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期刊信息/Journal information
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

arocmag@163.com

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

    面向属性加密数据的可验证细粒度关键字密文搜索

    林素青王秋艳张书华周金...
    1179-1184页
    查看更多>>摘要：为实现加密数据的细粒度密文搜索,并确保第三方服务器诚实可靠地执行搜索过程,同时尽可能降低用户端的计算和通信代价,提出支持密文搜索可验证的属性基可搜索加密方案.通过引入对称密钥加密体制,承诺方案和强一次性消息认证码,以经典的属性加密方案为基础构造算法,实现密文关键字的细粒度搜索以及搜索过程的可验证性,并证明方案具有选择性的数据安全性和搜索索引安全性,以及验证可靠性.与同类方案相比,该方案在达到同等安全性要求的情况下,进一步提高了终端用户的计算和通信效率.

    属性加密关键字搜索验证可靠性

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    可追踪且可撤销的基于OBDD访问结构的CP-ABE方案

    汪倩倩欧毓毅
    1185-1189页
    查看更多>>摘要：针对现有属性撤销方案中存在对恶意用户的不可追踪性、用户属性不能即时撤销的问题,提出了一种可追踪且可撤销的,基于有序二叉决策图(OBDD)访问结构的,高效、有表达力、可撤销的密文策略属性基加密(CP-ABE)方案.该方案实现了用户属性的即时撤销,也能对恶意用户进行追踪.同时,所提方案采用基于OBDD的访问结构,该类型的访问结构不仅能表示任何关于属性的布尔表达式,还能同时支持访问策略中属性的正负值.该方案将部分加/解密运算外包给代理服务器,从而降低用户的加/解密计算量.该方案基于DBDH假设,在标准模型下被证明是安全的.

    属性撤销属性基加密可追踪有序二叉决策图

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    基于自注意力机制的图像隐写分析方法

    黄思远张敏情柯彦毕新亮...
    1190-1194页
    查看更多>>摘要：针对自适应图像隐写分析难度大、现有的模型难以对图像有利区域进行针对性分析的问题,提出了一种基于自注意力机制的图像隐写分析模型(self-attention steganalysis residual network,SA-SRNet).该模型将自注意力机制引入SRNet(steganalysis residual network),引导模型更加关注图像全局对隐写分析有利的区域及图像长距离之间的依赖关系,解决了硬注意力机制在训练时容易陷入局部最优的问题.首先,奖励机制利用强化学习使模型找到对隐写分析最有利的检测点;其次,自注意力机制根据检测点生成注意力重点图像;最后,替换机制用注意力重点图像替换识别错误的图像,提高训练集的质量和模型的判别能力.实验在BOSSbase 1.01数据集上进行,结果表明SA-SRNet可获得比SRNet更好的隐写分析准确率,最多可提高1.8％.

    自适应图像隐写分析自注意力机制局部最优强化学习

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    基于SOM网络的差分隐私保护研究

    叶欣欣杨高明方贤进施雨...
    1195-1198页
    查看更多>>摘要：差分隐私模型具有强大的隐私保护能力,但是也存在数据效用低等问题.为提高数据可用性并保护数据隐私,提出一种基于SOM网络的差分隐私算法(SOMDP).首先利用SOM网络模型对数据进行聚类操作;其次,对每个划分好的聚类添加满足差分隐私的拉普拉斯噪声;最后,理论分析算法的可行性,并在真实数据集上评估SOMDP算法性能、算法的数据可用性和隐私性能.实验结果表明,SOMDP在达到差分隐私要求的前提下,可较大程度地提高差分隐私数据发布的效用.

    ε-差分隐私SOM神经网络聚类分析数据发布

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    格上基于RLWE难题的身份基代理重加密方案

    汤永利刘琦张晓航叶青...
    1199-1202页
    查看更多>>摘要：针对目前基于格的身份基代理重加密方案存在的加/解密效率低和密文、密钥尺寸过长的问题,采用原像抽样和对偶加密技术,重新构造了一个基于格的身份基代理重加密方案.该方案采用原像抽样技术提取用户私钥,用对偶加密算法对消息进行加密,利用代理重加密密钥进行重加密,并用用户的私钥进行解密.安全分析表明,在标准模型下,基于ring learning with errors困难假设,该方案满足IND-aID-CPA安全.效率分析表明,该方案可以有效缩短密文和密钥尺寸,提高加/解密效率.

    格密码代理重加密环上带误差学习基于身份加密

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    纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法

    付鹏斌铁惠杰杨惠荣
    1203-1207,1211页
    查看更多>>摘要：针对图像重建过程中产生的边缘结构被破坏和纹理细节丢失问题,提出一种纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法.首先,采用自适应阈值的八方向边缘检测划分图像区域;其次,构造双变量有理函数模型,它可在有理模型和多项式模型之间转换;最后,提出基于边缘数据的局部不对称性和梯度特征调整待插值点空间距离的方法,调整边缘部分待插值点坐标并代入有理模型实现插值,而非边缘部分采用多项式模型插值.实验表明,该算法的峰值信噪比平均提升了0.48～2.17 dB,结构相似性平均提升了0.004～0.028,获得了较高的客观评价数据.该算法将原空间距离不变的插值修正为空间距离变化的插值,有效地保持了图像的边缘结构和纹理细节,使得重建结果具有较好的视觉效果.

    图像插值纹理细节和边缘结构保持自适应梯度有理函数空间距离修正

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    基于生成式对抗网络的画作图像合成方法

    赵宇欣王冠
    1208-1211页
    查看更多>>摘要：画作图像合成旨在将两个不同来源的图像分别作为前景和背景融合在一起,这通常需要局部风格迁移.现有算法过程繁琐且耗时,不能做到实时的图像合成.针对这一缺点,提出了基于生成式对抗网络(genera-tive adversarial net,GAN)的前向生成模型(PainterGAN).PainterGAN的自注意力机制和U-Net结构控制合成过程中前景的语义内容不变.同时,对抗学习保证逼真的风格迁移.在实验中,使用预训练模型作为PainterGAN的生成器,极大地节省了计算时间和成本.实验结果表明,比起已有方法,PainterGAN生成了质量相近甚至更好的图像,生成速度也提升了400倍,在解决局部风格迁移问题上是高质量、高效率的.

    图像风格迁移生成对抗网络图像合成自注意力机制

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    基于改进注意力迁移的实时目标检测方法

    张弛刘宏哲
    1212-1215页
    查看更多>>摘要：目前深度神经网络模型需要部署在资源受限的环境中,故需要设计高效紧凑的网络结构.针对设计紧凑的神经网络提出一种基于改进注意力迁移的模型压缩方法(KE),主要使用一个宽残差教师网络(WRN)指导一个紧凑的学生网络(KENet),将空间和通道的注意力迁移到学生网络来提升性能,并将该方法应用于实时目标检测.在CIFAR上的图像分类实验验证了经过改进注意力迁移的知识蒸馏方法能够提升紧凑模型的性能,在VOC上的目标检测实验验证了模型KEDet具有很好的精度(72.7 mAP)和速度(86 fps).实验结果充分说明基于改进注意力迁移的目标检测模型具有很好的准确性和实时性.

    神经网络深度学习目标检测知识蒸馏注意力迁移

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    基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪

    亢洁孙阳沈钧戈
    1216-1219,1223页
    查看更多>>摘要：为了解决全卷积孪生网络目标跟踪算法(SiamFC)在复杂环境下容易出现跟踪漂移甚至跟踪失败的问题,提出了一种基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪方法.该方法在SiamFC算法的基础上,首先利用特征融合模块进行特征融合,以提高特征表征的鲁棒性,然后引入一个新的损失函数,加强网络对难样本的学习能力并缓解正负样本不平衡的问题.为验证该方法的有效性,在OTB2015和GOT10k数据集上对算法进行测试实验.实验结果表明,在OTB2015数据集上该方法比SiamFC算法在成功率上提高2.6％,精度上提高2％;在GOT10k数据集上该方法的mAO为0.429,相比SiamFC算法提高了3.7％,在光照变化、目标形变、相似背景干扰情况下具有更好的表现.

    孪生网络目标跟踪特征融合损失函数难样本挖掘

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    基于概率假设密度的近邻目标快速跟踪算法

    王颖
    1220-1223页
    查看更多>>摘要：针对杂波场景中多个目标相互近邻时,标准概率假设密度滤波器难以正确估计目标状态且计算复杂度高等问题,提出一种基于概率假设密度的近邻目标快速跟踪算法.所提算法首先采用自适应门技术从传感器观测集中划分出源于真实目标的观测集,随后利用真实目标观测集来更新预测强度,最后应用检测导向的近邻目标权重校正方法有选择地重分配各离散时刻后验强度中不精确的分量权重.实验结果表明,所提算法不仅具有高效率的目标跟踪,而且具有良好的鲁棒性.

    近邻目标跟踪概率假设密度权重再分配状态估计计算时间

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