面向小样本学习的动态分布校正方法

近年来,机器学习在多领域取得巨大成功。在现实世界的真实场景中,由于采集环境复杂或标注难,使得可用于训练的标准样本很少,导致机器学习模型往往出现过学习或欠学习的问题。所以,小样本学习是具有挑战性的机器学习问题。近期人们提出分布校正方法,他们假设特征表示中每个维度都服从高斯分布,利用基类的特征分布来校正新类的特征分布。然而该方法易引入负迁移现象,并且易于淹没新类本身的特征分布。为此,该文提出一种动态分布校正方法解决分布校正过程中的负迁移问题。首先,基于阈值动态地选择近邻基类和远域基类;其次,新类样本的特征经过幂变换的操作后,增加特征标准化处理来消除不同量纲之间的差异;最后,该方法引入参数调节迁移分布与新类特征原分布之间的比例关系来实现新类的特征分布校准。通过在常规数据集miniImageNet和CUB上与最新算法和传统算法的大量对比实验表明,该方法可以有效提升小样本分类任务的性能。     

具有两个可撤销属性列表的密钥策略的属性加密方案

可撤销的属性加密方案是属性加密方案的延伸和扩展。该文构造了细粒度属性撤销下的具有两个可撤销属性列表的密钥策略的属性加密方案,该方案是对含有单个属性撤销列表方案的推广,新方案涉及两个属性撤销列表,允许两个列表中被撤销用户存在交集或者无关,同时利用追踪算法,判定了用户与私钥的关联性。在选择安全模型下证明了方案的安全性,将方案的安全性规约到求解判定性双线性Diffie-Hellman 指数问题上。     

基于多模式匹配的网络视频流识别与分类算法

快速发现网络中的视频流是进行网络视频监督及管理的前提与基础。本文通过分析网络视频流数据包的特征,提出了一种基于多模式匹配思想的网络视频流快速发现与分类算法,该算法利用不同视频流的特征建立匹配机,只需对网络数据包进行一次不完全扫描,就可以判断出数据包中是否含有视频流及类型。实验结果表明,与普通的协议解析方法相比,在满足准确性的前提下,所提算法具有更好的时间性能。     

基于区域交互模型的SNS网络用户影响力评估

针对现有方法与模型未能准确体现不同距离用户之间真实交互行为的问题,提出了一种基于用户区域交互模型的用户影响力评估方法。区域交互模型利用影响力传递的不同方式,刻画不同距离之间用户的交互行为模式,能更为真实准确地反映在线社会网络用户之间的交互行为。通过计算用户对相邻用户的显性影响力与非相邻用户的隐性影响力,可有效识别在线社会网络中大影响力用户、僵尸粉用户等不同类型用户。基于新浪微博与人人网真实数据开展用户影响力评估以及相应的用户角色识别实验,结果显示,与现有方法相比,基于区域交互模型的识别方法可以准确有效地识别出在线社会网络中的大影响力用户、僵尸粉用户等各类型用户。     

人工鱼群算法在虚拟机分配中的应用

虚拟机分配是云数据中心的一个重要任务,它实现物理机和虚拟机的映射,这对整个云数据中心中计算集群的性能,响应时间和服务质量有重要影响。需要采用一定的虚拟机分配策略来保障在同一集群中自动地完成虚拟机分配,以便达到物理机集群的负载均衡,虚拟机迁移次数最小并且节能环保等目的。提出了一种添加新型行为策略的人工鱼群算法,并将该算法成功应用于虚拟机分配问题的求解。与多种虚拟机分配算法的对比结果表明,算法能更快获得符合云数据中心多个需求的分配方案,对于其他实时性要求较高的组合优化问题同样具有应用价值。     

基于Graph Cuts多特征选择的双目图像分割方法

双目图像分割对后续立体目标合成与三维重建等应用至关重要。由于双目图像中包含场景深度信息,因此直接将单目图像分割方法应用于双目图像尚不能得到理想的分割结果。目前,大多数双目图像分割方法将双目图像的深度特征作为颜色特征的额外通道来使用,仅对颜色特征与深度特征做简单整合,未能充分利用图像的深度特征。文中基于多分类Graph Cuts框架,提出了一种交互式双目图像分割方法。该方法将颜色、深度和纹理等特征融合到一个图模型中,以更充分地利用不同特征信息。同时,在Graph Cuts框架中引入了特征空间邻域系统,增强了图像前景区域与背景区域内部像素点之间的关系,提高了分割目标的完整性。实验结果表明,所提方法有效提升了双目图像分割结果的精确度。     

改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

目的 针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法。方法 对逆光图像在HSV(hue, saturation, value)空间中的亮度分量进行亮度提升和对比度增强,然后通过金字塔融合策略对改进的亮度分量进行分解和重构,恢复逆光区域的细节和颜色信息。此外,利用深度抠图网络计算透明度蒙版,对增强的逆光区域与源图像进行融合处理,维持非逆光区域亮度不变。通过改进融合策略增强的图像在透明度引导下既有效恢复了逆光区域又避免了曝光过度的问题。结果 实验在多幅逆光图像上与直方图均衡算法、MSR (multi-scale Retinex)、Zero-DEC (zero-reference deep curve estimation)、AGLLNet (attention guided low-light image enhancement)和LBR (learning-based restoration) 5种方法进行了比较,在信息熵(information entropy,IE)和盲...     

基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法

在大规模高维优化问题中,随着决策变量数目的增加,协同进化算法在搜索全局最优解过程中容易陷入局部最优。基于此,提出了一种基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法,在根据决策变量之间的相关性对优化问题进行分组之后,针对子组件内部变量之间的相关性会影响种群进化过程的现象,在对子组件优化的过程中,利用协方差计算种群分布的特征向量,通过坐标旋转消除变量之间的相关性,有效避免在种群搜索过程中陷入局部最优,同时加快了算法的寻优速度。在CEC2014测试函数集上进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有可行性。