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用于篡改图像检测和定位的双通道渐进式特征过滤网络
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作者 付顺旺 陈茜 +2 位作者 李智 王国美 卢妤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期1303-1309,共7页
针对现有基于深度学习的篡改图像检测网络通常存在检测精度不高、算法可迁移性弱等问题,提出一种双通道渐进式特征过滤网络。利用两个通道并行提取图像的双域特征,一个通道提取图像空间域的浅层和深层特征,另一个通道提取图像噪声域的... 针对现有基于深度学习的篡改图像检测网络通常存在检测精度不高、算法可迁移性弱等问题,提出一种双通道渐进式特征过滤网络。利用两个通道并行提取图像的双域特征,一个通道提取图像空间域的浅层和深层特征,另一个通道提取图像噪声域的特征分布;同时,使用渐进式细微特征筛选机制过滤冗余特征,逐步定位篡改区域;为了更准确地提取篡改掩码,提出一个双输入细微特征提取模块,结合空间域和噪声域的细微特征,生成更准确的篡改掩码;在解码过程中,通过融合不同尺度的过滤特征和网络的上下文信息,提高网络对篡改区域的定位能力。实验结果表明,在检测和定位方面,与现有先进的篡改检测网络ObjectFormer、MVSS-Net(Multi-View multi-Scale Supervision Network)和PSCC-Net(Progressive Spatio-Channel Correlation Network)相比,所提网络的F1分数在CASIA V2.0数据集上分别提高10.4、5.9和12.9个百分点;面对高斯低通滤波、高斯噪声和JPEG压缩攻击时,相较于ManTra-Net(Manipulation Tracing Network)、SPAN(Spatial Pyramid Attention Network),所提网络的曲线下面积(AUC)分别至少提高了10.0、5.4个百分点。验证了所提网络可以有效解决篡改检测算法存在的检测精度不高、迁移性差等问题。 展开更多
关键词 篡改图像检测 多尺度融合 全局相关性 被动取证 残差网络
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多特征融合的焊缝图像多标签分类算法
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作者 牛顿 林宁 +3 位作者 林振超 黄凯 王合佳 郑力新 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期514-523,共10页
为了实现焊缝缺陷的准确分类,提出一种多特征融合的焊缝图像多标签分类算法。首先,通过残差神经网络(ResNet-50)提取图像的特征信息,根据得到的特征图构建图结构,提出关联度引导邻域传播(RDGNP)算法优化图结构;然后,使用图卷积神经网络(... 为了实现焊缝缺陷的准确分类,提出一种多特征融合的焊缝图像多标签分类算法。首先,通过残差神经网络(ResNet-50)提取图像的特征信息,根据得到的特征图构建图结构,提出关联度引导邻域传播(RDGNP)算法优化图结构;然后,使用图卷积神经网络(GCN)提取图结构的特征信息,并设计特征融合模块实现图像特征和图结构特征的结合;最后,得到多标签分类结果。实验结果表明:文中算法能够有效地实现焊缝缺陷的多标签分类,在X射线焊缝缺陷数据集上的性能有明显提升。 展开更多
关键词 多标签分类 全局相关性 图像特征 图结构特征 特征融合
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全局区分性增强与边界监督的篡改检测网络
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作者 王名茂 陈向阳 +2 位作者 叶子 肖利芳 郑戎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期154-161,共8页
基于深度学习的篡改检测网络通常忽视了全局通道特征间的差异性且未有效利用全局相关性,造成篡改检测结果误检率和漏检率较高。为解决该问题,构建一种新的篡改检测网络。利用双残差网络和限制卷积层构建特征提取主干网络层,提取待检测... 基于深度学习的篡改检测网络通常忽视了全局通道特征间的差异性且未有效利用全局相关性,造成篡改检测结果误检率和漏检率较高。为解决该问题,构建一种新的篡改检测网络。利用双残差网络和限制卷积层构建特征提取主干网络层,提取待检测目标的双视图多尺度特征。建立全局信息增强模块,引入非局部注意力计算方式,计算各尺度通道的低维全局性相关程度,并将其作为增强参数对全局特征进行区分性增强操作。设计新的边界监督方式,通过对预测结果提取边界信息创建边界掩码图像以计算边界辅助损失,利用反向学习以引导全局特征集中于篡改区域,实现监督性篡改检测。在CASIA、COVER、NIST16、Columbia数据集上的实验结果表明,该网络能有效降低篡改检测结果的误检率和漏检率,像素级F1分数相比于性能最优的同类MVSS-Net平均提升了2.3个百分点。 展开更多
关键词 全局相关性 双残差网络 非局部注意力计算 区分增强 边界监督
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基于非线性相关发现的数据挖掘算法 被引量:1
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作者 刘博 郑启伦 彭宏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第3期47-49,共3页
现有的关联规则挖掘算法均致力于频繁集搜索,基于预先设置的支持度—置信度之上,具有很大的偶然性,不利于控制;并且关联规则没有体现数据整体的相关性。为了克服以上缺点,引入了非线性相关的概念,应用于不同相关类型规则的挖掘,且无须... 现有的关联规则挖掘算法均致力于频繁集搜索,基于预先设置的支持度—置信度之上,具有很大的偶然性,不利于控制;并且关联规则没有体现数据整体的相关性。为了克服以上缺点,引入了非线性相关的概念,应用于不同相关类型规则的挖掘,且无须人为设置参数,从而大大提高了规则发现的实效性。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则挖掘 线相关性发现 全局相关性 非线相关发现
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南京市住宅价格的探索性空间数据分析 被引量:1
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作者 曾晖 杨平 朱建君 《建筑经济》 北大核心 2012年第1期97-100,共4页
应用探索性空间数据分析方法中的空间相关性分析,考察南京市住宅小区均价的全局空间相关性和局部空间相关性,得出各期数据的Moran'sI指数及其变化趋势、各住宅小区均价局部Moran'sI指数、住宅小区均价LISA聚类图,证明住宅小区... 应用探索性空间数据分析方法中的空间相关性分析,考察南京市住宅小区均价的全局空间相关性和局部空间相关性,得出各期数据的Moran'sI指数及其变化趋势、各住宅小区均价局部Moran'sI指数、住宅小区均价LISA聚类图,证明住宅小区均价之间存在明显的空间相关性。 展开更多
关键词 探索空间数据分析 全局相关性 局部相关性 住宅价格
原文传递
一种自适应局部和全局融合的协同过滤算法 被引量:1
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作者 张俐 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第16期174-179,共6页
相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平... 相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平均绝对误差和召回率三个实验结果分析。该算法可有效地提高推荐预测评分和推荐项目的准确率。 展开更多
关键词 协同过滤 局部相似 全局相关性 化推荐
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融合自注意力的卷积门控循环网络语音增强
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作者 胡少东 袁文浩 时云龙 《电讯技术》 北大核心 2022年第7期953-958,共6页
语音时频特征的时间依赖性、局部相关性、全局相关性等特性,使得传统的神经网络结构与时频域语音增强任务无法完全相适应。针对这一问题,首先利用卷积层代替门控循环单元网络中的全连接层,构成卷积门控循环网络,解决门控循环单元网络在... 语音时频特征的时间依赖性、局部相关性、全局相关性等特性,使得传统的神经网络结构与时频域语音增强任务无法完全相适应。针对这一问题,首先利用卷积层代替门控循环单元网络中的全连接层,构成卷积门控循环网络,解决门控循环单元网络在时间维度建模时无法提取频率维度局部相关性的问题;又因卷积层无法提取频率维度的全局相关性,进一步利用注意力机制关注全局相关性的能力,解决卷积门控循环网络无法关注频率维度全局相关性的问题,最后提出了一种深度融合自注意力机制的自注意-卷积门控循环网络。实验证明,该网络通过关注时频域特征的多种特性,有效地提升了语音增强性能。 展开更多
关键词 语音增强 全局相关性 门控循环单元 自注意力
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海州湾日本枪乌贼和短蛸空间结构的季节变化 被引量:5
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作者 都煜 徐宾铎 +3 位作者 薛莹 纪毓鹏 任一平 张崇良 《水产学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1888-1895,共8页
日本枪乌贼和短蛸是头足类中重要的经济种类,一般为一年生,其空间分布受季节变化的影响较大。由于受调查时间的限制,鲜有在该方面的研究报道。本研究根据2011年春季(5月)、秋季(9月)和冬季(12月)在海州湾及邻近海域进行的渔业资源底拖... 日本枪乌贼和短蛸是头足类中重要的经济种类,一般为一年生,其空间分布受季节变化的影响较大。由于受调查时间的限制,鲜有在该方面的研究报道。本研究根据2011年春季(5月)、秋季(9月)和冬季(12月)在海州湾及邻近海域进行的渔业资源底拖网调查数据,运用全局空间自相关、热点分析以及变异函数等方法分析了日本枪乌贼和短蛸的空间结构的季节性变化。研究表明:(1)日本枪乌贼和短蛸全局空间自相关性不强,存在局部空间热点,变异函数分析结果与全局空间自相关结果基本一致。(2)日本枪乌贼和短蛸空间自相关的尺度存在季节变化,两个物种均表现为在春季的空间结构性较强,而在秋、冬季的空间结构性较弱,春季的空间自相关性程度高于秋、冬季。(3)在春季,二者均在35.0°~35.5°N、120.0°~121.0°E海域存在一个空间热点,在资源密度最高的季节时其空间分布呈现出随机性特征。物种的空间分布模式可能与环境的季节变化以及其洄游分布和摄食习性相关。本研究有利于深入了解日本枪乌贼和短蛸的生活史特性及其栖息地,可为该资源的合理利用和保护以及后续研究提供理论参考。 展开更多
关键词 日本枪乌贼 短蛸 空间结构 全局相关性 空间热点 海州湾
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基于全局和局部目标点相关性的多标签学习
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作者 张雨舒 陈琳琳 何强 《图像与信号处理》 2024年第3期348-357,共10页
传统单标签学习一般都是假设一个示例仅仅与一个标签相关。然而,随着科技的发展和数据形式的日益复杂,现实中的学习问题,往往一个示例同时与多个标签相关,面对这种情况,多标签学习框架被提出。现有的多标签学习大多都是从标签相关性的... 传统单标签学习一般都是假设一个示例仅仅与一个标签相关。然而,随着科技的发展和数据形式的日益复杂,现实中的学习问题,往往一个示例同时与多个标签相关,面对这种情况,多标签学习框架被提出。现有的多标签学习大多都是从标签相关性的角度考虑,而目标点的相关性也是一个值得研究的问题。目前目标点相关性算法都是只从全局角度,或者只是从局部角度研究多标签学习问题,这对实际情况并不完全适用。本文提出一种新的同时利用全局目标点相关性和局部目标点相关性的多标签学习算法。首先运用深度神经网络学习得到全局目标点的相关性,再使用k近邻算法将全局目标点划分为局部目标点,进而运用欧式距离度量局部目标点的相关性。最后,将全局目标点相关性和局部目标点相关性结合在一起得到一个最优解。8个多标签数据集上的实验结果验证了本文所提出算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 多标签学习 全局目标点相关性 局部目标点相关性 神经网络 K近邻算法
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结合空间语义注意力的二段式遥感图像修复网络
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作者 刘宇佳 谢诗哲 +3 位作者 杜阳 严瑾 南燕云 温中凯 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第1期58-66,共9页
高分辨率遥感图像的缺失区域中地物种类复杂多样、空间异质性高,导致图像修复结果中存在纹理模糊和结构扭曲的问题,且在边界和复杂纹理区域尤为突出。因此提出一种结合空间语义注意力的二段式遥感图像修复网络。该网络由粗修复网络和精... 高分辨率遥感图像的缺失区域中地物种类复杂多样、空间异质性高,导致图像修复结果中存在纹理模糊和结构扭曲的问题,且在边界和复杂纹理区域尤为突出。因此提出一种结合空间语义注意力的二段式遥感图像修复网络。该网络由粗修复网络和精修复网络串联而成,旨在使用粗略修复网络提供的先验信息,引导精修复网络对缺失区域的复原。在粗修复网络中,构建多级损失结构以强化网络训练的稳定性;在精修复网络中,提出一种新的空间语义注意力机制,并依据网络特征的分布特点,区别性将空间语义注意力嵌入在编码器和解码器中,以确保局部特征的连续性和全局语义信息的相关性。实验结果表明,所提方法相比于现有其他算法可以进一步提升图像修复效果。 展开更多
关键词 二段式网络 遥感图像修复 空间语义注意力 局部特征连续 全局语义信息相关性
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基于货运车辆预警数据的高速公路危险驾驶热点路段识别 被引量:3
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作者 张金刚 杨小宝 郑留洋 《综合运输》 2021年第3期89-95,共7页
本文以货运车辆车联网数据中的车辆碰撞预警、疲劳预警和超速预警数据为研究对象,针对G4高速公路北京和河北境内道路上的三种预警热点路段进行识别。运用全局空间自相关性分析方法得出三种预警数据在道路空间中不是随机分布,而是集中在... 本文以货运车辆车联网数据中的车辆碰撞预警、疲劳预警和超速预警数据为研究对象,针对G4高速公路北京和河北境内道路上的三种预警热点路段进行识别。运用全局空间自相关性分析方法得出三种预警数据在道路空间中不是随机分布,而是集中在某一个或几个路段上;进一步采用局部空间相关性分析方法识别出三种不同预警类型下对应的热点路段。交通管理部门可根据识别出的预警热点路段提出针对性的管控措施,有助于缓解交通事故的发生,提高货运安全水平。 展开更多
关键词 车辆预警数据 全局空间自相关性 局部空间自相关性 热点识别
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基于GIS的城市经济差异与空间格局分析:以河南省为例 被引量:2
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作者 王迎新 秦青 《山西师范大学学报(自然科学版)》 2022年第3期86-93,共8页
以人均GDP为测度指标,运用全局空间自相关分析,Lisa集聚分析和Getis⁃Ord G_(i)^(∗)指数分析三种方法对河南省2013年~2019年城市经济差异的时空格局演化进行了分析.结果表明(1)通过全局空间自相关分析可知,河南省城市经济差异较为明显,... 以人均GDP为测度指标,运用全局空间自相关分析,Lisa集聚分析和Getis⁃Ord G_(i)^(∗)指数分析三种方法对河南省2013年~2019年城市经济差异的时空格局演化进行了分析.结果表明(1)通过全局空间自相关分析可知,河南省城市经济差异较为明显,且呈现明显的空间自相关性;(2)通过Lisa集聚图分析可知,河南省城市经济总体集聚模型只有高高和低低两种类型,表现为高高型集聚模式的城市始终为焦作和洛阳两个城市,驻马店一直为低低型集聚模式;(3)通过Getis⁃Ord G_(i)^(∗)指数分析河南省城市经济内部空间格局可知,城市经济热点区域一直分布在郑州和济源地区,次热点区域和0点区域随着年份的增长有所减少,而次冷点和冷点区域在增多.基于以上结果,为解决河南城市经济差异这一现状,提出针对性地建议对策,来促进河南省城市经济协调发展. 展开更多
关键词 城市经济 GIS 全局空间自相关性 Lisa集聚分析 Getis⁃Ord G_(i)^(∗)指数
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