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作为一种简化的群签名;环签名没有管理员角色;不需要环成员之间合作;签名者仅需自己私钥和其他环成员公钥即可进行签名操作。因其天然的匿名性;环签名在匿名投票、电子货币和车联网等场景得到广泛应用。可链接环签名作为环签名概念的一种变体;在保持了匿名性的同时还可验证两个签名是否来自同一签名… … 相似文献
《计算机科学与探索》2024,18(8)
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目的 基于深度学习的解混方法在信息挖掘和泛化性能上优于传统方法,但主要关注光谱信息,对空间信息的利用仍停留在滤波、卷积的表层处理。这使得构建解混网络时需要堆叠多层网络,易丢失部分图像信息,影响解混准确性。Transformer网络因其强大的特征表达能力广泛应用于高光谱图像处理,但将其直接应用于解混学习容易丢失图像局部细节。本文基于Transformer网络提出了改进方法。方法 本文以TNT（Transformer in Transformer）构架为基础提出了一种深度嵌套式解混网络（deep embedded Transformer network, DETN）,通过内外嵌入式策略实现编码器中局部与整体空间信息共享,不仅保留了高光谱图像的空间细节,而且在编码器中只涉及少量卷积运算,大幅度提升了学习效率。在解码器中,通过一次卷积运算来恢复数据结构以便生成端元与丰度,并在最后使用Softmax 层来保障丰度的物理意义。结果 最后,本文分别采用模拟数据集和真实高光谱数据集进行对比实验,在50 dB模拟数据集中平均光谱角距离和均方根误差取得最优值,分别为0.038 6 和0.004 5,在真实高光谱数据集Samson、Jasper Ridge中取得最优平均光谱角距离,分别为0.119 4,0.102 7。结论 实验结果验证了DETN 方法的有效性和优势,并且能为实现深度解混提供新的技术支撑和理论参考。… … 相似文献
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目的 视网膜眼底图像广泛用于临床筛查和诊断眼科疾病,但由于散焦、光线条件不佳等引起的眼底图像模糊,导致医生无法正确诊断,且现有图像增强方法恢复的图像仍存在模糊、高频信息缺失以及噪点增多问题。本文提出了一个卷积字典扩散模型,将卷积字典学习的去噪能力与条件扩散模型的灵活性相结合,从而解决了上述问题。方法 算法主要包括两个过程：扩散过程和去噪过程。首先向输入图像中逐步添加随机噪声,得到趋于纯粹噪声的图像;然后训练一个神经网络逐渐将噪声从图像中移除,直到获得一幅清晰图像。本文利用卷积网络来实现卷积字典学习并获取图像稀疏表示,该算法充分利用图像的先验信息,有效避免重建图像高频信息缺失和噪点增多的问题。结果 将本文模型在EyePACS数据集上进行训练,并分别在合成数据集DRIVE （dgital retinal images for vessel extraction）、CHASEDB1（child heart and health study in England）、ROC（retinopathy online challenge）和真实数据集RF（real fundus）、HRF（high-resolution fundus）上进行测试,验证了所提方法在图像增强任务上的性能及跨数据集的泛化能力,其评价指标峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）和学习感知图像块相似度（learned perceptual image patch similarity,LPIPS）与原始扩散模型（learning enhancement from degradation,Led）相比平均分别提升了1.992 9 dB和0.028 9。此外,将本文方法用于真实眼科图像下游任务的前处理能够有效提升下游任务的表现,在含有分割标签的DRIVE数据集上进行的视网膜血管分割实验结果显示,相较于原始扩散模型,其分割指标对比其受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）,准确率（accuracy,Acc）和敏感性（sensitivity,Sen）平均分别提升0.031 4,0.003 0和0.073 8。结论 提出的方法能够在保留真实眼底特征的同时去除模糊、恢复更丰富的细节,从而有利于临床图像的分析和应用。… … 相似文献
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目的 基于点云的3D目标检测是自动驾驶领域的重要技术之一。由于点云的非结构化特性,通常将点云进行体素化处理,然后基于体素特征完成3D目标检测任务。在基于体素的3D目标检测算法中,对点云进行体素化时会导致部分点云的数据信息和结构信息的损失,降低检测效果。针对该问题,本文提出一种融合点云深度信息的方法,有效提高了3D目标检测的精度。方法 首先将点云通过球面投影的方法转换为深度图像,然后将深度图像与3D目标检测算法提取的特征图进行融合,从而对损失信息进行补全。由于此时的融合特征以2D伪图像的形式表示,因此使用YOLOv7（you only look once v7）中的主干网络提取融合特征。最后设计回归与分类网络,将提取到的融合特征送入到网络中预测目标的位置、大小以及类别。结果 本文方法在KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）数据集和DAIR-V2X数据集上进行测试。以AP（average precision ）值为评价指标,在KITTI数据集上,改进算法PP-Depth相较于PointPillars在汽车、行人和自行车类别上分别有0.84%、2.3%和1.77%的提升。以自行车简单难度为例,改进算法PP-YOLO-Depth相较于PointPillars、PP-YOLO和PP-Depth分别有5.15%、1.1%和2.75%的提升。在DAIR-V2X数据集上,PP-Depth相较于PointPillars在汽车、行人和自行车类别上分别有17.46%、20.72%和12.7%的提升。以汽车简单难度为例,PP-YOLO-Depth相较于PointPillars、PP-YOLO和PP-Depth分别有13.53%、5.59%和1.08%的提升。结论 本文方法在KITTI数据集和DAIR-V2X数据集上都取得了较好表现,减少了点云在体素化过程中的信息损失并提高了网络对融合特征的提取能力和多尺度目标的检测性能,使目标检测结果更加准确。… … 相似文献
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为提高无线传感器网络的覆盖率、减少二次部署中节点移动的能量消耗以及减少牵涉节点数目,提出了一种混合灰狼-自适应蝴蝶算法.首先,通过将灰狼算法与蝴蝶算法融合寻找最优解,在种群间优化中加入种群内部优化,提升算法的寻优能力,提高算法收敛速度;其次,在蝴蝶算法中改进自适应开关概率,根据当… … 相似文献
张晶;曲悦;张家洪;冯勇;张大骋 《小型微型计算机系统》2024,45(8):1993-2000
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实际应用中涌现的大量流数据具有高速到达、海量、动态变化等特点,同时,这些数据流常含有多个标签且只有少量数据被标记,从而带来多标签数据环境下的概念漂移与标签缺失问题.为此,文中提出基于核极限学习机的多标签数据流半监督在线分类方法.首先,针对多标签数据流的标签缺失问题,根据滑动窗口将… … 相似文献
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