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期刊信息/Journal information
计算机系统应用
计算机系统应用

苏振泽

月刊

1003-3254

csa@iscas.ac.cn

010-62661041

100080

北京中关村南四街4号

计算机系统应用/Journal Computer Systems & ApplicationsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>专业技术性刊物。推广计算机系统在各行各业的应用技术成果和运行管理经验。
正式出版
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    基于三维骨架的人体动作识别

    周小坡张立武张严
    1-12页
    查看更多>>摘要：动作识别是计算机视觉领域的一项重要技术,根据输入数据的不同可以分为基于视频的动作识别和基于骨架的动作识别.三维骨架数据避免了光照、遮挡等因素的影响,对动作的描述更准确.现在,基于三维骨架的人体动作识别受到重视.基于三维骨架的人体动作识别方法可以分为端到端的黑盒方法和基于模式识别的白盒方法.黑盒的深度学习方法参数大,能从大量的数据中学到分类知识,但是深度学习方法难解释,只能给出整体识别结果.白盒的模式识别法相比黑盒方法,其识别过程可解释、算法易调整,但是现有的一些白盒方法主要从算法层面进行改进,用公式去表示和区分动作,没有体现动作之间的区别和联系.所以本文设计一个分类过程可见的白盒方法,使用树结构将动作数据有层次的组织起来,根据相同动作之间的差异构建个体分类层次结构,根据不同动作之间的区别构建动作分类层次结构.然后将各种衡量算法纳入系统中,在本文中选择最近邻和动态时间规整算法进行实验.层次结构的优点是可以根据需求植入各种知识,这样可以从不同的角度对动作进行分类.在本文实验中,向层次结构植入动作关键姿态知识和人体结构知识,随着知识的植入,层次结构也会发生变化.

    三维骨架动作识别层次结构可解释关键姿态

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    基于稀疏分位数回归的阿尔茨海默病认知能力研究

    温灿红张雨谭海珠
    13-25页
    查看更多>>摘要：阿尔茨海默病是全球老龄化社会所面临的一项重大公共卫生挑战,其主要临床症状之一为认知能力的逐步下降.建立认知表现和神经影像学数据之间的模型,识别与认知能力改变相关的影像学生物标志物,已成为阿尔茨海默病研究的重要课题之一.然而,脑部影像数据往往呈现高维、重尾分布并伴有异常值存在,这不仅降低了模型的准确性和稳定性,也对结果的解释提出挑战.本文采用稀疏分位数回归方法对阿尔茨海默病神经影像学计划数据库(ADNI)中的数据进行建模和特征选择,以克服上述问题.我们深入探究了认知得分在不同分位点下的分布特征,并成功地识别了与认知能力相关的特定脑区.实验结果表明,稀疏分位数回归方法在不同认知得分分位点下,均能准确识别出与认知能力相关的脑区.这一研究展示了将稀疏分位数回归方法应用于神经影像数据分析中的潜力,为神经影像学研究提供了全新的视角和方法.

    稀疏分位数回归高维阿尔茨海默病认知能力特征选择

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    基于视频信号的非接触式心率和血氧饱和度检测方法综述

    赵娅王世铎贾迪
    26-36页
    查看更多>>摘要：心率和血氧饱和度是反映人体健康状况极其重要的生理指标.近年来,基于成像式光电容积描记技术(imaging photoplethysmography,IPPG)的非接触式心率和血氧饱和度检测方法因为其方便快捷且受约束较少等优点开始逐步成为研究热点.主要工作如下:首先,介绍了非接触式检测方法的背景和研究意义;其次,从目标区域检测和感兴趣区域(region of interest,ROI)选取两个方面总结并点明其研究现状以及未来改进方向;再次,从传统方法、信号处理结合深度学习方法以及端到端方法 3 个方面对心率和血氧饱和度检测方法进行了总结,并梳理了深度学习方法所使用的数据集以及在各个数据集中所展现的检测效果;最后,指出该领域所存在的亟待解决的问题以及未来的研究方向.

    成像式光电容积描记技术非接触式心率和血氧饱和度检测信号处理端到端

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    基于知识图谱和预训练语言模型的儿童疫苗接种风险预测

    吴英飞刘蓉李明燕季钗...
    37-46页
    查看更多>>摘要：基层医疗机构的医生缺少患病儿童疫苗接种风险的判断能力,通过学习高水平医院医生的经验来研发儿童疫苗接种风险预测模型,从而帮助基层医疗机构医生快速筛查高风险患儿,是一种可行的方案.本文提出了一种智能化的基于知识图谱的疫苗接种建议推荐方法.首先,提出了一种基于预训练语言模型的医学命名实体识别方法ELECTRA-BiGRU-CRF,用于门诊电子病历命名实体抽取.其次,设计疫苗接种本体,定义关系及属性,基于Neo4j构建了中文儿童疫苗接种知识图谱.最后,基于构建的中文疫苗接种知识图谱,提出了一种基于预训练语言模型进行显著性类别指导的疫苗接种建议分类推荐方法.实验结果表明,本文研究方法可以为医生提供辅助诊断,对于患病儿童能否接种疫苗提供决策支持.

    中文电子病历预训练语言模型知识图谱命名实体识别疫苗接种建议

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    基于ISAR成像的非合作航天器位姿识别网络

    谭启麟吴珏李志辉杨雷...
    47-55页
    查看更多>>摘要：非合作航天器缺乏合作信息,无法直接利用传感器获得位姿数据,提出一种基于ISAR图像的位姿识别网络.相比于空间摄影卫星拍摄的图像以及仿真数据,该图像更易获取、成本更低,但存在分辨率低、面板成像不完整等问题.因此,该网络在图像预处理时,通过对YOLOX-tiny的调整,将其作为航天器裁剪网络,避免图像中标记的数据影响后续网络的训练,使网络仅关注航天器所在区域.利用增强的Lee滤波滤除图像噪声,提升图像的质量.在骨干网络中,加入STN模块,使网络选择最相关的区域注意,将U-Net网络设计成密集残差块结构并结合CBAM模块,减少下采样期间的特征损失,提高模型的准确性.此外,引入了多头自注意力来捕获更多的全局信息.实验结果表明,该模型最小、最大、平均误差较于目前的一些主流模型均有所提升,误差缩小了 0.5-0.6,从而证明该网络具有更好的位姿识别能力.

    非合作航天器逆合成孔径雷达位姿识别注意力机制卷积神经网络

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    结合相位对称与基于排序LSS的多模态遥感影像匹配

    陈聪鹏喻国荣鲍海洲陈璐莹...
    56-65页
    查看更多>>摘要：针对多模态遥感影像存在非线性辐射畸变的问题,本文提出了一种结合相位对称特征与基于排序局部自相似性的多模态遥感影像匹配方法.首先,利用影像的局部相位信息构造相位对称图,在此基础上利用加速分段测试特征提取算法(features from accelerated segment test,FAST)对相位对称图进行特征提取.然后结合基于排序的局部自相似性与相位一致性构造一种新的特征描述符RPCLSS(combining rank,phase congruency and local self-similarity descriptor).最后利用快速抽样一致性算法(fast sample consensus,FSC)进行误匹配点剔除.将本文方法在公开的多源遥感影像数据集上与现有的 5 种先进匹配方法进行对比实验.实验结果表明,本文方法在正确匹配点数量、匹配精度和匹配正确率方面,优于现有的先进多模态遥感影像匹配方法.

    多模态遥感影像相位对称性相位一致性局部自相似性

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    双向融合CNN与Transformer的三维视线估计

    吕嘉琦王长元
    66-74页
    查看更多>>摘要：针对当前视线估计任务在无约束环境中易受影响因素干扰,准确度不高的问题,提出一种卷积与注意力双分支并行的特征交叉融合视线估计方法,提升了特征融合的有效性和网络性能.首先,对Mobile-Former网络进行改进,引入了线性注意力机制和部分卷积,有效提高了特征提取能力并且降低了计算成本;其次,增加了基于300W-LP数据集预训练的ResNet50 头部姿态特征估计网络分支来增强视线估计的准确度,并使用Sigmoid函数作为门控单元来筛选有效特征;最后,将面部图像输入神经网络进行特征提取和融合,输出三维视线估计方向.在MPIIFace-Gaze和Gaze360 数据集上评估模型,该方法的视线平均角度误差为 3.70°和 10.82°,通过与其他主流三维视线估计方法比较,验证了该网络模型能够比较准确的估计三维视线方向并降低计算复杂度.

    三维视线估计并行结构双向融合部分卷积线性注意力机制

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    面向选矿设备的预测性维护系统

    胡健刘春辉王锦周子凯...
    75-86页
    查看更多>>摘要：保障选矿设备的精准维护和稳定运行一直是矿山相关企业所面临的重要课题,而研发设备预测性维护系统已成为降低设备维护成本、提升企业生产效率的重要手段.分析了选矿设备预测性维护系统功能需求,设计了基于微服务结构的预测性维护系统架构和总体功能结构,深入阐述了系统关键技术,提出了基于多尺度CNN融合注意力机制的设备健康状态评估模型,以及基于CNN和BiLSTM的电流趋势融合预测模型,为设备预测性维护系统的构建提供了技术支撑.在鞍钢集团关宝山矿业有限公司对完成的系统进行了应用示范,并对提出的模型进行了测试.结果表明提出的模型具有较高的准确性和健壮性,优于现有模型;完成的系统能够提供精准的设备维护计划,降低了设备维护成本,并提升了企业生产效率.

    预测性维护系统选矿设备健康状态评估电流趋势预测

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    基于图自编码器与LightGBM的癌症驱动基因识别系统

    谢兵苏波
    87-96页
    查看更多>>摘要：在癌症的形成和进展中,癌症驱动基因扮演着重要角色.准确识别癌症驱动基因有助于深入理解癌症的发生机制,推动精准医学的发展.针对当前癌症驱动基因识别领域所面临的异质性和复杂性问题,本文设计并实现了一种基于图自编码器与LightGBM的癌症驱动基因识别系统ACGAI.该系统首先以无监督的方式通过图自编码器学习生物分子网络的复杂拓扑结构,随后将生成的嵌入表示与原始基因特征进行拼接,形成基因增强特征并输入至LightGBM.在经过训练后,系统输出生物分子网络上每个基因的预测得分,实现了对癌症驱动基因的准确识别.最终,该系统利用Web技术创建了一套用户友好、交互性强的可视化界面,实现在基因集分析场景中的癌症驱动基因识别,并为识别结果提供了生物学解释.经过测试,该系统表现出优于其他方法的识别性能,能有效识别癌症驱动基因.

    图自编码器LightGBM深度学习癌症驱动基因识别精准医疗

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    基于区块链的跨境贸易数据共享与访问控制方案

    李云鹏姜茸梁志宏
    97-105页
    查看更多>>摘要：随着全球经济一体化的发展,跨境贸易已成为全球经济发展的重要推动力量.然而,跨境贸易目前正面临着诸如数据安全、信息孤岛和信息不对称等问题.基于此,本文提出了一种基于区块链的跨境贸易数据共享与访问控制方案.该方案采用区块链和星际文件系统(IPFS)结合的协同存储机制,有效降低了区块链的存储负载.另外,利用了双密钥回归模型结合时间维度对数据进行加密和存储管理,通过设定不同的时间段来进一步划分访问权限,限制了数据用户对时间跨度范围外的非必要访问.最后,设计了相应的智能合约,实现对数据整个周期流程的高效管控,从而有效提升了数据共享操作的执行效率.实验结果表明,本方案能够实现跨境贸易数据的安全共享和对用户进行细粒度访问控制.

    跨境贸易数据区块链访问控制智能合约星际文件系统(IPFS)

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