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    1. 迁移学习方法在医学图像领域的应用综述
    高爽,徐巧枝
    计算机工程与应用    2021, 57 (24): 39-50.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2107-0300
    摘要360)      PDF(pc) (896KB)(526)    收藏

    深度学习技术发展迅速,在医学图像处理领域取得了显著成果。但是由于医学图像样本少,标注困难,使得深度学习的效果远未达到预期。近年,利用迁移学习方法缓解医学图像样本不足的问题,提高深度学习技术在医学图像领域的效果,成为了研究热点之一。介绍了迁移学习方法的基本概念、类型、常用策略及模型,根据迁移学习方法的类型,对当前医学图像领域具有代表性的相关研究进行了梳理与小结,对该领域的未来发展进行了总结和展望。

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    2. 多智能体博弈强化学习研究综述
    王军,曹雷,陈希亮,赖俊,章乐贵
    计算机工程与应用    2021, 57 (21): 1-13.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0432
    摘要271)      PDF(pc) (779KB)(429)    收藏

    使用深度强化学习解决单智能体任务已经取得了突破性的进展。由于多智能体系统的复杂性,普通算法无法解决其主要难点。同时,由于智能体数量增加,将最大化单个智能体的累积回报的期望值作为学习目标往往无法收敛,某些特殊的收敛点也不满足策略的合理性。对于不存在最优解的实际问题,强化学习算法更是束手无策,将博弈理论引入强化学习可以很好地解决智能体的相互关系,可以解释收敛点对应策略的合理性,更重要的是可以用均衡解来替代最优解以求得相对有效的策略。因此,从博弈论的角度梳理近年来出现的强化学习算法,总结当前博弈强化学习算法的重难点,并给出可能解决上述重难点的几个突破方向。

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    3. 基于计算机视觉的Transformer研究进展
    刘文婷, 卢新明
    计算机工程与应用    2022, 58 (6): 1-16.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0442
    摘要452)      PDF(pc) (1089KB)(401)    收藏
    Transformer是一种基于自注意力机制、并行化处理数据的深度神经网络。近几年基于Transformer的模型成为计算机视觉任务的重要研究方向。针对目前国内基于Transformer综述性文章的空白,对其在计算机视觉上的应用进行概述。回顾了Transformer的基本原理,重点介绍了其在图像分类、目标检测、图像分割等七个视觉任务上的应用,并对效果显著的模型进行分析。最后对Transformer在计算机视觉中面临的挑战以及未来的发展趋势进行了总结和展望。
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    4. 引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法
    王玲敏, 段军, 辛立伟
    计算机工程与应用    2022, 58 (9): 303-312.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2112-0242
    摘要357)      PDF(pc) (1381KB)(333)    收藏
    对于钢铁制造业、煤矿行业及建筑行业等高危行业来说,施工过程中佩戴安全帽是避免受伤的有效途径之一。针对目前安全帽佩戴检测模型在复杂环境下对小目标和密集目标存在误检和漏检等问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法来对安全帽的佩戴进行检测。在YOLOv5的主干网络中添加坐标注意力机制(coordinate attention),该机制将位置信息嵌入到通道注意力当中,使网络可以在更大区域上进行注意。将特征融合模块中原有特征金字塔模块替换成加权双向特征金字塔(BiFPN)网络结构,实现高效的双向跨尺度连接和加权特征融合。在自制安全帽数据集上实验结果表明,改进的YOLOv5模型平均精度达到了95.9%,相比于YOLOv5模型,平均精度提高了5.1个百分点,达到了在复杂环境下对小目标和密集目标检测的要求。
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    5. 多组学数据整合分析和应用研究综述
    钟雅婷,林艳梅,陈定甲,彭昱忠,曾远鹏
    计算机工程与应用    2021, 57 (23): 1-17.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0341
    摘要218)      PDF(pc) (806KB)(323)    收藏

    随着组学新测序技术的不断涌现和推广,产生了大量的组学数据,这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息,已成为研究者探索生命机制的新方向。介绍了多组学数据整合分析的研究背景和研究意义,综述了近年来多组学数据整合分析的方法和相关领域的应用研究,探讨了多组学数据整合分析方法当前所存在的问题以及未来展望。

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    6. 基于轻量化YOLOv3的遥感军事目标检测算法
    秦伟伟,宋泰年,刘洁瑜,王洪伟,梁卓
    计算机工程与应用    2021, 57 (21): 263-269.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0026
    摘要157)      PDF(pc) (14418KB)(319)    收藏

    在导弹智能突防的过程中,从海量的遥感图像数据中检测敌方反导阵地具有极大的应用价值。由于弹载部署环境算力有限,设计了一种兼顾轻量化,检测精确率以及检测速度的遥感目标检测算法。制作了典型遥感军事目标数据集,通过K-means算法对数据集聚类分析。利用MobileNetV2网络代替YOLOv3算法的主干网络,保证网络的轻量化和检测速度。提出了适用于遥感目标特性的轻量化高效通道协同注意力模块和目标旋转不变性检测模块,将其嵌入检测算法中,在网络轻量化的基础上提升检测精确率。实验结果表明,提出算法的精确率达到97.8%,提升了6.8个百分点,召回率达到95.7%,提升了3.9个百分点,平均检测精度达到95.2%,提升了4.4个百分点,检测速度达到了每秒34.19张图,而网络大小仅为17.5?MB。结果表明该算法能满足导弹智能突防的综合要求。

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    7. 多策略混合的改进麻雀搜索算法
    回立川, 陈雪莲, 孟嗣博
    计算机工程与应用    2022, 58 (16): 71-83.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2202-0134
    摘要77)      PDF(pc) (10927KB)(298)    收藏
    针对基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在处理复杂优化问题时存在的搜索空间不足、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种多策略混合的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm based on multi-strategy mixing,IMSSA)。利用Sine混沌映射初始化麻雀个体位置,丰富种群多样性,解决种群分布不均匀、搜索空间不足等问题;引入带有惯性权重的多样性全局最优引导策略来加快收敛速度,调控算法的全局探索与局部开发能力;采用双样本学习策略使算法跳出局部最优,提高种群对解空间的搜索能力。通过测试函数对算法进行仿真实验,验证三种改进策略的有效性,并且进行Wilcoxon秩和检验和时间复杂度分析,结果表明IMSSA算法的各项性能均有显著提升。最后用算法优化支持向量机参数,建立轴承故障诊断模型,进一步证明了改进策略是可行有效的。
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    8. 基于视觉的动态手势识别研究综述
    解迎刚,王全
    计算机工程与应用    2021, 57 (22): 68-77.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2105-0314
    摘要190)      PDF(pc) (598KB)(288)    收藏

    手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程:手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。

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    9. 2021年第24期目次
    计算机工程与应用    2021, 57 (24): 0-0.  
    摘要207)      PDF(pc) (1168KB)(284)    收藏
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    10. 2022年第9期目次
    计算机工程与应用    2022, 58 (9): 0-0.  
    摘要70)      PDF(pc) (38025KB)(277)    收藏
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    11. 基于Xception网络的弱监督细粒度图像分类
    丁文谦, 余鹏飞, 李海燕, 陆鑫伟
    计算机工程与应用    2022, 58 (2): 235-243.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008-0402
    摘要94)      PDF(pc) (3580KB)(263)    收藏
    随着深度学习的快速发展,计算机视觉领域对图像的分类研究不仅仅局限于识别出物体的类别,更需要在传统图像分类任务的基础上进行更细致的类别划分。通过对现有细粒度图像分类算法和模型的分析研究,提出一种基于Xception模型与WSDAN(weakly supervised data augmentation network)弱监督数据增强的方法相结合的深度学习网络应用于细粒度图像分类任务。该方法以Xception网络作为骨干网络和特征提取网络、利用改进的WSDAN模型进行数据增强,并把增强后的图像反馈回网络作为输入图像来增强网络的泛化能力。在常用的细粒度图像数据集和NABirds数据集上进行实验验证,得到的分类正确率分别为89.28%、91.18%、94.47%、93.04%和88.4%。实验结果表明,与WSDAN(Pytorch)模型及其他多个主流细粒度分类算法相比,该方法取得了更好的分类结果。
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    12. 融合MobileNetv2和注意力机制的轻量级人像分割算法
    王欣, 王美丽, 边党伟
    计算机工程与应用    2022, 58 (7): 220-228.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0334
    摘要121)      PDF(pc) (1064KB)(261)    收藏
    针对人像分割精度不高、效率不佳的问题,提出一种融合MobileNetv2和注意力机制的轻量级人像分割算法,以实现对人像半身图进行分割。在编码器-解码器的U型网络结构的基础上,通过将MobileNetv2作为骨干网络,精简上采样过程,有效地减少了网络的参数量,有助于网络的迁移和训练。融合注意力机制的网络结构可更有效地学习人像特征,同时引进混合损失函数,有利于人像边缘像素点分类。该网络结构可选用人像半身图作为输入,并输出对应的图像掩膜。在Human_Matting和EG1800公开数据集上进行了实验,结果表明该算法精度分别达98.3%(Matting)、97.8%(EG1800),相较于PortraitNet预测96.3%(Matting)、95.8%(EG1800)的准确度和DeepLabv3+网络的96.8%(Matting)、96.4%(EG1800)准确度有明显提升,可以清晰地将目标人物和背景分离开。算法IOU指标可达98.6%(Matting)、98.2%(EG1800),在实验平台上分割测试集每张图片平均时间约0.015?s,可应用于轻量化场景中,为场景人像分割提供新的理论基础和研究思路。
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    13. 基于深度学习的图像质量评价方法综述
    曹玉东,刘海燕,贾旭,李晓会
    计算机工程与应用    2021, 57 (23): 27-36.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0228
    摘要180)      PDF(pc) (646KB)(256)    收藏

    图像质量评价是对图像或视频的视觉质量的一种度量,主要分析了最近10年图像质量评价算法的研究情况。介绍了图像质量评价算法的衡量指标以及常用的图像质量评价数据集,对图像质量评价方法的分类做了阐述,重点分析了基于深度学习技术的图像质量评价算法。目前,该类算法的基础模型主要包括深度卷积神经网络、深度生成对抗网络和变换器,其性能通常高于传统的图像质量评价算法。描述了基于深度学习技术的图像质量评价算法的原理,重点介绍了基于深度生成对抗网络的无参考图像质量评价算法,通过增强对抗学习强度提高模拟参考图的可靠性。深度学习技术需要海量训练数据的支持,探讨和总结数据集增强的方法,对数字图像质量评价方法的未来研究进行展望。

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    14. 人群密集度下GAN的视频异常行为检测进展
    申栩林, 李超波, 李洪均
    计算机工程与应用    2022, 58 (7): 21-30.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2110-0364
    摘要116)      PDF(pc) (1720KB)(255)    收藏
    视频异常检测作为计算机视觉的重要分支,是智能监控系统中一项极具挑战性的任务,通常是指自动识别视频中的异常目标、行为或事件,对保障公共安全起着至关重要的作用。生成对抗网络是一种新兴的无监督方法,不仅可以用于生成图像,且其独特的对抗性学习思想在异常检测领域也显示出良好的发展潜力。介绍了生成对抗网络的框架结构;根据场景密度以及行为发生的对象,从个体行为异常、群体异常两个方面论述了生成对抗网络在视频异常检测领域的研究现状,分别基于重构和预测的方法对个体异常行为检测和群体异常行为检测作进一步阐述;简要介绍了视频异常检测的常用数据集;最后对未来发展作出了展望。
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    15. 空频域图像增强方法研究综述
    郭永坤, 朱彦陈, 刘莉萍, 黄强
    计算机工程与应用    2022, 58 (11): 23-32.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2112-0280
    摘要56)      PDF(pc) (1360KB)(248)    收藏
    对于小样本图像数据集往往采用图像增强的方法扩充数据量增加实验的合理性,图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别。为了深入研究图像增强应用的新思路、新方向,从图像增强算法的基本原理出发,归纳总结了近年来应用比较广泛的空域和频域两大类图像增强算法,包括直方图均衡图像增强算法、灰度变换图像增强算法、空域滤波图像增强算法和频域滤波图像增强算法,分别详细介绍了它们的基本概念和相关定义并简述了其浅层面的优缺点。另外采用主观和客观的评价方法对这些算法的增强效果进行了对比和分析,并对各算法的优缺点、适用场景和复杂度进行了对比分析,以更深入研究各个图像增强算法的隐含有用信息,以找出鲁棒性、适用性更强的图像增强方法。实验结果表明,不同的算法都具有各自的特点,针对不同的图像效果不同,增强对比度更适宜采用空域图像增强方法,突出细节更适宜采用频域图像增强方法。单一的方法无法满足图像处理的需要,优势结合的图像增强算法更有研究意义。对这些算法的深入研究能够为研究者带来新的契机,拓展新的研究方向,推动整个图像增强技术高水平发展,使图像增强技术在多个学科领域发挥重要作用。
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    16. 混合策略改进的麻雀搜索算法
    张伟康,刘升,任春慧
    计算机工程与应用    2021, 57 (24): 74-82.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2101-0161
    摘要156)      PDF(pc) (1182KB)(245)    收藏

    针对麻雀搜索算法存在的迭代过程中种群多样性减少且容易陷入局部最优以及收敛速度慢等问题,提出混合策略改进的麻雀搜索算法(MSSSA)。利用Circle映射初始化麻雀个体位置,增加初始种群的多样性。结合蝴蝶优化算法(BOA)中蝴蝶飞行方式,改进发现者的位置更新策略,增强算法全局探索能力。采用逐维变异方法对个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。在仿真实验中与4种基本算法和5种改进算法基于10个基准测试函数进行比较并进行Wilcoxon秩和检验,结果表明所提算法具有更好的收敛性和求解精度,全局寻优能力得到大幅提升。

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    17. 图像超分辨率深度学习研究及应用进展
    夏皓,吕宏峰,罗军,蔡念
    计算机工程与应用    2021, 57 (24): 51-60.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2105-0418
    摘要167)      PDF(pc) (914KB)(243)    收藏

    图像超分辨率重建是用低分辨率图像重建出对应的高分辨率图像的过程。目前,图像超分辨率技术已经成功应用于计算机视觉和图像处理领域。近年来,由于深度学习具有能够从大量数据中自动学习特征的能力,因此被广泛应用于图像超分辨率领域中。介绍了图像超分辨重建的背景,详细总结了用于图像超分辨率的深度学习模型,阐述了图像超分辨率技术在卫星遥感图像、医学影像、视频监控、工业检测任务方面的应用。总结了图像超分辨算法的当前研究现状以及未来发展方向。

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    18. COVID-19医学影像数据集及研究进展
    刘锐,丁辉,尚媛园,邵珠宏,刘铁
    计算机工程与应用    2021, 57 (22): 15-27.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0118
    摘要317)      PDF(pc) (1013KB)(241)    收藏

    由于影像学技术在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的诊断和评估中发挥了重要作用,COVID-19相关数据集陆续被公布,但目前针对相关文献中数据集以及研究进展的整理相对较少。为此,通过COVID-19相关的期刊论文、报告和相关开源数据集网站,对涉及到的新冠肺炎数据集及深度学习模型进行整理和分析,包括计算机断层扫描(CT)图像数据集和X射线(CXR)图像数据集。对这些数据集呈现的医学影像的特征进行分析;重点论述开源数据集,以及在相关数据集上表现较好的分类和分割模型。最后讨论了肺部影像学技术未来的发展趋势。

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    19. 无人系统认知联合抗干扰通信研究综述
    王桂胜, 董淑福, 黄国策
    计算机工程与应用    2022, 58 (8): 1-11.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2109-0334
    摘要244)      PDF(pc) (913KB)(237)    收藏
    随着电磁环境日益复杂、敌我对抗态势越发激烈,对无人系统信息传输的可靠性提出了更高的要求,传统节点的认知通信模式已难以适应未来自主化、分布式的宽带联合抗干扰发展趋势。针对无人系统面临的抗干扰低截获通信需求,围绕干扰的检测识别、变换分析和多域抑制等认知抗干扰关键技术展开具体分析,梳理常见的检测估计和分类识别研究现状;对典型干扰类型进行分类建模,总结变换处理过程的方法和问题;并对传统干扰抑制方法和新型干扰抑制方法进行了系统性概述,分析了未知干扰的分类识别、多样干扰的时域消除、分布干扰的联合分离以及协同干扰的优化控制等制约宽带联合抗干扰的关键问题,突出认知抗干扰技术对无人系统通信的重要作用。
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    20. 深度学习驱动的知识追踪研究进展综述
    梁琨,任依梦,尚余虎,张翼英,王聪
    计算机工程与应用    2021, 57 (21): 41-58.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0552
    摘要193)      PDF(pc) (920KB)(234)    收藏

    随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势。为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理。同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特点。对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望,奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础。

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    21. 使用前缀特性的IPv6寻址算法
    黄萍, 刘昕林, 孙凤杰
    计算机工程与应用    2022, 58 (11): 107-116.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0529
    摘要32)      PDF(pc) (1230KB)(231)    收藏
    随着互联网的发展以及IPv6的应用范围的扩大,IP寻址引擎必须要满足高带宽、低查找延迟以及大容量这三个特点。然而,现有的方法不能同时满足以上需求。因此提出了一种新的IPv6寻址算法,该算法利用前缀特性来构建一个数据结构,以满足未来的应用需求。根据前缀长度分布和密度,将其聚类成具有相似特征的簇,然后在混合字典树中进行编码。由此产生的具有内存效率和可扩展性的数据结构可以存储在低延迟存储器中,并且允许遍历过程并行化和流水线化,以便在硬件上支持高带宽。实验结果表明,提出的算法将每个前缀所需的内存量减少了87%。此外,在最先进的现场可编程门阵列上实现时,该架构可支持每秒处理5.88亿个数据包。
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    22. 上市公司文本信息披露智能分析研究综述
    吕品,武秦娟,许嘉
    计算机工程与应用    2021, 57 (24): 1-13.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0270
    摘要287)      PDF(pc) (724KB)(229)    收藏

    对上市公司发布的文本信息披露进行分析是投资者了解公司经营状况、做出投资决策的重要途径,然而人工阅读和分析的方法存在效率低、成本高等问题。人工智能技术的发展则为文本信息的智能分析提供了契机,能够从海量企业文本数据中挖掘有价值的信息,充分发挥数据驱动的优势,大幅度提高分析效率,成为近些年的研究热点。对近十年关于上市公司文本信息披露智能分析的研究工作进行了总结,分别从文本信息披露的事件类型的研究现状、智能分析方法和应用场景三个方面进行了归纳,分析了该领域当前面临的挑战,最后根据现有方法的不足指出了未来可能的研究方向。

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    23. 基于CNN和LSTM的多通道注意力机制文本分类模型
    滕金保,孔韦韦,田乔鑫,王照乾,李龙
    计算机工程与应用    2021, 57 (23): 154-162.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0212
    摘要348)      PDF(pc) (844KB)(227)    收藏

    针对传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在提取特征时无法体现每个词语在文本中重要程度的问题,提出一种基于CNN和LSTM的多通道注意力机制文本分类模型。使用CNN和LSTM提取文本局部信息和上下文特征;用多通道注意力机制(Attention)提取CNN和LSTM输出信息的注意力分值;将多通道注意力机制的输出信息进行融合,实现了有效提取文本特征的基础上将注意力集中在重要的词语上。在三个公开数据集上的实验结果表明,提出的模型相较于CNN、LSTM及其改进模型效果更好,可以有效提高文本分类的效果。

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    24. 区块链关键技术及存在问题研究综述
    刘双印, 雷墨鹥兮, 王璐, 孙传恒, 徐龙琴, 曹亮, 冯大春, 郑建华, 李景彬
    计算机工程与应用    2022, 58 (3): 66-82.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2107-0404
    摘要108)      PDF(pc) (1090KB)(221)    收藏
    区块链是基于数字加密货币基础上发展而来的分布式数据库技术,区块链系统具有去中心化、不可篡改、高度自治、分布共识等特点,为无需第三方监管实现分布式一致性问题提供了解决方案。随着区块链技术快速发展,区块链在弱信任平台应用领域更加普及,但也面临着自身系统漏洞和安全攻击的挑战。从区块链研究背景及漏洞发展趋势入手,总结分析了区块链关键技术原理及其优缺点、区块链系统存在的技术漏洞和安全攻击,并对技术漏洞和漏洞攻击类型进行归纳分类,指出语法错误、环境配置和图形界面错误是区块链系统中排前三的漏洞缺陷,漏洞攻击对区块链系统构成极大的安全威胁,务必加以重视和防范,以期对未来区块链技术改进发展提供参考与借鉴。
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    25. 神经网络验证和测试技术研究综述
    李舵,董超群,司品超,何曼,刘钱超
    计算机工程与应用    2021, 57 (22): 53-67.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0342
    摘要93)      PDF(pc) (811KB)(213)    收藏

    神经网络技术在图像处理、文本分析和语音识别等领域取得了令人瞩目的成就,随着神经网络技术应用到一些安全攸关的领域,如何保证这些软件应用的质量就显得尤为重要。基于神经网络技术的软件在开发和编程上和传统软件有着本质的区别,传统测试技术很难直接应用到此类软件中,研究针对神经网络的验证和测试评估技术十分必要。从有效评估和测试神经网络出发,对神经网络验证和测试技术的研究现状进行梳理,分别从验证技术、基于覆盖的测试技术、基于对抗样本的测试技术、融合传统测试技术等方面进行了归纳和分类。对其中一些关键技术的基本思想和实现做了简明扼要的介绍,并列举了一些测试框架和工具,总结了神经网络验证和测试工作面临的挑战,为该领域的研究人员提供参考。

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    26. 光照不均匀图像的自适应增强算法
    汤子麟,刘翔,张星
    计算机工程与应用    2021, 57 (21): 216-223.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010-0368
    摘要95)      PDF(pc) (9455KB)(212)    收藏

    针对光照不均匀场景,提出了一种自适应图像增强算法。根据Retinex理论,采取中心环绕法,利用高斯连续卷积来提取场景的光照分布情况。同时,统计输入图像低亮度区域的大小。构造了一种自适应伽马矫正函数,取光照分布情况与低亮度区域内亮度值中位数的比值作为参数,对图像进行伽马校正。高光照区域参数大于1,对亮度起抑制作用,低光照区域参数小于1,对亮度起增强作用。将顶帽变换后图像和伽马矫正后的图像叠加。顶帽变换可以提升图像的全局对比度,伽马函数可以保留细节信息。两者结合后,可以兼顾图像的全局特性和局部细节信息。视觉感受和客观实验指标表明,与参照算法相比,该算法针对不均匀光照图像增强效果显著。

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    27. 基于多尺度感受野融合的小目标检测算法
    李成豪, 张静, 胡莉, 肖贤鹏, 张华
    计算机工程与应用    2022, 58 (12): 177-182.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2101-0009
    摘要60)      PDF(pc) (1337KB)(212)    收藏
    针对通用目标检测算法在检测小目标时检测精度低的问题,提出一种基于多尺度感受野融合的小目标检测算法S-RetinaNet。该算法采用残差神经网络(residual neural network,ResNet)提取出图像的特征,利用递归特征金字塔网络(recursive feature pyramid network,RFPN)对特征进行融合,通过多尺度感受野融合模块(multiscale receptive field fusion,MRFF)分别处理RFPN的三个输出,提升对小目标的检测能力。实验表明,相比改进前的RetinaNet算法,S-RetinaNet算法在PASCAL VOC数据集上的均值平均精度(mean average precision,mAP)和MS COCO数据集上的平均精度(average precision,AP)分别提高了2.3和1.6个百分点,其中小目标检测精度(average precision small,APS)更为显著,提升了2.7个百分点。
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    28. 多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测
    孙刘杰, 赵进, 王文举, 张煜森
    计算机工程与应用    2022, 58 (8): 136-146.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2109-0489
    摘要104)      PDF(pc) (1383KB)(208)    收藏
    激光雷达点云3D物体检测,对于小物体如行人、自行车的检测精度较低,容易漏检误检,提出一种多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测方法MSPT-RCNN(multi-scale point transformer-RCNN),提高点云3D物体检测精度。该方法包含两个阶段,即第一阶段(RPN)和第二阶段(RCNN)。RPN阶段通过多尺度Transformer网络提取点云特征,该网络包含多尺度邻域嵌入模块和跳跃连接偏移注意力模块,获取多尺度邻域几何信息和不同层次全局语义信息,生成高质量初始3D包围盒;在RCNN阶段,引入包围盒内的点云多尺度邻域几何信息,优化了包围盒位置、尺寸、朝向和置信度等信息。实验结果表明,该方法(MSPT-RCNN)具有较高检测精度,特别是对于远处和较小物体,提升更高。MSPT-RCNN通过有效学习点云数据中的多尺度几何信息,提取不同层次有效的语义信息,能够有效提升3D物体检测精度。
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    29. 改进EfficientNet的表皮细胞图像识别研究
    王一丁, 姚毅, 李耀利, 蔡少青, 袁媛
    计算机工程与应用    2022, 58 (11): 200-208.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0186
    摘要52)      PDF(pc) (1446KB)(207)    收藏
    中药材粉末显微图像数据量少,而且在不同产地、不同采集环境下的特征形态具有一定的差异,传统的图像分类方法跨库识别效果不佳。针对以上问题提出一种基于多通道融合和SPP结构的深度卷积神经网络改进方法。采用Canny边缘检测和局部二值模式的特征图与原图合并形成五通道的图像送入网络,扩充网络输入端的数据宽度;将改进的SPP模块嵌入到EfficientNet网络中,增加网络的深度。以上方法可以使网络更加注重图像的深层纹理信息,从而不受采集环境等的影响,很好地解决跨库识别问题。实验结果表明,对26种中药材粉末表皮细胞显微图像的两个不同批次数据,采用1库作为训练集,2库作为测试集,其准确率提升了2.7个百分点,达到81.5%,证明了所提研究方法对于跨库中药材显微图像分类任务具有一定的优势。
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    30. MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型
    邓佳丽, 赵凤群, 王小侠
    计算机工程与应用    2022, 58 (8): 257-263.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2108-0433
    摘要81)      PDF(pc) (2491KB)(206)    收藏
    为了改善传统Fast ICA算法的稳定性和分离效率,基于Tukey M估计构造了一种新的非线性函数,提出了MTICA算法;并在此基础上结合SVR算法,建立了一种新的MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型。用MTICA算法将原始股票数据分解为独立分量进行排序去噪,选择不同的SVR模型分别对各独立分量和股票价格进行预测。在SVR算法中引入了人工生态系统优化算法(AEO)选参,提高了模型的预测精度。通过对上证B股指数的实证分析,结果表明,MTICA-AEO-SVR模型比ICA-AEO-SVR模型和ICA-SVR模型更准确和高效。
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    31. 轻量型多尺度注意力融合的车牌检测算法
    张世豪,杨绣郡,吴林煌,陈平平
    计算机工程与应用    2021, 57 (22): 208-214.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0022
    摘要103)      PDF(pc) (1467KB)(201)    收藏

    车牌识别技术在交通管理中发挥着重要作用,其中车牌检测环节对后续识别性能有重大影响。现有的车牌检测系统容易受到外部环境的干扰,在自然场景下的检测性能差。提出一种基于多尺度注意力融合的车牌检测网络模型,利用金字塔网络特征图和CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力结构,提高小目标的检测精度。同时该方法不仅能够准确地检测定位出自然场景下的车牌,还能精确地定位出车牌的4个角点,有利于后续的车牌识别应用。实验中采用数据增强方法对CCPD数据集进行扩增,有效缓解了复杂环境变化对车牌检测造成的影响,增强了模型鲁棒性。通过对模型进行训练和测试,获得了98.05%的平均精确率和98.71%的召回率,优于其他车牌检测方法,并且帧率达到64?frame/s,实时性高。

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    32. 基于深度学习的入侵检测模型综述
    张昊, 张小雨, 张振友, 李伟
    计算机工程与应用    2022, 58 (6): 17-28.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2107-0084
    摘要208)      PDF(pc) (997KB)(192)    收藏
    随着深度学习技术的不断深入发展,基于深度学习的入侵检测模型已成为网络安全领域的研究热点。对网络入侵检测中常用的数据预处理操作进行了总结;重点对卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成式对抗网络等当前流行的基于深度学习的入侵检测模型进行了分析和比较;并简单说明了基于深度学习的入侵检测模型研究中常用的数据集;指出了现有基于深度学习的入侵检测模型在数据集时效、实时性、普适性、模型训练时间等方面存在的问题和今后可能的研究重点。
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    33. 改进YOLOv5的白细胞检测算法
    王静, 孙紫雲, 郭苹, 张龙妹
    计算机工程与应用    2022, 58 (4): 134-142.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2107-0332
    摘要171)      PDF(pc) (1380KB)(191)    收藏
    针对白细胞数据样本少、类间差别小及目标尺寸小导致的检测精度低、效果不佳等问题,提出一种基于改进YOLOv5的白细胞检测算法YOLOv5-CHE。在主干特征提取网络的卷积层中添加坐标注意力机制,以提升算法的特征提取能力;使用四尺度特征检测,重新获取锚点框,增加浅层检测尺度,来提高小目标的识别精度;改变边框回归损失函数,以提升检验框检测的准确率。实验结果表明,对比标准的YOLOv5算法,YOLOv5-CHE算法的平均精度均值(mean average precision,mAP)、精准率和召回率分别提升了3.8个百分点、1.8个百分点和1.5个百分点,验证了该算法对白细胞检测具有很好的效果。
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    34. 基于深层连接注意力机制的田间杂草识别方法
    疏雅丽, 张国伟, 王博, 徐晓康
    计算机工程与应用    2022, 58 (6): 271-277.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2108-0077
    摘要101)      PDF(pc) (1037KB)(174)    收藏
    为了实现田间杂草图像快速、准确识别,提出了一种基于深层连接注意力机制残差网络(DCECA-Resnet50-a)的田间杂草识别模型。以残差网络为基准,改进残差块下采样的位置,同时引入注意力机制和连接注意力机制模块以更好地提取图片中的特征信息,结合迁移学习的策略缓解小样本数据集造成的过拟合现象,提高模型的泛化性并大大减少模型的训练时长。实验结果表明,改进后的模型综合性能最好,有较高的识别准确率,对杂草的识别准确率达到了96.31%且模型参数较少,实现了对银叶菊、小蓬草、马唐和猪殃殃四类豌豆田间常见杂草的准确区分,为农业的小样本数据在识别领域中提供了相应的参考作用。
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    35. 基于弹簧模型的重要节点排序算法
    孟昱煜, 王霄, 闫光辉, 罗浩, 杨波, 张磊, 王琼
    计算机工程与应用    2022, 58 (7): 77-86.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2103-0204
    摘要82)      PDF(pc) (1393KB)(172)    收藏
    重要节点排序是复杂网络研究的重要问题。用网络的鲁棒性和脆弱性指标评价基于引力模型的重要节点排序算法GM(gravity model)和其局部算法LGM(local gravity model)时,当度大的节点从网络中移除后,其引力较大的近邻节点的后续移除通常并不能在很大程度上影响网络的结构与功能,说明算法在重要节点排序精度方面仍然存在提升之处。基于此,在弹簧模型的启发下,进一步考虑网络节点近邻和路径信息,并结合网络直径,提出了重要节点排序算法SM(spring model)和其局部算法LSM(local spring model)。基于合成网络和真实网络数据集针对网络的鲁棒性和脆弱性与经典算法进行对比实验,结果表明SM算法和LSM算法对于网络中重要节点排序具有更高的准确性。特别地,在Power网络上的SIR传播实验进一步证明了SM算法相较于其他算法,具有更高的合理性和有效性。
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    36. 2021年第22期
    计算机工程与应用    2021, 57 (22): 0-0.  
    摘要146)      PDF(pc) (647KB)(171)    收藏
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    37. 基于深度学习的三维点云语义分割方法研究
    王涛,王文举,蔡宇
    计算机工程与应用    2021, 57 (23): 18-26.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2107-0142
    摘要185)      PDF(pc) (682KB)(171)    收藏

    综述了基于深度学习的三维点云语义分割方法的研究进展。利用文献分析法,按照数据的表现形式对基于深度学习的三维点云语义分割的方法进行阐述。探讨了近些年的国内外发展现状,分析了目前相关方法的优缺点,并展望了未来发展的趋势。深度学习的加入在点云语义分割技术研究上发挥着越来越重要的作用,推动了制造与包装等领域趋向于智能信息化。根据各类方法的优缺点,利用深度学习技术构建出基于投影、体素、多视图以及直接基于点云的2D-3D组合语义分割框架模型是未来的一个重要研究方向。

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    38. 基于老化模型的跨年龄人脸识别研究进展
    李俊瑶,黎智辉,谢兰迟,侯欣雨,叶东
    计算机工程与应用    2021, 57 (24): 27-38.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2107-0043
    摘要147)      PDF(pc) (1319KB)(171)    收藏

    跨年龄人脸识别是目前人脸识别中的一大难点问题,人脸特征会随着年龄的增长发生变化,导致识别准确率降低,利用老化模型生成老化图像后进行人脸识别为该问题提供了一种解决方案。随着计算机技术和深度学习的广泛应用,人脸老化的真实性、老化效果、算法效率都得到了明显的提升,系统综述了基于老化模型的跨年龄人脸识别的研究现状,对人脸老化方法进行了详细地梳理,系统介绍了老化模型的方法演变和各类方法的优缺点,并对现有的模型评价方法进行了总结归纳。对现有的可用于跨年龄人脸识别的数据集进行了详细介绍,从数据量、年龄跨度、年龄准确性、数据集使用情况等方面进行了对比分析。结合实际应用对基于老化模型的跨年龄人脸识别中待解决的问题进行了分析和讨论,并对未来研究方向做出预测和展望。

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    39. 遥感图像时空融合综述
    杨广奇, 刘慧, 钟锡武, 陈龙, 钱育蓉
    计算机工程与应用    2022, 58 (10): 27-40.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2111-0131
    摘要86)      PDF(pc) (1548KB)(169)    收藏
    高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用。然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像。因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间分辨率折衷问题的有效途径之一。随着深度学习在各领域的广泛应用,深度学习技术已经被证实是解决图像问题非常有效的方法。针对国内外学者的研究成果,全面总结遥感图像时空融合的经典算法,同时重点分析基于深度学习的遥感图像时空融合算法的研究成果,在三个数据集上进行复现并分析实验结果,并对未来遥感图像时空融合进行展望。
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    40. 融合多层注意力的方面级情感分析模型
    袁勋,刘蓉,刘明
    计算机工程与应用    2021, 57 (22): 147-152.   DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0019
    摘要189)      PDF(pc) (699KB)(168)    收藏

    方面情感分析旨在分析给定文本中特定方面的情感极性。针对目前的研究方法存在对方面情感注意力引入不足问题,提出了一种融合BERT和多层注意力的方面级情感分类模型(BERT and Multi-Layer Attention,BMLA)。模型首先提取BERT内部多层方面情感注意力信息,将编码后的方面信息与BERT隐藏层表征向量融合设计了多层方面注意力,然后将多层方面注意力与编码输出文本进行级联,进而增强了句子与方面词之间的长依赖关系。在SemEval2014 Task4和AI Challenger 2018数据集上的实验表明,强化目标方面权重并在上下文进行交互对方面情感分类是有效的。

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