外观融合运动感知的运动目标分割算法

  

现实场景中的运动目标分割旨在分割当前场景下的运动物体,对于许多计算机视觉应用有着至关重要的作用.现有的运动目标分割算法大多通过2D光流图中的运动信息来分割运动物体,然而,这些方法还存在一些问题.当运动物体在极面内运动或者其3D运动方向和背景一致时,很难通过光流图分割得到;另外,错… …   相似文献

徐邦武  吴秦  周浩杰 《计算机科学》2024,51(3):155-164

融合深度残差网络和字典学习的肺炎检测

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由于空气污染与吸烟等原因, 肺炎已成为人类死亡率最高的疾病之一. 随着机器学习与深度学习技术在医疗图像检测上的应用, 为临床专家诊断各类疾病提供了帮助. 但由于缺少有效的配对肺部X射线数据集, 以及现有针对肺炎检测的方法均采用不是针对肺炎任务的普遍分类模型, 难以发现肺炎图像与正… …   相似文献

朱之强  卞维新  接标  黄宜  李文虎 《计算机系统应用》2024,33(3):95-102

基于选择性通信策略的高效联邦学习研究

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近年来,随着人工智能技术的飞速发展,人们越来越重视数据隐私与安全,世界各国也出台一系列法律法规以保护用户隐私.面对制约人工智能发展的数据孤岛以及数据隐私和安全问题,联邦学习作为一种新型的分布式机器学习技术应运而生.然而,高通信开销问题阻碍着联邦学习的进一步发展,为此,本文提出了基… …   相似文献

李群  陈思光 《小型微型计算机系统》2024,45(3):549-554

基于最大熵强化学习的最优渗透路径生成方法

  

从攻击者角度分析入侵意图和渗透行为对于指导网络安全防御具有重要意义.然而,现有的渗透路径大多依据瞬时的网络环境构建,导致路径参考价值降低.针对该问题,文中提出了一种基于最大熵强化学习的最优渗透路径生成方法,该方法可以在网络环境动态变化的情况下,以探索的形式捕获多种模式的近似最优行… …   相似文献

王焱  王天荆  沈航  白光伟 《计算机科学》2024,51(3):360-367

基于多尺度流模型的视觉异常检测研究

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针对现有异常检测(Anomaly detection, AD)模型计算效率低和检测性能差等问题, 提出一种多尺度流模型(Multi-scale normalizing flow, MS-Flow), 通过多尺度交叉融合实现高效的视觉图像异常识别. 具体地, 在流模型(Normal… …   相似文献

毛国君  吴星臻  邢树礼 《自动化学报》2024,50(3):640-648

融合多模态数据的小样本命名实体识别方法

  

作为自然语言处理领域的关键子任务,命名实体识别通过提取文本中的关键信息,帮助机器翻译、文本生成、知识图谱构建以及多模态数据融合等许多下游任务深度理解文本蕴含的复杂语义信息,有效地完成任务.在实际生活中,由于时间和人力等成本问题,命名实体识别任务常常受限于标注样本的稀缺.尽管基于文… …   相似文献

张天明  张杉  刘曦  曹斌  范菁 《软件学报》2024,35(3):1107-1124

基于多语义关联与融合的视觉问答模型

  

弥合视觉图像和文本问题之间的语义差异是提高视觉问答（VQA）模型推理准确性的重要方法之一。然而现有的相关模型大多数基于低层图像特征的提取并利用注意力机制推理问题的答案;忽略了高层图像语义特征如关系和属性特征等在视觉推理中的作用。为解决上述问题;提出一种基于多语义关联与融合的VQA… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(3)

基于空洞单流ViT网络的灵活模态人脸呈现攻击检测方法

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灵活模态人脸呈现攻击检测突破传统多模态方法对于模型训练与部署的模态一致性限制,可将统一模型按需灵活部署到多样模态的现实场景,但仍存在模型性能有待提升、计算资源需求高的问题。为此,提出一种以视觉Transformer(ViT)结构为基础的单流灵活模态人脸呈现攻击检测网络。提出空洞块… …   相似文献

肖立轩  封筠  高宇豪  贺晶晶 《计算机应用研究》2024,41(3):916-922

高效联邦学习：范数加权聚合算法

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在联邦学习中,跨客户端的非独立同分布(non-IID)数据导致全局模型收敛较慢,通信成本显著增加。现有方法通过收集客户端的标签分布信息来确定本地模型的聚合权重,以加快收敛速度,但这可能会泄露客户端的隐私。为了在不泄露客户端隐私的前提下解决non-IID数据导致的收敛速度降低的问题,提出FedNA聚合算法。该算法通过两种方法来实现这一目标。第一,FedNA根据本地模型类权重更新的L₁范数来分配聚合权重,以保留本地模型的贡献。第二,FedNA将客户端的缺失类对应的类权重更新置为0,以缓解缺失类对聚合的影响。在两个数据集上模拟了四种不同的数据分布进行实验。结果表明,与FedAvg相比,FedNA算法达到稳定状态所需的迭代次数最多可减少890次,降低44.5%的通信开销。FedNA在保护客户端隐私的同时加速了全局模型的收敛速度,降低了通信成本,可用于需要保护用户隐私且对通信效率敏感的场景。… …   相似文献

陈攀  张恒汝  闵帆 《计算机应用研究》2024,41(3):694-699

区块链架构下蜂蜜供应链可信监管溯源模型

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针对传统蜂蜜溯源效率低下、可信度较低等问题进行了研究,在分析了蜂蜜溯源标准后,结合区块链技术和IPFS技术构建了高可信蜂蜜溯源方案。首先提出了分层存储策略,解决了信息上链及溯源效率较低的问题;然后以多链构架隔离数据,提出基于外部随机预言的代理重加密方案,由智能合约完成密文重加密,… …   相似文献

杨万龙  陈琳 《计算机应用研究》2024,41(3):671-675

基于双向稀疏Transformer的多变量时序分类模型

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针对多变量时序(Multivariate Time Series, MTS)分类中长序列数据难以捕捉时序特征的问题,提出一种基于双向稀疏Transformer的时序分类模型BST(Bidirectional Sparse Transformer),提高了MTS分类任务的准确度.B… …   相似文献

王慧强  陈楚皓  吕宏武  米海林 《小型微型计算机系统》2024,45(3):555-561

基于定向变异策略的改进克隆选择算法

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本文针对克隆选择算法(CSA)存在的问题, 如搜索速度慢、收敛精度低、容易陷入局部最优, 提出一种基于定向变异的改进克隆选择算法(DMSCSA). 该算法引入Halton序列来生成均匀分布的初始化种群, 实现对解空间更高效的搜索; 采用黄金正弦变异策略在迭代过程中对优秀抗体定向变… …   相似文献

彭旭  杨超  张文豪  王道维  蒋碧波 《计算机系统应用》2024,33(3):226-232

基于邻域k-核的社区模型与查询算法

  

现实生活中的网络通常存在社区结构,社区查询是图数据挖掘的基本任务.现有研究工作提出了多种模型来识别网络中的社区,如基于k-核的模型和基于k-truss的模型.然而,这些模型通常只限制社区内节点或边的邻居数量,忽略了邻居之间的关系,即节点的邻域结构,从而导致社区内节点的局部稠密性较低.针对这一问题,本文将节点的邻域结构信息融入k-核稠密子图中,提出一种新的基于邻域连通k-核的社区模型,并定义了社区的稠密度.基于这一新模型,研究了最稠密单社区搜索问题,即返回包含查询节点集且具有最高稠密度的社区.在现实生活图数据中,一组查询节点可能会分布在多个不相交的社区中.为此,本文进一步研究了基于稠密度阈值的多社区搜索问题,即返回包含查询节点集的多个社区,且每个社区的稠密度不低于用户指定的阈值.针对最稠密单社区搜索和基于稠密度阈值的多社区搜索问题,首先定义了边稠密度的概念,并提出了基于边稠密度的基线算法.为了提高搜索效率,设计了索引树和改进索引树结构,能够支持在多项式时间内返回查询结果.通过与基线算法在多组数据集上的对比,验证了基于邻域连通k-核的社区模型的有效性和所提出查询算法的效率.… …   相似文献

张琦  程苗苗  李荣华  王国仁 《软件学报》2024,35(3):1051-1073

正交约束域适应的跨工况滚动轴承剩余使用寿命预测方法

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针对跨工况轴承剩余使用寿命(RUL)预测模型的决策边界不明显、特征可辨识性低的问题,该文提出一种正交约束的最大分类器差异方法(MCD_OC)。首先,将采集的轴承原始振动信号进行快速傅里叶变换,得到振动信号的频域信号作为模型的输入;然后,通过卷积神经网络(CNN)和门控循环神经网络… …   相似文献

韩延  林志超  黄庆卿  向敏  文瑞  张焱 《电子与信息学报》2024,46(3):1043-1050

面向联邦学习激励优化的演化博弈模型

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针对联邦学习中参与者虚报训练成本导致激励不匹配的现象,提出了面向联邦学习激励优化的演化博弈模型.首先在联邦学习系统中建立了联邦参与者-联邦组织者演化博弈模型,设计模型质量评估算法对参与者提交的模型进行质量评估,去除低质量模型的同时量化参与者训练成本.然后结合信誉度指标提出优化的激… …   相似文献

孙跃杰  赵国生  廖祎玮 《小型微型计算机系统》2024,45(3):718-725

脉冲控制下基于合作机制的多智能体系统分组一致性研究

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针对在脉冲控制下非线性多智能体系统的分组一致性协同控制问题,本文基于复杂系统中智能体间的合作机制,提出了一种新颖的具有领导-跟随网络的分组一致性控制协议.该协议控制智能体仅在脉冲时刻接收来自邻居节点的信息并更新自己的状态,减少智能体因持续接收邻居信息更新自己状态而造成的网络开销.… …   相似文献

刘雪梅  彭大芹  杨莎莎 《小型微型计算机系统》2024,45(3):747-752

多尺度融合增强的纵膈淋巴结超声弹性图像分割

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目的 支气管超声弹性成像具有丰富的通道语义信息,精准的分割纵膈淋巴结对诊断肺癌是否转移具有重要意义,也对癌症的分期和治疗有着重要作用。目前,超声弹性图像分割研究较少,没有充分挖掘图像通道特征之间的关系。因此,提出一种结合注意力机制的多尺度融合增强的纵膈淋巴结超声弹性图像分割U-N… …   相似文献

周奇  杨行  田传耕  唐璐  惠雨 《中国图象图形学报》2024,29(3):670-685

基于链路关联度模型的绿色节能路由框架

  

随着信息技术的高速发展,互联网的规模逐渐增大,与此同时,网络的能耗也随之攀升.业界普遍采用关闭利用率较低的链路来降低网络能耗.然而,目前的网络节能方案并不能有效平衡能量节约率、计算开销和路径拉伸度三者之间此消彼长的关系.为了应对上述问题,文中提出了 一种基于链路关联度模型的绿色节… …   相似文献

王玲  金子琨  吴勇  耿海军 《计算机科学》2024,51(3):289-299

基于DenseNet和卷积注意力模块的高精度手势识别

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非接触的手势识别是一种新型人机交互方式,在增强现实(AR)/虚拟现实(VR)、智能家居、智能医疗等方面有着广阔的应用前景,近年来成为一个研究热点。由于需要利用毫米波雷达进行更精确的微动手势识别,该文提出一种新型的基于MIMO毫米波雷达的微动手势识别方法。采用4片AWR1243雷达… …   相似文献

赵雅琴  宋雨晴  吴晗  何胜阳  刘璞秋  吴龙文 《电子与信息学报》2024,46(3):967-976

基于深度强化学习的WRSN动态时空充电调度

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高效的移动充电调度是构建长生命期、可持续运行的无线可充电传感器网络(WRSN)的关键之一.现有基于强化学习的充电策略只考虑了移动充电调度问题的一个维度,即移动充电器(MC)的路径规划,而忽略了充电调度问题中的另一维度,即充电时长调整,因而仍然存在性能限制.提出一种基于深度强化学习… …   相似文献

王艺均  冯勇  刘明  刘念伯 《软件学报》2024,35(3):1485-1501