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计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

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028-85249567

610041

成都市成科西路3号

计算机应用研究/Journal Application Research of ComputersCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身，设置众多栏目，信息量极大，反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势，是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员，大中专院校师生，各企事业单位技术人员，计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。本刊现为中国计算机学会会刊，中国科技论文统计源核心期刊，全国中文核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊， 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并为多个检索数据库收录，在国内科技期刊评比中多次荣获优秀科技期刊奖。
正式出版
收录年代

    博弈论模型下基于运动矢量的视频隐写算法

    邱枫钮可陈培李军...
    3752-3755,3770页
    查看更多>>摘要：针对目前大多数视频隐写算法不满足Kerckhoffs准则进行了研究,在博弈论隐写模型的基础上,提出了一种新的基于运动矢量修改的H.264视频隐写算法.该算法利用人眼视觉特性中对运动矢量的方向和速度特性敏感程度不同计算失真代价函数,再根据博弈论相关理论结合失真代价函数得到每个运动矢量的嵌入概率,实现了一种在理论上满足Kerckhoffs准则的视频隐写算法.实验结果表明,与同类型视频隐写算法相比,在满嵌时该算法的PSNR和SSIM的平均变化值分别降低了18.5％和12％,具有较好的安全性和不可感知性.

    视频隐写博弈论嵌入概率运动矢量

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    基于Peano曲线扫描的大容量密文域可逆信息隐藏方案

    葛虞张敏情杨盼
    3756-3759页
    查看更多>>摘要：针对现有密文域可逆信息隐藏算法中存在嵌入率低、安全性不足等问题进行了研究,提出了一种利用图像像素间相关性的大容量密文域可逆信息隐藏方案.首先利用图像位平面间相关性减小冗余,再使用Peano曲线对位平面进行扫描,利用游程霍夫曼编码对每个位平面进行压缩,而后利用图像高位信息对低位空间进行填充,最后用填充消息作为隐藏密钥对秘密信息异或加密实现嵌入.实验结果表明,该方法可完全可逆地恢复原始图像,平均最大嵌入容量达2.53 bpp.

    位平面压缩Peano曲线熵编码可逆信息隐藏高嵌入率

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    基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法

    杨帆李阳苗壮张睿...
    3760-3764页
    查看更多>>摘要：基于深度学习的图像检索技术使得图像隐私泄露成为一个亟待解决的问题.利用对抗攻击生成的对抗样本,可在一定程度上实现隐私保护.但现有针对图像检索系统的目标对抗攻击方法易受选取目标样本质量和数量的影响,导致其攻击效果不佳.针对该问题,提出了一种基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法,该方法将目标图像的检索准确率作为衡量样本质量的权重,利用目标类中少量样本的特征进行加权聚合获取类特征作为最终攻击目标.在RParis和ROxford两个数据集上的实验结果表明,该方法生成的对抗样本相比TMA方法,检索精度平均提升38％,相比DHTA方法,检索精度平均提升7.5％.

    对抗攻击图像检索深度学习

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    工业互联网中增强安全的云存储数据访问控制方案

    张亚兵王健邢镔
    3765-3770页
    查看更多>>摘要：在工业互联网应用中,由于异构节点计算和存储能力的差异,通常采用云方案提供数据存储和数据访问服务.云存储中的访问控制如扩展多权限的云存储数据访问控制方案(NEDAC-MACS),是保证云存储中数据的安全和数据隐私的基石.给出了一种攻击方法来证明NEDAC_MACS中,被撤销的用户仍然可以解密NEDAC-MACS中的新密文;并提出了一种增强NEDAC-MACS安全性的方案,该方案可以抵抗云服务器和用户之间的合谋攻击;最后通过形式密码分析和性能分析表明,该方案能够抵抗未授权用户之间以及云服务器与用户之间的合谋攻击,保证前向安全性、后向安全性和数据保密性.

    访问控制数据安全合谋攻击云存储工业互联网

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    基于改进三元组损失的伪造人脸视频检测方法

    杨挺朱希安张帆
    3771-3775页
    查看更多>>摘要：当前大部分伪造人脸检测技术使用深度学习来鉴别真实视频与伪造视频之间的特征差异,此类方法在未压缩视频上取得了不错的效果,但在检测经过压缩处理的视频时检测效果就会严重下降.针对此类问题,提出了基于改进三元组损失的伪造人脸视频检测方法.首先,使用伪影图生成器生成一幅伪影图来加深伪造人脸与真实人脸之间的特征差异;其次,使用改进的三元组损失来解决难例样本难以被正确检测的问题;最后,选用更适合人脸鉴伪的深度学习网络提取卷积特征.在FaceForensics++数据集上与目前领先的人脸鉴伪方法的对比表明,该方法检测准确率优于对比方法.

    深度学习人脸鉴伪改进的三元组损失卷积神经网络难例样本

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    融合图像场景与目标显著性特征的图像描述生成方法

    盛豪易尧华汤梓伟
    3776-3780页
    查看更多>>摘要：图像描述生成是图像人工智能领域的重要研究方向之一.现有方法大多仅使用单一图像特征,导致无法完全描述图像中多个目标或者无法准确表达目标间的关系.提出方法通过场景特征解码模块和目标显著性特征解码模块分别对图像场景特征和目标显著性特征进行解码,并将解码后的两种特征进行融合,实现图像目标属性与目标间关系的信息互补.在MSCOCO数据集上进行实验,结果相较于基准方法有一定的提升,表明该模型对图像内容的描述更加准确和完善,对图像信息表达更加丰富.

    图像描述生成图像场景目标显著性特征特征融合

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    基于视频描述和阅读理解的视频问答研究

    胡锦祥孟朝晖
    3781-3785页
    查看更多>>摘要：针对大多数视频问答(VideoQA)模型将视频和问题嵌入到同一空间进行答案推理所面临的多模态交互困难、视频语义特征保留能力差等问题,提出了一种视频描述机制来获得视频语义特征的文本表示,从而避免了多模态的交互.提出方法将视频特征通过描述机制得到相应的视频描述文本,并将描述文本特征与问题特征进行阅读理解式的交互与分析,最后推理出问题的答案.在MSVD-QA以及MSRVTT-QA数据集上的测试结果显示,提出问答模型的回答准确率较现有模型均有不同程度的提升,说明所提方法能更好地完成视频问答任务.

    视频问答视频描述阅读理解

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    融合多分支残差与仿射变换的低照度图像增强

    黄仁婧崔虎陈青梅黄初华...
    3786-3790,3807页
    查看更多>>摘要：针对现有低照度图像增强算法难以同时处理亮度、对比度、伪影和噪声等因素,提出了多分支残差与仿射变换低光增强网络,其核心思想是运用不同模块处理不同的任务.首先通过光照估计模块获得低光图像的光照变量,然后使光照仿射变换模块与光照编码参数融合恢复图像的光照,最后通过细节重建模块融合更多的图像细节获得最终输出.实验结果表明,该方法有效地丰富了图像的纹理细节,同时增强了亮度和对比度,并具有更少的伪影和噪声.通过与其他主流方法进行比较,定量和定性地证明了提出方法对低光图像增强的效果更好.

    低照度图像增强光照估计仿射变换图像融合多分支独立并行残差结构

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    基于增强型图卷积的骨架识别模型

    兰红何璠张蒲芬
    3791-3795,3825页
    查看更多>>摘要：针对现有骨架动作识别主要采用双流框架,在提取时间空间以及通道特征方法上存在的问题,提出一个ADGCN,用于骨架动作识别.首先对骨架数据进行建模,分别将关节、骨骼及其关节和骨骼的运动信息输入到多流框架的单个流.然后将输入的数据传送到提出的有向图卷积网络中进行提取关节和骨骼之间的依赖关系,再利用提出的时空通道注意力网络(STCN),增强每层网络中关键关节的时间、空间以及通道的信息.最后将四个流的信息通过加权平均计算动作识别的精度,输出动作的预测结果.此模型在两个大型数据集NTU-RGB+D和Kinectics-Skeleton中进行训练和验证,验证的结果与基线方法DGNN(有向图神经网络)相比,在NTU-RGB+D数据集上,在两个交叉子集CS和CV上的准确率分别提升了2.43％和1.2％.在Kinectics-Skeleton数据集的top1和top5上的准确率分别提升了0.7％和0.9％.提出的ADGCN可以有效地增强骨架动作识别的性能,在两个大型数据集上的效果都有所提升.

    动作识别图卷积注意力增强多流框架

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    基于双模态输入的孪生网络目标跟踪算法

    刘子龙王晨
    3796-3800页
    查看更多>>摘要：主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能.针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在Siam-FC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法.根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点,有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势;使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征,在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度.在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验,结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果.

    目标跟踪孪生网络可见光红外图像融合模态权值更新

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