2021年, 第47卷, 第4期 刊出日期：2021-04-15
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计算机工程. 2021, 47(4): 1-12. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058382随着互联网和计算机信息技术的不断发展，图神经网络已成为人工智能和大数据处理领域的重要研究方向。图神经网络可对相邻节点间的信息进行有效传播和聚合，并将深度学习理念应用于非欧几里德空间的数据处理中。简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图结构的相关研究进展，从频域和空间域角度分析与比较基于不同信息聚合方式的图神经网络结构，重点讨论图神经网络与深度学习技术相结合的研究领域，总结归纳图神经网络在动作检测、图系统、文本和图像处理任务中的具体应用，并对图神经网络未来的发展方向进行展望。
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计算机工程. 2021, 47(4): 13-20. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058323车联网边缘计算是实现车联网系统低时延和高可靠性的关键技术，但现有方法普遍存在场景趋同和系统建模局限的问题，同时包含复杂的训练过程并面临维灾风险。通过结合云计算技术，提出一种基于多智能体强化学习的边云协同卸载方案。依据随机几何理论计算卸载节点覆盖概率，对车辆节点与卸载对象进行预配对。利用线性Q函数分解方法反映每个智能体多效用因子与任务决策间的映射关系，通过云端协同机制将智能体决策记录作为经验上传到云端，并在云端将训练更完备的神经网络反馈到边缘节点。仿真结果表明，该方案在功耗和延时方面性能优于单一固定边缘的计算策略，且算法复杂度较低，能够有效提升边云协同卸载能力，实现低时延、高可靠的任务卸载。
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计算机工程. 2021, 47(4): 21-31. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058302在物联网环境下，传统访问控制方法采用集中式的决策实体进行访问控制授权，容易出现单点故障和数据篡改等问题，造成用户隐私数据的丢失及设备被他人非法占用。利用区块链的去中心化、不可篡改及可编程的特性，将区块链技术和访问控制技术相结合，提出一种新的物联网访问控制系统，并为该系统设计一个依托于超级账本的访问控制策略模型FACP。每个物联网设备根据FACP设置访问控制策略，只有符合访问控制策略的用户才可使用该设备，同时系统将用户划分为资源拥有者和资源请求者，以便于更好地区分不同需求的用户。实验结果表明，该系统可为物联网设备提供细粒度与动态的访问控制，且具有较高的吞吐量与较低的延迟，能够保证物联网设备访问控制的安全性及可靠性。
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计算机工程. 2021, 47(4): 32-39,47. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057729当前物联网设备节点动态性强且计算能力弱，导致物联网中的传统访问控制机制存在策略判决与策略权限管理效率较低、安全性不足等问题。提出基于以太坊区块链的物联网设备访问控制机制，结合基于角色的访问控制（RBAC）模型设计智能合约。对以太坊相关特性进行分析，建立结合用户组的改进RBAC模型。设计基于以太坊区块链技术的物联网设备访问控制架构及算法，通过编写图灵完备的智能合约实现物联网设备访问控制，融合以太坊区块链MPT树存储结构与星际文件系统对访问控制策略进行存储管理。在以太坊测试链上的实验结果表明，该机制具有较高的策略判决性能与安全性。
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计算机工程. 2021, 47(4): 40-47. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059050随着5G网络和云原生技术的发展，面向服务的5G云原生核心网应运而生，传统应用正朝着云原生化方向发展。目前云原生服务提供商和云原生应用商数量众多且关系复杂，使得应用在云原生化过程中的资源调度面临新挑战。提出一种5G网络云原生应用资源调度优化策略，将云原生应用商和云原生服务提供商构建为多主多从的Stackelberg博弈模型，对传统收益进行具体描述并联合能耗构建利润函数和策略空间，证明给定一组微服务资源定价的情况下存在云原生应用商的纳什均衡点。在此基础上，引入柯西分布对策略进行优化，提高其收敛性能，通过分布式迭代方法得到云原生服务提供商的最佳微服务定价和云原生应用商的最佳微服务租用比例。仿真结果表明，相比ACA算法、QOS PA算法以及GOS策略，该策略能够有效提高网络收益和用户体验质量，同时降低应用开发能耗。
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计算机工程. 2021, 47(4): 48-55. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057448文本摘要应包含源文本中所有重要信息，传统基于编码器-解码器架构的摘要模型生成的摘要准确性较低。根据文本分类和文本摘要的相关性，提出一种多任务学习摘要模型。从文本分类辅助任务中学习抽象信息改善摘要生成质量，使用K-means聚类算法构建Cluster-2、Cluster-10和Cluster-20文本分类数据集训练分类器，并研究不同分类数据集参与训练对摘要模型的性能影响，同时利用基于统计分布的判别法全面评价摘要准确性。在CNNDM测试集上的实验结果表明，该模型在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上相比强基线模型分别提高了0.23、0.17和0.31个百分点，生成摘要的准确性更高。
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计算机工程. 2021, 47(4): 56-61,67. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057476通过子空间聚类可获得高维数据的潜在子空间结构，但现有算法不能同时揭示数据全局低秩结构和局部稀疏结构特性，致使聚类性能受限。提出一种结构约束的对称低秩表示算法用于子空间聚类。在目标函数中添加结构约束和对称约束来限制低秩表示解的结构，构造一个加权稀疏和对称低秩的亲和度图，在此基础上，结合谱聚类方法实现高效的子空间聚类。实验结果表明，该算法能够准确表示复杂子空间结构，其在Extended Yale B和Hopkins 155基准数据集上的平均聚类误差分别为1.37%和1.43%，聚类性能优于LRR、SSC、LRRSC等算法。
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计算机工程. 2021, 47(4): 62-67. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056370针对现有文档向量表示方法受噪声词语影响和重要词语语义不完整的问题，通过融合单词贡献度与Word2Vec词向量提出一种新的文档表示方法。应用数据集训练Word2Vec模型，计算数据集中词语的贡献度，同时设置贡献度阈值，提取贡献度大于该阈值的单词构建单词集合。在此基础上，寻找文档与集合中共同存在的单词，获取其词向量并融合单词贡献度生成文档向量。实验结果表明，该方法在搜狗中文文本语料库和复旦大学中文文本分类语料库上分类的平均准确率、召回率和F1值均优于TF-IDF、均值Word2Vec、PTF-IDF加权Word2Vec模型等传统方法，同时其对英文文本也能进行有效分类。
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计算机工程. 2021, 47(4): 68-76,83. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057340基于数据并行化的异步随机梯度下降（ASGD）算法由于需要在分布式计算节点之间频繁交换梯度数据，从而影响算法执行效率。提出基于分布式编码的同步随机梯度下降（SSGD）算法，利用计算任务的冗余分发策略对每个节点的中间结果传输时间进行量化以减少单一批次训练时间，并通过数据传输编码策略的分组数据交换模式降低节点间的数据通信总量。实验结果表明，当配置合适的超参数时，与SSGD和ASGD算法相比，该算法在深度神经网络和卷积神经网络分布式训练中平均减少了53.97%、26.89%和39.11%、26.37%的训练时间，从而证明其能有效降低分布式集群的通信负载并保证神经网络的训练精确度。
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计算机工程. 2021, 47(4): 77-83. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057353知识图谱表示学习通过将实体和关系嵌入连续低维的语义空间中，获取实体和关系的语义关联信息。设计一种融合实体类别信息的类别增强知识图谱表示学习（CEKGRL）模型，构建基于结构与基于类别的实体表示，通过注意力机制捕获实体类别和三元组关系之间的潜在相关性，结合不同实体类别对于某种特定关系的重要程度及实体类别信息进行知识表示学习。在知识图谱补全和三元组分类任务中的实验结果表明，CEKGRL模型在MeanRank和Hit@10评估指标上均取得明显的性能提升，尤其在实体预测任务的Filter设置下相比TKRL模型约分别提升了23.5%和7.2个百分点，具有更好的知识表示学习性能。
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计算机工程. 2021, 47(4): 84-91,99. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057567针对原始动态自适应差分进化（SADE）算法局部搜索能力弱和寻优精度低的问题，提出一种求解动态优化问题的邻域搜索差分进化（NSDE）算法。通过引入邻域搜索机制，在划分种群最优个体的邻域空间范围内产生候选解，选取候选解集合中的最优解并对种群最优个体进行迭代，增强算法局部搜索能力。在传统基于距离的排斥方案中，引入hill-valley函数追踪邻近峰，提高算法寻优精度。实验结果表明，与SADE、人工免疫网络动态优化、多种群竞争差分进化和改进差分进化算法相比，NSDE算法在49个测试问题中分别有28、38、29和38个测试问题的平均误差更小，综合性能表现更好。
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计算机工程. 2021, 47(4): 92-99. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057290现有代码注释生成方法的复制机制未考虑源代码复杂多变的语法结构，导致存在准确率和鲁棒性不高等问题。通过改进指针网络使其支持结构化数据输入，提出一种语法辅助复制机制，以用于代码注释自动生成。该机制包含节点筛选策略和去冗余生成策略2个部分。节点筛选策略基于语法信息引入掩盖变量以过滤无效节点，从而降低指针网络对复杂语法的学习成本。去冗余生成策略基于时间窗口对节点概率进行动态调整，可解决代码自动注释中关键信息缺失的问题。实验结果表明，在WikiSQL数据集上，相比基准方法，该机制的BLEU、ROUGE-2和ROUGE-L指标值分别提升14.5%、10.3%和5.5%，在ATIS数据集上，上述指标值分别提升2.8%、6.6%和2.5%，验证了该机制的有效性以及引入语法信息的必要性。
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计算机工程. 2021, 47(4): 100-107. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057425现有基于密度的聚类方法主要用于点数据的聚类，不适用于大规模轨迹数据。针对该问题，提出一种利用群组和密度的轨迹聚类算法。根据最小描述长度原则对轨迹进行分段预处理找出具有相似特征的子轨迹段，通过两次遍历轨迹数据集获取基于子轨迹段的群组集合，并采用群组搜索代替距离计算减少聚类过程中邻域对象集合搜索的计算量，最终结合群组和密度完成对轨迹数据集的聚类。在大西洋飓风轨迹数据集上的实验结果表明，与基于密度的TRACLUS轨迹聚类算法相比，该算法运行时间更短，聚类结果更准确，在小数据集和大数据集上的运行时间分别减少73.79%和84.19%，且运行时间的减幅随轨迹数据集规模的扩大而增加。
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计算机工程. 2021, 47(4): 108-114. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058472为解决传统基于深度学习的调制识别算法在小样本条件下识别准确率较低的问题，提出一种基于深度级联孪生网络的通信信号小样本调制识别算法。根据通信信号时序图的时空特性，设计由卷积神经网络和长短时记忆网络级联的特征提取模块将原始信号特征映射至特征空间，同时在孪生网络架构下对提取的特征进行距离度量并以相似性约束训练网络，避免特征提取模块在训练过程中出现过拟合现象，最终通过最近邻分类器识别待测样本的调制类别。在DeepSig公开调制数据集上的实验结果表明，与传统基于深度学习的调制识别算法相比，该算法能有效降低训练过程中所需的样本量，且在小样本条件下的识别准确率更高。
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计算机工程. 2021, 47(4): 115-119,126. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056900针对加权盖尔圆估计准则不能充分利用增广加权盖尔圆矩阵信息的不足，在该准则基础上提出一种融合多重特征的信源个数估计方法。利用阵列天线的接收信号构建增广加权盖尔圆矩阵，从中获取用于描述信源个数的盖尔圆心值、盖尔圆半径和加权盖尔圆半径等多重特征构建高维特征向量，并将其标记后代入支持向量机中，训练可进行信源个数估计的分类器数学模型。实验结果表明，该方法不仅能够在信源数只比阵元数少一个的情况下准确估计信源个数，其在低信噪比和小快拍数的环境下也同样具有良好性能。
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计算机工程. 2021, 47(4): 120-126. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057604基站扇区方向角是电信运营商进行移动网络运维的重要工参，也是基站信息表的关键要素，以人工方式为主的扇区方向角数据采集和管理方式存在成本高、数据更新不及时等问题。在分析现有方向角估计方法局限性的基础上，通过将方向角估计问题转化为基站站址约束下的最优软间隔边界求解问题，提出一种基于软间隔支持向量机的基站扇区方向角检测方法。利用移动众包感知的方式对从海量用户智能终端上采集的基站信号时空分布数据进行方向角估计，考虑到相邻扇区样本量分布差异对估计性能的影响，引入平衡C参数对检测方法进行优化。实验结果表明，相比高斯方法和径向栅格化方法，该方法的准确性和鲁棒性较高，对样本量的依赖性较低，在提高网络运维效率和智能化水平方面具有较高的应用价值。
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计算机工程. 2021, 47(4): 127-134,165. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057207针对无人机辅助采集无线传感器网络数据时各节点数据产生速率随机和汇聚节点状态不一致的场景，提出基于Q学习的非连续无人机轨迹规划算法Q-TDUD，以提高无人机能量效率和数据采集效率。基于各节点在周期内数据产生速率的随机性建立汇聚节点的汇聚延时模型，应用强化学习中的Q学习算法将各汇聚节点的延迟时间和采集链路的上行传输速率归一化到奖励函数中，通过迭代计算得到最佳非连续无人机飞行轨迹。实验结果表明，与TSP-continues、TSP、NJS-continues和NJS算法相比，Q-TDUD算法能够缩短无人机的任务完成时间，提高无人机能效和数据采集效率。
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计算机工程. 2021, 47(4): 135-140,172. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056873针对传统多点中继（MPR）机制因使用贪心算法而导致求解集合冗余的问题，通过将蚁群优化算法与MPR机制相结合，提出一种基于状态信息的动态更新蚁群优化（DUACO）算法。与传统状态更新机制相比，该算法添加了信息素的动态更新机制和补偿-惩罚规则，考虑到节点移动性将会影响求解集合的精确度，重新定义蚁群算法中的路径选择函数，并将节点移动状态信息加入计算过程。实验结果表明，DUACO算法不仅能够有效降低MPR集合冗余以及提高网络性能，而且还可解决启发式蚁群算法易陷入局部最优解的问题。
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计算机工程. 2021, 47(4): 141-146,179. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056899低功耗有损网络路由协议RPL中的路由度量存在一定局限性，从而导致网络拓扑不均衡以及数据传输路径非最优等问题。提出一种高效低时延的RPL跨层优化机制CL-ORPL。综合考虑网络深度、链路队列利用率以及期望传输次数等多种度量，以完善最优父节点选择机制。目的地通告对象确认消息（DAO-ACK）携带上一跳节点信息，通过跨层旁听DAO-ACK消息建立两跳横向路由。仿真结果表明，CL-ORPL机制的数据传输平均端到端时延、数据传输成功率以及网络生存时间等性能优于RPL和QU-RPL协议。
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计算机工程. 2021, 47(4): 147-152. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056947时间同步是水下传感器网络的关键技术，由于海洋中采用水声通信时传播时延高且存在多普勒频移，导致使用射频通信的陆上时间同步算法无法直接应用于水下环境。基于多普勒测速原理和节点在水下的移动性，提出一种新型的时间同步CD-Sync算法。利用具有聚类特性的分簇模型选择合理的簇首节点，并与水面信标节点进行簇内同步，且在同步过程中，同步节点利用多普勒原理估算节点间的相对移动速度，从而计算节点间的传播延迟。实验结果表明，与基于分簇时间同步MU-Sync算法和分布式时间同步NU-Sync算法相比，该算法可在缩短节点间距离并加快节点间同步收敛速度的同时，有效提高时间同步的精度。
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计算机工程. 2021, 47(4): 153-157. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057835为提高卷积神经网络（CNN）的计算效率和能效，以8 bit定点数据作为输入，设计一个支持激活、批标准化以及池化等CNN网络中常见计算类型的卷积加速器，优化循环计算顺序并将其与数据复用技术相结合，以提高卷积计算的效率。基于软硬件协同设计思想，构建包含RISC-V处理器和卷积加速器的SoC系统，RISC-V处理器基于开源的指令集标准，可以根据具体的设计需求扩展指令功能。将该SoC系统部署在Xilinx ZCU102开发板上，RISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100 MHz和300 MHz频率下，测试结果表明，该加速器的算力达到153.6 GOP/s，运行VGG16网络进行图片推理计算时加速效果较好。
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计算机工程. 2021, 47(4): 158-165. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057507非易失性存储器具有能耗低、可扩展性强和存储密度大等优势，可替代传统静态随机存取存储器作为片上缓存，但其写操作的能耗及延迟较高，在大规模应用前需优化写性能。提出一种基于缓存块重用信息的动态旁路策略，用于优化非易失性存储器的缓存性能。分析测试程序访问最后一级缓存（LLC）时的重用特征，根据缓存块的重用信息动态预测相应的写操作是否绕过非易失性缓存，利用预测表进行旁路操作完成LLC缺失时的填充，同时采用动态路径选择进行上级缓存写回操作，通过监控模块为旁路的缓存块选择合适的上级缓存，并将重用计数较高的缓存块填充其中以减少LLC写操作次数。实验结果表明，与未采用旁路策略的缓存设计相比，该策略使4核处理器中所有SPLASH-2程序的运行时间平均减少6.6%，缓存能耗平均降低22.5%，有效提高了整体缓存性能。
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计算机工程. 2021, 47(4): 166-172. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058572PXIe可重构仪器具备多通道并行测试能力，可用于解决共享资源测试系统中的测试资源竞争和死锁等问题。为确保PXIe可重构仪器在国产操作系统下正常运行，在Deepin操作系统下开发PXIe设备驱动程序，实现上位机与仪器设备之间的通信。介绍Linux字符设备驱动程序，基于该驱动类型结构设计PXIe设备驱动的开发流程。在此基础上，通过共享内存映射提高应用程序与驱动程序的数据交互效率，并基于阻塞和中断机制进行直接存储器存取传输。通过Qt Creator设计的图形界面测试程序对驱动程序的运行情况进行检验，测试结果表明，该设备驱动程序运行稳定，数据传输准确可靠，可满足PXIe可重构仪器的通信需求。
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计算机工程. 2021, 47(4): 173-179. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057721随着分布式系统规模扩大及计算复杂度增加，分布式计算的平均故障修复时间和容错计算所产生的通信开销呈现日益上升趋势。结合分布式编码计算和副本冗余技术，提出一种新的容错算法。map节点应用分布式编码计算的思想，将数据冗余分配至多个计算节点创建编码中间结果，降低计算节点在shuffle阶段的数据传输量。reduce节点通过对接收到的编码中间结果进行解码，从而验证中间结果的正确性并得到最终计算结果。实验结果表明，在基于MapReduce的分布式计算框架下，与三模冗余和两阶段三模冗余容错算法相比，该算法在完成容错计算的同时能降低计算过程中的通信开销和平均故障修复时间，并提高分布式系统的可用性和可靠性。
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计算机工程. 2021, 47(4): 180-186. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057410针对超标量处理器中长周期执行指令延迟退休及持续译码导致的重排序缓存（ROB）阻塞问题，提出一种指令乱序提交机制。通过设计容量可配置的多缓存指令提交结构，实现存储器操作指令和ALU类型指令的分类退休，根据超标量处理器架构及性能需求对目标缓存和存储缓存容量进行参数化配置降低流水线阻塞风险，同时利用指令目的寄存器编码提交模式加快指令提交速率。实验结果表明，该机制提高了单次指令提交数量，基于该机制的超标量处理器相比传统基于ROB顺序提交机制的超标量处理器在减少硬件开销的情况下平均IPC指数提升46%，相比基于值预测、乱序退休和组提交的超标量处理器平均IPC指数增益为19%，综合性能更优。
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计算机工程. 2021, 47(4): 187-196. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057330利用卷积神经网络（CNN）进行医学图像分割时，通常将分割问题抽象为特征表示和参数优化问题，但在上采样和下采样过程中容易丢失特征信息，导致分割效果不理想。设计包含三级特征表示层和特征聚合模块的深度特征聚合网络结构DFA-Net。通过三级特征表示层提取基础特征同时聚合中间特征和深层特征，从而以聚合深层特征弥补CNN上采样与下采样的特征损失。利用特征聚合模块聚合并激活浅层特征和深层特征，根据两者的互补信息分别做精细化调整。在脑图像和眼底图像公开数据集上的实验结果表明，DFA-Net能够充分利用深层特征与浅层特征的信息互补性处理分割结果中的孤立像素点，避免上采样与下采样引起的信息损失，其分割精度较U-net、Unet++、SegNet和LadderNet等方法均有所提高。
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计算机工程. 2021, 47(4): 197-203,210. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057316针对目前基于学习的姿态估计方法对训练样本及设备要求较高的问题，提出一种基于面部特征点定位的无需训练即能估计单幅图像中人脸姿态的方法。通过Adrian Bulat人脸特征点定位器和Candide-3构建稀疏通用人脸模型并获得五官特征点，确定模型绕Z轴的旋转范围及搜索步长，在指定Z轴旋转角度下，使用修正牛顿法通过模型的旋转、平移及缩放变换对齐模型和图像中人脸五官角点，得到该角度下模型绕X轴、Y轴的旋转角度及绕Z轴候选角度下的损失函数值，根据最小损失函数值确定人脸绕3个轴旋转的最佳值。实验结果表明，该方法能够快速估计自遮挡的大姿态角度人脸，在公共人脸库Multi-PIE、BIWI和AFLW上的平均误差分别为3.79°、4.37°和6.04°，明显高于同类人脸姿态估计算法，具有较好的实用性能。
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计算机工程. 2021, 47(4): 204-210. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058057针对虚拟视点绘制过程中出现的重叠和空洞问题，提出一种新的虚拟视点绘制算法。通过形态学操作对三维图像变换后出现的空洞进行膨胀来消除伪影瑕疵，根据深度信息对左、右虚拟视点图像进行前景和背景分割，利用线性加权法对分割后的前景图像和背景图像进行分层融合解决像素重叠问题，对分层融合后的背景图像进行空洞填充并与前景图像融合得到虚拟视点图像。实验结果表明，与经典的Criminisi算法相比，该算法PSNR值提高了1.75 dB，具有较高的绘图质量。
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计算机工程. 2021, 47(4): 211-217,225. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057256视觉测量方法在飞行器姿态测量中被广泛应用，然而远距离飞行目标成像纹理缺失会使传统光测手段应用受限。对测量中采用的追踪手段、图像分割技术以及测量方法进行研究，提出一种改进的小目标姿态测量方法。利用高速相机拍摄目标，通过跟踪算法对运动目标进行框选，使用非面积极大区域抑制法分割目标，计算目标图像的惯性椭圆从而实现目标姿态测量。实验结果表明，在仿真情况、低复杂度及高复杂度的真实拍摄场景下，该方法的误差分别低于0.233°、0.307°及0.325°，基本满足导弹等小目标的姿态测量精度需求，测量结果稳定可靠，能够有效降低人工判读的工作量。
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计算机工程. 2021, 47(4): 218-225. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057041为提升人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性，提出一种改进的人体关键点检测算法。通过将MobileNetV2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块相结合加速特征提取过程，使用精炼网络进行多尺度人体关键点预测，并利用融合网络整合多个尺度的预测结果得到最终人体关键点检测结果。实验结果表明，与传统CPM算法相比，该算法在网络模型参数量和浮点运算量明显减少的情况下PCKh@0.5仅下降0.1个百分点，具有较高的检测精度和较好的实时性。
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计算机工程. 2021, 47(4): 226-233,240. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057115针对行人再识别过程中相同身份行人图像颜色不一致，以及不同身份行人图像颜色相近问题，提出一种基于双分支残差网络的行人再识别方法。将RGB图像和灰度图像分别输入预训练的ResNet-50网络，获得RGB图像特征和灰度图像特征并对其进行融合，利用统一水平划分策略学习融合特征，同时将RGB特征、灰度特征和融合特征的拼接结果作为最终特征表示。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03数据集上的实验结果表明，与PCB、Mancs等行人再识别方法相比，该方法的平均精度均值和首位命中率更高，且对于图像颜色变化具有更强的鲁棒性。
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计算机工程. 2021, 47(4): 234-240. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057685为提高复杂场景下基于关键点的平面物体跟踪算法的鲁棒性，提出一种融合光流的平面物体跟踪算法。检测目标物体与输入图像的关键点及其对应描述符，由最近邻匹配方法构建目标与图像间关键点匹配集合，通过光流法构建相邻两张图像间关键点的对应关系，将已构建的关键点匹配集合与基于光流的对应关系通过加权平均的策略进行融合，得出修正的关键点匹配集合，根据关键点匹配估计目标物体在当前图像的单应性变换矩阵，从而完成目标跟踪。在POT数据集上的实验结果表明，与SIFT、FERNS等算法相比，在校正误差阈值为5时，该算法在所有图像序列上的平均跟踪精度达到66.67%，具有较好的跟踪性能。
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计算机工程. 2021, 47(4): 241-247,255. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057595基于单激发探测器（SSD）的小目标检测算法实时性较差且检测精度较低。为提高小目标检测精度和鲁棒性，提出一种结合改进密集网络和二次回归的小目标检测算法。将SSD算法中骨干网络由VGG16替换为特征提取能力更强且速度更快的DenseNet，利用基于区域候选的检测算法中默认框由粗到细筛选的回归思想设计串级SSD网络结构，在区分目标和背景后进行常规目标分类和位置回归，以获取精确的默认框信息并达到小目标检测中正负样本比例均衡。在此基础上，使用特征图尺度变换方法在不增加参数量情况下完成特征图融合，同时通过K-means聚类方法得到默认框的最佳长宽比并重新设置其尺寸。实验结果表明，该算法的检测平均精度均值在PASCAL VOC2007公共数据集和自制航拍小目标数据集上分别为82.3%和87.6%，较改进前SSD算法分别提升5.1个百分点和9.5个百分点，检测速度达到58 frames/s，可有效实现小目标的实时性检测。
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计算机工程. 2021, 47(4): 248-255. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057485环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点，导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳。为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题，提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法。将Cascade_RCNN中固定的卷积层和池化层分别替换为可变形卷积层和可变形池化层，使用Resnet50网络提取候选区域以获得检测框，级联具有不同IoU阈值的检测网络进行检测框抑制。在公开鱼眼图像数据集SFU_VOC_360和本文所采集的真实道路场景鱼眼图像数据集上进行实验，结果表明，该方法在鱼眼图像目标检测中具有有效性，目标检测准确率高于Cascade_RCNN网络。
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计算机工程. 2021, 47(4): 256-261. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058015使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时，未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑，导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道，使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富，从而提升对每个像素点的类别预测精度，在模型中加入生成对抗网络以充分考虑空间中相邻像素点间关系。实验结果表明，该模型的语义分割效果相比原始SEGNET模型显著提升，且可有效解决SEGNET测试中出现的分类错误问题。
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计算机工程. 2021, 47(4): 262-267. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056775针对现有表情识别方法中网络泛化能力差以及网络参数多导致计算量大的问题，提出一种利用小尺度核卷积的人脸表情识别方法。采用多层小尺度核卷积块代替大卷积核减少参数量，结合最大池化层提取面部表情图像特征，利用Softmax分类器对不同表情进行分类，并在相同感受野下增加网络深度避免特征丢失。实验结果表明，与FER2013 record、DNNRL等方法相比，该方法的人脸表情识别率更高，能有效实现人脸表情的准确分类。
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计算机工程. 2021, 47(4): 268-276. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0056991为解决现有立体匹配算法对低纹理以及视差不连续区域匹配效果较差的问题，提出一种改进的立体匹配优化算法。在传统自适应权重算法匹配代价的基础上，融合高斯差分图像差分信息，即左右图像高斯差分图的差分，重新定义其初始匹配代价，增加算法在视差不连续区域的鲁棒性，并加入边缘约束和视差边缘约束迭代聚类以及基于高斯差分图的自适应窗口算法，保证改进算法在低纹理区域的匹配性能，消除坏点与视差空洞。将该算法与传统自适应权重匹配算法分别在Middlebury数据集上进行匹配实验，结果表明，该算法平均性能提升了15.05%，明显优于传统自适应权重匹配算法。
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计算机工程. 2021, 47(4): 277-284. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057442传统时间序列分类方法存在鼠标轨迹特征挖掘不充分、数据不平衡与标记样本量少等问题，造成识别效果较差。结合特征组分层和半监督学习，提出一种鼠标轨迹识别方法。通过不同视角构建有层次的鼠标轨迹特征组，并借鉴半监督学习的思想，利用多个随机森林模型对未标记样本进行伪标记，且将抽取标签预测一致且置信度较高的部分样本加入到训练集中。基于基础特征组和辅助特征组，在扩充后的训练集上训练随机森林模型，以实现鼠标轨迹的人机识别。实验结果表明，该方法可有效识别鼠标轨迹，且精确率、召回率与调和均值分别达到97.83%、94.72%和96.56%。
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计算机工程. 2021, 47(4): 285-290,297. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057506为获得制造系统初始化时的最小资源以实现最优资源分配，利用标注Petri网对系统进行建模，并研究标注Petri网的最小初始标识估计问题。给定一个标注Petri网，在不可观测变迁组成无环子网的情况下，基于动态规划提出一种新的最小初始标识估计算法。在观察到给定的标注序列后，放宽不可观测变迁发生个数的限制，并根据该算法构建节点的演化过程。当出现相同的发生数向量时，仅保留当前极小的初始标识估计，并通过节点的演化过程对极小初始标识估计的托肯总数进行对比。为验证算法的有效性，给出一个制造系统的标注Petri网模型实例，最终得到的最小初始标识为［1000］T，且对应的变迁发生序列为t1t3t4t6，满足给定标注Petri网的结构要求。实验结果表明，与传统基于动态规划的算法相比，该算法获得的最小初始标识估计具有更小的托肯总数。
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计算机工程. 2021, 47(4): 291-297. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057229加油站是重要的能源供给单位，对加油站站点的下一时段客流量进行精准预测，可为相关资源的调度与分配提供决策支撑。针对加油站级客流量预测问题，结合加油站客流数据的时空特征，提出一种基于注意力机制的时空网络模型。以路网结构建模的站级客流数据为输入，结合卷积神经网络、长短期记忆网络与注意力机制，解决站点间的空间依赖、短期与长期时序依赖以及长期时序依赖中的时间漂移问题，精准预测下一时段的站级客流量。在真实数据集上的实验结果表明，与历史平均模型、长短期记忆网络模型和双向长短期记忆网络模型等基线模型相比，该模型在均方误差（RMSE）、平均绝对误差与平均绝对百分比误差上均有所提升，其中RMSE提升22.89%。
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计算机工程. 2021, 47(4): 298-305,312. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0059766为提高疼痛表情的识别准确性，将约束局部神经域（CLNF）模型和贝叶斯网络（BN）模型相结合，提出一种疼痛表情识别方法。利用CLNF模型获取疼痛表情的关键特征点，在此基础上得到携带大量疼痛信息的面部活动单元（AU），通过对AU加标签处理得到样本数据集。根据定性专家经验获取BN条件概率之间的约束集合，采用变权重方法将样本数据集与约束扩展参数集相融合以完成BN模型的参数估算，并通过BN推理方法实现疼痛表情的最终识别。实验结果表明，与概率潜在语义分析、局部二值体卷积神经网络等方法相比，该方法可有效提高疼痛表情的识别性能，具有更高的识别精度。
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计算机工程. 2021, 47(4): 306-312. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0057713坝面缺陷检测是水利枢纽安全巡检的关键环节，但复杂环境下坝面图像存在干扰噪声大和像素不均衡等问题，造成坝面裂缝难以精细分割。提出一种利用可分离残差卷积和语义补偿的U-Net裂缝分割方法。在U-Net网络的编码端构建更大尺寸的可分离残差卷积模块替换常规卷积模块，从而扩大特征层感受野并避免丢失裂缝边界信息，同时在解码端增加语义特征补偿模块改善多尺度特征融合效果，将焦点损失函数和中心损失函数作为目标函数，加大裂缝前景与困难样本的损失权重以提高分类准确度。在自制西南某水电站坝面裂缝数据集上的实验结果表明，该方法的F1值和交并比分别达到69.89%与53.72%，分割效果较SegNet、FCN-8S等传统方法更优，对细小裂缝区域的识别能力更强。
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计算机工程. 2021, 47(4): 313-320. https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0058187在对连续的多量级应急数据进行离散化时，采用传统无监督离散化方法难以找出量级变化点完成离散。提出一种针对多量级应急数据的无监督离散化方法。根据量级变化的差异性将离散数据由大到小排序，结合拟合函数和二阶导数计算得到准确的量级变化点作为数据截断点，将截断所得较大数据构成的离散类移出待离散数据集，不断重复上述操作直到待离散数据满足设定的离散系数阈值，最终完成全部数据的离散。实验结果表明，该方法实现了地震相关多量级应急数据的均匀离散，其离散系数较等频离散化、层次聚类离散化等传统方法更低，可有效离散化隐藏多量级差异的应急数据。
2024
第50卷 第9期
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(1975年创刊 月刊)
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主办：华东计算技术研究所
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主编：江波
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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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