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基于正交余弦变换域概率主成分分析的嵌入隐马尔可夫人脸识别模型: 1; 作者王华华周越 +1 位作者杨杰戈新良《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期885-888,893,共5页; 提出并证明了概率主成分分析作用于正交余弦变换(DCT)域与作用于空域所获得的结果相同.利用DCT变换的快速压缩性能和概率主成分分析的软降维性能来稳定地获取和表示人脸的局部特征,并把得到的特征向量作为嵌入隐马尔可夫模型的观察向量... 展开更多; 关键词人脸识别正交余弦变换概率主成分分析嵌入隐马尔可夫模型特征脸; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于全局与序列混合变分Transformer的多样化图像描述生成方法被引量：4: 2; 作者刘兵李穗 +1 位作者刘明明刘浩《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1305-1314,共10页; 多样化图像描述生成已成为图像描述领域研究热点.然而,现有方法忽视了全局和序列隐向量之间的依赖关系,严重限制了图像描述性能的提升.针对该问题,本文提出了基于混合变分Transformer的多样化图像描述生成框架.具体地,首先构建全局与序... 展开更多; 关键词图像理解图像描述变分自编码隐嵌入多模态学习生成模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

从传统到深度学习的图像隐写技术研究: 3; 作者周琳娜曹洋《信息安全研究》 2019年第3期230-235,共6页; 通过归纳总结典型的传统嵌入式图像隐写算法和基于深度学习的新式非嵌入式图像隐写算法机制,指出在该领域中,传统式难以抵抗当前基于先进机器学习的隐写分析技术,而新式存在嵌入容量不高、嵌入过程比较复杂等问题.进而提出基于无嵌入式... 展开更多; 关键词图像隐写嵌入式隐写无嵌入式隐写深度学习对抗生成网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于条件变分推断与内省对抗学习的多样化图像描述生成: 4; 作者刘兵李穗 +1 位作者刘明明刘浩《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2219-2227,共9页; 现有多样化图像描述生成方法受到隐空间表示能力和评价指标制约,很难同时兼顾描述生成的多样性和准确性.为此,本文提出了一种新的多样化图像描述生成模型,该模型由一个条件变分推断编码器和一个生成器组成.编码器利用全局注意力学习每... 展开更多; 关键词图像描述变分推断对抗学习隐嵌入多模态学习生成模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于生成对抗网络的通信网络数据传输加密技术: 5; 作者邱馨亚《现代传输》 2025年第1期48-51,共4页; 由于网络数据传输加密与解密的过程中常存在异常交叉,导致数据的有效传输占比难以得到保障。为此,本研究提出基于生成对抗网络的通信网络数据传输加密技术。首先,建立生成对抗网络模型,在训练模型后得到交叉熵收敛的无嵌入隐写生成器,... 展开更多; 关键词生成对抗网络通信网络数据传输加密技术交叉熵无嵌入隐写生成器隐写数据信息反卷积层生成器; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于E-HMM的选择性集成人脸识别算法被引量：2: 6; 作者李金秀高新波 +1 位作者杨越肖冰《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期288-292,共5页; 基于嵌入式隐马尔可夫模型(Embedded Hidden Markov Model,E-HMM)的人脸识别方法的识别性能依赖于模型参数的合理选择。提出了一种基于E-HMM的多模型选择性集成人脸识别算法,选择出个体精度高且互补性强的模型来进行集成的人脸识别。实... 展开更多; 关键词人脸识别嵌入式隐马尔可夫模型模型选择选择性集成泛化能力; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于正交余弦变换域概率主成分分析的嵌入隐马尔可夫人脸识别模型: 1; 作者王华华周越杨杰戈新良; 机构上海交通大学图像处理与模式识别研究所; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期885-888,893,共5页; 基金上海市科委重大项目(03DZ14015); 文摘提出并证明了概率主成分分析作用于正交余弦变换(DCT)域与作用于空域所获得的结果相同.利用DCT变换的快速压缩性能和概率主成分分析的软降维性能来稳定地获取和表示人脸的局部特征,并把得到的特征向量作为嵌入隐马尔可夫模型的观察向量,建立了基于DCT域概率主成分分析的嵌入隐马尔可夫人脸识别模型.该模型应用于不同表情和光照下的人脸识别,取得了较好的实验结果.; 关键词人脸识别正交余弦变换概率主成分分析嵌入隐马尔可夫模型特征脸; Keywords face recognition discrete cosine transform（DCT） probabilistic principal component analysis （PPCA） embedded hidden Markov model（EHMM） eigenface; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于全局与序列混合变分Transformer的多样化图像描述生成方法被引量：4: 2; 作者刘兵李穗刘明明刘浩; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1305-1314,共10页; 基金国家自然科学基金(No.62276266,No.61801198)。; 文摘多样化图像描述生成已成为图像描述领域研究热点.然而,现有方法忽视了全局和序列隐向量之间的依赖关系,严重限制了图像描述性能的提升.针对该问题,本文提出了基于混合变分Transformer的多样化图像描述生成框架.具体地,首先构建全局与序列混合条件变分自编码模型,解决全局与序列隐向量之间依赖关系表示的问题.其次,通过最大化条件似然推导混合模型的变分证据下界,解决多样化图像描述目标函数设计问题.最后,无缝融合Transformer和混合变分自编码模型,通过联合优化提升多样化图像描述的泛化性能.在MSCOCO数据集上实验结果表明,与当前最优基准方法相比,在随机生成20和100个描述语句时,多样性指标m-BLEU(mutual overlap-BiLingual Evaluation Understudy)分别提升了4.2%和4.7%,同时准确性指标CIDEr(Consensus-based Image Description Evaluation)分别提升了4.4%和15.2%.; 关键词图像理解图像描述变分自编码隐嵌入多模态学习生成模型; Keywords image understanding image captioning variational autoencoding latent embedding multi-modal learn⁃ing generative model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名从传统到深度学习的图像隐写技术研究: 3; 作者周琳娜曹洋; 机构国际关系学院; 出处《信息安全研究》 2019年第3期230-235,共6页; 基金国家自然科学基金重点项目(U1536207) 国家重点研发计划项目(2016QY08D1600) 国家重点研发计划课题(2016YFB0801405); 文摘通过归纳总结典型的传统嵌入式图像隐写算法和基于深度学习的新式非嵌入式图像隐写算法机制,指出在该领域中,传统式难以抵抗当前基于先进机器学习的隐写分析技术,而新式存在嵌入容量不高、嵌入过程比较复杂等问题.进而提出基于无嵌入式思路设计的生成对抗网络或者改进后的深度卷积生成对抗网路,将传统和新式算法结合统一,互相弥补不足,进一步发展图像隐写技术.; 关键词图像隐写嵌入式隐写无嵌入式隐写深度学习对抗生成网络; Keywords image steganography embedded steganography steganography without embedding deep learning generative adversarial networks; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于条件变分推断与内省对抗学习的多样化图像描述生成: 4; 作者刘兵李穗刘明明刘浩; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2219-2227,共9页; 基金国家自然科学基金(No.62276266,No.61801198)~~。; 文摘现有多样化图像描述生成方法受到隐空间表示能力和评价指标制约,很难同时兼顾描述生成的多样性和准确性.为此,本文提出了一种新的多样化图像描述生成模型,该模型由一个条件变分推断编码器和一个生成器组成.编码器利用全局注意力学习每个单词的隐向量空间,以提升模型对描述多样化的建模能力.生成器根据给定图像和序列隐向量生成多样化的描述语句.同时,引入内省对抗学习的思想,条件变分推断编码器同时作为鉴别器来区分真实描述和生成的描述,赋予模型自我评价生成的描述语句的能力,克服预定义评价指标的局限性.在MSCOCO数据集上的实验表明,与传统方法相比,在随机生成100个描述语句时,多样性指标mBLEU(mutual overlap-BiLingual Evaluation Understudy)提升了1.9%,同时准确性指标CIDEr(Consensus-based Image Description Evaluation)显著提升了7.5%.与典型多模态大模型相比,所提出方法在较小参数量的条件下更适用于生成多样化的陈述性描述语句.; 关键词图像描述变分推断对抗学习隐嵌入多模态学习生成模型; Keywords image captioning variational inference adversarial learning latent embedding multi-modal learning generative model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于生成对抗网络的通信网络数据传输加密技术: 5; 作者邱馨亚; 机构长江职业学院机电汽车学院; 出处《现代传输》 2025年第1期48-51,共4页; 文摘由于网络数据传输加密与解密的过程中常存在异常交叉,导致数据的有效传输占比难以得到保障。为此,本研究提出基于生成对抗网络的通信网络数据传输加密技术。首先,建立生成对抗网络模型,在训练模型后得到交叉熵收敛的无嵌入隐写生成器,再将原始数据信息和噪声向量输入到生成器中,生成对应的隐写数据信息。在通信网络的接收端,利用包含四个反卷积层的生成器对隐写数据进行提取,获取原始的数据信息。测试结果表明:应用该方法后,数据的有效传输占比始终稳定在98.0%以上,最大值达到了99.0%。; 关键词生成对抗网络通信网络数据传输加密技术交叉熵无嵌入隐写生成器隐写数据信息反卷积层生成器; Keywords generate adversarial network communication network data transmission encryption technology cross entropy no embedded cryptography generator implicit data information deconvolution layer generator; 分类号 TP309.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于E-HMM的选择性集成人脸识别算法被引量：2: 6; 作者李金秀高新波杨越肖冰; 机构西安电子科教大学电子工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期288-292,共5页; 基金国家自然科学基金(60202004) 教育部长江学者和创新团队支持计划新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-0948)资助课题; 文摘基于嵌入式隐马尔可夫模型(Embedded Hidden Markov Model,E-HMM)的人脸识别方法的识别性能依赖于模型参数的合理选择。提出了一种基于E-HMM的多模型选择性集成人脸识别算法,选择出个体精度高且互补性强的模型来进行集成的人脸识别。实验结果表明,与传统的基于E-HMM的人脸识别方法相比,新算法不仅可以获得更好、更稳定的识别效果,而且具有更强的泛化能力。; 关键词人脸识别嵌入式隐马尔可夫模型模型选择选择性集成泛化能力; Keywords Face recognition E-HMM Model selection Selective ensemble Generalization ability; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于正交余弦变换域概率主成分分析的嵌入隐马尔可夫人脸识别模型	王华华周越杨杰戈新良	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于全局与序列混合变分Transformer的多样化图像描述生成方法	刘兵李穗刘明明刘浩	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	从传统到深度学习的图像隐写技术研究	周琳娜曹洋	《信息安全研究》	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于条件变分推断与内省对抗学习的多样化图像描述生成	刘兵李穗刘明明刘浩	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于生成对抗网络的通信网络数据传输加密技术	邱馨亚	《现代传输》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种基于E-HMM的选择性集成人脸识别算法	李金秀高新波杨越肖冰	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料