2021年, 第47卷, 第12期　刊出日期：2021-12-15

  

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  2021年第12期《计算机工程》中英文目录

  计算机工程. 2021, 47(12): 0-0.

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热点与综述
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  面向不同传感器与复杂场景的人脸识别系统防伪方法综述

  黄义妨, 魏丹丹, 武淼, 李慧斌, 郭勐

  计算机工程. 2021, 47(12): 1-18. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0061168

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  人脸识别技术作为一项重要的生物特征识别技术，在人们的日常生活中得到广泛应用。尽管人脸识别技术已取得明显进展，但当前的人脸识别系统仍容易受到非法用户的恶意攻击，因此人脸防伪技术成为人脸识别过程中必不可少的一个环节。在简述人脸防伪概念及常见攻击类型的基础上，分析人脸防伪方法的主要建模思路，从面向不同传感器与面向复杂场景的人脸识别系统防伪方法切入，分类阐述不同人脸防伪方法的基本原理及发展脉络。总结公开人脸防伪数据库，分析比较代表性防伪方法及其性能表现，并对人脸防伪问题的未来发展趋势进行展望。
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  深度强化学习研究综述

  杨思明, 单征, 丁煜, 李刚伟

  计算机工程. 2021, 47(12): 19-29. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0061116

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  深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合，以提升强化学习模型性能，广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程，根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类，分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题，总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状，同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。
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  面向云网融合SaaS安全的虚拟网络功能映射方法

  李凌书, 邬江兴

  计算机工程. 2021, 47(12): 30-39. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0061203

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  在云网融合背景下，承载软件即服务（SaaS）业务功能的云基础设施可能横跨多个数据中心和归属网络，难以保证云资源安全可控。为缩短SaaS业务服务的处理时延，设计基于冗余执行和交叉检验的SaaS组合服务模式，并对容器、Hypervisor和云基础设施的安全威胁进行建模，建立拟态化虚拟网络功能映射模型和安全性优化机制。在此基础上，提出基于近端策略优化的PJM算法。实验结果表明，与CCMF、JEGA和QVNE算法相比，PJM算法在满足安全性约束的条件下，能够降低约12.2%业务端到端时延。
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  基于NDN的区块链网络服务质量保障方法

  尚佳佳, 霍如, 耿丽萍, 汪硕, 黄韬

  计算机工程. 2021, 47(12): 40-46,53. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0061950

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  针对传统区块链网络难以满足不同应用场景差异化服务质量（QoS）需求的问题，提出一种基于命名数据网络的区块链网络QoS保障方法。从实时性角度对交易和区块进行分类，为交易和区块设计新的命名空间。为不同类型的区块链数据创建各自的数据传播结构，以缓解流量的集中化程度。针对不同应用场景对实时性的要求，采用差异化路由机制对交易和区块进行排队转发。实验结果表明，该方法能够有效提高区块链网络的信息传输效率，减少网络中的冗余流量，其网内流量相比基于TCP的区块链网络约下降24%。
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  基于机器学习的比特币去匿名化方法研究

  郭文生, 杨霞, 冯志淇, 张露晨, 杨菁林

  计算机工程. 2021, 47(12): 47-53. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060406

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  比特币是一种去中心化的匿名加密货币，是目前使用最广泛的数字资产之一，具有匿名性、无主权、无地域限制的特点，匿名性的特性也使得比特币被广泛应用于各种犯罪活动。为实现比特币的去匿名化，提出一种联合特征构造方法并构建随机森林与Softmax相结合的分类模型。为更好地区分不同类型比特币的交易行为，引用交易实体的概念，按照联合特征构造方法分别从地址、实体与交易网络结构3个方面在海量的交易数据中构造特征，并将其整合成联合特征向量。实验结果表明，该实体分类模型的类别识别精确率超过0.92，其能够有效提升执法机构对虚拟货币犯罪行为的调查取证能力。
人工智能与模式识别
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  复杂属性条件下基于Spark的clique社区搜索算法

  佘鑫, 何震瀛

  计算机工程. 2021, 47(12): 54-61,70. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060167

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  现有的社区搜索算法难以在网络中找到满足给定复杂属性条件的社区。同时，随着网络规模的不断扩大，单机串行的社区搜索算法也已无法有效地处理大规模的网络数据。针对复杂属性条件下的clique社区搜索问题，提出一种基于Spark的搜索算法。在Spark并行计算框架的基础上，结合图的结构特征和内容属性，根据由布尔表达式定义的复杂属性条件采取不同的搜索策略，搜索时利用属性的搜索成本和扩展成本进行局部优化，从而加快搜索过程。实验结果表明，与结构优先或属性优先的社区搜索算法相比，该算法在不同属性条件、网络规模和节点数目的情况下均能保证搜索准确性并提高搜索效率。
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  基于多种群遗传与思维进化的混合算法

  倪水平, 戚海涛, 李慧芳

  计算机工程. 2021, 47(12): 62-70. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060297

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  多种群遗传算法（MPGA）搜寻最优解的能力受初始种群分布的影响，在解决复杂函数优化问题时存在早熟收敛风险，而思维进化算法（MEA）存在局部搜索精度低和全局收敛速度慢的问题。针对两者的不足，提出一种MPGA和MEA混合的优化算法MPGA-MEA。为参与MEA趋同操作的各子群体设置不同的控制参数，独立进行遗传搜索，同时利用移民算子增强子群体的互动，实现协同进化，直至子群体成熟。在此基础上，释放劣质子群体，并选择全局公告板中记录的优质个体执行交叉和变异操作，产生中心个体，对应生成的临时子群体参与新一轮的迭代寻优。基于不同测试函数的仿真结果表明，该混合算法相较于MPGA和MEA，MPGA-MEA对高维多峰函数的寻优能力得到明显提升。
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  基于注意力与多模态混合融合的谣言检测方法

  陶霄, 朱焱, 李春平

  计算机工程. 2021, 47(12): 71-77. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059683

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  社交媒体内容结构具有复杂性，大量虚假信息掺杂在真实内容中，或者在真实图片上配以杜撰的文字内容，导致基于单个模态的方法难以有效检测谣言。提出基于注意力机制与Dempster’s组合规则的混合融合方法。通过新增用户模态，提取文本、视觉和用户3个模态的特征向量，利用注意力机制对词语和视觉进行双向匹配，给予对谣言检测具有更多贡献的词语和视觉神经元更大的权值。在前后期融合均加入注意力机制，实现特征和决策的自动加权，并使用Dempster's组合规则实现混合融合。在真实的中文Weibo数据集和外文Twitter数据集上的实验结果表明，该方法准确率分别达到97.44%和92.35%，准确率和F1-score指标均高于基准方法和多模态方法。
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  基于时空信息融合学习的路段行程车速短时预测

  杨顶, 邓明君, 徐丽萍

  计算机工程. 2021, 47(12): 78-86. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060164

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  路段行程车速的变化受时间和空间维度信息的综合影响，多数神经网络模型仅从时间维度上预测路段行程车速的变化规律，未能全面考虑路网结构和上下游交通状态对路段行程车速的影响。结合图卷积网络和门控循环单元构建深度学习模型，挖掘路段行程车速的时空特性。通过在线地图平台获取路段实时行程车速，使用等维递补方法更新历史序列数据，提高预测实时性。在深圳市部分区域路网上的实验结果表明，该模型的多步预测精度均在90%以上，相比自回归积分滑动平均模型、支持向量机回归模型和门控循环单元模型最高提升了6.9%、1.3%和0.4%，具有更优的路段行程车速预测效果。
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  基于异构图卷积网络的小样本短文本分类方法

  袁自勇, 高曙, 曹姣, 陈良臣

  计算机工程. 2021, 47(12): 87-94. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059920

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  针对小样本短文本分类过程中出现的语义稀疏与过拟合问题，在异构图卷积网络中利用双重注意力机制学习不同相邻节点的重要性和不同节点类型对当前节点的重要性，构建小样本短文本分类模型HGCN-RN。利用BTM主题模型在短文本数据集中提取主题信息，构造一个集成实体和主题信息的短文本异构信息网络，用于解决短文本语义稀疏问题。在此基础上，构造基于随机去邻法和双重注意力机制的异构图卷积网络，提取短文本异构信息网络中的语义信息，同时利用随机去邻法进行数据增强，用于缓解过拟合问题。在3个短文本数据集上的实验结果表明，与LSTM、Text GCN、HGAT等基准模型相比，该模型在每个类别只有10个标记样本的情况下仍能达到最优性能。
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  基于位置信息重建与时频域信息融合的脑电信号情感识别

  柳素红, 孙晓, 李春彬

  计算机工程. 2021, 47(12): 95-102. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060195

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  脑电信号由中枢神经系统产生，具有很高的真实性，但存在数据量少和数据复杂等问题。为提高脑电信号情感识别准确率，在脑电信号功率谱密度的基础上提出一种脑电位置信息重建的方法，使神经网络模型可以直接获取脑电信号中不易学习的位置信息。运用融合网络从原始的脑电信号中分别抽取时域特征和频域特征，根据频域信息重建脑电信号的位置信息，将时频域信息及位置信息进行融合，以获得更高的脑电信号情感分类准确率。在公开数据集DEAP上的实验结果表明，Valence和Arousal的二分类准确率分别达到86.31%和85.57%，与传统脑电信号情感识别方法相比，该方法分类准确率得到有效提高。
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  基于图卷积神经网络的中文实体关系联合抽取

  张军莲, 张一帆, 汪鸣泉, 黄永健

  计算机工程. 2021, 47(12): 103-111. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059574

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  现有实体关系联合抽取方法未充分考虑中文句子中实体关系的复杂结构特征，为此，提出一种基于图卷积神经网络（GCN）的中文实体关系联合抽取方法。在双向长短时记忆网络抽取序列特征的基础上，利用GCN编码依存分析结果中的语法结构信息，借鉴改进的实体标注策略构建端到端的中文实体关系联合抽取模型。实验结果表明，该方法的F值可达61.4%，相比LSTM-LSTM模型提高了4.1%，GCN能有效编码文本的先验词间关系并提升实体关系抽取性能。
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  面向汉维机器翻译的BERT嵌入研究

  陈玺, 杨雅婷, 董瑞

  计算机工程. 2021, 47(12): 112-117. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059863

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  针对训练汉维机器翻译模型时汉语-维吾尔语平行语料数据稀疏的问题，将汉语预训练语言BERT模型嵌入到汉维神经机器翻译模型中，以提高汉维机器翻译质量。对比不同汉语BERT预训练模型编码信息的嵌入效果，讨论BERT不同隐藏层编码信息对汉维神经机器翻译效果的影响，并提出一种两段式微调BERT策略，通过对比实验总结出将BERT模型应用在汉维神经机器翻译中的最佳方法。在汉维公开数据集上的实验结果显示，通过该方法可使机器双语互译评估值（BLEU）提升1.64，有效提高汉维机器翻译系统的性能。
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  一种基于视频分类的码率自适应算法

  陈梓晗, 叶进, 肖庆宇

  计算机工程. 2021, 47(12): 118-121,130. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059790

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  流媒体的码率自适应算法依据网络状态动态调节视频块的码率，提升用户体验质量，但忽略了视频类型的差异对用户体验质量的影响，导致算法性能下降。提出区分视频类型特征的码率选择算法C-ABR。设计相应的用户体验质量效用函数，使用强化学习算法训练模型A3C，提升用户体验质量。实验结果说明，相对于典型的码率自适应算法Pensieve和MPC，C-ABR算法用户体验质量分别提升22.7%和50.4%。
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  一种保留社区结构信息的网络嵌入算法

  吕少卿, 赵雪莉, 张潘, 任新成

  计算机工程. 2021, 47(12): 122-130. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059448

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  现有网络嵌入算法大多只保留网络的微观结构信息，忽略了网络中普遍存在的社区结构信息。为提高网络表示质量，提出一种保留社区结构信息的网络嵌入算法PCNE。通过最大化节点之间的一阶和二阶相似性，对网络的微观结构进行建模，同时通过分解可反映网络社区结构信息的社区结构嵌入矩阵，对网络的社区结构信息进行建模。将构建的2个模型融合到统一的联合非负矩阵分解框架中，结合相似度矩阵和社区隶属度矩阵得到融合社区结构信息的节点表示向量。在5个真实公开数据集上进行节点分类实验，结果表明，与DeepWalk、Node2vec、LINE算法相比，PCNE可使Micro-F1值提升0.96%~13.1%，验证了算法的有效性。
网络空间安全
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  面向电力系统网络安全的多层协同防御模型研究

  王梓, 王治华, 韩勇, 金建龙, 黄天明, 朱江

  计算机工程. 2021, 47(12): 131-140. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059716

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  为满足电力监控系统组网架构及网络安全协同防护的需求，提出一种多层次且纵深分布的主动安全协同防御模型，并从模型架构、功能机制等方面设计一整套实现方案。基于域内自防御和跨域协防的特性，通过基于灰色关联分析的最高关联度防御决策，并协同安全防护设备间协作，实现从主机层、安防设备层到网络层的网络安全多级防御。通过电力监控系统典型现场对网络安全应用场景进行实验验证，结果表明，该协同防御模型增强了各层级间安全防护能力，能够提供更高效的安全风险监测、安全事件响应及动态处置的手段。
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  基于强化学习的安全协议形式化验证优化研究

  杨锦翔, 熊焰, 黄文超

  计算机工程. 2021, 47(12): 141-146. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060179

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  使用形式化方法能够找到安全协议设计中存在的漏洞，但高效地对安全协议进行自动的形式化分析仍然是一个挑战。针对现有形式化自动验证工具无泛化性和效率低的不足，对基于强化学习的安全协议形式化验证框架smartVerif进行优化。使用无人工特征、完全进行自我学习的蒙特卡洛树搜索与深度神经网络相结合的强化学习框架，同时设计能够保留形式化数据结构信息的数据转换方法。实验结果表明，利用该优化方案训练的强化学习模型具有泛化性且能高效地验证安全协议。
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  基于OpenCL的3DES算法FPGA加速器

  吴健凤, 郑博文, 聂一, 柴志雷

  计算机工程. 2021, 47(12): 147-155,162. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059799

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  在数字货币、区块链、云端数据加密等领域，传统以软件方式运行的数据加解密存在计算速度慢、占用主机资源、功耗高等问题，而以Verilog/VHDL等方式实现的现场可编程门阵列（FPGA）加解密系统又存在开发周期长、维护升级困难等问题。针对3DES算法，提出一种基于OpenCL的FPGA加速器设计方案。设计具有48轮迭代的流水并行结构，在数据传输模块中采用数据存储调整、数据位宽改进策略提高内核实际带宽利用率，在算法加密模块中采用指令流优化策略形成流水线并行架构，同时采用内核矢量化、计算单元复制策略进一步提高内核性能。实验结果表明，该加速器在Intel Stratix 10 GX2800上可获得111.801 Gb/s的吞吐率，与Intel Core i7-9700 CPU相比性能提升372倍，能效提升644倍，与NvidiaGeForce GTX 1080Ti GPU相比性能提升20%，能效提升9倍。
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  基于篡改伪影的深度伪造检测方法

  耿鹏志, 樊红兴, 张翌阳, 唐云祁

  计算机工程. 2021, 47(12): 156-162. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060733

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  随着深度伪造（Deepfake）技术的不断发展，犯罪分子可以利用造假图片伪造不在场证明，从而误导侦查方向以逃避法律责任。现有多数检测方法依赖于数据驱动，在跨压缩率、跨分辨率方面鲁棒性不强。研究Deepfake视频在脸部区域所遗留的伪影，建立一种基于Xception的双流网络检测模型，以实现对Deepfake图片的自动检测。利用Xception网络提取图片的全局空域特征，对脸部区域进行有效遮挡，凸显出脸部伪影并提取伪影特征。在此基础上，将空域特征与伪造特征2个支流的预测结果进行融合判别。在Deepfakes数据集上的实验结果表明，该模型的测试精度高达0.986 4。
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  基于U-Net的对抗样本防御模型

  赖妍菱, 石峻峰, 陈继鑫, 白汉利, 唐晓澜, 邓碧颖, 郑德生

  计算机工程. 2021, 47(12): 163-170. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060571

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  对抗攻击是指对图像添加微小的扰动使深度神经网络以高置信度输出错误分类。提出一种对抗样本防御模型SE-ResU-Net，基于图像语义分割网络U-Net架构，引入残差模块和挤压激励模块，通过压缩和重建方式进行特征提取和图像还原，破坏对抗样本中的扰动结构。实验结果表明，SE-ResU-Net模型能对MI-FGSM、PGD、DeepFool、C&W攻击的对抗样本实施有效防御，在CIFAR10和Fashion-MNIST数据集上的防御成功率最高达到87.0%和93.2%，且具有较好的泛化性能。
移动互联与通信技术
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  基于图神经网络的智能路由机制

  张鹏, 陈博

  计算机工程. 2021, 47(12): 171-176,184. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059601

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  现有基于人工智能的路由方案泛化能力较差，难以适应动态的网络拓扑变化。提出基于深度强化学习的智能路由机制SmartRoute。通过实时感知网络中流量分布状态，动态调整路由策略，并结合图神经网络的拓扑信息感知能力和深度强化学习的自我训练能力，提升网络路由策略的智能性。实验结果表明，与DRL-TE、TIDE等方案相比，SmartRoute最多节省9.6%的端到端时延，且具有更好的鲁棒性。
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  WFRFT认知通信系统控制参数联合优化方法研究

  杜欣军, 刘鹏飞

  计算机工程. 2021, 47(12): 177-184. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059768

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  针对WFRFT系统难以适应复杂电磁环境及最优控制参数难以选取的问题，提出一种新型WFRFT认知通信系统构建方法。在传统WFRFT通信系统的基础上引入信号认知模块，完成电磁信号的采集及电磁环境中目标信号调制特征的识别。根据WFRFT信号调制特征裂变的特性，分析控制参数间的耦合作用机理，并设定优化控制参数的目标。将目标信号调制特征参数引入到WFRFT控制参数优化模型中，提出基于目标特征的WFRFT认知通信系统控制参数联合优化方法，并通过粒子群算法的迭代计算，选取最优控制参数集，针对最优参数的WFRFT认知通信系统，分别仿真计算高斯、莱斯、瑞利等典型信道条件下的误码率性能。实验结果表明，该方法可伪装信号调制特征，能有效提高通信信号的安全性，且在典型信道条件下的误码率性能较好，具有较好的抗干扰能力。
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  基于局部密度预测的传输参数自适应拥塞控制策略

  乔钰, 胡晓辉, 曹乐

  计算机工程. 2021, 47(12): 185-191,199. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059791

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  在车载自组织网络中，车辆节点数量的变化和信标传输参数对信道负载有直接影响，节点数量达到一定程度时，周期性信标消息会占据整个控制信道而造成信道拥塞。针对该问题，通过预测局部密度设计传输参数自适应拥塞控制策略。根据网络中车辆节点自身所接收到的数据包和碰撞包的数量预测短期内局部密度的变化，依据信道忙时比率评估当前时刻信道负载，并将其与预设阈值进行对比，结合局部密度预测值自适应调整下一周期的传输参数。仿真结果表明，该策略能够在控制信道拥塞的同时，提高数据包递送率，降低消息传输延迟。
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  基于传播时空特性的社交网络灰帽用户检测

  何欢, 朱焱, 李春平

  计算机工程. 2021, 47(12): 192-199. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059636

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  社交网络灰帽用户极易隐藏且类型多样，导致现有检测算法适用性较差。提出一种基于传播时空特性的社交网络检测算法。构建用户生成内容传播网络度量白帽和灰帽用户在传播空间上的不同特性，融合时空传播特性并调节权重比例以提高分类性能。实验结果表明，该算法能有效检测不同类型灰帽用户，与用户特征分析、社交网络链接分析、多视图融合等主流灰帽用户检测算法相比，其在CAVERLEE、CRESCI-15、CRESCI-17等多个数据集上的准确率及AUC值最高分别提升26.08%和30.54%。
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  基于压缩HMAC算法的传感器网络范围查询方法

  胡乔木, 邓昀

  计算机工程. 2021, 47(12): 200-208. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0062221

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  传统范围查询方法主要针对一维数据，在感知节点上传的信息较多，导致能耗较高。提出一种基于压缩HMAC算法的两层无线传感器网络多维数据范围查询方法。使用AES对称加密算法生成数据密文及加密索引链，运用反向0-1编码和压缩HMAC算法生成最值比较链，反向0-1编码不需额外进行数值化处理，压缩HMAC算法能够缩短HMAC编码长度，从而减少感知节点的发送数据，降低感知节点的能量消耗。在AliOS Things Developer Kit开发板和iTOP-4412核心板上对该方法进行实验，并从单个周期采集数据个数、感知节点数据位数和采集数据维数3个方面与CSRQ等方法进行能量消耗对比分析，结果表明，该方法能保持数据的完整性，且能量消耗更少。
体系结构与软件技术
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  基于FPGA模拟的阻变神经网络加速器评估方法

  石永泉, 景乃锋

  计算机工程. 2021, 47(12): 209-214. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059988

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  基于阻变器件的存算一体神经网络加速器需在架构设计初期进行仿真评估，确保神经网络精度符合设计要求，但传统阻变神经网络加速器的软件模拟器运行速度较慢，难以应对大规模网络的架构评估需求。为加快仿真评估速度，设计一种基于现场可编程门阵列（FPGA）模拟的阻变神经网络加速器评估方法，分析现有阻变神经网络加速器的架构通用性，利用FPGA资源的高度并行性和运行时指令驱动的灵活模拟方式，通过硬件资源的分时复用实现多层次存算一体架构和指令集的功能模拟及主流神经网络的快速性能评估。实验结果表明，针对不同规模的忆阻器阵列和深度神经网络，该评估方法相比MNSIM和DNN NeuroSim软件模拟器运行速度分别提升了40.0~252.9倍和194.7~234.2倍。
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  基于Adaboost模型的并发程序数据竞争语句级检测

  孙家泽, 易刚, 舒新峰

  计算机工程. 2021, 47(12): 215-220. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059734

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  针对并发程序数据竞争检测时准确率低和开销大的问题，基于Adaboost模型设计并发程序数据竞争语句级检测方法。对多线程并发程序进行插桩操作，记录指令的相关内存信息，并对提取出的指令集做语句级转化处理，利用语句对相关属性特征构建并发程序Adaboost数据竞争检测模型，实现多线程程序数据竞争检测工具ADR。实验结果表明，相比于Eraser、Djit+和Thread Sanitizer工具，ADR能够在降低时间及内存开销的同时，有效提高分类准确率，验证了所提方法的有效性。
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  面向SCA的DPR软件架构设计与调度技术

  郭彪, 唐麒, 文智敏, 傅娟, 王玲, 魏急波

  计算机工程. 2021, 47(12): 221-229. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060642

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  为提高软件无线电（SDR）系统波形应用部署的灵活性和FPGA资源利用率，基于SDR系统的软件通信体系架构（SCA），设计一种支持FPGA的动态部分可重构（DPR）软件架构。针对DPR FPGA与CPU组成的异构计算平台，提出一种蚁群优化调度算法，以提高波形应用部署效率。实验结果表明，与MILP算法和ILP算法相比，所提算法的求解性能平均提升了约30%，且随着任务规模的增大，优势更加明显。
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  基于重子节点抽象语法树的软件缺陷预测

  黄晓伟, 范贵生, 虞慧群, 杨星光

  计算机工程. 2021, 47(12): 230-235,248. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060389

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  在实际软件项目开发过程中，软件缺陷预测能辅助测试人员找到项目中可能存在缺陷的位置，并通过抽象语法树（AST）获取项目模块中隐藏的结构和语义信息，此类信息有助于提高缺陷预测精度。提出基于重子节点抽象语法树的缺陷预测方法，在提取节点信息时保留节点的类型信息和对应代码语义的值信息，并使用特殊字符串代替没有值信息的节点。通过树链剖分思想将AST分割为重子节点和轻子节点，优先选择重子节点作为序列化向量中的节点，同时利用深度学习网络学习节点序列中的源代码结构和语言实现软件缺陷预测。实验结果表明，与DFS方法相比，该方法在基于注意力机制的循环神经网络深度学习模型上的F1值和AUC值平均提升约3%和4%，具有更好的缺陷预测效果。
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  OpenVX高效能并行可重构运算通路的设计与实现

  王宇, 李涛, 邢立冬, 冯臻夫

  计算机工程. 2021, 47(12): 236-248. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060764

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  针对专用硬件在处理图形图像时无法同时兼顾灵活性、可扩展性和时效性的问题，设计一种支持OpenVX 1.3标准的专用处理器。通过对OpenVX 1.3标准中的核函数进行数据通路映射，分析实现函数高效处理所需的运算单元数目，确定适用于该标准的数据通路运算器的结构。通过编写指令对数据通路进行重构，适应OpenVX标准的演进和扩展。应用65 nm CMOS工艺库对整体电路进行综合验证，实现的OpenVX可重构数据通路运算器面积为21 076.21 μm²、功耗为778.63 mW、系统主频为500 MHz、吞吐量为1.86 GB/s。实验结果表明，该数据通路运算器具有较强的可编程性和可扩展性，能够有效满足实时和高速的通用图像处理要求。
图形图像处理
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  一种用于地震断层图像识别的SPD-UNet模型

  席英杰, 李克文, 徐延辉, 朱剑兵

  计算机工程. 2021, 47(12): 249-255. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059327

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  断层是控制油气田形成和分布的主要因素，断层检测和识别对于油气勘探具有重要作用。基于Attention-UNet神经网络模型，构建一种面向地震断层图像识别的SPD-UNet模型。引入空洞卷积，在保证卷积核感受野大小且不损失原始图像分辨率的情况下，增强SPD-UNet模型的断层图像特征提取能力。将金字塔结构的空洞卷积组合成SPD模块，解决空洞卷积的局部信息丢失问题，提高断层信息关联性及图像识别精度。实验结果表明，SPD-UNet模型对于地震断层图像的识别精度优于SegNet与ResUNet模型，并且识别结果与实际标注的地震断层形状及位置更接近。
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  基于多元特征的立体图像质量评价方法

  史玉华, 张闯, 迟兆鑫

  计算机工程. 2021, 47(12): 256-265. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059394

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  立体图像质量评价（SIQA）是评估立体成像系统性能的一种有效方法。考虑到深度信息是立体图像的重要特征，提出一种结合卷积神经网络（CNN）与立体图像深度显著性特征的无参考SIQA方法。分别利用改进显著特征检测模型和高斯差分滤波器提取立体图像的显著特征和深度特征，并通过小波变换融合两者得到深度显著性特征。在此基础上，将深度显著性特征、对比度特征和亮度系数归一化特征作为输入特征对CNN进行模型训练，从而预测图像的质量分数。该方法在LIVE 3D IQA Phase Ⅰ、Phase Ⅱ、NBU 3D IQA图像库上的皮尔森线性相关系数分别为0.948、0.962、0.943，斯皮尔曼秩相关系数分别为0.937、0.961、0.902，在Phase II、NBU 3D IQA跨数据库上的斯皮尔曼秩相关系数分别为0.832、0.673。实验结果表明，该方法预测的质量分数符合人类主观感知，且具有较好的适用性和鲁棒性。
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  基于CornerNet-Saccade的手部分割模型

  林竞力, 肖国庆, 张陶, 文鑫

  计算机工程. 2021, 47(12): 266-273. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060030

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  手部分割技术受手部形态、分割背景等因素的影响，分割效率难以提高。在CornerNet-Saccade模型基础上构造一种基于扫视机制的分割模型。通过模拟人眼观察物体时先扫视再仔细观察的行为特征，降低待处理图像的像素数量并在初步判断手部位置后将掩码分支添加到不同尺度特征图中，完成精细分割任务。在此基础上，引入线性瓶颈结构完成模型轻量化操作以降低模型复杂度。实验结果表明，该模型在Egohands数据集上平均交并比高达88.4%，优于RefinNet、U-Net等主流模型，轻量化处理后其平均交并比虽降低了2.2个百分点，但参数量仅为原模型的44.9%。
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  基于Sobel滤波器的图像风格转换算法

  陈志鹏, 郑文秀, 黄琼丹

  计算机工程. 2021, 47(12): 274-277,284. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059961

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  基于迭代的图像风格转换在图像重组时未考虑内容图像的结构，导致生成的图像存在线条扭曲。为约束图像重组时的信息，提出一种基于边缘检测的图像风格转换算法。通过Sobel滤波器在内容图像和生成图像相同的卷积层上提取边缘信息，同时以均方误差作为损失函数。在此基础上，将边缘损失、内容损失和风格损失的加权代数和作为神经网络的总损失。实验结果表明，该算法能够有效抑制图像的线条扭曲，减少图像噪声，生成更高质量的图像。
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  结合Bi-2DPCA与CNN的美式手语识别

  杨明羽, 叶春明

  计算机工程. 2021, 47(12): 278-284. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059945

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  针对现有美式手语（ASL）识别算法准确率低和模型训练时间长的问题，提出一种结合双向二维主成分分析（Bi-2DPCA）与卷积神经网络（CNN）并基于贝叶斯优化的识别算法。利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理，提取行、列方向的特征图，使用卷积神经网络对特征图进行训练分类，同时采用贝叶斯优化算法对模型超参数进行自动调参。在24分类ASL数据集上的实验结果表明，该算法的识别准确率达到99.15%，训练时间相比传统CNN算法减少90.3%。
开发研究与工程应用
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  基于改进R-FCN的交通标志检测

  喻清挺, 喻维超, 喻国平

  计算机工程. 2021, 47(12): 285-290,298. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060093

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  为在交通标志检测过程中同时满足精度和速度的需求，建立一种改进的基于区域全卷积网络（R-FCN）的交通标志检测模型。通过K-means聚类算法对数据集进行分析，选择合适的锚点框。对特征提取网络ResNet101进行结构简化，只使用前25层来提取特征，以缩短检测时间。在模型中引入可变形卷积和可变形位置敏感RoI池化层，以提高模型对交通标志的感应能力。模型训练过程中使用在线困难样本挖掘策略从而减少简单样本数量。在交通标志检测数据集GTSDB上的实验结果表明，该模型对交通标志位置信息较敏感，AP₅₀和AP₇₅指标分别达到97.8%和94.7%，检测时间缩至48 ms，检测精度与速度优于Faster R-CNN、R-FCN等模型。
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  面向嵌入式设备的高实时微小目标跟踪检测方法

  冒睿瑞, 江波

  计算机工程. 2021, 47(12): 291-298. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060220

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  传统主流目标检测算法在嵌入式平台无法兼具高实时性与高准确性，难以应用于边缘智能等领域。为解决微小目标跟踪检测在嵌入式平台实时应用的瓶颈，提出一种高实时微小目标跟踪检测方法。利用轻量化神经网络的骨干网络和路径聚合网络，对整体网络进行针对化的剪枝优化，同时深度融合相关滤波算法，提升针对微小目标跟踪检测的准确度和速度。在3D物体场景渲染器自建的军事微小目标数据集上的实验结果表明，在100像素的极小目标跟踪识别中，与DarkNet53-CSP方法相比，该方法检测精度大幅提高，在400~10 000像素的微小目标识别跟踪中，检测精度与检测速度优于DarkNet53和ResNeXt50+CSP等算法。
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  基于多尺度分层双线性池化网络的细粒度表情识别模型

  苏志明, 王烈, 蓝峥杰

  计算机工程. 2021, 47(12): 299-307,315. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0060133

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  人脸表情细微的类间差异和显著的类内变化增加了人脸表情识别难度。构建一个基于多尺度双线性池化神经网络的识别模型。设计3种不同尺度网络提取人脸表情全局特征，并引入分层双线性池化层，集成多个同一网络及不同网络的多尺度跨层双线性特征以捕获不同层级间的部分特征关系，从而增强模型对面部表情细微特征的表征及判别能力。同时，使用逐层反卷积融合多层特征信息，解决神经网络通过多层卷积层、池化层提取特征时丢失部分关键特征的问题。实验结果表明，该模型在FER2013和CK+公开数据集上的识别率分别为73.725%、98.28%，优于SLPM、CL、JNS等人脸表情识别模型。
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  基于超点图网络的三维点云室内场景分割模型

  霍占强, 王勇杰, 雒芬, 乔应旭

  计算机工程. 2021, 47(12): 308-315. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059789

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  针对点云数据集样本不均衡及PointNet网络无法充分利用点云邻域信息的问题，提出一种三维点云场景分割模型。根据几何信息将原始点云块同质分割为超点，利用小型PointNet网络将点云原始特征映射到高维空间中，并挖掘场景中深层语义信息。在此基础上，构建自归一化属性门控单元优化点云上下文语义分割效果，采用二维图像领域中的Focal Loss损失函数实现点云场景分割。实验结果表明，该模型在S3DIS数据集上的平均交并比、总体精度、平均精度分别达到63.8%、86.4%、74.3%，较SPG模型分别提升1.7、0.9、1.3个百分点。
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  面向非平衡数据的癌症患者生存预测分析

  苗立志, 白瑞思蒙, 刘成良, 翟月昊

  计算机工程. 2021, 47(12): 316-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059822

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  针对癌症数据集中存在非平衡数据及噪声样本的问题，提出一种基于RENN和SMOTE算法的癌症患者生存预测算法RENN-SMOTE-SVM。基于最近邻规则，利用RENN算法减少多数类样本中噪声样本数量，并通过SMOTE算法在少数类样本间进行线性插值增加样本数量，从而获得平衡数据集。基于美国癌症数据库非平衡乳腺癌患者数据集对癌症患者的生存情况进行预测分析，实验结果表明，与SVM算法、Tomeklinks-SVM算法等5种常用算法相比，该算法的分类及预测效果更好，其正确率、F1-score、G-means值分别为0.883，0.904，0.779。