数据泄露风险的趋势分析

利用过去10年数据泄露事件的统计数据,对数据泄露的各种模式进行研究,对重点模式的数据泄露风险的趋势进行统计分析。结合信息安全领域的发展现状,对存在较大风险的数据泄露模式在未来几年将造成的威胁提出预警。     

自适应B样条小波函数模糊距离测量方法

目的 双目测距和单目测距是目前常用的两种基于光学传感器的测距方法,双目测距需要相机标定和图像配准,计算量大且测量范围有限,而单目测距减少了对设备和场地的要求,加快了计算时间。为了解决现有的单目测距方法存在精度低、鲁棒性差等缺点,本文提出了一种基于单模糊图像和B样条小波变换的自适应距离测量方法。方法 引入拉普拉斯算子量化评估图像模糊程度,并根据模糊程度值自动定位阶跃边缘;利用B样条小波变换代替高斯滤波器主动模糊化目标图像,并通过分析图像模糊程度、模糊次数以及测量误差之间的关系模型,自适应地计算不同景物图像的最优模糊次数;根据最优模糊图像中阶跃边缘两侧模糊程度变化求解目标边缘和相机之间的相对距离。结果 本文方法与基于高斯模糊图像的距离测量方法相比精度更高,平均相对误差降低5%。使用不同模糊次数对同样的图像进行距离测量时,本文算法能够自适应选取最优模糊次数,保证所测量距离的精度更高。结论 本文提出的单视觉测距方法,综合了传统的方法和B样条小波的优点,测距结果更准确,自适应性和鲁棒性更高。     

应用型本科院校“数字图像处理”教学研究与改进

"数字图像处理"是电子信息类专业的基础课程具有很强理论性和工程应用性。根据培养高素质应用型人才的培养目标以及课程思政的要求,分析当前教学模式中存在的问题和不足,提出旨在提高教学质量和人才培养质量的方法和措施。教学改革措施增强了学生对该课程的学习兴趣和主动性,培养了学生的爱国情怀、创新思维,提升了学生的实际工程能力,且提高了教学质量。     

结合全局和局部特征的BiGRU-RA图像中文描述模型

针对目前基于全局特征的图像描述模型存在细节语义信息不足的问题,提出结合全局和局部特征的图像中文描述模型.该模型采用编码器-解码器框架,在编码阶段,分别使用残差网络(residual networks,ResNet)和Faster R-CNN提取图像的全局特征和局部特征,提高模型对不同尺度图像特征的利用.采用嵌入了残差连接结构和视觉注意力结构的双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,BiGRU)作为解码器(BiGRU with residual connection and attention,BiGRU-RA).模型可以自适应分配图像特征和文本权重,改善图像特征区域和上下文信息的映射关系.此外,加入基于强化学习的策略梯度对模型的损失函数进行改进,直接对评价指标CIDEr进行优化.在AI Challenger全球挑战赛图像中文描述数据集上进行训练和实验,实验结果表明,该模型获得更高的评分,生成的描述语句更准确、更详细.     

一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法

土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号（Sentinel-2）多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜（Cu）含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法（Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR）,对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数（R²）为0.89,预测偏差比（RPD）为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R²为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率（10、20和60 m）、高时间分辨率和幅宽大（290 km）等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。     

Correction to: MRI enhancement based on visual-attention by adaptive contrast adjustment and image fusion

Multimedia Tools and Applications - A Correction to this paper has been published: https://doi.org/10.1007/s11042-021-10782-7     

A Novel Heterogeneous Actor-critic Algorithm with Recent Emphasizing Replay Memory

Machine Intelligence Research - Reinforcement learning (RL) algorithms have been demonstrated to solve a variety of continuous control tasks. However, the training efficiency and performance of...     

人机不确定条件下康复步行训练机器人的部分记忆迭代学习限速控制

为了提高康复步行训练机器人的跟踪精度及安全性,提出了一种带有运动速度约束和部分记忆信息的自适应迭代学习控制方法,目的是抑制人机不确定性及速度突变对系统跟踪性能的影响.在考虑人机不确定性的基础上,建立了康复步行训练机器人的动力学模型.提出了基于模型预测的速度约束方法,通过限制每个轮子的运动速度,约束了机器人的实际运动速度.进一步,利用受约束的运动速度建立了动力学跟踪误差系统,提出了具有部分记忆信息的自适应迭代学习控制器设计方法,并验证了跟踪误差系统的稳定性.仿真对比分析和实验研究结果表明,文中提出的控制方法能抑制人机不确定性并使康复者在安全速度下完成步行训练.     

基于多重差异特征网络的街景变化检测

街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9％和2.9％,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力.     

基于Z-buffer算法优化的大型变电站场景模型快速线消隐方法

针对现有三维模型消隐方法面向大规模三维场景模型应用中存在的计算复杂、耗时长等缺陷, 本文提出了基于改进 Z-buffer 算法对大型变电站场景消隐的快速可视化方法。首先,为了简化计算,将场景模 型数据整合并重构;其次,通过透视投影变换将变电场景模型像素化;进一步,基于 Z-buffer 算法高效的像素 化计算特性提出了快速模型筛选方法,从而得到变电场景的子模型遮挡关系。最后,实验中将所得遮挡关系列 表融合现有消隐算法,结果表明本文提出的方法能够大幅度提升消隐的运算性能。