2021年, 第47卷, 第5期 刊出日期：2021-05-15
-
全选|
-
-
计算机工程. 2021, 47(5): 1-15. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060509新型冠状病毒肺炎（COVID-19）具有高传染性和高致病性，严重威胁人民群众的生命安全和身体健康，快速准确地检测和诊断COVID-19对于疫情控制至关重要。目前COVID-19检测诊断方法主要包括核酸检测和基于医学影像的人工诊断，但是核酸检测耗时较长并且需要专用的测试盒，而基于医学影像的人工诊断过于依赖专业知识，分析耗时较长且难以发现隐匿病变。随着X射线图像和计算机断层扫描图像数据集的相继提出，科研人员在此基础上构建基于深度学习的COVID-19检测诊断模型，有效辅助了医学专家对COVID-19的高效诊断治疗。总结用于COVID-19检测诊断的主流影像数据集和相关评价指标，以模型任务和影像数据类型2个角度分类介绍现有基于深度学习的COVID-19检测诊断模型，从骨干网络、数据集、影像类型、性能表现、分类种类和开源情况6个维度进行比较与分析。此外，介绍用于抗击COVID-19的优秀应用系统，并探讨该领域的未来发展趋势。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 16-23. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060354针对低照度条件下获取的水上图像亮度和对比度低以及质量差的问题，提出一种基于局部生成对抗网络的图像增强方法。以残差网络作为基本框架设计生成器，通过加入金字塔扩张卷积模块提取与学习图像深层特征和多尺度空间特征，从而减少结构信息丢失。设计一个自编码器作为注意力网络，估计图像中的光照分布并指导图像不同亮度区域的自适应增强。构建具有判别图像局部区域能力的判别器结构，约束生成器输出增强效果更加自然的图像。实验结果表明，该方法能够有效增强水上低照度图像，场景还原和细节保留能力优于SRIE和LIME等方法。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 24-29. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059184在拟态防御理论中，仲裁模型在一定程度上决定了拟态系统的整体安全性和执行效率，而仲裁策略作为仲裁模型中的关键环节，会对裁决结果的正确性产生直接影响。针对竞赛式仲裁模型中由差模逃逸造成的裁决结果异常问题，提出一种竞赛式仲裁优化方案，采用异构数据库执行体的二进制日志匹配结果对仲裁结果进行校验，保证裁决结果的正确性。实验结果表明，与竞赛式仲裁方案相比，优化方案能够提高仲裁结果正确率，减少SQL注入的差模逃逸事件，保证拟态系统在执行周期内的安全性和可靠性。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 30-35. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058718异构系统之间的相似性会影响拟态防御系统异构执行体的选择和调度。目前多数针对执行体的异构性分析仍停留在二阶层面，但二阶异构度不适用于执行体数目较多的情况，难以准确评估拟态系统的防御能力。针对该问题，提出高阶异构度的概念，分析高阶异构的性质，解释高阶异构性在执行体调度及判决中所起的重要作用，并将其用于拟态防御系统安全性的量化分析。在此基础上，设计基于高阶异构度的大数判决算法，同时依据容斥原理计算系统失效率。实验结果表明，该算法可有效分析拟态系统的防御能力，并且随着执行体相似度增大以及执行体数目增多，准确性能够进一步提高。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 36-43. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059641为实现对多个电子病历文件的密文检索，提出一种基于密钥聚合的密文检索方案。当数据用户对多个文件进行搜索时，利用密钥聚合技术生成一个聚合陷门即可实现对多个文件的批量搜索。当数据用户检索得到医疗云服务返回的文件时，通过区块链中的智能合约技术完成检索数据的完整性和正确性验证。分析结果表明，该方案满足聚合密钥、陷门和关键字隐私安全需求，在数据加密阶段和关键字搜索阶段相比现有方案具有更高的检索效率。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 44-51. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057492在多约束复杂环境下，多数无人飞行器（UAV）航迹规划方法无法从历史经验中获得先验知识，导致对多变的环境适应性较差。提出一种基于深度强化学习的航迹规划策略自学习方法，利用飞行约束条件设计UAV的状态及动作模式，从搜索宽度和深度2个方面降低航迹规划搜索规模，基于航迹优化目标设计奖惩函数，利用由卷积神经网络引导的蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法学习得到航迹规划策略。仿真结果表明，该方法自学习得到的航迹规划策略具有泛化能力，相对未迭代训练的网络，该策略仅需17%的NN-MCTS仿真次数就可引导UAV在未知飞行环境中满足约束条件并安全无碰撞地到达目的地。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 52-57. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057421网络表征学习技术被广泛应用于获取网络中节点的特征及其语义。已有网络表征学习方法主要研究邻接矩阵或邻接矩阵的幂，使得向量空间中一个节点的相似节点存在于网络中与它相近的局部区域，而未考虑全局区域的结构等价性。根据角色信息，提出基于角色的矩阵分解（Role-MF）模型来获取节点表示。Role-MF模型将角色信息融合在随机游走方法中，在考虑局部信息的同时利用角色信息设计明确的目标矩阵，并通过奇异值分解得到节点表征。实验结果表明，与现有的DWMF、DeepWalk等模型相比，Role-MF模型可以保留结构等价性，当训练比例为10%和90%时，F1值和AUC等各项指标在节点分类和链路预测中都取得了更好的效果。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 58-64,72. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057361针对现有事件因果关系抽取方法关系边界识别能力弱和文本语义表征不足的问题，提出一种基于双层CNN-BiGRU-CRF深度学习模型的事件因果关系抽取方法。将因果关系抽取任务转换为两次序列标注任务分别由两层CNN-BiGRU-CRF模型完成，上层模型用于识别事件因果关系语义角色词，其标注结果作为特征输入下层模型划分因果关系边界。在每层模型中，采用突发事件样本数据对BERT模型进行微调，形成文本表示模型以获取语义特征向量矩阵，利用卷积神经网络和双向门控循环单元分别提取局部和全局深层特征，并将上述特征在每个时间序列步进行线性加权融合以增强语义表征能力，最终基于残差思想将高区分度特征输入CRF模型解码完成序列标注任务。在中文突发事件语料集上的实验结果表明，与BiLSTM-Att-规则特征、GAN-BiGRU-CRF等因果关系抽取方法相比，该方法的事件因果关系抽取效果更好，F值达到91.81%，能有效实现事件因果关系的准确抽取。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 65-72. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058042虚拟空间中在线同源用户具有相似行为特征，但现有相似性度量算法难以对其进行有效识别。提出一种基于序列对齐的在线同源用户识别算法，根据在线用户行为日志提取点击流数据，采用序列对齐方法计算在线用户的行为相似度，将其用行为相似度矩阵表示并对用户进行层次聚类，以识别虚拟空间中的在线同源用户，同时分析不同维度的用户特征属性对用户行为相似性的影响程度。实验结果表明，该算法能准确识别出在线同源用户，用户行为相似性受性别、户籍和教育程度3种特征属性影响较大，受年龄、社会阶层和收入水平的影响较小。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 73-79. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057416意图分类是一种特殊的短文本分类方法，其从传统的模板匹配方法发展到深度学习方法，基于BERT模型的提出，使得大规模的预训练语言模型成为自然语言处理领域的主流方法。然而预训练模型十分庞大，且需要大量的数据和设备资源才能完成训练过程。提出一种知识蒸馏意图分类方法，以预训练后的BERT作为教师模型，文本卷积神经网络Text-CNN等小规模模型作为学生模型，通过生成对抗网络得到的大量无标签数据将教师模型中的知识迁移到学生模型中。实验数据包括基于真实场景下的电力业务意图分类数据集，以及通过生成对抗网络模型生成的大量无标签文本作为扩充数据。在真实数据和生成数据上的实验结果表明，用教师模型来指导学生模型训练，该方法可以在原有数据资源和计算资源的条件下将学生模型的意图分类准确率最高提升3.8个百分点。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 80-87. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057842为使神经网络模型能在实时性要求较高且内存容量受限的边缘设备上部署使用，提出一种基于半波高斯量化与交替更新的混合压缩方法。对神经网络模型输入部分进行2 bit均匀半波高斯量化，将量化值输入带有缩放因子的二值网络通过训练得到初始二值模型，利用交替更新方法对已训练的二值模型进行逐层微调以提高模型测试精度。在CIFAR-10和ImageNet数据集上的实验结果表明，该方法能有效降低参数和结构冗余所导致的内存和时间开销，在神经网络模型压缩比接近30的前提下，测试精度相比HWGQ-Net方法提高0.8和2.0个百分点且实现了10倍的训练加速。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 88-96,103. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057901模糊C均值（FCM）聚类算法无法识别非凸数据，算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性特征。提出一种利用密度敏感距离度量创建相似度矩阵的FCM算法。通过近邻传播算法获取粗类数作为最佳聚类数的搜索范围上限，以解决FCM算法聚类数目需要人为预先设定和随机选定初始聚类中心造成聚类结果不稳定的问题。在此基础上，改进最大最小距离算法，得到具有代表性的样本点作为初始聚类中心，并结合轮廓系数自动确定最佳聚类数。基于UCI数据集和人工数据集的实验结果表明，相比经典FCM、K-means和CFSFDP算法，该算法不仅具有识别复杂非凸数据的能力，而且能够在保证聚类性能和稳定性的前提下加快收敛速度。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 97-103. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057666由于互联网语料的高噪音特性，传统的属性值抽取方法存在人工成本增加及训练集缺乏等问题。提出一种新的实体属性值抽取方法。利用机器阅读理解模型，从互联网语料中抽取出高质量的候选属性值，通过高效的众包验证机制调整各候选属性值的权重，得到最终抽取结果。实验结果表明，与OpenTag、QANET等模型相比，该机器阅读理解模型有效提升了候选属性值抽取的准确性，抽取准确率提升10%左右，同时通过众包验证方法，能够以较低的众包成本提高属性值抽取的整体性能。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 104-116. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060128针对现有攻击图生成和分析方法多数未考虑社交网络威胁的问题，提出一种基于知识图谱融合社交网络威胁的攻击图生成方法。根据攻击图的构建需求和收集的内网环境数据，设计融合社交网络威胁的网络安全本体模型和知识图谱，以实现对社交网络和物理网络数据的关联分析以及对攻击图输入信息的扩展，基于知识图谱采用广度优先搜索算法生成融合社交网络威胁的攻击图，并给出内部社交网络威胁的攻击成功率计算方法。基于真实网络拓扑和脆弱性信息的实验结果表明，与现有攻击图的相关方法相比，该方法可有效发现网络中潜在的借助社交网络入侵的攻击路径。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 117-123. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057716积分攻击是一种重要的密钥恢复攻击方法，已被广泛应用于多种分组算法分析任务。Midori64算法是一种轻量级分组密码算法，为对其进行积分攻击，构建3个6轮零相关区分器，将其分别转化为6轮平衡积分区分器并合成为一个性质优良的6轮零和积分区分器，将该零和积分区分器向前扩展1轮得到一个7轮零和积分区分器。分别采用部分和技术与快速Walsh-Hadamard变换技术，得到Midori64算法的10轮积分攻击和11轮积分攻击。分析结果表明，10轮积分攻击的数据复杂度为240个明密文对，时间复杂度为267.85次10轮加密运算，11轮积分攻击的数据复杂度为240.09个明密文对，时间复杂度为2117.37次11轮加密运算。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 124-130. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056305为更好地对待发布数据进行隐私保护，构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型。利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法，并优选对应的隐私保护参数，达到数据提供者所期望的隐私保护效果，满足数据使用者对可用性的要求。实验结果表明，该方法不仅可以找到相对较优的参数值，而且能够有效满足具有不同身份和应用需求的用户对数据发布的要求。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 131-137. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058236通过云计算提供的委托计算服务能够为委托方节省大量的计算时间和计算成本，但如何保证委托计算的隐私性和可证明安全性是具有挑战性的问题。结合全同态加密和多线性映射技术的优势，提出基于隐私保护的可证明安全多元多项式委托计算协议。根据委托计算的输入输出隐私安全需求设计委托计算安全模型，通过多线性映射方案和全同态加密技术构造任意第三方可公开验证的委托计算协议，并在标准模型下基于多线性Diffie-Hellman困难性问题假设证明协议的安全性与隐私性。实验与性能分析结果表明，该协议可保证安全性，同时能够减少计算成本，满足大数据环境下委托计算模式的应用需求。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 138-143,153. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057500为提高加密图像可逆数据隐藏的嵌入容量与安全性，提出一种改进的加密域可逆数据隐藏算法。以分块加密方式保留图像块内相邻像素间的相关性，利用多元线性回归模型对图像块内特定像素进行预测，同时以位替换方式将预测误差码元和秘密信息同时嵌入目标像素中，通过差分对称编码提升编码效率并扩展嵌入空间，使得接收者在仅拥有加密密钥和嵌入密钥的情况下可无失真地恢复原始图像和提取秘密信息。实验结果表明，该算法在BOWS-2和UCID数据集上的平均嵌入率分别达到1.717和1.310 bit/pixel，在提高嵌入容量和安全性的同时实现了信息提取操作和图像恢复操作的完全分离。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 144-153. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057769针对现有社交网络所提供静态隐私策略的隐私设置不够灵活且难以定量验证问题，提出一种动态隐私保护框架，将社交网络建模为离散时间马尔科夫链模型，通过设置触发条件实现用户动态隐私规约并将其转化为概率计算树逻辑公式，同时结合随机模型检验和运行时验证中的参数化与监控技术，保护社交网络发生随机故障情况下的用户动态隐私信息。在Diaspora开源社交网络上的实验结果表明，与静态隐私保护框架相比，动态隐私保护框架具有更高的安全性和灵活性，能较好满足用户的隐私保护需求。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 154-159. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057280车辆的高速移动及网络拓扑变化频繁等特性，使得可靠的介质访问控制（MAC）协议仍难满足车载自组织网络的低延迟和高吞吐量的要求。提出一种基于竞争的时分多址MAC协议，将道路按照通信半径分段，周期性地为每个路段的车辆组织通信，每个通信周期根据功能分为静态段和动态段两部分，静态段使用时分复用的方式进行通信，动态段用于新接入的车辆竞争静态段中的发送时隙。仿真实验结果表明，与DTMAC协议相比，该协议能够提高数据传输的吞吐量，降低车辆之间发生冲突的概率，减少新加入车辆发送数据的等待时延。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 160-168,175. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057714在室内定位设计中，接收信号强度（RSS）容易受到发射功率、信号衰减和多径环境等因素的影响。在锚节点天线高于被测节点天线的应用条件下，提出一种基于RSS的二维到达角（AoA）估计方法。将三个定向天线作为锚节点的波束切换天线且三个波束的方向图重叠，在测向技术中的和差法理论基础上，从多径信号分析和克拉美罗下界推导的角度出发，论证当AoA处于方向图重叠区域时RSS差分处理对于多径和噪声干扰具有一定程度的抑制作用，并研究该抑制效果与波束切换天线参数之间的关系。仿真结果表明，在单个锚节点条件下，该方法在约150 m2的定位区域范围内获得的平均AoA估计误差为4.3°，具有较高的AoA估计和定位精度。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 169-175. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057720小基站的密集随机部署会产生严重干扰和较高能耗问题，为降低网络干扰、保证用户网络服务质量（QoS）并提高网络能效，构建一种基于深度强化学习（DRL）的资源分配和功率控制联合优化框架。综合考虑超密集异构网络中的同层干扰和跨层干扰，提出对频谱与功率资源联合控制能效以及用户QoS的联合优化问题。针对该联合优化问题的NP-Hard特性，提出基于DRL框架的资源分配和功率控制联合优化算法，并定义联合频谱和功率分配的状态、动作以及回报函数。利用强化学习、在线学习和深度神经网络线下训练对网络资源进行控制，从而找到最佳资源和功率控制策略。仿真结果表明，与枚举算法、Q-学习算法和两阶段算法相比，该算法可在保证用户QoS的同时有效提升网络能效。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 176-180,188. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057653目前主流的边缘存储策略通过协同或非协同的方式来提高存储资源的请求命中率，从而降低请求延迟以满足时间敏感型业务的需求，然而这些策略并未考虑存储节点的副本数量过多所带来的一致性开销问题。提出一种基于虚拟传播树（VST）的边缘存储算法，针对边缘存储中的一致性开销问题，设计VST生成算法和节点淘汰算法，从而在副本数量高、一致性需求大的场景下实现可控低延迟服务。实验结果表明，该算法可以在一致性场景下提供低延迟服务，在非一致性场景下同样具有稳定的性能表现，请求时延和存储开销低于CV和NCV算法。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 181-188. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057946现有载波索引差分混沌移位键控（DCSK）通信系统较传统DCSK系统能耗更低且数据传输速率更高，但其无法应用于多用户通信环境。提出一种多用户载波索引差分混沌移位键控系统，为系统用户分配预定义的私有子载波发送混沌参考信号，所有用户共享剩余子载波发送数据信号以提高子载波利用率，结合公共子载波的索引值与DCSK系统共同传送用户的数据比特，并在加性高斯白噪声和多径Rayleigh衰落信道中计算得到系统的近似误码率。实验结果表明，与MU OFDM-DCSK、HCS-DCSK等多用户系统相比，该系统的误码率更低，在不占用过多带宽的情况下，具有更高的频谱效率。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 189-196. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057262针对传统Census算法对噪声敏感且在弱纹理区域匹配精度低的不足，提出一种基于自适应权重的改进算法。在代价计算阶段，通过空间相似度加权计算得到参考像素值，设定阈值限定参考值与中心点像素的差异，使算法能够判断中心点是否发生突变并自适应选择中心参考像素值。在代价聚合阶段，引入多尺度聚合策略，将引导滤波作为代价聚合核函数，加入正则化约束保持代价聚合时尺度间的一致性。在视差计算阶段，通过胜者通吃法得到初始视差图。在视差优化阶段，对初始视差图做误匹配点检测及左右一致性检测，并对遮挡区域进行像素填充得到最终的视差图。基于Middlebury标准图的实验结果表明，该算法平均误匹配率为5.81%，对比于传统Census算法抗干扰性提升显著，并能在平均误匹配率表现上达到主流经典算法的性能水准。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 197-204. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059517针对图像描述生成模型缺乏空间关系信息且图像特征利用不充分的问题，结合对象关系网状转换器，提出一种改进的图像描述模型。利用Faster R-CNN提取图像的外观和边界框特征，并将提取的特征输入到改进的转换器中经过编解码生成图像描述。通过将对象外观和边界框特征合并为关系特征的方式对编码器自我注意力层的注意力权值进行改进，以强化目标间的关联性。将编码器和解码器的连接设计为网状结构，从而充分利用图像特征。实验结果表明，与基于单一注意力的Top-down基线模型相比，该模型的BLUE@1和CIDEr评价指标值分别提高了7.6和3.7个百分点，显著提升了描述语句的准确性。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 205-212. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057740人眼视觉系统中的视觉感知差异是图像质量评价过程中的重要组成部分，通过感知失真图像与原始图像之间的视觉差异，可对图像的失真程度进行判断，然而在无参考图像质量评价中无法获取原始未失真的图像，且缺乏对失真图像的视觉感知差异。通过对深度学习中的生成对抗网络进行分析，提出一种基于生成视觉感知差异的无参考图像质量评价模型。利用生成对抗网络产生与失真图像相对应的视觉感知差异图像，并将其与失真图像输入质量评价网络以进一步学习图像的失真信息，从而达到评估图像质量的目的。在TID2008和TID2013数据库上的实验结果表明，与CNN、SOM、CORNIA等模型相比，该模型能够使失真图像质量预测准确度提升1个百分点以上，且对不同种类失真也表现出良好的预测性能。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 213-220,228. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060053传统图像修复方法在修复受损区域较大的图像时会出现修复结果过于平滑或模糊的现象，并且较难重建合理的人脸图像结构。在传统生成对抗网络的鉴别器中引入多尺度特征融合方法，将不同深度的特征图经过上采样后直接相加，使浅层信息和深层信息有效结合。通过借助高层特征把握图像的整体规律，同时利用低层特征填充人脸图像的细节纹理，进而使一张图像的分辨率及其语义特征相互融合，实现有效的人脸图像修复。在CelebA数据集上的实验结果表明，该方法的峰值信噪比、相似性结构、L1损失指标均优于区域归一化方法，取得了较好的视觉效果。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 221-228. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056980针对卷积神经网络中的图像超分辨率重建模型训练不稳定与收敛速度较慢等问题，提出一种可嵌入式并行网络框架（EPNF），用于单幅图像超分辨率重建任务。将现有的图像超分辨率网络模型作为EPNF框架的深层结构部分嵌入到该框架中，能够以较小参数代价加快所嵌入的超分辨率模型的收敛速度，在一定程度上提高模型的准确率。在EPNF网络结构的基础上，提出一种新的超分辨率重建方法EPNF_DCSR，采用稠密跳跃连接构造高分辨率（HR）图像的高频成分，并使用单层卷积构造HR图像的低频成分，合成一幅HR输出图像。实验结果表明，与当前主流的图像超分辨率算法相比，EPNF_DCSR具有更好的图像生成效果。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 229-235,243. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057376为避免锚点对目标检测模型的鲁棒性造成负面影响，并保证在无锚点情况下模型具有较高的准确度，提出一种单线程无锚点全卷积网络模型。通过取消预设锚点参数以及像素级别预测，使得模型在无锚点情况下检测目标时具有更高的鲁棒性。使用沙漏骨干网络取代特征金字塔模块，从而降低锚点与特征金字塔模块的冗余以及计算量，使整体模型结构更加精简。实验结果表明，与经典锚点Retinanet模型相比，该模型利用正例区域原则与中心偏离支路显著提高了预测能力，并且具有更高的正负标签比例和更快的推理速度。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 236-243. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057616针对携带污染噪声的指静脉图像中背景区域、静脉区域和噪声区域的稀疏特性，提出一种改进的指静脉图像去噪算法。利用指静脉稀疏结构特性建立鲁棒主成分分析（RPCA）模型，通过交替方向乘子法求解RPCA模型获得含稀疏目标的前景图像并对其进行阈值分割以提取噪声分布图，同时根据提取结果建立修复优先度规则和自适应选择性滤波模板，实现指静脉图像的去噪处理。实验结果表明，与自适应非局部均值去噪算法和基于分数阶微分梯度噪声检测的去噪算法相比，在零误识情况下该算法处理后的带噪指静脉图像拒识率平均降低5.95%和3.64%，有效提升了带噪指静脉图像的识别性能。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 244-250,259. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056969针对深度学习领域内通过少量样本难以实现视觉识别的小样本学习问题，提出一种新的语义匹配网络。利用双注意力机制匹配图像的语义信息，并在多尺度分类网络下匹配图像的相似度，提升同类别样本之间的语义相关性，从而获得更加准确的样本类别。实验结果表明，与Siamese Net、Matching Net等网络相比，该语义匹配网络可有效提取样本间的语义信息，提升小样本分类准确率。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 251-259. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057686为提高直线特征匹配的可靠性，提出一种基于卷积神经网络（CNN）学习的直线特征描述方法。构建用于网络学习的大规模直线数据集，该数据集包含约20.8万对匹配直线对，每条直线用其周围的局部图像块表征。将图像块输入CNN，利用HardNet网络结构提取特征，使用三元组损失函数进行训练，输出强鲁棒性的直线特征描述子。实验结果表明，与手工设计的描述子MSLD和IOCD相比，该描述子在视角、模糊、尺度和旋转变化下均具有较好的区分性，在图像拼接应用中同样表现出良好的描述性能。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 260-266. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058788传统手工获取特征描述子的方式不能保证特征点在非线性形变状态下进行正确匹配，无法有效解决图像存在较大形变时的特征描述问题。针对柔性生物组织MR影像特征点匹配问题，提出一种结合注意力机制的增强描述子。采用多层感知机对特征点位置信息进行编码并与特征点的初始描述子相结合，将图注意力神经网络中的自我注意与交叉注意的方法相结合，并运用消息传递方法传递节点信息。通过充分利用图注意力神经网络的层次性，以融合不同层次间的节点信息并最终获得特征描述子。在真实柔性生物组织MR影像数据集上的实验结果表明，该描述子相比SIFT、SURF、DAISY、GIH描述子的描述性能更优，且适用于真实MR影像的匹配任务。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 267-272. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057426为提高脸部年龄预测的准确性，在深度学习的基础上提出一种可有效预测脸部年龄的算法。通过对人脸图像进行预处理，获取左眼、右眼、鼻子和嘴巴四个部分的局部图像，利用迁移TensorFlow深度学习库中的Inception V4模型，提取脸部图像四个部分的多尺度局部特征，并将提取的局部特征使用串联方式相连接以得到融合特征，再将不同年龄的融合特征输入双向长短期记忆中，以学习不同年龄融合特征间的相关性，进而完成年龄预测。在公开数据集FG-NET和MORPH上的实验结果表明，该算法通过利用脸部多尺度融合特征和不同年龄融合特征间的相关性，能够显著提高年龄预测的准确性和鲁棒性。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 273-276,284. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057923为运用肌电信号分析髋脱位儿童和正常儿童的差异，提出一种基于统计的聚类方法，识别步态中下肢肌电信号的周期起始时刻。使用非参数贝叶斯模型将肌电信号序列聚类为状态序列，并通过k均值聚类算法将该状态序列标记为肌肉活跃和不活跃两种状态，将肌肉活跃状态的起始时刻作为肌电信号周期的起始位置，并且利用窗函数方法提高预测准确性。实验结果表明，该方法对于预测正常儿童周期起始位置的识别误差较小，平均值为2.15%，并且在5%的置信度水平下与SampEN、SNEO和IP等检测算法相比具有较高的预测准确率。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 277-284. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057677在中国裁判文书网上的开源刑事判决文档中蕴藏着重要的法律信息，但刑事判决书文档通常以自然语言的形式进行记录，而机器难以直接理解文档中的内容。为使由自然语言记录的非结构化刑事判决书文本转化为结构化三元组形式，构建一种面向法律文本的司法三元组抽取模型。将三元组抽取过程看作二阶段流水线结构，利用预训练的基于Transformer的双向编码器表示模型先进行命名实体识别，再将识别结果应用于关系抽取阶段得到相应的三元组表示，从而实现对非结构化刑事判决书文本的信息提取。实验结果表明，在经过人工标注的刑事判决书数据集上，该模型相比基于循环神经网络的组合模型的F1值提高了28.1个百分点，具有更优的三元组抽取性能。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 285-291,300. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057818葡萄叶片不同程度的病害具有一定的相似性，目前对于葡萄叶片病害的识别多为病害种类识别，对不同程度病害识别的研究较少，且传统识别方法对于不同程度病害识别准确率较低。提出一种基于多尺度残差神经网络（Multi-Scale ResNet）的葡萄叶片病害识别方法。对葡萄叶片病害图像进行数据增强与叶片区域标注后，使用Mask R-CNN提取葡萄叶片部位，通过引入多尺度卷积以改变ResNet底层对不同尺度特征的响应，利用加入的SENet提升网络的特征提取能力，并将图像输入Multi-Scale ResNet中进行识别。实验结果表明，该方法的平均识别准确率达到90.83%，相比ResNet18提高了2.87个百分点。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 292-300. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057142近年来基于超文本传输协议（HTTP）的自适应视频流量大幅上升，传统HTTP动态自适应流（DASH）速率算法无法准确预测网络吞吐量，导致网络带宽波动，使传输控制协议慢启动并触发抛弃规则，从而降低视频质量。提出一种基于网络流量预测的改进DASH速率算法。将DASH算法分为视频质量选择阶段、视频下载阶段和请求等待阶段，在视频质量选择阶段引入支持向量回归模型和长短期记忆网络预测网络吞吐量，结合缓冲时长选择更优质量的视频片段，在视频下载阶段通过预测实时吞吐量降低触发抛弃规则的次数。仿真结果表明，该算法可自适应流速率并减少抛弃规则的命中次数，有效提高视频体验质量。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 301-307,315. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057341卷积神经网络因缺乏空间不变性造成分类精度不高，且由于复杂度过高导致分类效率较低。提出一种利用空间变换网络和异构卷积滤波器的SH_ImAlexNet网络，应用于肝硬化样本识别。改进卷积神经网络AlexNet的结构和参数以满足肝硬化样本尺度要求，引入空间变换网络层增强特征提取能力与空间不变性，采用异构卷积滤波器替换部分卷积核降低复杂度并提升鲁棒性。实验结果表明，该网络的分类效果较AlexNet、VGG等传统网络更优，在小样本数据集和大样本数据集上的识别率分别达到98.28%和95.67%，空间复杂度和时间复杂度更低且运行效率更高。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 308-315. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056768针对当前常规方法线空间流量数据聚合效率低的问题，提出基于PostGIS的流空间线要素聚合方法。通过离散化所有的线为点集，建立点集的空间索引，计算点集的唯一点集，对唯一点集上的每个点累加所有与该点重叠的属性值并进行更新，根据点的序列号和上一步更新的属性值，重新连接该条线上所有的点，在属性值变化处进行打断形成新的线要素。在此基础上，去除空间重叠的线要素和图形为空的线要素得到最后的线聚合结果。实验结果表明，该方法以矢量数据形式输出的线聚合结果正确，提取速度显著提升，有效地解决了大量矢量线数据融合时常规方法效率低下的问题。
-
计算机工程. 2021, 47(5): 316-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057693强化学习是一个与环境交互的学习过程，在实验场景中，训练环境部署的可扩展性和算法验证的便捷性常受限于物理引擎和渲染模块的高耦合性。为对物理引擎和渲染模块进行解耦，构建一种面向物理引擎和渲染模块的云端交互式模型，其中包括操作字典、元素字典和对应的算法接口，并基于该模型实现模拟器。通过集成模拟器、可视化工具和知识管理等组件，搭建支持云端可视化交互的强化学习平台，并以MuJoCo物理引擎为例，验证Web模拟器接入自定义物理引擎的便捷性。实验和分析结果验证了该模型的有效性，其可方便接入平台，实现云端渲染并提高所属集群的利用率。
2024
第50卷 第3期
第50卷 第3期
(1975年创刊 月刊)
主管：中国电子科技集团公司
主办：华东计算技术研究所
上海市计算机学会
主编：江波
执行主编：胡冰
电话：021-67092217(费用/发票)
（稿件问题请直接联系栏目编辑） E-mail: ecice06@ecict.com.cn
国内刊号：CN 31-1289/TP
国际刊号：ISSN 1000-3428
主管：中国电子科技集团公司
主办：华东计算技术研究所
上海市计算机学会
主编：江波
执行主编：胡冰
电话：021-67092217(费用/发票)
（稿件问题请直接联系栏目编辑） E-mail: ecice06@ecict.com.cn
国内刊号：CN 31-1289/TP
国际刊号：ISSN 1000-3428