2021年, 第47卷, 第6期 刊出日期：2021-06-15
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计算机工程. 2021, 47(6): 1-13. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060659经典机器学习算法假设训练数据和测试数据具有相同的输入特征空间和数据分布，但在很多现实应用中这一假设通常并不成立，导致经典机器学习算法失效。领域自适应是一种新的机器学习策略，其关键技术在于通过学习新的特征表达来对齐源域和目标域的数据分布，使得在有标签源域中训练的模型可以直接迁移到没有标签的目标域上，且不会引起模型性能的明显下降。介绍领域自适应的定义、分类和代表性算法，讨论基于度量学习和基于对抗学习的两类领域自适应算法。在此基础上，分析领域自适应的典型应用和现存挑战，并对其发展趋势及未来研究方向进行展望。
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计算机工程. 2021, 47(6): 14-22. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060369车联网可有效提高交通的效率和安全性，但通信过程中存在的隐私泄露问题严重阻碍了其应用落地。提出一种面向车联网V2X通信的条件隐私保护认证协议。针对现有协议大多仅支持车辆认证的局限性，基于用户身份和车辆身份信息生成车与用户绑定的生物密钥，使协议支持单车多用户或单用户多车认证。在保护用户和车辆身份的条件下完成对消息发送方的身份认证，并在特定情况下追溯车辆和用户的真实身份，从而实现对车辆和用户的条件隐私保护。同时，在协议中添加批量验证功能以提高验证效率。形式化的安全性分析和性能评估结果表明，该协议是安全且高效的。
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计算机工程. 2021, 47(6): 23-31. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058450随着经济全球化程度的日益加剧和信息技术的快速发展，企业间的信息流、物流、资金流交互越来越复杂，传统以核心企业为主导的供应链模式中交易信息不透明、企业间协作效率低及产品质量溯源难等问题愈发突出。为解决上述问题，设计基于区块链技术的供应链交易系统，以供应链实际需求为基础，构建交易系统总体架构。通过制定交易交互规则，部署交易智能合约，搭建基于区块链的交易链，实现更有效的供应链交易信息、交易资金和交易结果管理及上下游协同。测试结果表明，该系统已具备交易功能与信息共享功能，且相比同类交易系统在吞吐量和安全性等方面更具优势。
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计算机工程. 2021, 47(6): 32-37,43. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058999为满足当前云存储医疗数据对敏感性、完整性以及统计分析可用性的需求，提出一种可验证的医疗加密数据统计分析方案。采用同态加密技术实现密文数据聚合并提高医疗数据的机密性，通过同态签名算法确保外包医疗加密数据的完整性。用户上传经过同态加密和签名的医疗数据到云服务器，云服务器在收到医疗数据分析中心的外包数据聚合请求后对密文医疗数据以及签名值进行聚合运算，并将相应结果返回给医疗数据分析中心，医疗数据分析中心验证云服务器外包同态加密数据聚合的完整性。在此基础上，医疗数据分析中心仅需使用私钥解密就能获得所有用户正确的原始医疗数据聚合结果，并据此进行统计分析。实验结果表明，该方案在医疗隐私大数据分析领域相对SPPDA等方案具有效率优势，医疗数据分析中心在验证数据完整性和分析聚合数据时计算开销保持恒定，与用户数量无关。
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计算机工程. 2021, 47(6): 38-43. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060063为解决云存储中对用户访问数据权限划分笼统、细粒度化控制访问权限受限以及单授权机构中存在的单点失效问题，提出基于雾节点的分布式密文策略属性基加密方案。将数据的部分解密运算外包给雾节点，减少终端用户的计算开销，并由不同的属性授权机构为用户生成属性密钥，以适用于细粒度的访问控制要求，使用全局身份将属于特定用户的各种属性进行“捆绑”，防止各属性机构间的共谋攻击，同时引入权重属性简化访问结构，节省系统的存储空间。实验结果表明，基于判定性q-parallel BDHE问题证明了该方案的安全性，与基于区块链的多授权机构访问控制方案和mHealth中可追踪多授权机构基于属性的访问控制方案相比，该方案终端用户在解密阶段具有更小的计算开销。
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计算机工程. 2021, 47(6): 44-51,67. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059285云计算以其按需索取、按需付费、无需预先投资的优势给用户带来极大的便利，然而静态、单一的云计算环境容易成为网络攻击的目标，给用户带来较大的安全风险。动态的虚拟机部署策略和异构的云基础设施在提升云计算环境安全性的同时会降低资源利用率。提出一种针对虚拟机轮换时的资源分配算法，将不同类型的资源抽象成维度不同的向量，并通过求解装箱问题实现资源分配中的负载平衡，同时为每个虚拟机设定驻留时间，对当前服务器的负载状态进行轮换以提升虚拟机的安全性。实验结果表明，资源动态分配算法在提高虚拟机安全性能的同时，能够减小轮换带来的负载波动。
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计算机工程. 2021, 47(6): 52-59. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057965现有的图数据库对于在线分析操作大多采用基于CPU的分布式图计算引擎（如GraphX），但CPU核心数量有限的不足会导致计算效率低下，同时集群间的同步也会产生额外的通信开销。通过使用图形处理单元（GPU）对图计算进行加速，设计并实现图处理系统RockGraph。该系统能够根据用户需求从图数据库中提取出包含核心信息的子图，经过数据格式转换后，利用JNI工具调用动态链接库，采用超显存GPU图计算框架进行在线分析，并将计算结果写回图数据库。实验结果表明，与基于CPU的分布式图计算系统相比，RockGraph的图分析效率可提高3倍~5倍。
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计算机工程. 2021, 47(6): 60-67. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057930针对传统协同过滤推荐算法通常存在的数据稀疏和冷启动问题，根据用户间的信任关系，提出基于模糊C均值聚类的综合信任推荐算法。采用评分数据和信任数据计算用户间的隐式信任值和显式信任值，利用显隐式信任得到综合直接信任值，基于信任的传递特性获得Jaccard全局信任值，最终通过动态结合综合直接信任与Jaccard全局信任获取综合信任值，同时将信任机制融入模糊C均值聚类算法实现对目标用户的精准推荐。在FilmTrust真实数据集上的实验结果表明，该算法有效缓解了数据稀疏和冷启动问题，并且相比传统协同过滤推荐算法具有更高的推荐质量。
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计算机工程. 2021, 47(6): 68-75. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058189远程监督关系抽取方法能够大幅减少标注成本，但现有方法忽略了关系间的关联信息和实体背景知识。结合实体描述信息提出一种新的跨句包关系抽取方法。引入分段卷积神经网络进行句编码，解决特征提取的误差传播问题。同时设计跨关系跨句包注意力机制获取关系特征，更好地从远程监督的噪声数据中鉴别有效实例，从而充分利用关系之间丰富的相关信息并降低噪音句子的影响。在此基础上，利用卷积神经网络提取实体描述信息，补充关系抽取任务所需的背景知识，为跨关系跨句包注意力模块提供更好的实体表示。在NYT公共数据集上的实验结果表明，该方法在句子层面抽取任务上的F1值较结合句注意力与实体描述信息的分段卷积方法提高了4%左右，能够有效改善远程监督关系抽取效果。
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计算机工程. 2021, 47(6): 76-82. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058312传统自动问答方法通常依赖谓词等先验信息实现知识库问答，需要耗费较多的人力且泛化能力不佳。提出一种针对弱依赖信息的知识库问答方法，结合BERT与BiLSTM-CRF网络提取问句中的命名实体，定位知识库中与该实体相关的三元组信息，通过答案匹配网络为三元组集合中的答案标上相似度分数，使用阈值选择策略选取符合要求的答案集合，并按照相似度分数由高到纸排序后呈现给用户。实验结果表明，该方法弱化了对先验信息的依赖，在减少人工干预的同时保证了问答质量，并且在NLPCC-ICCPOL-2016KBQA数据集上取得了87.05%的F1分数。
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计算机工程. 2021, 47(6): 83-87,97. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057932在对样本数据进行降维时，子空间学习模型无法揭示数据结构和处理训练样本外的新样本。提出一种融合表示学习和嵌入子空间学习的降维方法。将低秩表示、加权稀疏表示和低维子空间学习构建到一个统一的框架中，并采用交替优化策略，实现数据表示系数矩阵和数据投影矩阵的同时学习和相互优化，最终达到重建效果最优的降维精度。在3个数据库上的实验结果表明，与PCA、NPE、LRPP等主流方法相比，该方法不仅可以解决无法训练新样本的问题，而且具有较优的分类性能。
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计算机工程. 2021, 47(6): 88-97. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059693针对类簇交叉且分布不均衡的复杂数据，依据可信粒度准则，提出一种结合区间二型模糊粗糙C均值（IT2FRCM）聚类与混合度量的两阶段信息粒化算法。在第一阶段，利用IT2FRCM算法对原始数据进行聚类分析，得到初始的信息粒。在第二阶段，综合考虑数据空间分布、样本规模及粒子性质等因素，采用混合度量方法设计均衡证据合理性和语义独特性的粒化函数，并基于可信粒度准则优化由覆盖度和独特性组成的复合函数，求解最佳粒子边界。在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明，该算法能够有效提高不平衡数据的信息粒化质量和粒子代表性，在归类正确数、粒子特性等指标上均取得了理想表现。
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计算机工程. 2021, 47(6): 98-103,114. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057446个性化新闻资讯推荐能够有效地捕捉用户兴趣，提供高质量推荐服务的能力，因而吸引了大量高黏性用户，而知识图谱则以“实体-关系-实体”的形式表示事物间的关系，通过知识图谱中实体间的关系学习到更丰富的特征及语义信息。为更好地实现金融领域新闻的个性化推荐，提出一种基于知识图谱的个性化推荐算法KHA-CNN。结合金融业知识图谱，采用基于知识的卷积神经网络和层次注意力机制得到新闻文本的特征表示，并学习用户复杂行为数据特征。在真实数据集上的实验结果表明，与Random Forest、DKN、ATRank-like算法相比，KHA-CNN算法的F1和AUC指标分别提高了2.6个和1.5个百分点。
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计算机工程. 2021, 47(6): 104-114. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057563知识图谱中实体所涉及的关系之间通常具有相互依赖的性质，基于这种依赖性可利用数据中的新实体来构造更多的三元组从而补全知识图谱。贝叶斯网（BN）是一种表示和推理变量之间相互依赖关系和不确定性知识的有效模型，将BN作为模型框架，研究基于BN的开放世界知识图谱补全方法。提出知识图谱中关系之间依赖性的表示模型构建方法，构建过程包括模型的基础结构构建和参数表计算，基于关系对实体的描述作用，根据描述作用强的关系决定描述作用弱的关系这一规则构建模型的基础结构。给出基于知识图谱中的三元组来抽取数据集的方法，采用最大似然估计法并利用模型的基础结构和数据集来计算模型的参数表。提出基于BN概率推理的三元组构造方法，将开放世界数据中包含新实体三元组的关系和尾实体作为证据，利用概率推理计算新实体与其他实体之间存在关系的条件概率，以此为依据构造与新实体相关的更多三元组，从而完善知识图谱。在FB15k和DBpedia数据集中分别进行三元组类型预测和链路预测实验，结果表明，该方法具有有效性，其预测召回率和MR值相比现有知识图谱补全方法均有明显提升。
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计算机工程. 2021, 47(6): 115-122,141. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058129现有的多视角降维方法多数假设数据是完整的，但该假设在实际应用中难以实现。为解决不完整多视角数据降维问题，提出一种新的不完整多视角嵌入学习方法。基于多视角数据的一致性与同一视角下样本间的线性相关性学习一组重构系数，对缺失样本进行线性重构，通过学习所有视角的公共低维嵌入，保持原始空间的局部几何结构。在此基础上，设计一种惩罚参数来度量重构样本的可靠度，从而权衡缺失样本对学习结果的负面影响。实验结果表明，该方法在Yale、ORL和COIL-20数据集上NMI值分别达到65.63%、73.23%和78.27%，较MVL-IV算法分别提升8.37%、16.71%和20.24%。
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计算机工程. 2021, 47(6): 123-131. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059256针对传统匿名问卷系统不能抵抗合谋攻击及公布数据时无法保护用户隐私的问题，提出一种新的隐私保护匿名问卷方案。引入少数合谋的问卷工作节点集群，利用门限签名技术为用户进行注册，并以门限签名为问卷生成用户列表，从而抵抗合谋攻击，同时将用户回应进行同态加密上传至公开防篡改平台抵抗数据抵赖，采用差分隐私技术并借助安全多方计算技术输出隐私保护的问卷归总结果。在此基础上，将问卷过程融入零知识证明技术，保证密文的健壮性及方案的正确性。性能分析结果表明，该方案的安全模型满足匿名性、验证性、机密性及隐私保护性，与ANONIZE、Prio等方案相比，在合谋攻击抵抗、隐私保护方面更有优势，且在时间和存储开销上符合实际应用需求。
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计算机工程. 2021, 47(6): 132-141. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058239为探究对抗样本对端到端说话人辨认系统的安全威胁与攻击效果，比较现有对抗样本生成算法在语音环境下的性能优劣势，分析FGSM、JSMA、BIM、C&W、PGD 5种白盒算法和ZOO、HSJA 2种黑盒算法。将7种对抗样本生成算法在ResCNN和GRU两种网络结构的端到端说话人辨认模型中实现有目标和无目标攻击，并制作音频对抗样本，通过攻击成功率和信噪比等性能指标评估攻击效果并进行人工隐蔽性测试。实验结果表明，现有对抗样本生成算法可在端到端说话人辨认模型中进行实现，白盒算法中的BIM、PGD具有较好的性能表现，黑盒算法的无目标攻击能达到白盒算法的攻击效果，但其有目标攻击性能有待进一步提升。
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计算机工程. 2021, 47(6): 142-151. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058383网络边界是提供访问服务的主要通道，而IPSec VPN作为网络边界防护中的关键技术，对于保障网络整体安全至关重要。分析IPSec VPN中IKE协议激进模式和OSPF路由选择协议的安全性漏洞，研究三种常规OSPF路由欺骗方式在IPSec VPN中间人攻击中的性能表现，构建IPSec VPN流量劫持模型及攻击数据包，设计IPSec VPN流量劫持算法与KEYMAT密钥获取算法。通过搭建仿真环境并选取双LSA注入路由欺骗攻击方式，实现跨网段IPSec VPN中间人攻击并验证了IPSec VPN协议的脆弱性，该结论对于网络边界设备防护、骨干网络流量保护具有重要作用。
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计算机工程. 2021, 47(6): 152-163. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059614现有PKI、IBC认证技术与SSL/TLS通信协议已不能满足当今网络空间新兴信息产业的毫秒级信息安全需求。针对新兴信息产业的毫秒级通信安全问题，以CFL为原点技术，并基于CFL_BLP模型给出CFL SSL协议及其形式化描述，从协议层面上证明该协议可实现毫秒级双向认证、通信的机密性和完整性保护、自主可控以及防止中间人攻击等信息安全属性。实验结果表明，与SSL/TLS协议相比，该协议的可用性和安全性更高，且能够满足各种新兴信息产业通信机制的毫秒级信息安全需求。
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计算机工程. 2021, 47(6): 164-171. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058229现有的电子病历大部分只能在医生与患者之间实现数据共享，数据用户难以访问患者的电子病历。针对该问题，提出一种利用代理重加密的电子病历数据共享方案。患者通过搜索陷门得到加密电子病历，数据用户要获取其电子病历，可请求患者和云服务器进行交互，云服务器生成重加密密钥，并对电子病历密文进行代理重加密，经患者授权后将重加密密文发送给数据用户，数据用户用其私钥解密密文，最终获取电子病历数据。基于随机预言机模型的实验结果表明，该方案在改进双线性Diffie-Hellman假设和q决策双线性Diffie-Hellman逆转假设下，均可实现关键字隐私安全和消息隐私安全。
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计算机工程. 2021, 47(6): 172-181. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057612传感器与摄像头等设备的传统动作识别存在受环境影响大及侵犯用户隐私等问题，以京剧动作为研究对象，提出一种非接触式人员动作识别方法Wi-Opera。在离线阶段采集Wi-Fi路由设备上人体动作的信道状态信息（CSI）数据，利用巴特沃斯低通滤波器和小波变换方法对CSI数据分别进行去噪和平滑处理，通过主成分分析算法提取动作的特征值构建每个京剧动作的决策树，最终形成随机森林模型。在在线阶段实时采集的动作数据经过处理后，将京剧动作的特征值输入随机森林模型中进行识别，从而输出识别结果。实验结果表明，Wi-Opera方法的综合识别精度为94.6%，具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。
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计算机工程. 2021, 47(6): 182-187,196. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058051为优化解码转发（DF）单向多中继网络的能量效率（EE）与频谱效率（SE），提出一种中继选择与功率分配联合优化方法。在DF单向多中继传输网络中，选择能够使EE最大的中继节点作为最佳中继并进行最优功率分配，给出最优功率分配下EE和SE的表达式，以提高SE为目标求出最优功率分配因子，将其代入EE的计算表达式后，将节点总功率作为优化变量以实现EE最大化，在此基础上，分析中继相对位置改变时EE和SE的变化趋势。仿真结果表明，相比随机中继等功率分配以及仅最优功率分配等方法，该方法具有更高的EE和SE。
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计算机工程. 2021, 47(6): 188-196. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058719针对连续时间动态网络的节点分类问题，根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集，改进网络表示学习的节点序列采样策略，并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法，通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE框架内的LogicRegression分类器，获得连续时间动态网络的节点分类结果。实验结果表明，与CTDNE和STWalk算法相比，该算法在实验条件相同的情况下，网络表示学习结果的二维可视化效果更优且最终的网络节点分类精度更高。
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计算机工程. 2021, 47(6): 197-202. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057742针对传统接收信号强度指示（RSSI）定位算法定位精度低及粒子群优化（PSO）算法容易陷入早熟和局部最优解的问题，提出一种RSSI质心定位算法。通过RSSI测距技术计算各传感节点之间的距离，选择离未定位节点最近的3个锚节点和已定位节点，建立以未知节点坐标为参数的数学模型。在PSO算法的基础上运用混沌优化思想避免搜索过程陷入局部极小，并利用鸡群算法进行优化从而得到质量更好的解。实验结果表明，与原始质心定位算法、加权RSSI质心定位算法和PSO-RSSI质心定位算法相比，该算法具有较快的收敛速度和较高的定位精度。
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计算机工程. 2021, 47(6): 203-209. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058133针对中继协同无人机（UAV）辅助的无线通信网络，提出一种基于认知无线电网络（CRN）的物理层安全通信方案。利用二次发射机协同解码转发中继向目的接收机发送机密消息，将UAV用作移动干扰器发送干扰噪声，以降低窃听者的解码能力。在不影响主用户通信的前提下，通过联合优化UAV的飞行轨迹和发射功率提高系统的平均保密率，采用基于连续凸逼近的算法求解近似凸规划的保密率最大化问题。仿真结果表明，相较于优化功率和优化轨迹这两种传统方案，该方案能够进一步提高CRN系统通信的安全性。
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计算机工程. 2021, 47(6): 210-216. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057899针对步态识别中步态视角变化、步态数据样本量少及较少利用步态时间信息等问题，提出一种基于视角转换的步态识别方法。通过VTM-GAN网络，将不同视角下的步态能量图及含有步态时间信息的彩色步态能量图，统一映射到保留步态信息最丰富的侧视图视角，以此突破步态识别中多视角的限制，在视角转换的基础上，通过构建侧视图下的步态正负样本对来扩充用于网络训练的数据，并采用基于距离度量的时空双流卷积神经网络作为步态识别网络。在CASIA-B数据集上的实验结果表明，该方法在各状态、各角度下的平均识别准确率达到92.5%，优于3DCNN、SST-MSCI等步态识别方法。
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计算机工程. 2021, 47(6): 217-224. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058091从深度图RGB-D域中联合学习RGB图像特征与3D几何信息有利于室内场景语义分割，然而传统分割方法通常需要精确的深度图作为输入，严重限制了其应用范围。提出一种新的室内场景理解网络框架，建立基于语义特征与深度特征提取网络的联合学习网络模型提取深度感知特征，通过几何信息指导的深度特征传输模块与金字塔特征融合模块将学习到的深度特征、多尺度空间信息与语义特征相结合，生成具有更强表达能力的特征表示，实现更准确的室内场景语义分割。实验结果表明，联合学习网络模型在NYU-Dv2与SUN RGBD数据集上分别取得了69.5%与68.4%的平均分割准确度，相比传统分割方法具有更好的室内场景语义分割性能及更强的适用性。
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计算机工程. 2021, 47(6): 225-233. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057709传统AKAZE算法主要以图像的灰度信息作为输入，忽略了颜色与光照信息，且存在过多的冗余特征点。提出一种融合颜色与光照信息的改进图像匹配算法。在图像原始灰度信息中增加颜色补偿量和光照补偿量，克服传统AKAZE算法未利用颜色和光照信息来区分同名点的缺点。在特征点邻域内计算欧式距离和区域重复率以确定重叠程度较高的相邻特征点，比较相邻特征点的响应强度，将响应强度值较小的特征点作为冗余点并删除。在图像匹配后利用随机一致性算法剔除误匹配点对，通过并行运算对算法进行加速。实验结果表明，该算法可以有效识别同名点并剔除图像中的冗余点，运行效率优于SIFT和SURF等算法。
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计算机工程. 2021, 47(6): 234-244,252. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057938由于背景信息复杂、遮挡等因素的影响，现有基于局部特征的行人重识别方法所提取的特征不具有辨别力和鲁棒性，从而导致重识别精度较低，针对该问题，提出一种基于显著性检测与多尺度特征协作融合的SMC-ReID方法。利用显著性检测提取行人中具有判别力的特征区域，融合显著性特征与全局特征并完成不同尺度的切块，将上述不同尺度的特征进行协作融合以保证特征切块后的连续性，根据全局特征和局部特征的差异性联合3种损失函数进行学习。在推理阶段，将各个尺度的特征降低到同一维度并融合成新的特征向量，以实现相似性度量。在行人重识别公开数据集Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03上进行实验，结果表明，SMC-ReID方法所提取的特征具有较强的可区分性和鲁棒性，识别准确率优于SVDNet和PSE+ECN等方法。
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计算机工程. 2021, 47(6): 245-252. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057530为解决暗通道先验去雾算法存在的透射率计算不精确和图像去雾后偏暗等问题，提出一种利用逆通道与改进滤波的暗通道去雾算法。根据雾天可见光的衰减特性，基于蓝色通道的逆通道得到修正的雾天图像暗通道图，通过在引导滤波中设置自适应平滑因子，滤波处理时检测图像边缘并利用局部方差自适应调整滤波强度，以获得更准确的透射率，同时选取图像中天空部分亮度最大区域的像素平均值作为大气光值，最终得到修复的去雾图像。实验结果表明，与基于边界限制的去雾算法和多尺度小波去雾算法相比，该算法的峰值信噪比和结构相似性值更高且均方误差更小，图像去雾效果更好，能较好保持图像原有信息。
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计算机工程. 2021, 47(6): 253-261,270. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056414针对常规马尔科夫随机场（MRF）模型对复杂自然图像分割时，存在对噪声敏感且边缘模糊的问题，构建一种基于边缘约束局部区域MRF（ECLRMRF）的图像分割模型。利用欧氏距离度量局部区域内邻接像素的相似度，依据其相似度构建局部空间来约束高斯混合模型，有效描述丰富的局部区域统计特征，并建立MRF模型的局部区域一致性约束项。利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘特征，并在分割过程中建立图像分割区域的边缘约束，通过在MRF模型框架下将局部区域统计特征和图像边缘特征相融合，解决局部区域MRF模型对图像分割边缘模糊的问题，再采用Gibbs采样算法实现对复杂自然图像的准确分割。实验结果表明，该模型能够更好地保留图像边缘信息，并且具有更好的分割效果。
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计算机工程. 2021, 47(6): 262-270. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057920目标跟踪指在视频帧中找到感兴趣目标的运动位置，广泛应用于环境感知、安防监控和无人驾驶等领域。为进行高效的目标跟踪，建立一种基于对抗学习和特征压缩的相关滤波器目标跟踪模型。为了同时兼顾精度与速度，在模型中引入特征提取优化、特征压缩和特征聚合等步骤。在提取图像特征前，采用对抗学习方法解决特征提取模型中训练数据与任务数据分布不匹配的问题。在特征压缩阶段，应用双通道自编码器结构和特征聚合来增强模型对图像风格的泛化能力。实验结果表明，与非实时跟踪算法相比，该模型在精度损失不超过3%的情况下能取得明显的速度提升，其跟踪速度高达103FPS。
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计算机工程. 2021, 47(6): 271-276,283. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058058Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题，而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点，导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此，提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络（CFPN）模块，对网络生成的多层特征进行融合，充分利用不同特征层的语义信息。在此基础上，执行RoI Align操作生成行人掩膜。仿照COCO数据集，从生活场景中拍摄1 000张图片，自建一个新的行人数据集。基于该数据集的实验结果表明，改进算法较原算法具有更高的检测精确率。
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计算机工程. 2021, 47(6): 277-283. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057892在执行视频行人重识别任务时，传统基于局部的方法主要集中于具有特定预定义语义的区域学习局部特征表示，在复杂场景下的学习效率和鲁棒性较差。通过结合全局特征和局部特征提出一种基于时空关注区域的视频行人重识别方法。将跨帧聚合的关注区域特征与全局特征进行融合得到视频级特征表示，利用快慢网络中的两个路径分别提取全局特征和关注区域特征。在快路径中，利用多重空间关注模型提取关注区域特征，利用时间聚合模型聚合所有采样帧相同部位的关注区域特征。在慢路径中，利用卷积神经网络提取全局特征。在此基础上，使用亲和度矩阵和定位参数融合关注区域特征和全局特征。以平均欧氏距离评估融合损失，并将三重损失函数用于端到端网络训练。实验结果表明，该方法在PRID 2011数据集上Rank-1准确率达到93.4%，在MARS数据集上mAP达到79.5%，识别性能优于SeeForst、ASTPN、RQEN等方法，并且对光照、行人姿态变化和遮挡具有很好的鲁棒性。
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计算机工程. 2021, 47(6): 284-291. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060407头戴式增强/混合现实设备虚实融合存在内容独占、不易分享等局限，在多人协同作业时，仅使用者能够获取虚实融合场景，其他人无法沉浸式介入内容，从而限制了相关设备的应用范围。为此，提出基于网络通信的低延迟虚实融合内容第三方视角可视化方法。通过计算捕捉空间方位反推虚实融合空间第三方视角方位，完成主视角与第三方视角空间匹配，根据多终端之间的数据通信要求，结合多视角的交互信息/环境信息/虚实状态的多种数据类型特点，提出多种信息同步策略，确保不同场景下内容的准确同步。实验结果表明，该方法可有效实现穿戴式增强/混合现实设备多人实时协同操作，具有稳定、高效的应用效果。
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计算机工程. 2021, 47(6): 292-298,304. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059872为提高航拍图像中输电线路绝缘子的检测准确性，提出一种改进的Faster RCNN网络模型。在原始Faster RCNN网络模型上运用多尺度训练，同时根据绝缘子自身特性调整滑动窗口产生的候选区域比例，并引入检测困难样本的对手生成策略，实现不同尺寸及部分遮挡输电线路绝缘子的准确检测。实验结果表明，改进的Faster RCNN网络模型相比原始Faster RCNN网络模型的检测精确度提升了4.33个百分点，能更准确地检测出目标绝缘子。
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计算机工程. 2021, 47(6): 299-304. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057626分析疾病与基因、miRNA等生物实体之间的关联是生物研究领域的重要目标，然而利用海量的数据进行生物学实验成本过高。提出一种基于网络表示学习的关联预测算法，通过多源数据集构建生物异质网络，并给出基于生成式对抗网络的异质网络表示学习算法学习鲁棒的向量表示，算法中的判别器和生成器考虑网络中的关系来捕获丰富的异质语义信息，并通过对抗学习进行训练，在此基础上通过衡量实体向量的相似性预测疾病和基因、miRNA之间的关联。实验结果表明，与HSSVM、GAN等算法相比，该算法在两个关联预测任务上均取得了最高的AUC值，具有更好的预测结果，并且通过引入更多异质数据进行训练，有效提升了算法性能。
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计算机工程. 2021, 47(6): 305-311. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057878针对目前人群疏散方法中机器人灵活性低、场景适应性有限与疏散效率低的问题，提出一种基于深度强化学习的机器人疏散人群算法。利用人机社会力模型模拟突发事件发生时的人群疏散状态，设计一种卷积神经网络结构提取人群疏散场景中复杂的空间特征，将传统的深度Q网络与长短期记忆网络相结合，解决机器人在学习中无法记忆长期时间信息的问题。实验结果表明，与现有基于人机社会力模型的机器人疏散人群方法相比，该算法能够提高在不同仿真场景中机器人疏散人群的效率，从而验证了算法的有效性。
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计算机工程. 2021, 47(6): 312-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058006针对非平衡金融数据集，提出一种银行欺诈账户检测框架iForest-SMOTE。基于账户的动态交易特点，从统计、时序、监督信息维度抽取账户交易行为特征。针对过采样技术ADASYN在金融账户数据集中存在的跨区域样本合成问题，提出一种基于iForest算法的数据集均衡预处理策略，通过iForest算法对数据进行混合采样，在去除多数类噪声数据的同时降低分类器对少数类的学习难度。在此基础上，设计随机森林分类器实现金融欺诈账户检测。在真实金融账户交易数据集上进行实验，结果表明，与ADASYN、SMOTE等采样技术相比，iForest-SMOTE在召回率和准确率方面具有明显优势，F-value值至少能够提升2.13个百分点。
2024
第50卷 第7期
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(1975年创刊 月刊)
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（稿件问题请直接联系栏目编辑） E-mail: ecice06@ecict.com.cn
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