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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
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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

    差分隐私保护WGAN-GP算法研究

    于雅娜李红娇李晋国
    2837-2841页
    查看更多>>摘要：针对攻击者利用生成式对抗网络技术(GAN)还原出训练集中的数据,泄露用户隐私信息的问题,提出了一种差分隐私保护梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的方法.该方法在深度学习训练过程中对梯度添加精确计算后的高斯噪声,并使用梯度惩罚进行梯度修正,实现差分隐私保护.利用梯度惩罚Wasser-stein生成对抗网络与原始数据相似的数据.实验结果表明,在保证数据可用性的前提下,该方法可以有效保护数据的隐私信息,且生成数据具有较好的质量.

    差分隐私保护深度学习梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络

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    零件点云法向量估计的多尺度特征融合网络

    钟小品李锋邓元龙
    2842-2847页
    查看更多>>摘要：为了解决机械零配件点云处理中非均匀采样干扰、尖锐特征损失等难点,提出一种基于深度神经网络多尺度融合的点云法向量估计方法.该网络在不同邻域尺度下集成了采样点细节与点云块整体两种特征.为了使该多维回归输出网络的训练更稳定且能缓解梯度爆炸问题,重新设计了一个光滑的损失函数.实验结果表明,该方法性能优于传统的方法以及HoughCNN、PCPNet等方法,能够更准确地估计尖锐边缘的法向量,对点云各种噪声和采样方法鲁棒性都更强.

    点云法向量估计三维深度学习多尺度特征融合

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    基于度量学习的行人检测算法

    韩冲汪洋李鹏周晚林...
    2848-2851,2860页
    查看更多>>摘要：针对拥挤场景下行人漏检率较高的问题,设计了新的类平衡策略.其次,采用度量学习方法改进目前的行人语义提取效果,并设计了新的距离度量方法.最后,结合提取的行人语义信息设计了新的非极大值抑制算法.在行人检测数据集CityPersons和CrowdHuman上,与目前的行人检测器进行对比,效果优于目前最优无锚框的行人检测器,同时也证明了度量学习方法在行人检测中的有效性.

    行人检测度量学习深度学习

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    基于熵增强的无监督域适应遥感图像语义分割

    张勋晖周勇赵佳琦张迪...
    2852-2856页
    查看更多>>摘要：为了实现利用有标注源数据获得在无标注目标数据上可用的遥感图像语义分割模型,提出了一种基于熵增强的域适应端到端语义分割方法.首先,为了充分利用遥感图像多尺度信息并且减少域之间传感器分辨率带来的域偏移,采用空洞空间金字塔池化模块作为分类器;其次,为了使无标注的目标域类别正确对应,使用了两个分类器进行协同训练;将像素点预测值的信息熵当做分类置信度的度量,将其作为对抗损失的权重,从而使训练能专注于难分类的像素,降低域偏移.在ISPRS(WGII/4)2D数据集上进行实验,所提方法相对于直接使用分割模型和使用传统对抗方法,mIoU分别提高了18％和12％.实验结果表明,所提方法在遥感图像域适应语义分割表现上优于直接使用分割模型或使用传统对抗域适应分割方法.

    遥感图像语义分割无监督域适应协同训练信息熵

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    基于Cardinal样条曲线的虚拟漫游路径优化

    刘志强江海凡付建林丁国富...
    2857-2860页
    查看更多>>摘要：漫游路径不平滑和漫游相机视角方向固定是导致虚拟漫游沉浸感差的主要问题.基于此,提出一种基于Cardinal样条曲线拟合的漫游路径平滑过渡算法,解决漫游中由于漫游路径不平滑造成的视点跳跃问题;提出一种虚拟漫游相机视角方向动态更新算法,实现漫游相机视角方向沿路径方向动态更新,更加符合人们的观察习惯;最后,基于开源场景图形引擎(OpenSceneGraph,OSG)对上述算法进行了实现和实验验证.结果表明,基于所提方法生成的漫游路径平滑、漫游相机视角方向过渡自然,有效提高了漫游的虚拟沉浸感.

    虚拟漫游Cardinal样条曲线漫游路径优化开源图形场景引擎

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    基于改进动态ReLU和注意力机制模型的中药材粉末显微图像识别研究

    王一丁姚毅李耀利蔡少青...
    2861-2865,2870页
    查看更多>>摘要：中药材粉末显微特征图像数据量少、样本类别分布不均衡、类间差异小,传统的图像识别方法分类效果不佳.针对以上问题提出一种基于动态ReLU和注意力机制模型的深度卷积神经网络改进方法.首先,采用对小样本数据分类效果明显的Xception作为基础网络;其次,将网络中的静态ReLU激活函数替换为改进的动态ReLU函数,让每个样本具有自己独特的ReLU参数;最后,在网络中嵌入改进的SE模块,使网络能够更好地自动学习到每个特征通道的重要程度.以上方法可以使网络更加注重于图像中的细节信息,能很好地解决样本类别分布不均衡、类间差异小的问题.实验结果表明,对56种中药材粉末导管图像进行分类识别,其准确率提升了约1.5％,达到93.8％,证明了所提研究方法相比于其他图像分类方法具有一定的优越性.

    卷积神经网络中药材粉末显微特征图像识别深度学习动态ReLU函数SE模块

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    基于旋转中心点估计的遥感目标精确检测算法

    蒋光峰胡鹏程叶桦仰燕兰...
    2866-2870页
    查看更多>>摘要：由于遥感图像背景复杂、目标密集分布以及目标尺度、形状差异巨大,给检测带来挑战.当前基于R-CNN的两阶段算法在水平框(HBB)检测上取得了良好效果,然而在定向框(OBB)检测上效果有限.基于点估计的HBB目标检测框架,提出用于定向遥感目标检测的旋转中心点估计网络(RCNet),大幅提升一阶段anchor-free算法在倾斜目标检测上的性能,同时保持较高的检测速度.RCNet通过添加一个用于方向预测的分支,实现旋转中心点估计.提出新的角度表示方式,解决回归角度参数loss不连续以及宽高交换导致训练过程不稳定的问题.所提方法在DOTA数据集上取得66.68 mAP的检测精度以及29.4 fps的检测速度,实现了最佳的速度和精度平衡.

    定向框检测遥感图像点估计anchor-free

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    采用多边形位置校正的时空正则化相关滤波跟踪

    徐子钦王涛高赟张晋...
    2871-2875页
    查看更多>>摘要：针对时空正则化相关滤波跟踪算法在背景混乱、光照变化等挑战场景下跟踪结果与正确目标位置总是存在偏离的问题,提出了采用多边形位置校正的时空正则化相关滤波跟踪算法,以提高跟踪结果的准确性和鲁棒性.该算法采用峰值噪声比对当前跟踪结果的置信度进行判别,对置信度判别结果为不可信的情况采用多边形位置校正方法对当前跟踪结果进行修正.实验表明,该算法在成功率曲线下面积和精度两种评价标准下都有较大的提升,尤其是在背景混乱和光照变化场景下都具有更好的跟踪效果,具有一定的应用价值.

    目标跟踪相关滤波置信度判别多边形位置校正

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    基于多尺度特征融合双U型皮肤病变分割算法

    梁礼明彭仁杰冯骏尹江...
    2876-2880页
    查看更多>>摘要：针对皮肤病分割问题中皮肤病变区域大小不一且形状各异问题,提出一种基于多尺度特征融合的双U型皮肤病分割算法.该算法由粗分U型网络和细分U型网络两部分组成.首先粗分U型网络编码部分采用预训练VGG-19模型对相关特征进行多尺度特征提取;在解码阶段利用改进注意力残差块将底层与高层信息进行有效的映射融合,得到初步的Mask;然后将初步生成的Mask与原图像聚合,并输入多路特征提取编码器中进行二次特征蒸馏;而细分U型网络解码器同时与粗分U型网络编码部分和细分U型网络的编码部分特征映射进行融合,保证网络可以聚合更多的有效特征;最后利用Focal Tversky损失函数进一步提升分割效果.实验表明,所提算法在ISBI2016数据集上实验分割精度为96.11％、敏感度为93.59％、特异性为97.10％、Dice系数为93.14％、Jaccard系数为87.17％,能够有效地分割皮肤病病变区域.

    双U型网络皮肤病变图像分割多尺度特征融合多路特征提取

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