2021年, 第47卷, 第11期 刊出日期：2021-11-15
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计算机工程. 2021, 47(11): 1-10. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060829视觉里程计（VO）是实现移动机器人自主导航的主要技术之一，不同类型的VO技术在不同应用场景中受环境和硬件计算能力的影响，导致其性能各有优劣。概述VO技术的发展历程，对基于传统几何和基于深度学习的两类VO技术的性能进行对比与分析，重点介绍传统VO技术中特征点法的原理及其改进方法。在此基础上，归纳VO领域常用的公共数据集并对部分现有方法进行对比评测，为VO技术的实际应用提供参考和借鉴，并展望该领域未来的发展方向。
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计算机工程. 2021, 47(11): 11-21,28. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0061174在互联网数据急剧扩张和深度学习技术高速发展的背景下，自动文本摘要任务作为自然语言处理领域的主要研究方向之一，其相关技术及应用被广泛研究。基于摘要任务深化研究需求，以研究过程中存在的关键问题为导向，介绍现有基于深度学习的生成式文本摘要模型，简述定义及来源、数据预处理及基本框架、常用数据集及评价标准等，指出发展优势和关键问题，并针对关键问题阐述对应的可行性解决方案。对比常用的深度预训练模型和创新方法融合模型，分析各模型的创新性和局限性，提出对部分局限性问题的解决思路。进一步地，对该技术领域的未来发展方向进行展望总结。
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计算机工程. 2021, 47(11): 22-28. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0061180车辆到电网（V2G）能源交易系统中的通信实体由于缺乏身份验证和匿名保护，导致电动汽车（EV）与充电站、数据中心等V2G通信实体之间存在安全与隐私风险。建立基于区块链的能源交易系统模型，使用区块链的分布式账本执行能源交易，利用椭圆曲线数字签名算法和单向哈希函数进行身份验证。设计匿名的身份认证方案，实现EV、充电站和数据中心之间的隐私保护和相互认证，同时最小化EV的通信开销和计算开销。性能分析结果表明，该方案可有效抵御假冒、重放、窃听等攻击，并且相比现有方案在身份认证过程中EV约平均降低了25%的通信成本和33%的计算时间。
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计算机工程. 2021, 47(11): 29-36. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0061050云存储的便捷性和管理高效性使得越来越多的用户选择将数据存放在云端。为支持用户对云端加密数据进行检索，提出云存储中基于属性加密支持属性撤销的多关键词搜索方案。采用线性秘密共享矩阵来表示访问控制结构，实现密文细粒度访问控制，在属性撤销过程中不需要更新密钥，应对用户属性变更的情况，在此基础上构造基于多项式方程的搜索算法支持多关键词搜索，从而提高搜索精度。理论分析和实验结果表明，该方案具有陷门不可伪造性和关键词隐私性，能够保证用户数据的隐私和安全，相比CP-ABE方案，具有较高的存储性能和计算效率，功能性更强。
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计算机工程. 2021, 47(11): 37-43. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0061632针对移动边缘计算中无线城域网环境下的边缘服务器放置（WESP）问题，建立时延和能耗模型并将WESP问题转化为带约束条件的单目标优化问题，进而提出一种基于混沌麻雀搜索算法的边缘服务器放置方法。使用精英反向学习策略初始化种群，增加初始种群的多样性，加快算法搜索速度。通过设计新的个体编码方式准确描述WESP问题，优化算法更新过程。采用逻辑混沌映射策略改进麻雀个体，保证迭代后期的种群多样性，加快算法收敛速度。仿真结果表明，与主流放置方法相比，该方法在时延和能耗优化方面表现突出，并且系统开销下降了18.1%。
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计算机工程. 2021, 47(11): 44-53. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059260为求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW），提出一种改进的细菌觅食算法。将待配送的客户点依据地理位置进行K-means聚类，使得到的分类结果在满足时间窗的要求下，按顺序插入配送路径的最佳位置中，构造VRPTW问题的初始解，同时通过结合趋化操作与大邻域搜索中的removal算子进行距离寻优，扩大算法搜索范围并提高运行效率。实验结果表明，在规定时间窗内，改进算法能合理安排配送路径并最小化总配送成本。
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计算机工程. 2021, 47(11): 54-61. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059269复句是自然语言的基本单位之一，复句的判定及其语义关系的识别，对于句法解析、篇章理解等都有着非常重要的作用。基于神经网络模型识别自然语料中的复句，判断其复句关系，构造复句判定和复句关系识别联合模型，以最大程度地减少误差传递。在复句判定任务中通过Bi-LSTM获得上下文语义信息，采用注意力机制捕获句内跨距离搭配信息，利用CNN捕获句子局部信息。在复句关系识别任务中，使用Bert增强句子的语义表示，运用Tree-LSTM对句法结构和成分标记进行建模。在CAMR中文语料上的实验结果表明，基于注意力机制的复句判定模型F1值达到91.7%，基于Tree-LSTM的复句关系识别模型F1值达到69.15%。在联合模型中，2项任务的F1值分别达到92.15%和66.25%，说明联合学习能够使不同任务获得更多特征，从而提高模型性能。
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计算机工程. 2021, 47(11): 62-68,76. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059064为解决交通拥堵和交通硬件资源分配不足等问题，提出一种基于多组件融合与空洞图卷积的车道占用率预测模型MCFDGCN。针对交通数据的非线性和受多种隐式因素影响的特点，利用图卷积提取交通数据的空间相关性，使用空洞卷积提取时间依赖特征，将车流量和车辆速度作为2个隐式因素引入模型中，对多组件提取的影响车道占用率的多模态特征进行融合，以完成车道占用率预测任务。在PeMS7（O）、PeMS7（4）数据集上进行实验，结果表明，与HA、ARIMA等模型相比，MCFDGCN模型预测误差较低且误差增长较缓慢，能实现更精准的车道占用率预测。
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计算机工程. 2021, 47(11): 69-76. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059892基于卷积或循环神经网络的推荐系统主要捕捉评论文本中相邻词之间的局部和连续依赖关系，对长期、全局、非连续的依赖关系的捕捉能力有限。针对该问题，提出一种基于评论文本图表示学习的推荐算法RGP。将每个用户或项目的评论文本表示成图，图的节点为评论文本的词，图的边为词与词的连接关系。针对图中的每个节点，使用基于连接关系的图注意力网络加权融合其邻点信息，利用基于交互关系的注意力机制对节点重新赋权，并加权融合图中所有节点的表征从而得到整个图的表征。在此基础上，将基于用户和项目ID的嵌入表征及其评论图表征耦合输入并采用因子分解机进行评分预测，以得到最终的推荐结果。实验结果表明，与NARRE、DAML等算法相比，RGP算法可有效提高推荐精度。
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计算机工程. 2021, 47(11): 77-83,92. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059493实体链接是加强语义理解和连接知识信息与文本的有效方法，但目前多数模型对上下文语境的精准理解受限于文本长度，面向短文本的实体链接任务存在实体边界识别错误和实体语义理解错误的问题。针对中文短文本的实体链接任务，构建基于局部注意力机制的实体链接模型。在实体消歧的过程中，通过对待消歧文本与实体的知识描述文本进行拼接，将短文本转换为长文本，同时引入局部注意力机制，缓解长距离依赖问题并强化局部的上下文信息。实验结果表明，相比于传统加入BIO标注方法的模型，该模型在CCKS2019和CCKS2020数据集上的F1值分别提升了4.41%和1.52%。
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计算机工程. 2021, 47(11): 84-92. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059810基于字词联合的中文命名实体识别模型能够兼顾字符级别与词语级别的信息，但受未登录词影响较大且在小规模数据集上存在训练不充分等问题。在现有LR-CNN模型的基础上，提出一种结合知识增强的中文命名实体识别模型，采用相对位置编码的多头注意力机制提高模型上下文信息捕捉能力，通过实体词典融入先验知识降低未登录词的影响并增强模型学习能力。实验结果表明，该模型在保持较快解码速度和较低计算资源占用量的情况下，在MSRA、People Daily、Resume、Weibo数据集上相比SoftLexicon、FLAT等模型F1值均有明显提升，同时具有较强的鲁棒性和泛化能力。
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计算机工程. 2021, 47(11): 93-99,107. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059745间隙（gap）填充方法有助于获取更加完整和准确的基因组序列，可以促进基因表达与调控、结构变异分析和物种进化的研究。虽然已有较多填充gap的方法被提出，但是填充的准确性和完整性仍有待提高。设计一种基于长读数和多序列比对的gap填充方法GapLM。将包含gap的序列集合切割成不含gap的序列集合，基于长读数和序列之间比对位置的差异对结果进行修正。通过分析比对确定覆盖每个gap区域的左侧、右侧和跨过3个序列集合。针对1个gap和其相关联的3个序列集合，采用多序列比对方法分别对3个集合中的序列进行处理和融合，并生成一致序列对gap区域进行填充。将GapLM与GMcloser、PBjelly、LR_Gapcloser 3种填充方法在2个真实数据集上进行比较，实验结果表明，GapLM具有更加完整和准确的填充结果。
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计算机工程. 2021, 47(11): 100-107. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059373不平衡分类问题广泛存在于医疗、经济等领域，对于不平衡数据集分类，特别是高维数据分类时，有效的特征选择算法至关重要。然而多数特征选择算法未考虑特征协同的影响，导致分类性能下降。对FAST特征选择算法进行改进，并考虑特征的协同作用，提出一种新的特征选择算法FSBS。运用AUC对特征进行评估，以相互增益衡量协同作用大小，选出有效特征，进而对不平衡数据进行分类。实验结果表明，该算法能有效地选择特征，尤其在特征数量较少的情况下可保持较高的分类准确率。
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计算机工程. 2021, 47(11): 108-120. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059468限制对齐路径长度的动态时间规整（LDTW）算法存在时间复杂度高和计算量大的问题。基于LDTW算法提出固定对齐路径长度的动态时间规整（FDTW）算法。通过调整LDTW算法中对齐路径长度的控制策略，由控制在某个区间改为固定到某个具体值，相应缩减累计代价矩阵中元素的计算范围。在UCR时间序列数据集上的实验结果表明，FDTW与LDTW算法的分类准确率持平，但FDTW算法在分类过程中的时间开销更小，并且能有效降低累计代价矩阵元素的计算量，提高计算效率。
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计算机工程. 2021, 47(11): 121-128. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059367智能舰船识别可有效提高舰船装备智能化水平，但存在安全识别问题，即使性能卓越的分类模型也会受到对抗样本的攻击。面对快速梯度下降法（FGSM）这类对抗攻击，传统的防御方法需要先推倒已经训练好的分类模型，再通过安全手段进行重新训练。为简化这一过程，提出防御FGSM对抗攻击的FGSM-Defense算法。获得分类器对对抗样本初次预测的类别排名后，按相应置信度大小排名取出指定数量的类别。在此基础上，通过暴力搜索将这些类别依次指定为攻击目标，分别对原对抗样本进行FGSM有目标攻击，并按相应规则分步缩小搜索范围，筛选出对抗样本真实的类别。实验结果表明，该算法能够准确区分对抗样本的真实类别，在ImageNet数据集上的防御成功率为53.1%。与传统防御方法相比，其无需改变原有神经网络结构和重新训练分类模型，可减少对硬件算力的依赖，降低防御成本。
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计算机工程. 2021, 47(11): 129-135,143. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059492Tor等匿名流量的分类与识别对运营商监管网络安全具有重要意义，但目前Tor流量的分类检测技术普遍存在识别准确率低、缺乏实时性、无法有效处理高维数据等问题。为此，提出一种Tor流量在线识别方法。通过搭建基于逻辑回归的深度神经网络，提取Tor流量特征匹配度以实现特征增强，并使用人工蜂群机制代替梯度下降等常见迭代算法，得到流量分类及识别结果。在此基础上，构建一套实时流量检测工具应用于实际生产环境中。在公开Tor数据集上的实验结果表明，与逻辑回归、随机森林、KNN算法相比，该算法的精确率和召回率分别提高了10%~50%，相比梯度下降的迭代算法准确率提高了7%~8%。
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计算机工程. 2021, 47(11): 136-143. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059447Tor匿名通信系统在全球范围内被广泛部署与使用，但其抵御溯源攻击的能力有待进一步建模分析。为精确衡量Tor用户在端到端溯源攻击下的安全性，综合Tor节点选择算法、用户使用模式、溯源攻击对手能力等要素，建立针对端到端溯源攻击对手的Tor安全性模型。经实验验证与分析结果表明，该模型可在统计意义下较精确计算对手捕获通信链路的概率及次数，以此衡量不同端到端溯源攻击对手对用户安全性的破坏程度。
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计算机工程. 2021, 47(11): 144-149,157. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059949针对现有可搜索加密方案中密文检索效率低、搜索结果不精确以及不支持数据使用者身份验证等问题，在无证书密码体制下，提出一种指定使用者且多服务器多关键字的可搜索加密方案。使用多服务器和多关键字技术在降低服务器负荷的同时提高用户检索密文的速度，使搜索结果更加精确。在搜索验证阶段，搜索服务器验证数据使用者的身份，若身份合法则存储服务器根据关键字向数据使用者返回相应密文。性能分析结果表明，在随机预言机模型下该方案可以抵抗内外关键字猜测攻击，且能够在降低计算开销的同时提高搜索效率，在安全性和效率方面均具备一定优势。
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计算机工程. 2021, 47(11): 150-157. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059405图像攻击是指通过对图像添加小幅扰动使深度神经网络产生误分类。针对现有图像攻击算法在变分自编码器（VAE）防御下攻击性能不稳定的问题，在AdvGAN算法的基础上，提出基于对抗机制的AntiVAEGAN算法获取对VAE防御的稳定攻击效果。为应对AntiVAEGAN算法防御能力提升时攻击性能不稳定的问题，结合生成器与鉴别器、生成器与VAE的双对抗机制提出改进的图像攻击算法VAEAdvGAN。在MNIST和GTSRB数据集上的实验结果表明，在无防御的情况下，AntiVAEGAN和VAEAdvGAN算法几乎能达到与AdvGAN算法相同的图像分类准确率和攻击成功率，而在VAE防御的情况下，VAEAdvGAN相比AdvGAN和AntiVAEGAN算法整体攻击效果更优。
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计算机工程. 2021, 47(11): 158-165,174. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059928经典Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。对Logistic映射进行改进并将其应用于图像加密中，设计一种置乱与扩散同时操作的图像加密算法。对经典Logistic映射增加模运算并对其所生成序列进行二进制比特重排，利用改进Logistic映射生成具有更好混沌特性的伪随机序列并用于加密系统的置乱和扩散阶段。将所生成的伪随机矩阵与明文图像矩阵进行异或操作以实现明文图像预加密。在此基础上，采取置乱与扩散同时操作的策略以置乱和扩散预加密后的图像从而得到密文图像。安全性分析及实验结果表明，该算法具有良好的加密性能和安全性，可以抵抗暴力攻击、差分攻击等常见攻击。
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计算机工程. 2021, 47(11): 166-174. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059726针对智能电网数据聚合和激励存在的隐私泄露问题，基于Paillier算法设计智能电网数据聚合和激励方案。采用超递增序列构造多维数据，并利用同态Paillier密码技术加密结构化数据。在云计算中心直接对用户与电网管理中心之间的密文数据进行聚合，添加与密钥相关的哈希运算消息认证码防止密文数据被篡改，并由电网管理中心解密后获得原始数据的聚合结果。此外，通过引入区块链和环签名实现高效匿名的光伏发电奖励和电网管理中心与用户之间的双向匿名，利用批验证算法降低计算成本。分析结果表明，在保障数据完整性和用户匿名性前提下，该方案可实现高效安全的智能电网数据聚合和激励。
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计算机工程. 2021, 47(11): 175-184. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060078为消除脉冲超宽带（IR-UWB）雷达系统采集的人体呼吸回波信息中的干扰信号，并准确估计出人体呼吸频率和到达时间（TOA）范围，提出一种基于IR-UWB雷达的非接触式呼吸检测方法。对IR-UWB雷达回波信号进行线性趋势消除与滤波得到平滑的回波信号，在每个慢时间域上对回波信号使用傅里叶变换估计出人体呼吸频率，并设计基于回波信号均方根和超值峰度的EK-RMS算法确定TOA范围，同时将人体呼吸频率与TOA范围进行信息比对，最终得到受试目标的呼吸频率。实验结果表明，与Phase-Based、FFT和WT-Window算法相比，EK-RMS算法在低信噪比条件下具有更高的呼吸频率检测准确率和更强的鲁棒性，且对干扰信号有明显的抑制或消除作用。
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计算机工程. 2021, 47(11): 185-191. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059237在太赫兹无线个域网中，通常会配备定向天线以延长网络设备数据传输距离，但在使用定向天线时存在节点发现困难、动态场景下节点位置难以预知等问题。针对太赫兹网络场景，基于IEEE802.15.3c高速网络MAC协议标准以及现有太赫兹定向MAC协议，提出一种节点移动感知的定向MAC（NMA-MAC）协议。通过微微网节点位置预知算法计算节点可能移动的位置，并将位置信息通过控制帧携带给其他节点，使节点之间能够更快传递彼此的位置信息。仿真结果表明，相比IEEE802.15.3c标准协议，NMA-MAC协议的吞吐量和传输成功率分别提高13.28%和4.58%，同时控制开销降低30.86%。
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计算机工程. 2021, 47(11): 192-197. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059551在未知无线网络环境下，比特流形式的协议数据帧特征不明显，且缺乏先验知识对其进行分析，造成特征提取困难。提出一种利用序列统计提取未知无线协议特征的方法。统计数据中定长序列出现的频次和位置，根据概率和相似性筛选满足频繁条件的固定序列和交互序列，得到频繁项集，并借鉴关联规则连接频繁项集中的频繁序列，去除冗余的序列信息，得到协议特征集。仿真结果表明，该方法能够有效提高未知无线协议特征提取效果，准确率稳定在90%以上。
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计算机工程. 2021, 47(11): 198-206. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059457针对飞行自组网（FANETs）中因节点高速移动导致链路频繁断开的问题，提出一种具备链路生存时间预测与路由自主修复能力的高动态FANETs组播路由协议。根据相邻节点间距离的变化情况预测邻居节点间剩余链路生存时间，同时基于预测结果并结合路由跳数、剩余能量等因素对链路质量作出综合评价，选出最佳中继节点以提高路由的可靠性。此外，通过局部路由修复与全局路由刷新相结合的策略对所建立路由进行动态维护，缓解节点高速移动引起的链路频繁断开问题，提高数据递交率。实验结果表明，在不同场景下，该协议在数据递交率、网络吞吐量、路由开销等方面均优于经典组播路由协议ODMRP。
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计算机工程. 2021, 47(11): 207-213. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059591针对高速移动状态下的飞行自组网路由协议链路维护困难问题，提出一种基于强化学习的自适应链路状态路由优化算法QLA-OLSR。借鉴强化学习中的Q学习算法，通过感知动态环境下节点邻居数量变化和业务负载程度，构建价值函数求解最优HELLO时隙，提高节点链路发现与维护能力。利用优化Kanerva编码算法的状态相似度机制，降低QLA-OLSR算法复杂度并增强稳定性。仿真结果表明，QLA-OLSR算法能有效提升网络吞吐量，减少路由维护开销，且具有自学习特性，适用于高动态环境下的飞行自组网。
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计算机工程. 2021, 47(11): 214-219,226. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059553相较于传统的地面认知网络，星地认知网络链路传输时延较长，因此基于实时信道感知的认知用户中断概率较高。以离散时间马尔科夫链描述授权用户的动态及衰落信道，同时考虑信道转移概率的不确定性，建立基于似然不确定性模型的信道状态马尔科夫链，利用鲁棒的向后递归方法得到离线存储的功率分配矩阵，并对网络中多个用户采用博弈论的方法，进而提出基于中断概率的功率控制算法。仿真结果表明，与RRAP和TS-RS-PA算法相比，该算法在网络延迟存在的情况下能够更有效地降低中断概率并节约能耗。
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计算机工程. 2021, 47(11): 220-226. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059573针对弹性光网络中单链路故障问题，提出一种基于匈牙利算法求解链路映射方案的节点与链路协同映射保护算法CMST-HA。将虚拟网络请求的节点与链路分别划分为主动类型与被动类型，把主动类型节点映射至邻接链路频谱资源丰富且邻接节点计算资源充足的物理节点上，在主动链路时使用匈牙利算法求解出最小映射开销方案并完成映射，确定被动节点的映射位置，利用KSP算法为被动链路选择映射路径，在此基础上为虚拟网络请求的最小生成树链路提供备份路径。仿真结果表明，与RVNM、CMST算法相比，CMST-HA算法不仅能够降低虚拟网络请求阻塞率，而且可增加物理网络收益。
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计算机工程. 2021, 47(11): 227-233. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059695大气湍流会导致图像发生畸变和模糊，为对单幅大气湍流退化图像进行复原，提出一种基于多尺度生成对抗网络（GAN）的图像复原方法。采用GAN框架，在生成器网络中添加多尺度注意力特征提取单元与多层次特征动态融合单元，从而提升模型的感受野范围。在此基础上，引入特征融合机制以实现湍流退化图像复原。实验结果表明，相比标准GAN、SIU-Net模型，多尺度GAN能显著提高图像的视觉质量，有效降低图像的模糊和几何畸变程度。
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计算机工程. 2021, 47(11): 234-240. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060004现有的深度学习方法在处理点云分割任务时，难以有效地学习点云的局部特征，存在分类分割精度低和鲁棒性差的问题。构建深度神经网络RMFP-DNN用于多特征点云分类分割。分别利用自注意力模块和多层感知机提取点云的局部特征和全局特征，并将两者相互融合，提高分类分割的准确率和鲁棒性。实验结果表明，RMFP-DNN平均分类准确率和整体分类准确率分别为88.9%和92.6%，与PointNet、PointNet++、DGCNN等方法相比，准确率较高且鲁棒性较好。
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计算机工程. 2021, 47(11): 241-246,253. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059658基于深度学习的图像复制-粘贴篡改检测方法在特征提取过程中未考虑特征的空间排列，在小区域篡改样本下检测性能不佳。基于可形变自相关网络提出一种图像篡改检测方法。通过引入可形变卷积和多尺度空间金字塔，自适应地学习篡改目标的空间形变，同时通过构造自相关金字塔式特征层次结构，融合全局特征和局部特征以提升图像篡改检测性能。实验结果表明，该方法在公开的图像篡改检测基准上各项评测指标均优于对比方法，其精确率、召回率、F1值较BusterNet 2019分别提高14.85、15.04、12.81个百分点，在小区域篡改样本下性能优势更为明显。
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计算机工程. 2021, 47(11): 247-253. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059427在冷冻电镜三维重建计算模型中，傅里叶空间图像相似度算法被频繁调用，大量的计算开销导致模型整体运行速度变慢。针对该问题，提出一种基于SIMD的并行傅里叶空间图像相似度算法。通过手动负载均衡方式最大化CPU的线程使用率，添加AVX-512指令集增强CPU矢量寄存器的作用，同时设计高效的数据结构提升内存访问效率。在Intel Xeon Platinum 9242平台上的实验结果表明，与原始的OpenMP并行模型相比，经该算法优化后的程序可获得平均5.132倍的加速比，并且具有较强的鲁棒性。
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计算机工程. 2021, 47(11): 254-261. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059576基于深度学习的单幅图像超分辨率网络模型体积庞大，导致参数利用率低且难以部署，对中间层特征利用不充分。提出一种密集反馈注意力网络（DFAN）模型。在同一特征图中通过多尺度残差注意力模块（MRAB）提取不同尺度的深层特征，以增加特征的多样性。同时将每个MRAB的输出均作为同组中其他残差模块的输入，使各层之间的信息流最大化，从而减小训练难度。实验结果表明，相比VDSR、DRRN、MemNet等模型，DFAN模型具有较优的重建效果，其在重建放大倍数为4的Set5数据集上计算复杂度仅为VDSR模型的0.14倍左右，而峰值信噪比提高了0.57 dB。
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计算机工程. 2021, 47(11): 262-267,291. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059516为解决目前单目图像深度估计方法存在的精度低、网络结构复杂等问题，提出一种密集卷积网络结构，该网络采用端到端的编码器和解码器结构。编码器引入密集卷积网络DenseNet，将前面每一层的输出作为本层的输入，在加强特征重用和前向传播的同时减少参数量和网络计算量，从而避免梯度消失问题发生。解码器结构采用带有空洞卷积的上投影模块和双线性插值模块，以更好地表达由编码器所提取的图像特征，最终得到与输入图像相对应的估计深度图。在NYU Depth V2室内场景深度数据集上进行训练、验证和测试，结果表明，该密集卷积网络结构在δ<1.25时准确率达到0.851，均方根误差低至0.482。
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计算机工程. 2021, 47(11): 268-275. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059815传统卷积神经网络存在卷积核单一、网络结构复杂和参数冗余的问题。提出一种轻量级特征融合卷积神经网络MS-FNet。在融合模块中采用多路结构以增加卷积神经网络的宽度，通过不同尺寸的卷积核对输入特征图进行处理，提高网络在同一层中提取不同特征的能力，并在每次卷积后采用批归一化、ReLU等方法去除冗余特征。此外，使用卷积层代替传统的全连接层，从而加快模型的训练速度，缓解因参数过多造成的过拟合现象。实验结果表明，MS-FNet可在降低错误率的同时，有效减少网络参数量。
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计算机工程. 2021, 47(11): 276-282. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059379人脸检测技术作为一种人员身份识别的主流技术被广泛应用于人们的日常生活中。然而在特定应用场景中，当人脸被遮挡或人脸目标非常密集时，人脸识别的检测性能急剧下降。提出一种基于深度残差网络和注意力机制的高精度人脸检测算法。使用残差网络ResNet-50并结合IoU损失函数提高人脸检测精度，并利用注意力机制优化突出脸部区域特征，在此基础上采用非极大值抑制方法增强算法鲁棒性。在公开FDDB数据集上的实验结果表明，该算法的准确率达到96.1%相比传统卷积网络VGG-16算法提高1.6个百分点。
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计算机工程. 2021, 47(11): 283-291. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059314在不带有标志帧的手势视频上进行动态手势识别，容易导致识别准确率下降。提出一种具有分级网络结构的动态手势识别模型。以手势检测模型为第1级网络，手势分类模型为第2级网络，分步完成识别任务。同时，将三维卷积核拆分为时间域和空间域卷积分阶段完成任务，解决三维卷积神经网络中因参数过多造成模型训练或运行时间过长的问题。实验结果表明，在保证实时性的前提下，该模型在EgoGesture数据集上的识别准确率高达93.35%，优于C3D、ResNeXt101、MTUT等模型。
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计算机工程. 2021, 47(11): 292-297,304. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059772针对复杂遮挡条件下人脸检测精度低的问题，提出一种基于掩膜生成网络（MGN）的遮挡人脸检测方法。对人脸训练集进行预处理，将训练人脸划分为25个子区域，并为每个子区域分别添加遮挡。将一系列添加遮挡的人脸图像和原始人脸图像作为图像对依次输入MGN进行训练，以生成对应各个遮挡子区域的遮挡掩膜字典。通过组合相关字典项生成与检测人脸遮挡区域相对应的组合特征掩膜，并将该组合特征掩膜与检测人脸深层特征图相点乘，以屏蔽由局部遮挡引起的人脸特征元素损坏。在AR和MAFA数据集上进行实验，结果表明，该方法的检测精度高于MaskNet、RPSM等方法，且检测速度较快。
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计算机工程. 2021, 47(11): 298-304. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059290在实际条件下，苹果叶片病害图像背景复杂且病斑较小，难以进行实时检测。针对该问题，提出一种改进的Faster R_CNN模型。通过特征金字塔网络将具有细节信息的浅层特征和具有语义信息的深层特征融合，以提取丰富的苹果叶片病害特征。同时采用精确感兴趣区域池化，避免感兴趣区域池化中2次量化操作对病斑较小的苹果叶片病害造成像素偏差。实验结果表明，该模型能对自然条件下5种苹果叶片病害进行有效检测，平均精度均值达82.48%，与Faster R_CNN、YOLOv3和Mask R_CNN模型相比，其平均精度均值分别提高了6.01、14.12和5.06个百分点。
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计算机工程. 2021, 47(11): 305-312. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059665针对复杂背景下服装图像局部区域风格迁移难以控制及迁移后容易产生边界伪影的问题，提出一种基于注意力机制的CycleGAN服装局部风格迁移方法。通过VGG16网络分别提取服装图像的内容特征与风格特征，将其输入基于注意力机制的CycleGAN生成器中，应用注意力机制在复杂背景下的各个服装区域分配概率分布信息，获得注意力分布更多的区域及相关度更高的区域，并采用改进的损失函数校正边界伪影，对该区域进行风格迁移得到所需的风格迁移服装图像。实验结果表明，与CNN、FCN、BeautyGAN图像局部风格迁移方法相比，该方法不仅可以突出服装图像局部风格迁移效果，而且增强了图像细节，有利于提高输出图像的真实性和艺术性。
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计算机工程. 2021, 47(11): 313-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059640传统人体动作识别算法无法充分利用视频中人体动作的时空信息，且识别准确率较低。提出一种新的三维密集卷积网络人体动作识别方法。将双流网络作为基本框架，在空间网络中运用添加注意力机制的三维密集网络提取视频中动作的表观信息特征，结合时间网络对连续视频序列运动光流的运动信息进行特征提取，经过时空特征和分类层的融合后得到最终的动作识别结果。同时为更准确地提取特征并对时空网络之间的相互作用进行建模，在双流网络之间加入跨流连接对时空网络进行卷积层的特征融合。在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果表明，该模型识别准确率分别为94.52%和69.64%，能够充分利用视频中的时空信息，并提取运动的关键信息。
2024
第50卷 第4期
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(1975年创刊 月刊)
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