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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

softwaerguide@163.com

027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准，由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命，以“引领软件学科发展方向，响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨，积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术，把握学科发展趋势，促进学术交流，推动产业发展。
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    社交情境对鱼叉式网络钓鱼易感性影响的组态效应研究

    王志英施婷婷
    152-160页
    查看更多>>摘要：为降低鱼叉式网络钓鱼的严重危害,通过有意情境诱导与无意情境卷入的交互,探究互联网社交情境中鱼叉式网络钓鱼的易感性.基于人际欺骗理论提出社交情境对鱼叉式网络钓鱼易感性影响的组态模型,聚焦钓鱼者有意情境诱导和被钓者无意情境卷入的交互,采用必要条件分析法和定性比较分析法对研究假设进行实证检验.实证分析得出两类鱼叉式网络钓鱼易感性构型,即钓鱼者高信息嵌入诱导、高偏好匹配诱导和被钓者高社交信息卷入构型以及钓鱼者高信息嵌入诱导、高信任诱导和被钓者高主题卷入构型.研究结果从社交情境视角将鱼叉式网络钓鱼易感性情境从组织内拓展至组织外,结合人际欺骗从组态视角将情境对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响从单向扩展到有意情境诱导和无意情境卷入的双向交互,推进了影响鱼叉式网络钓鱼易感性的情境研究,为降低鱼叉式网络钓鱼易感性提供了一定参考.

    鱼叉式网络钓鱼人际欺骗理论有意情境诱导无意情境卷入组态效应

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    基于移动众包网络动态激励机制的恶意代码传播模型

    王琪任建国王磊
    161-167页
    查看更多>>摘要：基于移动众包网络(MCN)的固有特性,引入动态激励促进网络移动用户(MU)的活跃性,研究了恶意代码在MCN中传播的动态行为,提出一个新的恶意代码传播模型SIR-M,M节点表示处理节点任务的众包节点.首先,考虑到刚被感染节点的能动性,受感染节点可通过MCN的众包机制寻求MU对此节点进行隔离和免疫强化.其次,通过稳定性分析和数值仿真验证模型有效性,与SIR模型进行比较以分析众包机制对系统的影响.结果表明,移动众包网络的众包机制显著减缓了恶意代码的传播速度,降低了恶意代码在网络中大规模泛滥的风险.

    传播模型动态激励移动众包网络稳定性分析恶意代码

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    一种新的叠加64QAM星座设计方案

    郭奕松张成武付彦琨
    168-172页
    查看更多>>摘要：为了提升可见光通信系统的传输速率和克服信道相关性,在2×2多输入多输出可见光通信系统中提出一种叠加64阶正交幅度调制(64QAM)星座方案.首先,在发射端生成两路几何整型的8QAM信号,通过两个发光二极管(LED)发送;其次,在自由空间传输到接收端线性叠加得到一个方形的64QAM星座信号.实验表明,所提方案误码率更低、电压峰峰值工作范围更广,相较于现有方案的发射端信号具有更大的最小欧式距离和较低的峰均功率比值,因此抗噪声能力更强,能有效降低发射端LED产生非线性失真风险.理论仿真和实验都证明了其优越性.

    可见光通信MIMO64QAM叠加星座无线通信

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    融合自注意力机制改进ResNet的图像分类方法

    周录庆贾可冯翱易国锋...
    173-178页
    查看更多>>摘要：为解决在大数据集的图像分类任务上,卷积神经网络因缺乏全局信息导致识别准确率受限制的问题,提出将自注意力机制引入卷积神经网络.首先,通过卷积神经网络提取图像特征、改进自注意力模块;其次,基于卷积运算计算注意力的CA模块重构特征图,以突出重要特征并抑制一般特征,为网络加入全局信息;最后,在输出层Avg-pool后引入Dropout层减少过拟合,提升模型鲁棒性和泛化性能.在公开数据集ImageNet-1K、Oxford 102 Flowers和CIFAR-100的实验表明,所提方法识别准确率相较于ResNet50分别提升1.8%、0.72%和13.7%,相较于ResNet50模型的识别性能更优.

    图像分类卷积神经网络自注意力机制卷积运算Dropout

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    基于GAN与分离卷积的高解码精度图像隐写

    林俏伶刘昌华刘沛
    179-186页
    查看更多>>摘要：从提高秘密图像安全性、解码精度和缩短编解码时间3个方面进行考虑,提出一个基于GAN和分离卷积的高解码精度图像隐写方案.在嵌入秘密信息前使用基于Residual-Rep结构、Inception-SCS结构的预处理网络自动学习载体图像高维特征并以数据驱动方式使用特征表示,全面获取通道和空间的特征信息,降低图像失真,引入残差连接,降低秘密信息损失,通过缩短编码和解码时间降低模型复杂度.在基于稠密结构的解码网络引入了纠错层、纠错函数和沃瑟斯坦度量,提升秘密信息恢复精度.在典型环境下,获得了平均0.89的解码精度,结构相似性平均为0.95,在提高解码精度的同时也降低了图像失真,编码时间比SteganoGAN、Hidden方法均缩短一半,可在更短时间内完成编码任务.

    生成式对抗网络沃瑟斯坦度量残差连接分离卷积纠错层

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    基于深度可分离卷积的异常驱动视频异常检测

    李新宋刘广孙钰奇曾佳全...
    187-192页
    查看更多>>摘要：视频异常检测已成为当前研究的热点问题,具有深刻的实际应用价值.针对视频异常检测中3D卷积计算复杂度高、难以训练以及使用重构方法进行检测时仅利用正常数据容易导致过拟合的问题,提出一种新型的深度可分离卷积异常驱动网络.首先,通过手工特征提取的方式抽取跳跃帧,并将其作为伪异常样本进行辅助训练;其次,设计深度可分离卷积网络,降低3D卷积的计算参数量;最后,通过最小化正常数据的重构误差和最大化异常数据的方式让网络学习以区分异常数据和正常数据.实验结果表明,该模型在各大公开数据集上均表现出具有竞争力的性能,其中在UCSDped1、UCSDped2、Avenue和UMN数据集上的准确率分别达91.3%、99.2%、87.4%和98.6%.此外,该模型对异常检测具有较强的灵敏度,且具有较强的泛化能力和鲁棒性.

    深度可分离卷积伪异常帧重构视频异常检测

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    基于改进Canny算法的道路标识检测方法研究

    刘浩万超一
    193-198页
    查看更多>>摘要：随着自动驾驶技术迅速发展,道路标识检测越来越重要.为解决当前道路标识检测中存在的边缘缺失和环境适应性差等问题,通过改进传统道路标识检测算法并在OpenCV平台上进行验证.首先,在图像处理阶段采用改进的双边滤波代替高斯滤波去除噪声保留边缘信息;其次,使用Scharr算子的x、y、45°和135°等4个方向计算图像梯度幅值;最后,针对Canny算法选取阈值自适应差、选择困难等问题,运用最大类间方差法(Otsu)进行阈值分割.在道路标识图像的实验表明,改进Canny算法相较于其他传统算法在单边缘响应方面表现更好,具有更高的边缘检测准确性和鲁棒性,处理时间相对较短.

    Canny算法改进双边滤波4个方向Scharr算子道路标识

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    基于改进YOLOv5m的血管介入导丝检测算法

    鲍芳嘉张明伟张天逸程云章...
    199-206页
    查看更多>>摘要：针对目前主流目标检测算法在微创血管介入导丝检测中应用较少、检测准确率低和检测速度慢等问题,提出了一种改进的YOLOv5m网络用于血管介入导丝检测.首先,在YOLOv5m的主干网络中引入可变形卷积替换部分标准卷积,并在主干网络的CSP模块中添加坐标注意力机制;其次,在颈部采用加权双向特征金字塔网络进行特征融合,提高模型对不同特征层的融合能力.实验结果表明,改进YOLOv5m算法的mAP@0.5达到87.8%,比YOLOv5m提升了5.7%,表明该算法在血管介入导丝检测方面具有较高应用价值.

    血管介入YOLOv5m导丝检测可变形卷积坐标注意力机制BiFPN

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    基于无符号距离场的空白空间跳跃体绘制加速

    魏敏彭宗浩
    207-213页
    查看更多>>摘要：随着采集技术的不断发展,各个领域都产生了大量体数据,这些数据通常具有复杂且分布不均的特征,给体绘制的实时性带来了巨大挑战.体绘制的计算复杂性非常高,如何更有效地跳过空白空间,减少无效采样次数尤为重要.为此,提出一种高效的空间跳跃体绘制加速方法,根据体数据的空间分布特征,利用计算着色器预计算得到一张三维无符号距离纹理图,该图显示了当前体素到最近一个非空体素的欧氏距离.在像素着色器中执行光线投射,每次采样前通过一次查询即可跳过连续多个空白空间,有效减少了大量无效采样次数.多种不同数据集的渲染对比实验表明,所提方法的渲染速度比传统光线投射体绘制方法提升了345%,比Occupancy Map方法提升了52%,比Che-byshev Distance Map提升了33%.

    体绘制空白空间跳跃无符号距离场光线投射

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    一种全局信息增强的语义图像合成方法

    刘勇李俊岐陈永强
    214-220页
    查看更多>>摘要：语义图像合成是图像翻译领域一个重要的研究和应用方向,旨在利用输入的语义图像(如语义分割图、地图、线稿图等)生成与图像描述相符的真实图像.针对基于生成对抗网络(GAN)的语义图像合成任务由于缺乏全局信息导致生成图像特征模糊、纹理细节缺乏关联性的问题,基于pix2pix网络提出一种结合外部注意力机制改进的全局信息增强语义图像合成方法.首先,在U-net结构的生成器上采样阶段引入外部注意力机制,增强生成图像像素间的空间相关性;其次,在生成器上采样层使用深度残差模块,在提高生成图像质量的同时,增强生成图像的多样性;最后,鉴别器引入全局信息以增强鉴别能力.在cityscape、landscape、edges2shoes数据集上进行实验,改进后的方法相比基线模型在FID指标上分别提升了57.37、26.74和1.78.实验结果表明,该模型能够有效利用全局信息增强生成图像纹理细节的关联性,提高图像质量.

    图像翻译语义图像合成生成对抗网络深度学习计算机视觉

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