计算机科学

马小晋,饶国宾,许华虎

计算机科学. 2019, 46 (3): 1-8. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.001

摘要 ( 962 )

PDF(1598KB) ( 2449 )

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云计算通过虚拟技术将各类计算资源从底层硬件中剥离出来并进行动态扩展,以按需付费的方式提供给用户使用。云平台由不同的硬件架构和巨大的数据资源组成,当用户所提交的任务数量逐步增长时,如何通过调度算法对其进行有效调度并合理分配资源成为云计算中的关键环节。首先对云计算及其任务调度进行概要介绍,描述调度流程、主要算法和评测指标;随后根据不同指标和算法对近年来的相关文献进行调研概述,归纳对比了一些算法的主要特点;在此基础上,提出了未来研究所面临的几个关键环节。在实际应用中,需要根据任务和资源的不确定性和动态变化情况灵活采取调度策略,并尽可能考虑多个性能指标,综合提高云计算的运行效率和服务质量。

分布式机器学习平台与算法综述

舒娜,刘波,林伟伟,李鹏飞

计算机科学. 2019, 46 (3): 9-18. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.002

摘要 ( 1888 )

PDF(1744KB) ( 8578 )

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分布式机器学习研究将具有大规模数据量和计算量的任务分布式地部署到多台机器上,其核心思想在于“分而治之”,有效提高了大规模数据计算的速度并节省了开销。分布式机器学习作为机器学习最重要的研究领域之一,受到各界研究者的广泛关注。鉴于分布式机器学习的研究意义和实用价值,文中系统综述了分布式机器学习的主流平台Spark,MXNet,Petuum,TensorFlow及PyTorch,并从各个角度深入总结、分析对比其特性;其次,从数据并行和模型并行两方面深入阐述了机器学习算法的分布式实现方式,而后依照整体同步并行模型、异步并行模型和延迟异步并行模型3种方法对机器学习算法的分布式计算模型进行概述;最后,从平台性能改进研究、算法优化、模型通信方式、大规模计算下算法的可扩展性和分布式环境下模型的容错性5个方面探讨了分布式机器学习在未来的研究方向。

基于划分的自适应随机测试综述

李志博,李清宝,于磊,侯雪梅

计算机科学. 2019, 46 (3): 19-29. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.003

摘要 ( 786 )

PDF(1966KB) ( 1564 )

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随机测试是一种广泛应用于实践的基础测试方法。自适应随机测试(ART)是对随机测试的改进,其检错有效性优于随机测试。首先,分析了具有较高检错有效性但时间开销较大的经典ART算法;其次,重点综述了能降低时间开销的基于划分的ART算法,并对各种划分策略和测试用例生成算法进行了分析和对比;同时,分析了影响ART算法有效性的关键因素以及高维输入域空间中算法有效性低下的问题,梳理了算法有效性度量指标以及测试用例分布度量指标;最后,论述了ART算法中存在的问题及面临的挑战。

灰狼优化算法研究综述

张晓凤,王秀英

计算机科学. 2019, 46 (3): 30-38. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.004

摘要 ( 1279 )

PDF(1416KB) ( 5585 )

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灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法是一种新兴的群体智能优化算法,因简单高效而被成功应用于诸多领域。文章阐述了灰狼优化算法的搜索机制和实现过程,分析灰狼优化算法的特性,对目前GWO算法的相关改进及应用进行综述。重点对GWO算法的改进策略,包括种群初始化的改进、搜索机制的改进、参数的改进等进行了描述,对GWO算法在参数优化、复杂函数优化和组合优化等方面的应用进行了讨论。最后,对GWO算法的未来改进策略和实际应用进行了展望。

基于深度学习的短时交通量预测研究综述

代亮,梅洋,钱超,孟芸,吕金明

计算机科学. 2019, 46 (3): 39-47. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.005

摘要 ( 988 )

PDF(1685KB) ( 3241 )

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短时交通量预测是智能交通领域的研究热点,对交通控制与管理具有重要的意义。传统的交通量预测方法难以准确地描述交通量数据内部的本质特征,而深度学习通过其深层结构,能够学习到交通量数据内部复杂的多因素耦合结构,进而对交通量做出更精准的预测,这也使得深度学习成为当前短时交通量预测领域的研究热点。文中首先介绍了传统交通量预测方法和深度学习的研究现状;然后按照生成型和判别型深度结构对现有基于深度学习的短时交通量预测方法进行分类,并总结了深度学习在短时交通量预测研究领域的主要方法,对其性能进行了对比研究;最后对深度学习在短时交通量预测领域存在的问题和发展趋势进行了探讨。

自底向上的显著性目标检测研究综述

吴加莹,杨赛,堵俊,林宏达

计算机科学. 2019, 46 (3): 48-52. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.006

摘要 ( 620 )

PDF(2305KB) ( 1957 )

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文中对显著性目标检测(Salient Object Detection)领域内的国内外发展现状进行了综述。首先,介绍了显著性目标检测的研究背景和发展历程;然后,根据各个模型所使用特征的不同,分别从手工设计特征和深度学习特征这两个方面对显著性计算进行综述,在论述基于手工设计特征的显著性计算的研究进展时,将其细分为基于对比度先验的显著性计算、基于前景先验的显著性计算以及基于背景先验的显著性计算3个子类,并对每个类别中的若干典型算法的建模思路进行了描述;最后,进行分析与总结,并指出显著性目标检测领域仍需解决的问题及未来的研究方向。

非正面人脸表情识别方法综述

蒋斌,甘勇,张焕龙,张秋闻

计算机科学. 2019, 46 (3): 53-62. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.007

摘要 ( 831 )

PDF(1375KB) ( 1681 )

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人脸表情识别是生物特征识别的重要组成部分,也是人机交互领域的一项关键技术。然而多数方法只关注正面或接近正面的人脸图像及视频,并限制了正常的头部运动,因此不利于人脸表情识别的智能化发展。有鉴于此,首先介绍了人脸检测、头部姿态估计、特征提取和分类的方法,以探索非正面人脸表情识别系统的发展;然后重点介绍了非正面人脸表情特征提取和分类的方法,并对基于人脸关键点的非正面人脸表情识别方法、基于外貌特征的非正面人脸表情识别方法及基于姿态相关的非正面人脸表情识别方法进行了比较分析;最后总结了非正面人脸表情识别方法的研究现状,并对进一步的研究和发展方向进行了展望。

卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域中的应用综述

陈超,齐峰

计算机科学. 2019, 46 (3): 63-73. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.008

摘要 ( 1472 )

PDF(2702KB) ( 4901 )

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近年来,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和医疗影像处理等领域取得了一系列显著的研究成果。在不同类型的深度神经网络中,卷积神经网络得到了最广泛的研究,这不仅体现在学术研究领域的繁荣,更体现在对相关产业产生了巨大的现实影响和商业价值上。随着标注样本数据集的快速增长和图形处理器(GPU)性能的大幅度提高,卷积神经网络的相关研究得到了迅速的发展,并在计算机视觉领域的各种任务中成效卓然。首先,回顾了卷积神经网络的发展历史;其次,介绍了卷积神经网络的基本结构及各组件的作用;然后,详细描述了卷积神经网络在卷积层、池化层和激活函数等方面的改进研究,总结了自1998年以来比较有代表性的神经网络架构:AlexNet,ZF-Net,VGGNet,GoogLeNet,ResNet,DenseNet,DPN和SENet;在计算机视觉领域,重点介绍了卷积神经网络在图像分类/定位、目标检测、目标分割、目标跟踪、行为识别和图像超分辨率重构等应用方面的最新研究进展;最后,对卷积神经网络研究中亟待解决的问题与挑战进行了总结。

生成对抗网络GAN综述

程显毅,谢璐,朱建新,胡彬,施佺

计算机科学. 2019, 46 (3): 74-81. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.009

摘要 ( 828 )

PDF(3854KB) ( 3123 )

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人能够理解事物运动的方式,因此对事物未来发展的预测比机器准。不过,作为一种新的深度神经网络系统,GAN(Generative Adversarial Network)生成的数据非常逼真,连人也无法辨别数据是真实的还是生成的。从某种意义上讲,GAN为指导人工智能系统完成复杂任务提供了一种全新的思路,让机器成为了一个专家。首先,讨论了GAN的基本模型和一些改进的GAN模型;然后,展示了GAN在超分辨图像生成、由文本描述生成图像、艺术风格图像生成和短视频生成方面的应用成果;最后,探讨了GAN在理论、架构和应用方面所面临的问题和其未来的研究方向。

基于光学遥感图像的舰船目标检测技术研究

尹雅,黄海,张志祥

计算机科学. 2019, 46 (3): 82-87. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.010

摘要 ( 748 )

PDF(1261KB) ( 2693 )

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舰船目标的检测与识别技术是遥感图像处理与分析领域的研究热点,应用广泛。文中针对光学遥感图像,围绕舰船目标检测的一般处理流程,综述了目前各环节采用的主要处理方法,分析比较了各方法的优劣,指出了各环节面临的瓶颈问题,阐述了自然图像上的检测方法应用于舰船目标检测时的局限性,并讨论了当前研究面临的挑战,最后对相关的发展趋势进行了展望。

基于深度残差网络的HEVC压缩视频增强

何晓艺,段凌宇,林巍峣

计算机科学. 2019, 46 (3): 88-91. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.011

摘要 ( 654 )

PDF(2331KB) ( 1591 )

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文中提出了一种基于深度残差网络的HEVC压缩视频增强方法。该方法利用一系列级联的残差模块来完成特征提取,然后基于这些特征进行视频的质量增强。与现有的方法相比,所提方法能够捕捉到压缩视频帧更清晰和泛化的特征。实验结果表明,所提方法在20个通用的测试视频序列上能够实现平均6.92%的BD-rate增益,是所有参与比较的方法中效果最好的。

一种融合深度基于灰度共生矩阵的感知模型

叶鹏, 王永芳, 夏雨蒙, 安平

计算机科学. 2019, 46 (3): 92-96. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.012

摘要 ( 677 )

PDF(1545KB) ( 1008 )

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恰可察觉失真模型(JND)是一种人眼感知模型,它是图像/视频压缩中去除冗余最为有效的方法之一。针对现有JND模型对比掩盖效应(CM)的计算不够完善及深度信息的考虑不够准确的问题,文中提出了一种融合深度基于灰度共生矩阵的JND模型。首先,采用总变分分解模型将图像分解为结构部分和纹理部分,对结构部分采用Canny算子处理,对纹理部分采用灰度共生矩阵处理,两个部分形成更准确的CM模型;结合背景亮度掩盖效应,建立了一种基于灰度共生矩阵的像素域JND模型。然后,在对人眼深度感知进行研究的基础上,引入新的深度加权模型。最后,建立了一种新的融合深度基于灰度共生矩阵的感知模型。实验结果表明,所提出的模型更一致于人的视觉感知。相对于已有的JND模型,所提JND模型能够容忍更多的失真,且拥有更好的感知质量。

一种基于2D和3D联合信息的改进MDP跟踪算法

王正宁, 周阳, 吕侠, 曾凡伟, 张翔, 张锋军

计算机科学. 2019, 46 (3): 97-102. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.013

摘要 ( 595 )

PDF(2271KB) ( 933 )

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在线多目标跟踪算法是自动驾驶和辅助驾驶系统的重要组成部分。目前,大部分多目标跟踪方法集中于图像域跟踪。虽然通过建立自适应在线模型或最小化能量函数可以解决大多数跟踪问题,但是如何处理复杂交通场景下目标的相互遮挡仍是研究者们面临的难题。文中基于2D和3D联合信息提出了一种改进的基于马尔科夫决策过程(MDP)的跟踪算法,通过将原始MDP跟踪算法的相似性特征由图像域拓展到空间域,使用一种新的光流特征描述子即多图像前后向跟踪误差(Multi-image FB error)来代替原算法的多区域前后向跟踪误差(Multi-aspect FB error),取得了良好的跟踪效果。最后,采用KITTI数据库对本文算法进行测试,结果显示其综合性能相较于原算法有显著提升。

基于用户偏好的多内容移动视频传输系统的效益优化

许精策, 梁冰, 李梦楠, 纪雯, 陈益强

计算机科学. 2019, 46 (3): 103-107. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.014

摘要 ( 598 )

PDF(1477KB) ( 1029 )

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近年来,4G和5G网络的出现大大提高了移动设备数据传输的带宽,同时视频播放设备的性能也不断提高,使得用户对视频流媒体质量的要求不断提升。因此,提升移动视频传输系统的效益变得越来越重要。文中从用户偏好的角度出发,分析多内容移动视频传输系统中用户偏好对系统效益的影响,同时考虑流量价格对用户效益的影响,建立了基于用户偏好的用户效益模型,将多内容移动视频传输系统的效益优化问题转化为加权用户总效益的优化问题。考虑到拥有不同偏好的用户对用户总效益的影响不同,文中提出了一种基于偏好-码率比的用户权重选择方法,以此来选取当前用户偏好下的最优权重。文中通过求解最优加权用户总效益优化问题,得到了当前用户偏好下的最优视频传输码率。实验结果表明,所提方法相比现有效益优化方法提升了5％～10%的系统总效益。

一种基于参考质量的帧间自适应加权预测

杨敏捷, 朱策, 郭红伟, 蒋妮

计算机科学. 2019, 46 (3): 108-112. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.015

摘要 ( 335 )

PDF(1340KB) ( 968 )

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帧间双向预测在目前的主流视频编码标准中扮演着重要的角色,该技术主要利用时域相关性去除图像间的冗余信息。帧间双向加权预测仅对两个运动补偿块做简单的加权平均(即权值为0.5)。但当参考帧与编码帧之间的亮度发生剧烈变化,或由于诸如量化等因素导致生成预测块的质量不同时,采用现有的方法将会产生严重的失真。因此文中提出了基于参考质量的帧间自适应加权预测方法来解决上述问题。在本方案中,当前编码块参考的质量越好,则分配的权值越大,反之亦成立。实验结果显示,在编解码复杂度可接受的情况下,采用两种方法计算的权值在随机接入(RA)配置下和低时延B帧(LDB)配置下,相比于JEM5.0.1参考软件的基准平均码率分别节省约0.25%和0.3%。

基于深度学习的视频转码快速算法

徐婧瑶, 王祖林, 徐迈

计算机科学. 2019, 46 (3): 113-118. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.016

摘要 ( 676 )

PDF(1725KB) ( 1274 )

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由于良好的率失真表现,新一代视频压缩标准HEVC(High Efficiency Video Coding)得到了越来越多终端设备的支持。然而目前仍有大量的H.264码流存在,因此H.264到HEVC的高效视频转码具有重要的实际意义。实现H.264到HEVC转码最简单的方法,是将H.264解码端和HEVC编码端直接级联起来。由于HEVC编码过程的复杂度较高,这种方法的转码时间较长。针对H.264到HEVC转码耗时的问题,文中提出一种基于深度学习的方法来预测HEVC的CTU(Coding Tree Unit)块划分结果,从而避开HEVC对CTU所有块划分情况循环遍历以寻找率失真最优划分结构的过程,实现H.264到HEVC的快速转码。首先建立了一个H.264到HEVC转码的大型数据库,为训练深度学习模型提供数据保障;随后对H.264压缩域特征和HEVC的CTU块划分模式进行相关性分析,并发掘了CTU块划分模式在时序上的相似性,进而提出基于时间递归神经网络LSTM(Long Short-Term Memory)的三级分类器来预测HEVC的CTU划分。实验结果表明,与直接级联转码器相比,文中提出的H.264到HEVC快速转码算法实现了60%的时间节省,同时峰值信噪比仅下降了0.039kdB,其性能胜过近年来的转码算法的性能。

深度卷积先验引导的鲁棒图像层分离方法及其应用

姜智颖, 刘日升

计算机科学. 2019, 46 (3): 119-124. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.017

摘要 ( 606 )

PDF(3044KB) ( 1100 )

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图像层分离是根据任务需要将观测图像分解成两个独立且具有实际意义的组成成分。图像恢复领域中的很多问题在本质上都可以被理解为两个不同层的分离,如自然图像去雨、本质图像分解、反射层去除等。因此,做好图像层分解工作对解决这些问题有极大的推动作用。由于这个问题的求解具有病态性,已有的方法大多都是通过设计一个复杂的模型先验来约束所需要的两层。然而,复杂的先验会导致目标函数难以被优化求解,算法的有效性也不能很好地发挥出来。更重要的是,这些方法只能针对其中某一个特定的任务,不能迁移到其他应用上,泛化能力不强。为了弥补上述不足,文中提出了一个自适应的灵活优化框架,将深度网络整合到图像层分离迭代过程中。近年来,深度学习在特征提取上的优势逐步体现,在低级图像处理领域也越来越多地被采用。因此,该算法使用深度结构替代传统模型先验来刻画不同层的特征,同时,为了减少网络对训练数据的依赖并提升算法的有效性,将深度信息与传统优化框架相结合。具体来讲,首先基于MAP(最大后验概率)建立能量函数。然后使用ADMM(交替方向乘子法)将该模型分解成3个子问题。前两个子问题用来估计分离的两层,其中鉴于卷积操作在特征刻画上的优势,使用其作为隐式先验刻画问题属性;最后一个子问题通过优化的手段得到最终的精确结果。通过深度卷积先验引导优化迭代,既保持了深度结构对特征的刻画优势,又保留了传统模型优化的稳定性。最后,将所提方法应用到多种图像恢复问题上,包括自然图像去雨和反射层去除。与同类方法的定性与定量比较表明,所提方法在可视效果和数值结果上均表现出了极大的优势,证明了该方法具有强大的泛化能力和有效性。

基于改进多尺度LBP算法的肝脏CT图像特征提取方法

刘晓虹, 朱玉全, 刘哲, 宋余庆, 朱, 彦, 袁德琪

计算机科学. 2019, 46 (3): 125-130. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.018

摘要 ( 585 )

PDF(2200KB) ( 1458 )

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针对高阶方向导数局部二值模式(DLBP)算法会丢失部分高尺度邻域信息的缺陷,提出一种基于改进多尺度LBP算法(MSLBP)的肝脏CT图像特征提取方法。该方法首先对肝脏CT图像进行预处理,并提取正异常ROI区域,然后利用改进的多尺度LBP特征提取方法提取特征,将高阶尺度采样点信息融合其邻域相关点信息作为该采样点的最终信息参与运算,同时利用对角线区域求平均操作,突出了邻域像素点之间的关系特征,从更大范围描述肝脏图像的纹理信息,最后进行分类。实验结果表明:所提方法的准确率可达到90.1%,相比原始的LBP特征提取方法提高了8.7%,有一定的临床应用意义,可用于医生的辅助诊断。

基于镜头分割与空域注意力模型的视频广告分类方法

谭凯, 吴庆波, 孟凡满, 许林峰

计算机科学. 2019, 46 (3): 131-136. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.019

摘要 ( 517 )

PDF(3571KB) ( 987 )

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随着视频广告在检索和用户推荐等领域的广泛应用,视频广告的分类成为一个重要问题。与现有视频分类任务不同,视频广告有其自身的特点:1)在时域上,产品对象在广告视频中的出现具有非周期性和稀疏性的特点,这使得分类任务需要排除大量与视频类别不相关的视频帧的干扰,利用少数相关视频帧进行分类;2)在空域上,视频帧中除产品外,还包含复杂背景的问题,这使得有效捕捉产品信息变得困难。为了解决上述问题,文中提出了一种基于镜头分割和空域注意力模型的视频广告分类方法,简称SSSA。针对视频中存在的大量干扰帧,文中使用基于镜头切换的分割方法采样视频帧。针对视频帧中包含复杂背景,文中在网络中引入视觉注意力机制帮助网络从产品相关区域提取判别性的特征。为了验证所提方法的有效性,构建了一个包含1k000多个视频广告的数据库(简称TAV)并收集了眼动数据来训练注意力模型。实验结果显示,提出的SSSA视频分类方法比现有的视频分类方法在性能上提升了10%。

实时高置信度更新补充学习跟踪

范蓉蓉, 樊佳庆, 刘青山

计算机科学. 2019, 46 (3): 137-141. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.020

摘要 ( 371 )

PDF(3056KB) ( 1122 )

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为解决补充学习跟踪算法(Staple)在目标被部分遮挡时存在的跟踪失败问题,文中提出了一种简单而有效的高置信度补充学习跟踪算法(High-confidence updata Complementary Learner Tracker,HCLT)。首先,输入当前帧,得到标准相关滤波分类器的检测响应值;然后,计算相关滤波响应的置信度,若计算结果大于阈值则当前帧更新滤波器,否则停止更新;接着,计算出持续不更新的帧数,如果有连续10帧不更新,则强制更新;最后,通过融合颜色补充学习器的响应,得到总的响应结果,其中,响应中最大值的位置即为跟踪结果。将所提算法与补充学习跟踪(Correlation Filter Net tracker,Staple)、端到端表示跟踪(CFNet)、注意力相关滤波网络跟踪(Attentional Correlation Filter Network tracker,ACFN)和对冲深度跟踪(Hedged Deep Tracking,HDT)等先进算法进行实验对比。在OTB100和VOT2016数据集上的结果表明,所提算法在成功率和预期覆盖率方面分别超过基准补充学习跟踪算法(Staple)1.0个百分点和0.4个百分点。另外,在严重遮挡和剧烈光照变化的视频集上的良好表现也充分说明了所提算法在处理表观剧烈变化的情况时很有效。

一种改进的R-λ模型码率控制算法

郭红伟, 骆洪军, 刘帅, 牛林, 杨波

计算机科学. 2019, 46 (3): 142-147. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.021

摘要 ( 454 )

PDF(1455KB) ( 1052 )

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码率控制是视频编码系统中的重要模块,用于控制编码器输出特定目标的码率,并使编码视频失真最小。R-λ模型码率控制方法是新一代视频编码标准HEVC中推荐的码率控制算法,其主要包括固定比例比特分配和自适应比率比特分配两种码率控制策略。为了提高R-λ模型码率控制算法的码率控制精度和率失真性能,文中提出了相应的算法改进。首先,根据图像组的编码结构设计了精确的率失真模型参数更新方法;其次,根据率失真依赖关系改进了图像组层的比特分配策略;最后,提出动态的图像组层拉格朗日乘子和编码帧比特权重计算方法。实验结果显示,所提方法在低延迟P帧和B帧配置下,码率相对误差仅为0.006%和0.005%,相比自适应比率比特分配码率控制策略,改进方法的率失真性能提高了1.2%和1.3%。

基于残差网络的三维模型检索算法

李荫民, 薛凯心, 高赞, 薛彦兵, 徐光平, 张桦

计算机科学. 2019, 46 (3): 148-153. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.022

摘要 ( 583 )

PDF(2263KB) ( 1247 )

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近年来,基于视图的3D模型检索已经成为计算机视觉领域的重点研究方向。3D模型检索算法包括特征提取和检索算法两个部分,且鲁棒的特征对于检索算法起着决定性的作用。目前,研究者们已经提出了许多人工设计特征和深度学习特征,但是很少有人比较它们的异同。因此,文中对不同的人工设计特征和深度学习特征的性能进行了评估分析,基于充分对比的前提,采用了多个数据集、多样的评价标准和不同的检索算法进行了实验,并进一步比较了深度网络不同层特征对性能的影响,从而提出了基于残差网络的三维模型检索算法。在多个公开数据集上的实验表明:1)残差网络所提取的深度特征相较于传统特征,综合性能提升了1%～20%;2)与VGG网络所提取的深度特征相比,残差网络的综合性能提升了1%～5%;3)VGG网络中不同层特征的性能也有差异,深层特征与浅层特征相比,综合性能提升了1%～6%;4)随着网络深度的增加,残差网络所提取的特征的综合性能得到了有限提高,且比其他对比特征均更加鲁棒。

基于场景切变和内容特征检测的去隔行算法

朱小涛, 李燕平, 黄媛, 黄倩

计算机科学. 2019, 46 (3): 154-158. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.023

摘要 ( 610 )

PDF(1541KB) ( 864 )

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基于对运动补偿去隔行算法的分析,提出了基于场景切变检测和内容特征检测的去隔行算法。该算法首先进行场景切变检测和视频内容特征检测,其次基于场景切变检测的结果进行优化的运动估计,然后对图像块进行局部区域划分,最后根据划分结果自适应选取不同的插值方式。实验结果表明,该算法不仅能够以较低的算法复杂度提升图像的垂直分辨率,而且对于不同视频内容的隔行视频序列,都能得到高质量的逐行序列。

基于改进的R-FCN航拍巡线图像中的绝缘子检测方法

赵振兵, 崔雅萍, 戚银城, 杜丽群, 张珂, 翟永杰

计算机科学. 2019, 46 (3): 159-163. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.024

摘要 ( 666 )

PDF(2799KB) ( 1061 )

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航拍巡线图像中的绝缘子目标存在部分遮挡的情况,利用区域全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN)模型对其进行检测,出现了绝缘子目标检测效果较差且检测框无法完全贴合目标的问题。基于此,文中提出了一种基于改进的R-FCN航拍巡线图像中的绝缘子目标检测方法。首先,根据绝缘子目标的宽高比特征,将R-FCN模型中RPN的建议框的宽高比修改为1∶4,1∶2,1∶1,2∶1,4∶1;然后,针对遮挡问题,在R-FCN模型中引入对抗空间丢弃网络(Adversarial Spatial Dropout Network,ASDN)层,对特征图的部分位置生成掩码以获得目标特征的不完整样本,从而提高模型对目标特征较差的样本检测性能。在包含7433个绝缘子目标框的数据集中,R-FCN模型的平均检测率达到了77.27%,而改进的R-FCN检测方法的平均检测率达到了84.29%,性能提升了7.02%,且检测框更贴合目标。

面向间接依赖的数据起源过滤方法

孙连山,欧阳晓通,徐艳艳,王艺星

计算机科学. 2019, 46 (3): 164-169. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.025

摘要 ( 423 )

PDF(1400KB) ( 806 )

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起源过滤是改造起源图,隐藏起源图中所蕴含的敏感信息的新兴技术。然而,现有的起源过滤研究大多关注节点过滤问题,很少关注边过滤问题,尚未关注并解决间接依赖过滤问题。首先,结合实例阐明过滤间接依赖的动机以及保持溯源效用的挑战,并形式地定义起源间接依赖过滤的目标和约束。其次,扩展针对边的“删除+修复”过滤机制,提出一种面向间接依赖的过滤方法。该方法采用最小代价决策法和贪婪算法设计删除策略,断开与间接依赖对应的所有连通路径,通过在被破坏的非敏感间接依赖端点之间引入非确定依赖关系来修复过滤视图的效用。最后,采用在线开放起源数据集开展模拟实验。实验结果表明,所提方法能在过滤敏感间接依赖的同时保持过滤视图的效用。

安全虚拟机监视器的形式化验证研究

陈昊,罗蕾,李允,陈丽蓉

计算机科学. 2019, 46 (3): 170-179. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.026

摘要 ( 544 )

PDF(2457KB) ( 1143 )

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虚拟化技术为安全关键系统提供了分区隔离等重要特性,虚拟机监视器(Virtual Machine Monitor,VMM)作为其核心组件,对客户系统的安全运行及虚拟机间威胁和故障的屏蔽起着决定性作用。文中从最小特权原则出发,将VMM的设计按是否与安全直接相关划分为内核扩展与用户进程,并采用分层精化的方法对内核扩展中的各关键模块展开了形式化建模与验证,继而以此为基础,证明了虚拟机实现的功能正确性。实验评估表明,原型系统的综合性能负载与主流虚拟化方案接近,安全划分的设计方法与形式化验证在提升VMM安全性的同时,并未对其产生明显负载,可较好地满足应用领域的需求。

基于位置信息的移动终端用户异常检测

李志,马春来,马涛,单洪

计算机科学. 2019, 46 (3): 180-187. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.027

摘要 ( 563 )

PDF(1900KB) ( 1343 )

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针对当前轨迹异常检测中轨迹演化和检测结果类型单一的问题,结合用户历史行为模式、群体结构信息和近邻用户行为,提出一种基于位置信息的移动终端用户异常检测方法。该方法将位置数据转换为时空共现区,进一步挖掘用户行为模式,提取用户群体结构信息。在此基础上,根据历史行为模式异常、伴随行为模式异常、时空共现区行为模式异常、时空共现区流量模式异常和异常用户群体属性5种异常特征,采用随机森林方法构建多分类异常检测模型,识别移动终端用户个体异常、群体异常、时空异常和事件异常现象。在真实数据集上的实验结果表明,所提方法可以有效识别移动终端用户的轨迹演化行为,检测多种类型的异常现象,与同类方法相比具有较高的召回率和较低的误差率。

基于多分支路径树的云存储大数据完整性证明机制

谢四江,贾倍,王鹤,许世聪

计算机科学. 2019, 46 (3): 188-196. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.028

摘要 ( 328 )

PDF(2079KB) ( 904 )

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随着互联网和移动电子设备的不断普及,网络化存储将成为未来的主要存储方式,而目前的云存储方式也将会是网络化存储的必然趋势,因此如何确保云存储环境下用户数据的完整性成为人们关注的主要问题。针对该问题,提出了一种基于多分支路径树的云存储大数据完整性证明机制,通过引入第三方代理实现公开验证,加入随机掩码实现数据隐私,基于多分支路径树这一动态数据结构实现动态操作,并针对多分支路径树提出一种新的数据完整性检测算法。实验结果表明,所提方案可以高效地完成大量数据的更新,同时支持多用户的数据完整性验证。

基于深度生成模型的半监督入侵检测算法

曹卫东,许志香,王静

计算机科学. 2019, 46 (3): 197-201. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.029

摘要 ( 554 )

PDF(1433KB) ( 1150 )

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针对基于监督学习的入侵检测算法所需训练样本标签难以收集、无监督学习算法准确度不高,以及网络入侵检测中的高维数据处理的问题,提出一种基于深度生成模型的半监督入侵检测方法。该方法旨在构建合理有效的目标函数,提高模型的分类准确率及泛化能力。首先,用变分自编码(Variational Auto-Encoder,VAE)将高维原始数据双向映射至低维空间,以获得原始数据的低维表示;然后,用数据的生成模型提高单独使用有标签数据时的分类准确率。实验表明,该方法利用少量有标记数据能够取得较高的检测准确率。

基于双向拍卖的k-匿名激励机制

童海,白光伟,沈航

计算机科学. 2019, 46 (3): 202-208. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.030

摘要 ( 498 )

PDF(1605KB) ( 985 )

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在基于位置的服务(LBS)中,kk-匿名是重要的位置隐私保护技术之一。kk-匿名要求至少k名用户参与匿名集的构建,使得集合中任何用户都不能从其他k－1名用户中区分开来。然而,很多参与者希望得到回报或顾忌个人隐私泄漏,导致匿名集人数不足。为了提高用户参与匿名集构建的积极性,提出了一种基于双向拍卖的kk-匿名激励机制(Double-Acution-based Incentive,DAI),以保证交易公平的同时最大化买卖双方的效用。首先,利用多阶段采样来筛选候选用户集;然后,根据预算平衡性选择获胜用户集和合理的报酬;最后,从个体理性、计算效率、预算平衡和真诚可信等方面,通过理论证明了机制的合理性。仿真结果表明,DAI能够抑制用户恶意竞价情况的发生,同时提高买方的满意度和效用。

基于批处理技术的RLWE全同态加密方案

李孟天,胡斌

计算机科学. 2019, 46 (3): 209-216. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.031

摘要 ( 772 )

PDF(1307KB) ( 2285 )

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信息技术和网络通信的不断发展促使了大数据与云计算的产生,用户的数据安全和隐私保护逐渐成为学术界的研究重点。全同态加密是近年来新兴的一门研究学科,有着广阔的应用前景和重要的研究意义,能够支持在密文上做任意运算,且解密后等同于对明文做相同的操作,这一特性在云计算的安全性上有着重要应用。2011年,Lauter等提出了基于RLWE的同态加密方案,针对该方案,文中结合批处理技术设计了一种新的方案,利用中国剩余定理将多个“明文槽”打包到一个密文中,并进行同态运算操作。每次密文乘法操作后会造成噪声的指数增长,通过调用构造的密钥转换技术和模转换技术,来约减密文的噪声尺寸,保证能够正确解密且进行下一次同态运算。最后,对方案的安全性和效率进行了分析,结果表明在保证CPA安全的前提下,所提方案的加密效率是原始方案的n倍。

基于移动切换认证的分层异构网络中的用户敏感信息隐藏方法

张建安

计算机科学. 2019, 46 (3): 217-220. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.032

摘要 ( 502 )

PDF(1629KB) ( 777 )

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为了保证用户敏感信息的安全性,需要对用户敏感信息进行隐蔽传输。采用已有方法对分层异构网络中的用户敏感信息进行隐藏时,所得信息的完整性和安全性较低。鉴于此,提出一种基于移动切换认证的分层异构网络中的用户敏感信息隐藏方法。该方法采用嵌入单元置乱算法对用户的敏感信息进行置乱,打乱用户敏感信息在分层异构网络中的正常排序序列;根据字符亮度编码机制并结合HSI模型,在打乱的用户敏感信息排序序列内得到最优的用户敏感信息嵌入位置;采用载体操纵法对分层异构网络中用户敏感信息的嵌入单元集合进行分析,根据分析结果将用户的敏感信息嵌入到最优嵌入位置中,完成分层异构网络中用户敏感信息的隐藏。实验结果表明,所提方法得到的信息的完整性和安全性均较高。

聚类辅助特征对齐的域适应方法

袁丁,王茜,邓李维

计算机科学. 2019, 46 (3): 221-226. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.033

摘要 ( 470 )

PDF(1908KB) ( 1492 )

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有监督深度学习在有大量标记数据的领域可以取得不错的效果,但实际上很多领域只有大量未标记的数据。如何利用大量无标记数据,成为了深度学习发展的一个关键问题,领域自适应就是解决这一问题的一种有效方法。目前,基于对抗训练的域适应方法取得了较好的效果,这类方法利用领域分类损失对源域和目标域的特征分布进行对齐,降低了两个领域特征表示的分布差异,使采用源域数据训练的模型可以应用在目标域数据上。现有的域适应方法是在适配后的特征上进行模型训练的,没有充分利用目标域数据的原始信息,当两个领域差异较大时,会降低目标域特征的域内可鉴别性。针对现有方法的弱点,文中基于对抗判别域适应方法(ADDA),提出了一种基于对目标域数据聚类辅助特征对齐的域适应方法(CAFA-DA)。该方法通过聚类获得目标域数据伪标记,并在域适应阶段约束特征编码器训练,利用目标域数据的原始信息提高目标域特征的可鉴别性;将聚类和域适应两个过程训练的分类器进行集成学习,用高置信度样本进行训练,以提升模型的最终效果。CAFA-DA可用在任何基于对抗损失的领域自适应方法上。最后,在领域自适应的4个标准数据集上将CAFA-DA方法与目前几种先进的领域自适应方法进行了对比实验,结果表明:CAFA-DA方法的实验结果比其他几种方法都好;相对于ADDA方法,该方法在2个对比实验上的准确率分别提升了3.2%和17.2%。

融合多层语义的跨模态检索

冯耀功,蔡国永

计算机科学. 2019, 46 (3): 227-233. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.034

摘要 ( 570 )

PDF(2295KB) ( 1364 )

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如何挖掘出不同模态数据之间的潜在语义关联是跨模态检索算法的核心问题。已有研究表明,将表示学习和关联学习融合的模式比较适用于跨模态检索的任务,但目前基于这一模式的模型的不同模态数据的抽象层次之间只包含着1-1的对应关联关系。由于异构多模态数据的抽象粒度并不完全相同,对此它们之间的关联关系很可能不只存在于指定的抽象层上。因此,提出了一种融合多层语义的跨模态检索模型,它利用深度玻尔兹曼机的双向结构特点,实现了将文本模态数据的不同抽象层次同时关联到图像模态数据的多个抽象层上,从而更充分地挖掘不同模态数据抽象层之间N-M的内在关联。基于3个公开数据集的实验结果表明,该模型优于之前类似的跨模态检索模型,具有更高的检索精确度。

基于篇章结构的英文作文自动评分方法

周明,贾艳明,周彩兰,徐宁

计算机科学. 2019, 46 (3): 234-241. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.035

摘要 ( 853 )

PDF(1553KB) ( 2866 )

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作文自动评分(Automated Essay Scoring AES)是指使用统计学、自然语言处理及语言学等领域的技术对作文进行评价和评分的系统。篇章结构分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向,也是作文自动评分系统的重要组成部分之一。目前国外的作文自动评分系统虽有广泛应用,但对篇章结构评分的研究还存在不足,且对中国学生英语作文的针对性不强;国内对英语作文自动评分的研究处于起步阶段,忽视了篇章结构对英语作文评分的重要性。针对这些问题,提出一种基于篇章结构的英文作文自动评分方法,在词、句、段落3个层面上提取作文的词汇、句法以及结构等特征,并使用支持向量机、随机森林以及极端梯度上升等算法对篇章成分进行分类,最后构建线性回归模型对作文的篇章结构进行评分。实验结果表明,基于随机森林的篇章成分识别模型(Discourse Element Identification based Random Forest,DEI-RF)的准确率为94.13%;基于线性回归的篇章结构自动评分模型(Discourse Structures Scoring based Linear Regression,DSS-LR)在背景介绍段(Introduction)、论证段(Argumentation)以及让步段(Concession)的均方差可达到0.02,0.11和0.08。

端到端单通道睡眠EEG自动分期模型

金欢欢,尹海波,何玲娜

计算机科学. 2019, 46 (3): 242-247. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.036

摘要 ( 577 )

PDF(1953KB) ( 1802 )

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针对现阶段数据和特征决定自动睡眠分期模型的分类精度上限的问题,提出一种基于深度混合神经网络的自动睡眠分期模型。在模型主体构建方面,使用多尺度卷积神经网络自动学习高级时不变特征,使用双向门限循环单元构建的循环神经网络对时不变特征中的时间信息进行解码,并用残差连接实现时不变特征与时间信息特征的融合。在模型优化方面,将MSMOTE(Modified Synthetic Minority Oversampling Technique)重构后的数据集用于预训练,以减少类不平衡对少数类的分类效果的影响,应用Swish激活函数加速模型收敛。使用Sleep-EDF数据集中Fpz-Cz通道的原始EEG数据对模型进行15折交叉验证,得出OA(Overall Accuracy)和MF1(Macro-averaged F1-score)分别为86.85%和81.63%。提出的模型可避免特征选取的主观性以及类不平衡小数据集在深度学习中的局限性。

决策形式背景基于三支决策规则的属性约简

林洪,秦克云

计算机科学. 2019, 46 (3): 248-252. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.037

摘要 ( 602 )

PDF(1236KB) ( 915 )

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文中针对决策形式背景研究基于对象导出三支概念格的规则约简问题,提出了三支决策规则、必要决策规则的概念,并讨论了它们的基本性质。以此为基础,提出了决策形式背景三支规则协调集的概念,给出了三支规则协调集的判定定理,结合区分矩阵和区分函数给出了三支规则约简方法。最后通过实例证明了所提约简方法的有效性。

基于社区特征的平衡模块度最大化社交链接预测模型

伍杰华,沈静,周蓓

计算机科学. 2019, 46 (3): 253-259. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.038

摘要 ( 493 )

PDF(2107KB) ( 841 )

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链接预测和社区发现是社交网络分析领域的两大研究方向。如何挖掘社区结构帮助提高链接预测效果具有十分重要的意义。在模块度最大化模型的基础上,提出一种基于社区结构特征提取与选择的链接预测方法。首先,在网络进化模型中引入基于社区结构的相似度指标建立局部特征,并利用影响力节点识别方法构建全局特征;然后,采用最小冗余最大相关度的特征选择算法度量特征之间的相互影响,并筛选出最有表示力的候选特征;最后,将基于经过上述步骤处理后的特征融入模块度最大化链接预测模型中。该算法在人工和真实两类数据集上与相关算法做了对比实验,结果证实了该算法的高效性,也表明了基于社区结构的特征提取与选择步骤的必要性。

一种基于谱嵌入和局部密度的离群点检测算法

李长镜,赵书良,池云仙

计算机科学. 2019, 46 (3): 260-266. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.039

摘要 ( 443 )

PDF(2692KB) ( 920 )

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离群点检测问题是数据挖掘领域的研究热点之一。现有的检测算法主要应用于离群点位于初始属性子空间或底层子空间各种线性组合等情况,当离群点嵌入局部非线性子空间时,进行离群点有效检测的难度很大。为此,文中分析了典型的谱嵌入算法在离群点检测上存在的不足,然后以局部密度为基础,提出了一种基于谱嵌入和局部密度的离群点检测算法。该算法采用迭代策略对不重要的特征向量进行高效筛查,以发现有助于检测出局部非线性子空间离群点的特征向量,并利用上一次迭代获得的基于局部密度的谱嵌入结果来改进下一次迭代的相似度图,经过多次迭代可以将离群点从正常点中分离。仿真实验结果表明,所提算法的检测精度优于当前其他典型算法,且该算法对参数的设置不敏感。

基于特征组合与CNN的大坝缺陷识别与分类方法

毛莺池,王静,陈小丽,徐淑芳,陈豪

计算机科学. 2019, 46 (3): 267-276. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.040

摘要 ( 677 )

PDF(2572KB) ( 1341 )

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大坝缺陷识别分类技术是人类智能的基本表现,它是最典型、最困难的模式识别问题之一。由于大坝缺陷图像具有信噪比低、光照分布极度不均匀等特征,分类识别算法的识别率较低。针对这些问题,文中提出一种基于图像LBP特征和Gabor特征组合与CNN相结合(LBP and Gabor feature combination and CNN,LGk-CNN)的缺陷图像识别方法,对采集到的大坝图像进行分析,实现对缺陷图像的识别和分类。该方法首先分别提取图像的LBP特征与Gabor特征;然后将得到的LBP特征和Gabor特征组合作为CNN的输入;最后通过逐层训练网络,实现大坝缺陷类型的分类识别。实验结果表明,LGk-CNN的平均识别准确率为88.39%,缺陷召回率为92.75%,与相同参数设置下的CNN分类识别算法相比,识别准确率和缺陷召回率分别约提高了3.1%和2.5%,具有最优的结果。

基于文献计量和众包技术的前沿科技关键词挖掘

吕佳高,梁奎阳,蔡伟

计算机科学. 2019, 46 (3): 275-282. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.041

摘要 ( 354 )

PDF(1632KB) ( 1964 )

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随着科学技术高速发展,科技文献的数量与日俱增,从海量的文献数据中挖掘出前沿科技关键词是一个新的挑战,由专家进行人工分析是一种常见而传统的方式,但这种方式的效率低且成本高。文中提出了一种将文献计量与众包技术相结合的算法:首先利用自然语言处理的词性标注技术处理并获取文献中的名词,然后通过基于文献计量的科技监测方法筛选出潜在的科技关键词,最后利用众包平台的数据进一步筛选潜在的科技关键词。采用计算机领域和生物医药领域的英文文献数据进行实验,结果表明所提算法有一定的效果,其效率比人工分析的方式高,能为专家人工分析起到辅助作用。所提算法能够更好地指导前沿技术关键词的挖掘,为未来更加自动和智能的前沿技术关键词挖掘提供参考。

一种具有空间约束的快速神经风格迁移方法

刘洪麟,帅仁俊

计算机科学. 2019, 46 (3): 283-286. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.042

摘要 ( 380 )

PDF(2454KB) ( 998 )

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在神经风格迁移(Neural Style Transfer)技术中常用Gram矩阵进行图像风格提取,简单来说就是将各个特征进行内积。这样Gram矩阵只能提取其静态特征,对图片中物体的空间序列完全没有约束。文中提出了一种具有空间约束的快速神经风格迁移方法。首先,使用残差重新设计了快速神经风格迁移的转换网络。然后,运用空间偏移的方法对Feature map(特征图)进行变换,让变换后的Feature map T(a^l)进行Gram矩阵计算可得到相邻位置的互相关性。此互相关性包含空间信息,即约束了物体的空间序列。最终,实验表明了该方法对空间信息的约束明显优于传统方法,可以得到效果更好的风格化图像。

面向人群疏散仿真的异构情绪感染模型

王梦思,张桂娟,刘弘

计算机科学. 2019, 46 (3): 287-297. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.043

摘要 ( 614 )

PDF(8592KB) ( 1334 )

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在人群疏散过程中,个体往往会聚集成小的分组,而分组内部也存在个体差异,但是现有的情绪感染模型大都没有考虑这些因素的影响。为了提高疏散模拟的真实性,以社会比较理论为研究基础,提出一种基于异构情绪感染模型的人群疏散仿真方法。首先,设计了一种基于Durupinar模型的异构情绪感染计算方法,在该方法中,提出了一种基于分组的情绪感染计算方法,根据个体间的距离和关系对人群进行分组,研究分组对情绪感染计算的影响;在此基础上,提出基于特征的恐慌程度计算方法,根据个性、性别、年龄的特征差异将个体特殊化,并利用上述特征进行情绪恐慌程度计算。其次,将异构情绪感染模型应用于人群运动过程,通过异构情绪驱动人群运动行为。最后,利用真实感渲染平台模拟人群运动仿真效果。基于异构情绪感染模型的人群疏散仿真方法可以逼真地模拟不同场景下的人群运动过程,与以往方法相比,该方法考虑了分组和个体特征差异对情绪的影响,体现了个体之间的异构性。实验结果表明,使用所提方法进行人群运动过程模拟更加符合现实情况。

基于智能视觉的小差异行为特征分类

陈威,刘艳,雷庆

计算机科学. 2019, 46 (3): 298-302. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.044

摘要 ( 312 )

PDF(3661KB) ( 831 )

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针对传统差异行为特征分类方法难以对小差异行为进行有效识别且分类精度低等缺陷,提出了基于智能视觉的小差异行为特征分类方法。首先采用免疫多Agent方法对小差异行为进行特征提取,对获取的图像集合实施免疫多Agent操作,分析人物轻微形变的小差异行为,获取特征提取集;然后采用视频帧图像阵列检测方法对特征提取集实施像素灰度预处理,通过构建视频帧图像阵列,跟踪识别初始化学习得到灰度像素值,获取较优的小差异行为特征集;最后基于多衡量标准的小差异行为特征分类方法,对较优特征集实施分割操作,采用各个特征子集与衡量标准对比的方式,获取最优小差异行为特征分类结果。实验结果表明,所提方法提高了小差异行为特征的分类精度,且具有较高的工作效率。

基于Faster RCNNH的多任务分层图像检索技术

何霞, 汤一平, 王丽冉, 陈朋, 袁公萍

计算机科学. 2019, 46 (3): 303-313. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.045

摘要 ( 755 )

PDF(7919KB) ( 1101 )

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针对已有的以图搜图技术中自动化和智能化水平低、缺乏深度学习、难以获取精确的检索结果、检索技术存储空间消耗大、检索速度慢且难以满足大数据时代的图像检索需求等问题,提出了一种基于Faster RCNNH(Faster RCNN Hash)的多任务分层图像检索方法。首先利用选择性检索网络在特征图上进行逻辑回归,得到图像中各感兴趣区域的概率向量,在此基础上结合紧凑量化网络对其进行编码,得到图像紧凑量化哈希码;其次利用再次筛选网络获取各感兴趣区域中响应最大的区域感知语义特征;接着针对每个感兴趣区域,基于量化哈希h矩阵的精检索策略来对图像进行快速比对;最后选出与查询图像中的对应感兴趣区域最相似的图像。提出的多任务学习方法不仅能同时得到图像紧凑量化哈希码和区域感知语义特征,还能有效去除图像背景和其他对象信息的干扰。实验结果表明:所提方法能实现端到端的训练,自动选出更高质量的感兴趣区域特征,提高了大规模图像检索的自动化和智能化水平,其检索精度(0.9478)与检索速度(0.306ks)均明显优于现有的大规模图像检索技术。

基于两种子结构感知的社交网络Graphlets采样估计算法

赵倩倩,吕敏,许胤龙

计算机科学. 2019, 46 (3): 314-320. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.046

摘要 ( 448 )

PDF(1888KB) ( 989 )

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graphlets是指大规模网络中节点数目较少的连通诱导子图,在社交网络和生物信息学领域有着广泛的应用。由于精确计数的计算成本较高,目前大多采用随机游走采样算法来近似估计graphlets的频率。随着节点数目的增多,graphlets的种类数增长迅速且结构变化复杂,快速估计大规模网络中所有种类的graphlets的频率是一项挑战。文中提出了基于两种子结构的随机游走采样算法CSRW2来估计graphlets频率,即给定graphlets节点数k(k=4,5),通过采样k-graphlets的子结构(k－1)-path和3-star得到两种样本,之后用比例放大法综合,以高效估计graphlets并适应graphlets结构的复杂变化。实验结果表明,CSRW2能以统一的框架估计所有 k-graphlets类型的频率,其估计精度优于现有代表性算法,更适用于频率较低且结构较稠密的graphlets。例如,用CSRW2估计真实网络sofb-Penn94中的5-graphlets,当样本数为2万时,标准均方根误差的平均值由WRW算法的0.8降低至CSRW2算法的0.22左右。

一种层次化的云操作系统性能诊断方法

袁月

计算机科学. 2019, 46 (3): 321-326. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.047

摘要 ( 501 )

PDF(1557KB) ( 919 )

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近年来,很多研究者致力于开发自动的性能诊断工具来应对大规模高负荷的分布式环境。云操作系统是云用户与云资源的中间层,诊断并解决云操作系统响应过慢的问题有助于优化云计算系统的性能,在大规模且复杂的分布式云计算环境下,分析云操作系统的任务执行性能具有挑战性。在此背景下,文中提出了一种基于日志的云操作系统性能诊断方法,目的是为指定类别的云操作系统任务找到其处理过慢的原因,为性能优化提供线索。该方法结合云操作系统的实现原理,从云操作系统所产生的海量日志中分离和提取每个系统执行任务相关的日志,抽取关键信息,从而构建层次化的性能描述模型,并将分析粒度逐层细化到函数执行的粒度。通过这种方法,能够找到系统任务执行过慢的主要因素,辅助定位引发性能异常的根源,无需修改源代码或借助源代码分析。以云操作系统OpenStack为原型系统,搭建云计算环境,并进行大规模并发模拟实验。实验结果表明,文中所提出的诊断方法能为系统性能优化提供有效线索,显著提高系统性能,例如,云资源调度过程的耗时可以从分钟级减少到秒级。

利用空间优化的增强学习Sarsa改进预取算法

梁媛,袁景凌,陈旻骋

计算机科学. 2019, 46 (3): 327-331. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.048

摘要 ( 519 )

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数据中心是高性能计算机的集群中心,CPU集群运行繁忙,不规则的数据结构和算法频繁使用,使得大多数基于时空局部性的预取技术不再适用。文中引用语义局部性的概念,使用增强学习Sarsa算法来近似语义位置,预测不规则数据结构和算法未来的内存访问。由于状态空间和动态空间过大,采用Deep Q-learning方法优化状态-动作空间,将新状态与旧状态拟合,相似则采取相似的做法,从而提高泛化能力。在标准数据集SPECCPU 2006上的实验证明,所提方法的泛化能力强,能够有效提高Cache的命中率。

分布式在线条件梯度优化算法

李德权,董翘,周跃进

计算机科学. 2019, 46 (3): 332-337. doi:10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.049

摘要 ( 468 )

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