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一种电力线网络上防御潜在攻击的鲁棒性消息传递机制 被引量：1
1
作者 王正用 白桦 +3 位作者 吴笛 褚如旭 王韬樾 林斌 《电讯技术》 北大核心 2023年第4期556-562,共7页
网络结构上的信息传递(Message Passing,MP)机制是理解大型网络结构,实现网络节点属性预测的重要工具。然而,在电力线通信网络中,无法在终端和链路上部署复杂的身份识别验证的计算模块,导致无法建立可信的电力线通信网络MP机制,从而无... 网络结构上的信息传递(Message Passing,MP)机制是理解大型网络结构,实现网络节点属性预测的重要工具。然而,在电力线通信网络中,无法在终端和链路上部署复杂的身份识别验证的计算模块,导致无法建立可信的电力线通信网络MP机制,从而无法杜绝潜在攻击者的恶意对抗攻击行为,例如恶意更改电表数据、恶意隐藏终端故障等。为此,以电力节点匿名为动机,将电力节点位置隐藏至高斯噪声中,从而使攻击者无法定位具体的目标节点,抵制潜在的攻击行为。首先证明了节点定位定理,给出了图信息在傅里叶域中传递的数学模型,从而展示主流MP模型(图神经网络)定位节点的具体量化指标;然后设计了一个从高斯噪声中生成节点位置的生成器,实现节点匿名;最后设计了一个对抗生成网络,用来实现精确的电力线通信网络建模。实验表明,即使完全隐藏电力线中节点的位置,通过端到端训练,依然可以实现精确的MP,从而构建更加可信的电力线通信网络理解机制。 展开更多
关键词 电力线通信网络 消息传递 潜在攻击 恶意攻击 对抗攻击 对抗生成网络
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基于DC-SR GAN的钢板表面缺陷样本生成方法研究 被引量：1
2
作者 李伟鑫 樊蓓蓓 《计量与测试技术》 2023年第1期37-40,共4页
针对在工业检测领域常见的数据集相对较少、缺陷分布明显不均的场景,本文以钢板表面缺陷为研究对象,将生成对抗网络技术应用于工业缺陷样本数据集的扩充。首先,基于深度卷积对抗神经网络DCGAN生成各类缺陷图像进行扩充,再将生成的各类... 针对在工业检测领域常见的数据集相对较少、缺陷分布明显不均的场景,本文以钢板表面缺陷为研究对象,将生成对抗网络技术应用于工业缺陷样本数据集的扩充。首先,基于深度卷积对抗神经网络DCGAN生成各类缺陷图像进行扩充,再将生成的各类缺陷分别送入超分辨率重建生成对抗网络SRGAN进行图片增强。为了定量评价图像生成效果,本文设计了一个分类用残差网络,评判缺陷样本的生成真实度,并分别对传统DCGAN网络生成图像和本文提出的DC-SR GAN模型生成图像进行对比评估。 展开更多
关键词 表面缺陷 深度学习 对抗生成网络 图像分类
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跨模态行人重识别研究综述 被引量：2
3
作者 刘玉林 《电视技术》 2022年第5期9-11,共3页
跨模态行人重识别,又称可见光-红外行人重识别,是一项在可见光图像与红外图像间进行行人识别与检索的技术。该技术作为视频智能监控系统的核心关键技术之一,目前在安防监控和疑犯追踪等领域被迫切需要。近年来,随着新型摄像头(可在弱光... 跨模态行人重识别,又称可见光-红外行人重识别,是一项在可见光图像与红外图像间进行行人识别与检索的技术。该技术作为视频智能监控系统的核心关键技术之一,目前在安防监控和疑犯追踪等领域被迫切需要。近年来,随着新型摄像头(可在弱光环境下自动切换到红外模式,拍摄红外图像)逐渐代替可见光摄像头并普及起来,跨模态行人重识别得到了学术界和工业界的广泛关注并取得显著的发展。对此,本文分别对跨模态行人重识别的概念以及相关研究进行介绍与分析,并对目前相关研究工作所存在的问题进行总结与展望。 展开更多
关键词 跨模态行人重识别 双流网络 生成对抗网络 模态差异
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融合小型深度生成模型的显著性检测 被引量：3
4
作者 陈星宇 叶锋 +3 位作者 黄添强 翁彬 陈家祯 林文忠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期768-774,共7页
针对基于深度神经网络模型的显著性检测方法中存在的模型训练困难、模型参数量大以及检测速度慢等问题,本文提出了一种融合小型深度生成模型的显著性检测方法.方法以生成对抗网络为框架,设计了包含11个卷积模块和5个池化层的鉴别器网络... 针对基于深度神经网络模型的显著性检测方法中存在的模型训练困难、模型参数量大以及检测速度慢等问题,本文提出了一种融合小型深度生成模型的显著性检测方法.方法以生成对抗网络为框架,设计了包含11个卷积模块和5个池化层的鉴别器网络以及不包含池化层,仅包含15个卷积模块和5个转置卷积模块的小型生成器网络.其中,小型生成器网络大小仅2.4M,参数量仅67万左右.将训练好的小型生成器用于显著性检测,并与LMB(融合背景块再选取过程的显著性检测)算法通过设计的融合算法进行融合,从而得到最终结果.通过大量的实验对比分析表明,提出的方法在F值和MAE(Mean Absolute Error)值上均取得大幅提升. 展开更多
关键词 显著性检测 深度神经网络 生成对抗网络 小型生成器网络 融合算法
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基于卷积神经网络的焊缝缺陷图像分类研究 被引量：12
5
作者 谷静 张可帅 朱漪曼 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期531-537,共7页
为有效地对焊缝缺陷进行分类,从而判断焊接质量的等级,对传统卷积神经网络进行改进,提出一种多尺度压缩激励网络模型(SINet)。将4组两两串联的3×3卷积模块与Inception模块、压缩激励模块(SE block)相结合。通过多尺度压缩激励模块(... 为有效地对焊缝缺陷进行分类,从而判断焊接质量的等级,对传统卷积神经网络进行改进,提出一种多尺度压缩激励网络模型(SINet)。将4组两两串联的3×3卷积模块与Inception模块、压缩激励模块(SE block)相结合。通过多尺度压缩激励模块(SI module)将卷积层中的特征进行多尺度融合和特征重标定以提高分类准确率,并用全局平均池化层代替全连接层减少模型参数。此外考虑到焊接缺陷数量不平衡对准确率的影响,采用深度卷积对抗生成网络(DCGAN)进行数据集的平衡处理,并在该数据集上验证模型的有效性。与传统卷积神经网络相比,该模型具有良好的性能,在测试集上准确率达到96.77%,同时模型的参数个数也明显减少。结果表明该方法对焊缝缺陷图像能进行有效地分类。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 焊缝缺陷分类 不平衡 深度卷积对抗生成网络
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基于双通道循环生成对抗网络的无人车夜视红外视频彩色化 被引量：2
6
作者 李佳豪 孙韶媛 +1 位作者 吴雪平 李大威 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第9期319-325,共7页
在无人车夜视红外视频彩色化问题中,考虑到可同时利用单帧图像的信息和视频的帧间信息,提出了一种双通道循环生成对抗网络(DcCCAN)对夜视红外视频进行彩色化。DcCCAN是在循环一致生成对抗网络(CCAN)的基础上提出的双通道生成网络。双通... 在无人车夜视红外视频彩色化问题中,考虑到可同时利用单帧图像的信息和视频的帧间信息,提出了一种双通道循环生成对抗网络(DcCCAN)对夜视红外视频进行彩色化。DcCCAN是在循环一致生成对抗网络(CCAN)的基础上提出的双通道生成网络。双通道生成网络具有良好的图像特征提取能力,能够自动提取视频中待处理图像的特征,同时提取先前模型所生成图像的特征,然后将特征信息整合后生成一幅目标图像。通过在生成对抗性训练中引入循环一致性训练机制,可无监督地学习得到红外域图像到彩色域图像的映射关系,从而实现红外视频的彩色化。实验表明该方法能够为视频中的红外图像赋予自然的色彩信息和纹理信息,且满足实时性要求。 展开更多
关键词 机器视觉 红外视频彩色化 双通道循环生成对抗网络 双通道生成网络
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基于生成对抗网络的对抗防御系统 被引量：1
7
作者 夏文志 《信息工程大学学报》 2021年第2期185-190,共6页
针对不断更新的对抗攻击,提出一个基于生成对抗网络的防御系统。系统利用生成对抗网络不断生成新的对抗样本,反复训练模型以增强其鲁棒性。具体过程为将预先训练的卷积神经网络和外部GAN(conditional GAN:Pix2Pix)相结合,自动流水线式... 针对不断更新的对抗攻击,提出一个基于生成对抗网络的防御系统。系统利用生成对抗网络不断生成新的对抗样本,反复训练模型以增强其鲁棒性。具体过程为将预先训练的卷积神经网络和外部GAN(conditional GAN:Pix2Pix)相结合,自动流水线式地推断对抗样本和干净样本之间的转换关系,并合成新的对抗样本。根据分辨得到的反馈结果不断调节生成对抗网络中的生成器和判别器,以增强其性能,而新合成的对抗样本被用来加强迭代管道中的防御模型。最后通过实验证明了该系统的有效性。 展开更多
关键词 对抗攻击 生成对抗网络 卷积神经网络 Pix2Pix
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对遮挡人脸修复识别的改进与应用
8
作者 武文杰 王红蕾 《软件》 2020年第5期78-82,共5页
人脸识别问题是当今社会的热点研究问题,对有遮挡人脸进行识别是人脸识别的一个难题。针对人脸特征不完整的人脸身份识别,提出的办法是先对遮挡人脸进行修复,将不完整的人脸特征进行补全,然后将修复好的人脸进行识别。修复人脸时,首先... 人脸识别问题是当今社会的热点研究问题,对有遮挡人脸进行识别是人脸识别的一个难题。针对人脸特征不完整的人脸身份识别,提出的办法是先对遮挡人脸进行修复,将不完整的人脸特征进行补全,然后将修复好的人脸进行识别。修复人脸时,首先使用的是WGAN-GP方法,并且在生成器中加上了跳跃连接;然后利用训练好的VGGF网络进行人脸特征提取,使用余弦相似度进行人脸识别,对比实验结果表明,改进的方法在CelebA数据集上能够取得很好的结果。 展开更多
关键词 对抗生成网络 卷积神经网络 余弦相似度 人脸识别
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双重对抗自编码数据扩张方法及应用
9
作者 许小伟 敖金艳 +1 位作者 刘光华 王亚玮 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期29-36,共8页
针对深度学习存在的数据不足、质量不高的问题,将自编码网络的训练稳定特性和生成对抗网络的对抗特性相结合,提出了双重对抗自编码(CAAE)数据扩张方法,并将其应用到永磁同步电机(PMSM)故障诊断中.在模型训练过程中,利用网络模型学习原... 针对深度学习存在的数据不足、质量不高的问题,将自编码网络的训练稳定特性和生成对抗网络的对抗特性相结合,提出了双重对抗自编码(CAAE)数据扩张方法,并将其应用到永磁同步电机(PMSM)故障诊断中.在模型训练过程中,利用网络模型学习原始数据的分布,将压缩后的变量和解码后的重构数据分别输入到对应的判别器,形成双重对抗,保证生成数据的质量.训练完成后,将满足特定分布的随机变量和类别标签输入到训练后的网络模型,即可生成相应类别的数据.以电机匝间短路为例,在自建电机数据集上,通过双重对抗自编码进行故障数据扩张,根据各项指标的提升验证模型的有效性.结果表明:与传统数据扩张方法对比,双重对抗自编码生成的数据质量更高,能够提高诊断准确率. 展开更多
关键词 双重对抗自编码(CAAE) 数据扩张 生成对抗网络 自编码网络 永磁同步电机
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