小型微型计算机系统

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  • 2019年, 40卷, 第2期
    刊出日期：2019-02-01
      
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  • 移动云中可模块并行应用的计算迁移算法研究
    疏官胜,刘炜清,李京
    2019, 40(2): 241-247.
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    将移动应用中计算密集型的模块迁移至云中运行,已成为移动云中提升应用性能的惯用方法.目前,在不同环境下为移动应用设计相应的迁移方案已经成为了研究热点.然而,现有工作对于应用进行计算迁移后,对其分布式执行时模块并行的特性仍未给予足够的重视.本文针对可模块并行的移动应用,探讨了其特性并提出在决策应用各模块执行地点的同时优化数据传输顺序的解决方案,同时设计高效的贪心算法,在满足决策实时性需求的前提下显著提升应用的性能.通过实验验证,本文设计的算法相较公平竞争及先来先服务的数据传输方案,能缩短约5%的响应时间.
  • 面向云制造资源调度预测的学习模型
    简琤峰,姜晨,张美玉
    2019, 40(2): 248-254.
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    云制造资源调度面临着多目标优化基于群组智能优化调度算法对云制造任务求解耗时较长,本文首先提出一种基于ONBA并结合二阶振荡和差分进化算法的改进算法,利用改进算法获取云制造模型的调度数据,并通过该调度数据对IDBN深度学习模型进行训练.通过对深度学习学习率的改进,达到通过深度学习模型快速预测云制造模型调度结果.实验结果表明,通过这种方式,我们可以对调度结果进行准确的预测并大大缩短所消耗的时间.这给传统的多目标群组优化开辟了一条新的道路.
  • Spark环境下基于综合权重的不平衡数据集成分类方法
    丁家满,王思晨,贾连印,游进国,姜瑛
    2019, 40(2): 255-259.
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    不平衡数据分类经常面临样本严重不平衡、少数类样本分类精度低的问题,随着数据规模增大,分类效率也成为了瓶颈问题.针对以上问题,本文结合spark高效的数据处理能力,提出了一种Spark环境下基于综合权重的不平衡数据集成分类方法.该方法首先依照多数类样本中每类样本的权重以及少数类样本量获得的综合权重进行采样,并与少数类样本组成平衡规模的训练数据集;其次,采用基于相关性的特征选择方法选择最优的特征子集,并对随机森林算法进行改进优化以及利用其获得子分类器.最后在Spark环境下,以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文方法不仅提高了整体分类精度,而且提升了分类效率.
  • 延迟代价双量化三支决策
    徐健锋(,),苗夺谦(,),张远健(,)
    2019, 40(2): 260-266.
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    决策粗糙集理论中,三种单调性的代价目标函数被用来评价三支决策的风险.然而,在实际应用中,其中的延迟代价目标函数经常存在着非单调现象.针对这种现象,本研究首先提出了一种基于三支决策代价目标函数间逻辑关系的阈值计算方法.然后,提出了双量化延迟代价目标函数的策略,并且分别讨论了相应的三支决策阈值推导,重点阐述了延迟代价双量化的乐观视角和悲观视角.最后,通过一组典型的实例证明了上述代价双量化三支决策的设计和推理的可行性.
  • ARPDF：基于对话流的学习者成绩等级预测算法
    罗达雄,叶俊民,郭霄宇,王志锋,陈曙
    2019, 40(2): 267-274.
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    对话流所隐含的信息包括了学习者对所学课程内容的掌握程度和关注点,分析这些对话流对预测学习者的成绩,以支持教师提前对潜在成绩不良的学生进行及时干预有着重要意义.提出了一种基于对话流的学习者成绩等级预测算法ARPDF（Achievement Rank Prediction based on Dialogue Flow）,首先采集对话流,通过对话流划分、对话状态矩阵生成实现了对该对话流的分析以获取到学习小组的对话状态矩阵;在此基础上,通过基于LSTM的预测模型获得学习小组学习者的成绩等级.在本文所提方法的基础上进行了实验,其结果表明了该算法是有效的.
  • 基于SHOT特征融合的散乱工件点云配准算法
    田青华,白瑞林,李杜
    2019, 40(2): 275-279.
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    针对随机箱体抓取过程中目标识别和定位问题,提出一种基于SHOT特征融合的点云配准方法.对结构光三维测量获取的点云进行预处理和分割,得到去除噪声点后的多个工件点云数据集;提出基于方向包围盒裁剪的方法,得到去除稀疏边缘点后的工件点云,结合均匀采样算法获取关键点集;通过改进SHOT特征描述子对关键点进行唯一性描述;采用最小方差法查找工件点云的关键点在模板点云中的对应点,根据对应关系求解初始变换矩阵;最后,使用ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息.实验结果表明,将本文算法与基于FPFH特征配准、SHOT特征配准算法进行对比,配准精度分别提高了30.07%和37.10%,配准速度分别提高了35.64%和21.21%.
  • 面向业务过程的时间预测方法
    赵海燕,李帅标,陈庆奎,曹健
    2019, 40(2): 280-286.
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    为了在充满竞争的社会环境中生存,企业必须实现高效的工作流程.为此,时间作为业务流程中的重要因素,在近几年得到了越来越多的关注.准确的时间预测对提高企业服务效率、降低运行成本,预防违规活动发生等具有重要意义.时间预测根据应用的场景分为业务过程的剩余时间预测,业务过程中某一个活动执行时间预测以及业务过程的违规预测三种类型.本文综述了近年来有关时间预测的研究成果,总结了时间预测技术面临的挑战,并在此基础上给出了未来的研究方向.
  • 移动群智感知中基于深度强化学习的位置隐私保护策略
    胡煜家(,),白光伟,沈航(,),顾一鸣(,)
    2019, 40(2): 287-293.
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    群智感知服务的广泛应用带来了个人隐私的泄漏,然而现存的隐私保护策略不能适应群智感知环境.针对相关缺陷,提出了一种移动群智感知中基于深度强化学习的隐私保护策略.该策略通过泛化任务,使得攻击者无法分辨用户具体完成了哪一个任务,切断了用户和任务之间的关联,保护了用户的位置隐私.当混淆任务数量不足以达到用户的隐私保护需求时,使用抑制法放弃该任务.该策略使用深度强化学习的方法不断尝试不同的混淆任务组合,训练一个可以输出最低抑制率的混淆任务选择方案的深度Q网络.实验结果表明,上述策略在不破坏感知任务有效性的前提下,以较低的抑制率保护了用户的位置隐私.
  • 结合空间划分和支持向量机的两级定位算法
    周瑞,鲁翔,李志强,武悦,桑楠
    2019, 40(2): 294-299.
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    目前室内定位的主流方法是根据WiFi指纹模式匹配来确定目标位置,但由于室内环境的复杂性和WiFi信号的不稳定性,其性能尚不能满足高精度室内定位的需求.为提高定位精度,提出一种基于空间划分和支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的两级室内定位算法.该算法首先采用优化K-means聚类算法,对定位区域的WiFi指纹进行聚类,并据此进行空间划分产生子区域;然后采用SVM实现两级WiFi指纹定位：第一级采用SVM分类确定目标所在子区域,第二级在子区域内采用SVM回归确定目标精确位置坐标.实验表明,提出的基于空间划分的两级定位精度明显优于单级定位,提出的空间划分算法优于当前其它空间划分算法.
  • 词间关系的不确定图模型与关键词自动抽取方法
    黄睿智,黄德才
    2019, 40(2): 300-304.
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    传统的无监督关键词抽取算法往往无法反应词汇语义信息,而通过词频等方式来衡量一个词的重要性使其在面对短文本时准确率较低. 为能兼顾词间语义关系、词位置关系及词频,结合word2vec提出了一种词间的文本局部相似度公式,并通过词间关系建立了不确定图模型,在提出顶点密度概念及候选关键词评价指标DEN的基础上,提出了基于不确定图的候选关键词抽取算法,并结合IDF提出了关键词评价的优化标准DEN-IDF. 这种关键词抽取的新方法不依赖于外部人工标注数据,能够实现全程无监督. 通过大量文本实验仿真发现,DEN-IDF的准确率比TF-IDF提高了8%左右,比TextRank提高了12%左右.
  • 一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法
    胡恒德,袁景凌,陈旻骋,王啸岩
    2019, 40(2): 305-309.
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    基于位置的社交网络(LBSN)中的数据信息往往会存在数据稀疏,甚至部分信息缺失的情况,导致推荐的准确性不高.兴趣点推荐系统中蕴含着丰富的多源异构数据,如好友关系数据、地理位置数据以及用户对兴趣点的评分等,使用这些数据可以有效提升兴趣点推荐算法的准确率.本文提出一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法.通过社团聚类算法来分别对签到评分数据以及好友关系数据建模得到用户对兴趣点的个人兴趣和社交兴趣,并添加距离影响因素.从而建立了SoGS模型来进行兴趣点推荐.并且提出一种基于相容类的预填补算法来缓解原始用户-兴趣点评分矩阵的稀疏性问题,融合SoGS模型进行对比实验.实验采用Yelp数据集,结果表明,SoGS模型能有效提高兴趣点推荐系统的准确率和召回率.
  • 关联关系粒化结构的矩阵计算与应用
    毛华,武秀
    2019, 40(2): 310-313.
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    为解决实际问题中存在的关系合并问题,提出基于对关联关系进行划分的方法.首先,基于关联关系、数据集以及关联关系的划分给出了关联组合结构与粒化结构的定义;其次,为了能够利用简便快捷的计算机程序对上述问题进行处理,给出了关联组合结构与粒化结构的关联矩阵表示;由于关联组合结构与粒化结构的相关性,给出了通过对关联组合结构的关联矩阵进行运算以得到粒化结构的关联矩阵的方法.最后,将上述理论应用于解决公路路线合并后,调度站点的调整与调度中心选择的问题中,通过对得到的粒化结构的关联矩阵的分析,并依据调度站点与调度中心点的特点,在粒化结构的关联矩阵中得到调度站点的调整情况以及调度中心的选择.
  • 基于边权的稳定标签传播社区发现算法
    张蕾(,),钱峰(,),赵姝,陈洁,张燕平,刘峰
    2019, 40(2): 314-319.
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    针对传统标签传播算法（LPA）中存在的输出结果不稳定和易形成巨型社区的缺陷,提出一种基于边权的稳定标签传播算法（SLPA_EW）用于社区发现.算法首先基于三角结构度量节点邻居的不同地位并将度量结果作为边权.接着,利用邻居中同一标签的边权累加值指导节点标签的更新过程,将随机的标签选择变为确定的选择,以保证算法输出结果的稳定性.标签初始化过程中,将边权互为最大值的相邻节点形成节点对并赋予相同标签,避免初始传播时出现标签振荡的问题.标签传播过程中,将标签权重加入到标签更新规则中以限制形成社区的规模,避免出现巨型社区的问题.真实网络数据集上的实验结果表明,所提算法能够保障输出的稳定性和质量,并且拥有较低的运行时间和迭代次数.
  • 结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择
    程玉胜(,),李雨,王一宾(,),陈飞
    2019, 40(2): 320-327.
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    特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间.但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用.针对这一问题,结合滑动窗口机制,本文提出了结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择;同时,为了减弱互信息对特征重要程度的判断,对模糊互信息进行正则化处理,并通过正则化重新优化特征重要度目标函数.提出的算法在多标记数据集上进行了大量测试,实验结果和统计假设检验说明本文算法是有效的.
  • 一种Spark GraphX框架下的关键词抽取方法
    程传鹏
    2019, 40(2): 328-331.
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    TextRank算法根据文本词语的位置关系构造图,应用图排序的算法计算出词语的权重,在计算过程中需要进行大量的迭代运算,在数据规模较大的时候,计算时间尤为可观.针对此问题,提出了一种基于Spark GraphX的关键词抽取方法,利用Spark GarpX所提供的分布式计算的图框架,将文本图数据分布式存储在不同的节点上,高效地实现了文本关键词的抽取.实验表明,本文中提出的基于Spark GraphX的关键词抽取方法,不仅计算时间短,抽取的关键词与人工标注的结果非常接近,具有一定的合理性.
  • LibSeeker:参数自整定的安卓应用第三方库检测方法
    黄思荣,陶非凡,张源,杨珉
    2019, 40(2): 332-340.
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    第三方库被安卓应用广泛地用来增加程序功能、方便应用开发,但第三方库的使用也给应用带来新的安全隐患.而现有第三方库检测技术的可靠性与精确性存在不足,工具的参数阈值依赖于人工经验确定,且容易受到混淆技术的影响.因此,本文提出一种能进行参数自整定的第三方库检测工具LibSeeker,它基于函数特征向量和与代码无关的函数签名哈希,结合包的层级信息,实现第三方库的匹配与相似度计算,同时,它使用正交表和UCB算法简化参数自整定中的大量遍历,通过相对较少的测试次数,达到挑选出最优参数向量的效果.我们采用了5万多样本进行参数整定与第三方库检测实验,在整定出的参数阈值设定下,LibSeeker的准确率和召回率能够达到99.82%和95.77%.
  • 基于差分隐私的匿名组LBS轨迹隐私保护模型
    袁健,王迪,高喜龙,王睿宁,林思劼
    2019, 40(2): 341-347.
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    随着LBS应用的广泛使用,用户对LBS轨迹隐私保护的需求日益增加.针对现有的LBS轨迹隐私保护技术,以K-匿名模型为基础的传统方法难以对攻击者的背景知识做出有效估计.差分隐私算法弥补了K-匿名在该方面的缺陷,但其对隐私预算过度依赖,隐私保护的有效时长无法得到保障.提出的LBS轨迹隐私保护模型K-Differential-Privacy采用噪声匿名组的思想,克服了现有算法对隐私预算过度依赖的弊端,同时,通过用户轨迹划分定位思想保证了用户的服务质量.相关实验证实,与以往的轨迹隐私保护模型相比,所提出的模型在保证LBS用户服务质量的同时,也提高了用户的隐私保护程度.
  • 利用OpenCL设计并优化FPGA上的全连接神经网络
    周鑫,安虹,迟孟贤,金旭,韩文廷
    2019, 40(2): 348-352.
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    随着深度学习神经网络的发展,FPGA上的神经网络开发获得了广泛关注.本文利用 Intel FPGA 提供的 OpenCL SDK,在 FPGA 板卡上设计并实现了完整的全连接神经网络的前向模型,并针对基准系统中的存储瓶颈,通过分组划分、数据复用、优化激活函数、单指令多数据流、浮点数半精化等策略进行优化,平衡了系统中的资源占用情况,扩大了电路规模,提升了系统性能;优化后的版本与基准版本相比,得到了2.19x的加速.优化后,系统的主频达到380MHz,RAM 占用率达到94%,DSP 占用率达到42%.
  • 一种基于栈区内存模型的C程序别名判断算法
    常欢,罗奇鸣,李薛剑,陈意云
    2019, 40(2): 353-358.
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    C语言中的指针导致C程序中会出现表达式别名的情况.在基于演绎推理的程序验证中,使用Hoare逻辑的赋值规则前必须消除断言中的别名.别名增加了程序验证的难度.本文根据C语言的语义提出了一种栈区内存模型,可以精确地跟踪栈区的多种类型的表达式,包括取地址、多级解引用、指针关系运算、结构体和数组等.基于上述内存模型,本文提出了一种判断别名的算法,使得验证工具在使用Hoare逻辑的赋值公理之前可以准确的消除断言中的别名.目前该模型已经在一个名为Safe-C验证器的程序验证工具中实现,并且成功验证了多例经典程序.
  • 复杂内核数据结构的形式化描述和验证
    马顶,付明,乔磊,冯新宇
    2019, 40(2): 359-366.
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    对数据结构进行形式化描述是内核验证的重要组成部分,但是在实际的验证工作中,内核经常会使用一些不规则的数据结构,而对不规则数据结构的形式化定义仍存在诸多困难.针对内核中的复杂数据结构,本文提出使用结构拆分以及形状和内存分离的方法来形式化定义内核中的不规则数据结构,并运用该方法成功刻画了某航天操作系统内核的进程管理数据结构,最终成功验证了该内核中相关API的代码.相关的代码验证工作在定理证明工具Coq中完成.
  • Java密码学API注解及模板生成框架
    周济时,张晓寒,张源,杨珉
    2019, 40(2): 367-373.
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    随着Java软件功能日益复杂,开发者越来越多地依赖于密码学函数来保护应用数据.虽然密码学算法功能非常强大,但是设计复杂的Java密码学 API经常被开发者误用,引入本可避免的安全漏洞.为了强制规范开发者的行为,本文提出基于注解的Java密码学API安全性增强方法,实现SecureCrypto框架,框架能够根据用户参数以及应用场景的模板自动生成加解密代码,同时对开发者代码进行校验,在编译阶段发现并报出错误.此外为了简化注解开发,本文还实现了一个基于Java代码的模板生成器,安全专家能够快速准确定义新场景以完善SecureCrypto.实验调查发现,注解确实能帮助开发者高效编写安全可靠代码,模板生成器是安全专家拓展注解使用场景的必要工具.
  • 一种基于多核DSP的Turbo译码实现方法
    王华华,马昶,亢成
    2019, 40(2): 374-377.
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    随着无线通信系统传输速率的不断提高,采用单核DSP进行数字基带处理的系统已经不能满足日益增加的复杂度及实时性要求.基于LTE-A系统的Turbo译码原理,[JP2]设计了一种Turbo译码在TMS320C6670多核DSP中的实现方法,并对处理结果进行验证,比较分析了同平台下的多核协处理器与单核处理器的运行效率.测试结果表明,所提出的TCP3d译码实现方法的处理性能远高于传统的单核DSP.此方法具有较高的工程应用价值,并对其他多核DSP的此类应用开发具有一定的参考意义.
  • 一种列控系统安全关键软件测试用例的实例化方法
    刘思琪,张亚东,杨武东,童音,饶畅
    2019, 40(2): 378-382.
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    针对基于模型的抽象测试用例在列控安全关键软件测试中的可执行问题,从软件DFSM模型抽象测试用例实例化为可执行测试用例的过程入手,提出了输入空间划分和逻辑覆盖相结合的抽象测试用例自动实例化方法.首先,根据模型测试路径中各迁移条件的逻辑表达式,生成满足逻辑覆盖准则的子句逻辑值组合;其次,对表达式中的输入变量进行输入空间划分,得到各变量的取值集合;然后,以子句的逻辑值组合为约束条件,计算取值集合中满足条件的取值子集将其作为测试输入,并将各变量的测试输入子集进行组合,以此生成可执行的测试用例.最后,以CTCS-0/CTCS-2车载设备手动等级转换功能为研究对象,验证该方法的可行性.
  • 结合词性、位置和单词情感的内存网络的方面情感分析
    王行甫,王磊,苗付友,邵晨曦
    2019, 40(2): 383-389.
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    在基于方面的情感分析中,上下文中不同单词对于推测方面情感的重要性是不同的,关注机制是非常适合计算每个单词的重要性的,但现有的关注机制没有利用单词词性,单词和方面间的位置信息,这些信息能够帮助计算每个单词的重要性,另外单词情感信息在推测方面情感时也非常重要.所以本文在端对端内存网路(ETEMN)的基础上提出了一种结合词性,位置和单词情感的内存网络来进行基于方面的情感分析,该网路首先在词向量的基础上融入单词情感信息,然后利用该网络中提出的结合词性、位置信息的CNN关注机制(POSP-CNNAM)分析上下文中每个单词在推测方面情感的重要性并生成上下文向量,最后利用上下文向量进行情感分析.通过在2个来自于SemEval 2014任务4的数据集上进行对比实验,结果表明POSP-CNNAM能够有效的分析上下文中每个单词在推测方面情感的重要性,并且在基于方面的情感分析中和LSTM、TD-LSTM、SVM、ETEMN相比,本文提出的内存网路能够获得更好的结果.
  • 高维空间近邻检索的双层组合量化GPU加速算法
    邓理睿,包涵,陈靓,全成斌,赵有健
    2019, 40(2): 390-394.
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    在大规模视频、图像、文本检索等许多实际应用中,高维空间内海量数据的索引及近邻检索一直是难点和关键问题之一.传统的K-D树等树形索引方法在高维空间中容易陷入“维度灾难”,而主流的哈希散列方法（如局部敏感哈希）空间复杂度较高,在大规模数据下难以应用.本文总结了近年来基于向量量化的检索算法的相关研究,提出了一种基于GPU优化的高维数据近似近邻检索算法,在组合量化算法的基础上融合双层索引树结构与局部子空间最优化思想,在提高算法准确率的同时针对GPU模型优化算法,极大改善了检索性能,在单张GPU上实现了十亿量级高维数据的高效近似近邻检索.
  • 一种基于模运算的小波系数调整水印算法
    陈青,郭功勋
    2019, 40(2): 395-400.
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    基于小波域的图像数字水印技术是一种相对较新的数据保护认证技术,有着不可见性和鲁棒性均较好的特点,因此在图像数据认证应用领域内引起了广泛的关注.然而基于小波域的数字水印算法具有对缩放和旋转等攻击手段较敏感的缺点,导致其无法正确提取出水印图像.为了有效的增强水印算法对于缩放和旋转攻击的鲁棒性,并提高图像的质量,本文结合奇异值分解（SVD）及模运算等方法,提出一种改进的SVD小波域图像水印算法.首先根据载体图像携带信息的不同特征,选择像素点动态范围变化较小的平滑区进行二级小波变换.由于奇异值的稳定性、伸缩不变性,旋转不变性等特点,可以弥补小波域水印算法的不足,取二级小波变换的中频子带的小波系数进行奇异值分解,并利用模运算的方法来对奇异值进行修改,实现水印的嵌入,并减小了水印对原图像的扰动.由实验数据可知,本文所提出的算法不仅图像的质量更好,且对JPEG压缩、剪切、旋转等常见的图像攻击手段的鲁棒性均较强.
  • 基于增强学习的自适应动态防御机制
    顾泽宇,张兴明,魏帅
    2019, 40(2): 401-406.
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    动态防御技术通过持续地改变系统配置以构建动态多样性特征,增加攻击者的攻击难度,而其中的安全性与性能冲突问题尚未解决.针对SDN控制器主动防御过程中的防御代价与收益平衡问题,提出一种基于增强学习的自适应防御机制,利用异构冗余控制器架构判决反馈信息,通过量化的安全收益与防御代价提高防御策略的灵活性,实现无监督地适应性防御策略确定.仿真基于网络攻击数据集,从安全性以及防御效率等方面对比分析了不同偏向下的防御性能,验证了自适应防御机制对动态攻击者的防御能力.
  • 移动端人脸图像无参考质量快速评估方法
    何长婷,朱明
    2019, 40(2): 407-412.
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    人工智能系统能够准确进行人脸识别的重要前提是,采集到的人脸图像数据足够清晰.正确的对人脸图像质量进行评估,能够为后期的人脸识别提供指导性的意见.本文针对移动端进行人脸识别时,由于人脸采集过程中常常会出现人脸图像模糊、姿态不正、昏暗等情况,从而导致人脸识别错误的问题,提出了一种基于深度学习的移动端人脸图像无参考质量评估方法.由于目前没有公开的用于评估人脸图像质量的数据集,本文采用自建数据集的形式进行实验.首先对数据集中的人脸图像进行局部归一化预处理,然后利用该数据集通过迁移学习的方式对轻量级网络MobileNet重新训练,并将训练得到的最终模型移植到手机上.为了证明本文提出算法的优异性,对算法准确率、运行时间和CPU占用率进行测量并和现有的优异算法DIIVINE和BRISQUE进行比较,实验结果证明本文提出的方法能够快速准确的对人脸图像进行评估同时CPU占用率较低,本文提出的方法有重要的应用价值.
  • 基于最优k均值聚类的时空动态背景模型
    舒浩浩,陈盛双,李石君
    2019, 40(2): 413-419.
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    为了还原动态背景像素值的真实分布,本文提出了基于最优k均值聚类的时空背景模型.首先采集每个像素点不同时刻的相邻像素信息,然后对采集到的所有样本像素值进行多次k均值聚类,并计算对应的轮廓系数找到最优k值,建立初始背景概率模型.由于最优k值反映了数据真实分布的个数,其值越大说明动态背景变化越快,因此最后根据最优k值计算更新速率对背景模型进行实时更新.本文在CDnet2014提供的动态背景数据集上进行了相应的实验,实验结果表明本文提出的模型对运动目标检测的效果要优于ViBe、EFIC、AAPSA等目前已有的算法.
  • 基于特征脸-灰度变换融合的人脸识别方法
    王忠民(,),王星,李刚(,)
    2019, 40(2): 420-426.
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    为了解决神经网络在人脸识别过程中复杂度高、运算量大、难以向嵌入式设备应用迁移问题,提出一种通过特征脸进行特征消除、通过灰度变换进行特征增强的人脸图像处理方法.该方法对采集的图片进行裁剪、校正处理,通过Dlib模型使人脸关键点处于相同坐标,进而将对正的图像通过特征脸-灰度变化预处理方法获得新的特征表达,将该表达矩阵送入浅层网络测试识别性能并探究特征脸数目对准确率的影响.实验表明,该方法在FERET与ORL数据集的识别准确率均明显提高,并且在浅层网络上依然保持较高的准确率,分别达到95.1%,96.14%.
  • 一种结合显著性检测的肖像照片自动背景虚化算法
    苏超然,陈羽中(,)
    2019, 40(2): 427-431.
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    针对普通单一摄像头的智能手机无法直接简单地处理得到背景虚化效果图像的问题,本文提出基于显著性检测的肖像照片自动背景虚化算法.根据肖像照片中人像的空间位置特点,本文引入背景超像素块优化策略到显著性检测算法中,提高了显著性检测算法对人像中前景区域的检测效果.基于显著性检测结果,本文应用超像素尺度的GrabCut算法快速地从背景区域中分离出人像区域.基于显著性检测以及分割结果,一种快速的引导滤波被应用于分别对背景区域和前景人像区域进行模糊和细节增强,从而得到背景虚化后的肖像照片.实验结果表明,该方法能够完整地检测并快速地分割出人像区域,这使背景虚化效果更接近具有大光圈的数码单反相机拍摄得到的背景虚化效果.
  • 结合目标估计的自适应压缩跟踪
    李国友,张春阳,夏永彬,张凤岭
    2019, 40(2): 432-438.
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    传统的压缩跟踪算法使用不考虑目标位移的搜素机制和固定大小的跟踪窗口跟踪目标,且每帧更新分类器,容易造成目标的漂移和丢失.该文提出了结合目标估计的自适应压缩跟踪算法,该算法采用ORB算法将先前帧和当前帧的目标区域进行特征点匹配,通过建立关系模型实现候选目标的估计定位,从而解决了搜索区域受目标运动速度影响的问题;其次,提出了基于匹配点间方差的尺度自适应方法,实现了跟踪窗口的自适应变化;最后,引入遮挡判断因子,并结合匹配点的数量调整分类器的更新策略,实现抗遮挡的处理.实验结果表明：该算法具有较高的重叠率和成功率,对目标跟踪中的相机晃动、快速运动、尺度变化、遮挡等因素具有较强的抗干扰能力,且在多个测试视频上平均帧率为32帧/s,能满足实时性的要求,较好的解决了传统压缩跟踪算法的缺陷.
  • 莱斯校正的NLM算法在扩散加权图像中的应用
    易三莉,李思洁,贺建峰,张桂芳
    2019, 40(2): 439-444.
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    扩散张量成像技术是一种非侵入活体获取脑白质结构的技术,其广泛应用于人体大脑的神经纤维跟踪.扩散张量图像是由扩散加权图像计算得到的,而扩散加权图像对噪声较为敏感,从而影响后续处理.扩散加权图像具有两个特点,一是图像的自相似性程度高,纹理和结构具有重复出现的特性且细节纹理较多,二是图像中所含噪声为莱斯噪声.基于这两个特点,我们提出了莱斯校正的非局部均值滤波算法.并将此算法应用于扩散加权图像的降噪中.算法首先针对图像中的莱斯噪声进行莱斯校正,然后再对校正后的图像使用非局部均值滤波器对其进行降噪.为了验证本文算法,通过实验将本文算法与传统的降噪算法进行比较.实验结果表明,本文算法能够更有效的减少扩散加权图像中的噪声,更好的保存了图像的纹理细节,提高了数据准确度.
  • 神经网络声码器的话者无关与自适应训练方法研究
    伍宏传,凌震华
    2019, 40(2): 445-450.
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    近年来出现的基于WaveNet的神经网络声码器可以取得较高的重构语音质量,但其采用的话者相关模型训练方法对于目标发音人语音数据量依赖较大.因此,本文研究目标发音人语音数据量受限情况下的神经网络声码器训练方法.首先利用多发音人数据训练话者无关声码器模型,进一步利用少量目标发音人数据对话者无关模型进行自适应更新,以得到目标发音人的神经网络声码器模型.本文实验对比了自适应训练中局部更新与全局更新两种策略,以及自适应与话者相关两种训练方法.实验表明,本文方法构建的神经网络声码器可以取得优于STRAIGHT声码器的重构语音质量,在目标发音人数据量受限的情况下,该方法相对话者相关训练也可以取得更好的客观和主观性能表现.
  • 小型有缆无人水下机器人控制系统设计
    肖朋振,刘爽
    2019, 40(2): 451-455.
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    针对有缆型无人水下机器人(ROV,Remote Operated Vehicle),本文从控制算法、传感器数据采集、任务调度方面设计了一种控制系统.首先,设计了模糊自适应串级PID控制器用于 ROV的运动与姿态控制,弥补了传统控制算法的不足,控制性能得到提高.其次,采用分布式子系统采集处理传感器数据,提高了传感数据更新速率.最后,在主微控制器(MCU,Micro Control Unit)中采用嵌入式实时操作系统FreeRTOS进行任务调度,系统的实时性得到增强.为了验证该控制系统方案的可行性,搭建实验环境并进行了实验,实验结果表明该系统可以对ROV进行良好的控制.
  • 飞行器软轴滚珠检测技术研究
    丁杰,王明泉,张俊生,路晓冬
    2019, 40(2): 456-459.
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    为解决飞行器滚珠式软轴的滚珠检测中使用传统人工或者半自动方法带来的大误差,长耗时等缺点,对飞行器软轴滚珠检测技术进行了研究,设计了一种基于图像形态学的滚珠自动识别算法.首先在实时成像中引入窗技术以提高图像的动态范围,再针对软轴图像过长的特点设计了一次成图技术,最后通过实验比较了多种主流图像分割方法,并据此开发了适用于滚珠式软轴的基于图像形态学的滚珠自动识别算法.实验结果表明,与传统检测方法相比,使用新方法后缺漏滚珠识别率提高了8.4%,计数分析时间也缩短为原先的3.5%,更好的满足了工业检测要求.
  • I-vector聚类字典及注意力机制框架的说话人自适应
    黄俊,蒋兵,李先刚,郭武生,戴礼荣
    2019, 40(2): 460-464.
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    近些年来,语音识别任务中的说话人自适应技术在实际工程中得到广泛应用.基于i-vector的说话人自适应是其中最为重要的一种,但是提取i-vector需要用到整句话的信息,并不能用于线上的自适应.因此,本文设计了一种基于i-vector聚类字典及注意力机制的自适应框架,测试时能够在不提取i-vector和不进行二遍解码的前提下快速实现线上自适应,并且该框架具有灵活性优和可扩展性好的优点,能够方便的用于其他类型的自适应,如地域自适应和性别自适应.在Switchboard任务上,实验结果表明我们提出的框架在不同的声学模型上相对于基线均有性能提升,并且通过说话人识别任务进一步证明了该方法的合理性.