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高质量的特征表示是实现数据精准挖掘的关键。针对现有特征学习方法难以有效提取混合属性数据中不同属性之间关联和数据内部真实信息的问题;提出一种面向混合属性数据的深度无监督融合特征学习模型（DUFERM）。该模型建立了一个双模态自编码器框架;对分类属性和数值属性采用不同路径进行建模;并… … 相似文献
《计算机科学与探索》2024,18(7)
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合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像分类作为SAR图像应用的重要底层任务受到了广泛关注与研究。SAR图像分类是处理和分析遥感图像的重要手段,在环境监测、目标侦察和地质勘探等任务中发挥着关键作用,但是目前基于深度学习的SAR图像分类任务存在小… … 相似文献
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2024年,CCF高性能计算专业委员会推出\"CCF高性能计算博士学位论文激励计划\",该激励计划旨在进一步推动高性能计算领域高水平创新人才培养工作.每年评选出不超过3篇,在高性能计算领域做出杰出创新研究工作的博士学位论文,对论文完成人给予表彰,年度最多不超过3人.在CCF全国高… … 相似文献
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目的 传统的基于对抗补丁的对抗攻击方法通常将大量扰动集中于图像的掩膜位置,然而要生成难以察觉的扰动在这类攻击方法中十分困难,并且对抗补丁在人类感知中仅为冗余的密集噪声,这大大降低了其迷惑性。相比之下,二维码在图像领域有着广泛的应用,并且本身能够携带附加信息,因此作为对抗补丁更具有迷惑性。基于这一背景,本文提出了一种基于二维码掩膜的对抗补丁攻击方法。方法 首先获取目标模型对输入图像的预测信息,为提高非目标攻击的效率,设定伪目标标签。通过计算能够远离原标签同时靠近伪目标标签的梯度噪声,制作掩膜将扰动噪声限制在二维码的有色区域。同时,本文利用基于 Lp-Box 的交替方向乘子法（alternating directionmethod of multipliers,ADMM）算法优化添加扰动点的稀疏性,在实现高效攻击成功率的条件下保证二维码本身携带的原有信息不被所添加的密集高扰动所破坏,最终训练出不被人类察觉的对抗补丁。结果 使用 ImageNet 数据集分别在 Inception-v3 及 ResNet-50（residual networks-50）模型上进行对比实验,结果表明,本文方法在非目标攻击场景的攻击成功率要比基于 L∞的快速梯度符号法（fast gradient sign method,FGSM）、DeepFool 和投影梯度下降（projectedgradient descent,PGD）方法分别高出 8. 6%、14. 6% 和 4. 6%。其中,对抗扰动稀疏度 L0和扰动噪声值在 L2、L1、L∞范数指标上对比目前典型的攻击方法均取得了优异的结果。对于量化对抗样本与原图像的相似性度量,相比 FSGM 方法,在峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）和相对整体维数综合误差（erreur relative globale adimensionnellede synthèse,ERGAS）指标上,本文方法分别提高 4. 82 dB 和 576. 3,并在可视化效果上实现真正的噪声隐蔽。同时,面对多种先进防御算法时,本文方法仍能保持 100% 攻击成功率的高鲁棒性。结论 本文提出的基于二维码掩膜的对抗补丁攻击方法于现实攻击场景中更具合理性,同时采用稀疏性算法保护二维码自身携带信息,从而生成更具迷惑性的对抗样本,为高隐蔽性对抗补丁的研究提供了新思路。… … 相似文献
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<正>在软件定义一切的信息时代,软件已经成为人们生产和生活的基石.由于软件系统规模不断扩大,应用环境越来越复杂,程序员在开发过程中难以避免引入软件缺陷.软件缺陷可能会引发不可预期的后果,甚至危及人们的生命财产安全.因此,及时且准确地检测并修复缺陷对于保障生产生活的正常运行具有重要意义.然而,在实践中软件缺陷的检测和修复面临着诸多挑战.例如,在庞大复杂的信息系统中,缺陷往往难以被准确检测,缺陷修复的速度难以跟上缺陷增长的速度,一旦发现缺陷也难以产生正确的修复.专题重点围绕软件缺陷检测与修复核心技术,探讨在复杂软件场景下的缺陷定位、预测、调试、修复和数据集构造等方面的相关研究内容.… … 相似文献
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目的 基于远程光电容积脉搏波描记法（remote photoplethysmograph,rPPG）的非接触人脸视频心率检测广泛应用于移动健康监护领域,由于其携带的生理参数信息幅值微弱,容易受到运动伪迹干扰。据此,提出了一种结合非负矩阵分解（nonnegative matrix factorization,NMF）和独立向量分析（independent vector analysis,IVA）的非规律运动伪迹去除的视频心率检测方法,记为 NMF-IVA。方法 首先,将面部感兴趣区域（region of interest,RoI）分为多个子区域（sub RoIs,SRoIs）,利用平均光照强度、光照强度变化、信噪比这 3 个指标筛选出 3 个最优质的 SRoIs,并获取每个 SRoI 的绿色通道时间序列。其次,将 3 个绿色通道时间序列去趋势、带通滤波后送入 NMF-IVA 进行盲源分离。然后,对分离后的源信号进行功率谱密度分析,并且将峰值信噪比最高且主频落在心率感兴趣范围内的源信号确定为血容量脉冲（blood volume pulse,BVP）信号。最后,将 BVP 信号的主频确定为所测量心率的主频,从而计算出心率值。结果 实验在 2 个公开数据集 UBFC-RPPG 和 UBFC-PHYS,及 1 个真实场景自采数据集上与最相关的 7 种典型的 rPPG 方法进行比较,在 UBFC-RPPG 数据集上,相比于性能第 2 的单通道滤波（single channel filtering,SCF）方法,均方根误差提升了 1. 39 bpm（beat per minute）、平均绝对误差提升了 1. 25 bpm、皮尔逊相关系数提升了 0. 02;在UBFC-PHYS 数据集上的 T2 情况下,其性能提升最为显著,相比于性能第 2 的独立向量分析（IVA）方法,均方根误差提升了 16. 42 bpm、平均绝对误差提升了 9. 91 bpm、皮尔逊相关系数提升了 0. 64;在自采数据集上,除了低于深度学习方法性能之外,所提 NMF-IVA 方法在传统方法中取得了最好的结果。结论 所提 NMF-IVA 方法对规律信号提取具有敏感性,即便是在头部存在剧烈非规律运动情况下,相比于传统方法亦能取得最优结果,该结果能够媲美基于深度学习的方法。… … 相似文献
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