网络获取到更多的关键行人信息,减少对行人局部、细节信息的错失,加强网络对行人特征的学习。基于ResNet-50的骨干网络,采取多分支的网络结构设计,综合考虑训练难易、运算量,选择融合三个独立分支的结构设计:随机擦除分支、全局学习分支、局部学习分支,并在此基础上根据实验数据进行调整优化,最后再结合最小二乘法分配损失函数权重使模型更具鲁棒性,实验结果表明,三个分支具有互补性,使用融合分支特征做算法测试时,相比基础的单分支、多分支网络,该算法使得行人重识别精度提升。
2021年18期 v.57;No.985 213-219页 [查看摘要][在线阅读][下载 1848K] [下载次数：411 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：12 ] |[阅读次数：0 ] - 郭恒光;刘文彪;余仁波;
形状特征是图像的一种重要视觉特征,其提取方法是形状识别、图像检索以及图像匹配等领域的研究热点。Spike参数用来反映磨粒轮廓角度的变化,spike参数越大,磨粒越尖锐,磨粒的磨损作用越大。在spike参数的基础上,提出了4种用于形状特征提取的spike函数,分别为用于表征形状轮廓细节特征的spike-angle函数和spike-height函数,以及用于表征形状轮廓整体特征的spike-area函数和spike-distance函数。根据spike函数提取形状特征时,采用多个步长的spike-angle函数和spike-height函数,同时采用单个步长的spike-area函数和spike-distance函数。为了消除起始点对spike函数计算的影响,以多尺度spike函数的归一化傅里叶变换系数的幅值作为形状特征。分别在MPEG-7和Swedish leaf数据集进行实验验证,与其他方法的对比结果表明采用spike函数提取形状特征,用于形状识别时,识别准确率高,抗噪声能力强。
2021年18期 v.57;No.985 220-226页 [查看摘要][在线阅读][下载 4542K] [下载次数：109 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：0 ] - 丁宇阳;李明悦;谢柠宇;刘渊;晏涛;
单张图像去雨由于有限的输入信息,会严重影响去雨效果。光场图像不同于普通2D图像,能够记录三维场景的丰富结构信息。针对此类问题并且利用光场图像特点,提出一种基于双LSTM神经网络的光场图像去雨算法。提出的神经网络包括雨条纹检测网络(Rain Streaks Detecting Network,RSDNet)和背景修复网络(Background Restoring Network,BRNet)。所提算法主要包含三个步骤。使用匹配成本量最优化方法计算光场图像子视点的深度图;利用RSDNet提取雨条纹,并利用LSTM结构将雨条纹高频信息传递给BRNet;借助BRNet网络修复背景图像得到无雨子视点图像。为了训练和测试所提算法,构建了一个由真实背景场景光场图像和雨图像合成的有雨图像光场数据集。充分的实验结果表明,提出的算法能够有效地修复光场图像。
2021年18期 v.57;No.985 227-237页 [查看摘要][在线阅读][下载 18313K] [下载次数：304 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：0 ]
- 杨舒;苏放;
针对分布式数据安全整合应用中数据整合操作繁琐,实时性不足,数据应用共享困难的问题,设计并实现了基于微服务的分布式数据安全整合应用系统,包含有两个子系统:数据整合子系统与数据安全应用子系统。系统基于Spring Cloud微服务架构设计,服务模块功能单一,边界明确,服务之间相互解耦,便于便捷开发,快速部署,可扩展性强,拥有强大的负载均衡策略与容错机制。数据整合子系统中提出了一种轻量级的数据整合方案,可以进行可视化的数据便捷整合,具有较好的灵活性与实时性;数据安全应用子系统中通过数据分级与用户角色划分,实现了用户对数据的安全访问控制,同时,采用证书链模型,使用数据证书来认证用户身份,有效地解决了用户角色的管理问题与网络信任问题。
2021年18期 v.57;No.985 238-247页 [查看摘要][在线阅读][下载 2233K] [下载次数：468 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：13 ] |[阅读次数：0 ] - 刘臣;陈静娴;郝宇辰;李秋;甄俊涛;
客流量预测是城市智能交通系统的重要组成部分,对人们出行和交通管控有着重要的指导意义。针对地铁客流量数据具有时间维度和空间维度属性的特点,提出一种可以同时捕获数据时空特征的预测模型。该模型基于编码器解码器架构设计,其中解码器和编码器均由时空预测模块组成,在该模块中利用图卷积学习地铁站的空间拓朴结构、门控循环单元来捕获数据的时间特征。此外,模型将单位时间间隔内进站和出站客流量分别构成的两个时间序列,即进出站双时间序列作为输入,最终协同预测各站点的进站与出站人数。在上海地铁一卡通数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提出的模型在进站与出站客流量预测上均取得了更好的效果,这表明考虑空间依赖能够有效地提高模型预测精度。
2021年18期 v.57;No.985 248-254页 [查看摘要][在线阅读][下载 3157K] [下载次数：615 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：0 ] - 秦博宇;郝晓燕;刘永芳;
框架消歧指的是在给定的句子中根据目标词的上下文语境,自动识别出有歧义的目标词所属的框架。针对传统FrameNet框架消歧方法使用单一分类模型时没有考虑到目标词之间的联系而导致隐性特征难以被提取,以及分类结果比较依赖分类模型的性能及参数的设置的问题,提出了一种基于SVM和CRF双层模型的FrameNet框架消歧方法。该方法利用分治思想将框架消歧问题转化为对目标词的分类及序列标注。第一层SVM模型对输入的语料进行粗分类,得到分类标签序列;第二层CRF模型将文本序列和SVM模型的分类标签序列作为输入,将分类标签加入特征模板进一步进行序列标注。实验选取了FrameNet语义知识库中能够激起多个框架的18个词元,2 614条例句作为实验数据。实验结果显示,与传统方法相比,基于SVM和CRF的双层模型有较高的准确率,证明了该方法是一种较为适用的FrameNet框架消歧方法。
2021年18期 v.57;No.985 255-262页 [查看摘要][在线阅读][下载 1423K] [下载次数：200 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：0 ] - 李振强;王树才;赵世达;白宇;
为实现羊骨架自动切割,提出一种基于DeepLabv3+和XGBoost的羊骨架切割方法。该方法通过研究DeepLabV3+网络架构,基于ResNet-101搭建了4种基础网络,通过调整空洞卷积的扩张率和引入可形变卷积核的方法设计改进了2种ASPP结构。共搭建8种羊骨架特征部位分割网络,按照6∶2∶2的比例划分数据集。与DeepLabv3+进行对比实验,优化后DeepLabv3+的mIoU、PA和F值分别为0.849、0.870和0.879,能够较好地实现羊骨架特征部位分割。基于分割结果对羊骨架特征部位进行特征提取,共获得35组形位特征参数,对特征集进行归一化等预处理操作。基于XGBoost搭建羊骨架切割位置预测模型,模型均方根误差MSE为8.18,拟合度R2为0.949,坐标残差绝对平均值为2.47像素点,模型具有较强的预测能力和泛化能力。基于机器人平台进行切割实验,采用3组样本进行对比实验,羊骨架切割精度为3.25 mm,理论效率为413只/h,约提升37.9%,结果表明该方法有效可行且具备较高精度。
2021年18期 v.57;No.985 263-269页 [查看摘要][在线阅读][下载 3340K] [下载次数：344 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：7 ] |[阅读次数：0 ] - 王科银;石振;杨正才;杨亚会;王思山;
为了解决传统的强化学习算法应用于移动机器人未知环境的路径规划时存在收敛速度慢、迭代次数多、收敛结果不稳定等问题,提出一种改进的Q-learning算法。在状态初始化时引入人工势场法,使得越靠近目标位置状态值越大,从而引导智能体朝目标位置移动,减少算法初始阶段因对环境探索产生的大量无效迭代;在智能体选择动作时改进ε-贪婪策略,根据算法的收敛程度动态调整贪婪因子ε,从而更好地平衡探索和利用之间的关系,在加快算法收敛速度的同时提高收敛结果的稳定性。基于Python的Tkinter标准化库搭建的格栅地图仿真结果表明,改进的Q-learning算法相较于传统算法在路径规划时间上缩短85.1%,收敛前迭代次数减少74.7%,同时算法的收敛结果稳定性也得到了提升。
2021年18期 v.57;No.985 270-274页 [查看摘要][在线阅读][下载 3987K] [下载次数：1163 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：22 ] |[阅读次数：0 ] - 娄奇鹤;刘虎;谢祥颖;马晓光;
随着我国清洁能源的快速发展,分布式光伏电站得到了大力推广。在光伏电力系统运维中,电力负荷预测是影响分布式光伏电站发电、储能、传输等多个环节进行优化配置的关键因素。针对电力负荷的预测问题,提出了一种级联长短期记忆模型,将电力负荷预测划分为两个阶段:第一个阶段提取电力负荷的周期性特征,得到总体的变化趋势;第二个阶段提取负荷的波动性特征,对总体趋势进行修正,进一步提升预测的准确度。在某地区连续五年的电力负荷数据集上进行了实验验证,结果表明级联LSTM模型能够大幅降低预测误差。该模型可以为分布式光伏电站提供较为准确的负荷预测,能够为其智慧运维服务提供重要支持。
2021年18期 v.57;No.985 275-280页 [查看摘要][在线阅读][下载 1520K] [下载次数：912 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：11 ] |[阅读次数：0 ] - 李二超;齐款款;
针对机器人在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径,收敛速度慢,路径搜索盲目性大,拐点多等问题,提出一种改进双向蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境,对障碍物有效顶点进行定义、编码和运用,同时结合以相同障碍物有效顶点为相遇条件的双向蚁群算法,双向交替进行路径搜索,能够快速地找到更短路径,得到的路径拐点更少。引入改进的状态转移规则,能够加快搜索速度。在启发函数中引入可调常数因子,在以障碍物有效顶点为路径搜索的节点,每走一步相当于传统算法的一步或多步行走。动态调整挥发系数并设置信息素浓度范围,能够避免陷入早熟。通过与其他算法仿真对比,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。
2021年18期 v.57;No.985 281-288页 [查看摘要][在线阅读][下载 1590K] [下载次数：906 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：11 ] |[阅读次数：0 ] - 米珍美;赵恒斌;高攀;
学业情绪能够影响和调节学习者的注意、记忆、思维等认知活动,情绪自动识别是智慧学习环境中情感交互和教学决策的基础。目前情绪识别研究主要集中在离散情绪的识别,其在时间轴上是非连续的,无法精准刻画学生学业情绪演变过程,为解决这个问题,基于众包方法建立真实在线学习情境中的中学生学习维度情感数据集,设计基于连续维度情感预测的深度学习分析模型。实验中根据学生学习风格确定触发学生学业情绪的学习材料,并招募32位实验人员进行自主在线学习,实时采集被试面部图像,获取157个学生学业情绪视频;对每个视频进行情感Arousal和Valence二维化,建立包含2 178张学生面部表情的维度数据库;建立基于ConvLSTM网络的维度情感模型,并在面向中学生的维度情感数据库上进行实验,得到一致性相关系数(Concordance Correlation Coefficient,CCC)均值为0.581,同时在Aff-Wild公开数据集上进行实验,得到的一致相关系数均值为0.222。实验表明,提出的基于维度情感模型在Aff-Wild公开数据集维度情绪识别中CCC相关度系数指标提升了7.6%～43.0%。
2021年18期 v.57;No.985 289-296页 [查看摘要][在线阅读][下载 14168K] [下载次数：542 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：11 ] |[阅读次数：0 ]