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基于深度Alignment网络的足部测量
被引量：
5
1
作者
石敏
姚瀚钦
+1 位作者
李淳芃
陈良臣
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1267-1278,共12页
足部测量在很多领域有重要作用。三维足部测量受到设备和算法的限制,难以方便快捷地测量足部。结合图像测量和深度神经网络,提出一种方便快捷的足部测量方法。基于足部生理结构分析,提取足部关键点并基于关键点定义了测量参数;针对足部...
足部测量在很多领域有重要作用。三维足部测量受到设备和算法的限制,难以方便快捷地测量足部。结合图像测量和深度神经网络,提出一种方便快捷的足部测量方法。基于足部生理结构分析,提取足部关键点并基于关键点定义了测量参数;针对足部关键点检测,优化了DAN(Deep Alignment Network)模型的激活函数和损失函数,并定义了一种基于手持相机的数据采集方式;检测足部关键点,测量足部主要参数。结果显示,该方法基于手持相机采集数据能够便捷地测量足部参数,并具有较高的精度。
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关键词
人体测量
足部测量
目标检测
深度网络
dan
模型
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职称材料
基于深度对齐网络的生成对抗网络伪造人脸检测
被引量：
4
2
作者
汤桂花
孙磊
+2 位作者
毛秀青
戴乐育
胡永进
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第7期1922-1927,共6页
针对现有的生成对抗网络(GAN)伪造人脸图像检测方法在有角度及遮挡情况下存在的真实人脸误判问题,提出了一种基于深度对齐网络(DAN)的GAN伪造人脸图像检测方法。首先,基于DAN设计面部关键点提取网络,以提取真伪人脸关键点位置;然后,采...
针对现有的生成对抗网络(GAN)伪造人脸图像检测方法在有角度及遮挡情况下存在的真实人脸误判问题,提出了一种基于深度对齐网络(DAN)的GAN伪造人脸图像检测方法。首先,基于DAN设计面部关键点提取网络,以提取真伪人脸关键点位置;然后,采用主成分分析(PCA)方法将每一组关键点映射到三维空间,从而减少冗余信息以及降低特征维度;最后,利用支持向量机(SVM)五折交叉验证对特征进行分类,并计算准确率。实验结果表明,该方法通过提高面部关键点定位准确度改善了由于定位误差引起的面部不协调问题,进而降低了真实人脸误判率。与VGG19、XceptionNet和Dlib-SVM方法相比,正脸情况下,该方法的ROC下面积(AUC)值提高了4.48到32.96个百分点,平均精度(AP)提高了4.26到33.12个百分点;有角度及遮挡人脸情况下,该方法的AUC值提高了10.56到30.75个百分点,AP提高了7.42到42.45个百分点。
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关键词
生成对抗网络
深度对齐网络
面部关键点
图像伪造
伪造检测
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职称材料
深度自编码网络在入侵检测中的应用研究
被引量：
23
3
作者
丁红卫
万良
龙廷艳
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期185-194,共10页
当前网络环境下的网络数据呈现出比以往更为庞大、复杂和多维的特性,传统的机器学习方法面临复杂的高维数据需要手动提取大量特征,特征提取过程复杂且计算量大,不利于当前入侵检测实时性和准确性的要求.基于此,以降低数据维度和消除冗...
当前网络环境下的网络数据呈现出比以往更为庞大、复杂和多维的特性,传统的机器学习方法面临复杂的高维数据需要手动提取大量特征,特征提取过程复杂且计算量大,不利于当前入侵检测实时性和准确性的要求.基于此,以降低数据维度和消除冗余信息为目的,综合利用深度自编码网络(DAN)和BP算法,提出了基于DAN-BP的入侵检测模型.首先通过叠加多个自编码网络构成深度自编码网络模型,将网络特征数据作为模型的输入,使模型能够智能的逐层抽取网络数据的分布规则,从而获得新的低维特征数据集;然后利用BP算法对学习到的低维数据进行分类识别.文中通过在自编码网络中加入正则化修正,防止训练出的自编码网络直接复制输入信息而影响训练效果;且在输入数据中添加噪声,通过学习原始数据和输出数据重构误差达到去噪的目的,从而使得学习到的新的特征数据具有更强的鲁棒性.对比了传统的降维方法和当前入侵检测方法,结果表明本文方法在分类准确率、误报率和检测速率上均具有较优的效果.
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关键词
入侵检测
深度自编码网络
BP算法
降维
自编码网络
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职称材料
题名
基于深度Alignment网络的足部测量
被引量：
5
1
作者
石敏
姚瀚钦
李淳芃
陈良臣
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
中国科学院计算技术研究所
中国劳动关系学院应用技术学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1267-1278,共12页
基金
国家自然科学基金面上项目(61972379)
国家十三五重点研发计划(2017YFC0804900)。
文摘
足部测量在很多领域有重要作用。三维足部测量受到设备和算法的限制,难以方便快捷地测量足部。结合图像测量和深度神经网络,提出一种方便快捷的足部测量方法。基于足部生理结构分析,提取足部关键点并基于关键点定义了测量参数;针对足部关键点检测,优化了DAN(Deep Alignment Network)模型的激活函数和损失函数,并定义了一种基于手持相机的数据采集方式;检测足部关键点,测量足部主要参数。结果显示,该方法基于手持相机采集数据能够便捷地测量足部参数,并具有较高的精度。
关键词
人体测量
足部测量
目标检测
深度网络
dan
模型
Keywords
anthropometrics
foot measurement
target detection
deep
network
dan
model
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度对齐网络的生成对抗网络伪造人脸检测
被引量：
4
2
作者
汤桂花
孙磊
毛秀青
戴乐育
胡永进
机构
信息工程大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第7期1922-1927,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0501900)。
文摘
针对现有的生成对抗网络(GAN)伪造人脸图像检测方法在有角度及遮挡情况下存在的真实人脸误判问题,提出了一种基于深度对齐网络(DAN)的GAN伪造人脸图像检测方法。首先,基于DAN设计面部关键点提取网络,以提取真伪人脸关键点位置;然后,采用主成分分析(PCA)方法将每一组关键点映射到三维空间,从而减少冗余信息以及降低特征维度;最后,利用支持向量机(SVM)五折交叉验证对特征进行分类,并计算准确率。实验结果表明,该方法通过提高面部关键点定位准确度改善了由于定位误差引起的面部不协调问题,进而降低了真实人脸误判率。与VGG19、XceptionNet和Dlib-SVM方法相比,正脸情况下,该方法的ROC下面积(AUC)值提高了4.48到32.96个百分点,平均精度(AP)提高了4.26到33.12个百分点;有角度及遮挡人脸情况下,该方法的AUC值提高了10.56到30.75个百分点,AP提高了7.42到42.45个百分点。
关键词
生成对抗网络
深度对齐网络
面部关键点
图像伪造
伪造检测
Keywords
Generative Adversarial
network
(GAN)
deep
Alignment
network
(
dan
)
facial landmark
image synthesis
forgery detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度自编码网络在入侵检测中的应用研究
被引量：
23
3
作者
丁红卫
万良
龙廷艳
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州大学计算机软件与理论研究所
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期185-194,共10页
基金
贵州省科学基金黔科合LH字[2014](7634)
文摘
当前网络环境下的网络数据呈现出比以往更为庞大、复杂和多维的特性,传统的机器学习方法面临复杂的高维数据需要手动提取大量特征,特征提取过程复杂且计算量大,不利于当前入侵检测实时性和准确性的要求.基于此,以降低数据维度和消除冗余信息为目的,综合利用深度自编码网络(DAN)和BP算法,提出了基于DAN-BP的入侵检测模型.首先通过叠加多个自编码网络构成深度自编码网络模型,将网络特征数据作为模型的输入,使模型能够智能的逐层抽取网络数据的分布规则,从而获得新的低维特征数据集;然后利用BP算法对学习到的低维数据进行分类识别.文中通过在自编码网络中加入正则化修正,防止训练出的自编码网络直接复制输入信息而影响训练效果;且在输入数据中添加噪声,通过学习原始数据和输出数据重构误差达到去噪的目的,从而使得学习到的新的特征数据具有更强的鲁棒性.对比了传统的降维方法和当前入侵检测方法,结果表明本文方法在分类准确率、误报率和检测速率上均具有较优的效果.
关键词
入侵检测
深度自编码网络
BP算法
降维
自编码网络
Keywords
intrusion detection
deep
auto-encoder
network
(
dan
)
BP algorithm
dimensionality reduction
auto-encoder
network
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度Alignment网络的足部测量
石敏
姚瀚钦
李淳芃
陈良臣
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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下载PDF
职称材料
2
基于深度对齐网络的生成对抗网络伪造人脸检测
汤桂花
孙磊
毛秀青
戴乐育
胡永进
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
3
深度自编码网络在入侵检测中的应用研究
丁红卫
万良
龙廷艳
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
23
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职称材料
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