针对景区手写诗词存在背景纹理复杂、字体尺寸及风格多样等特点导致景区游客难以识别手写诗词的问题,首先,分析研究景区手写诗词的识别场景,设计景区诗词检测网络(detection of poetry in scenic areas-network,DPSA-Net)以提取景区手...针对景区手写诗词存在背景纹理复杂、字体尺寸及风格多样等特点导致景区游客难以识别手写诗词的问题,首先,分析研究景区手写诗词的识别场景,设计景区诗词检测网络(detection of poetry in scenic areas-network,DPSA-Net)以提取景区手写诗词不同尺度的特征,并结合手写诗词字符间的链接依赖关系实现景区手写诗词检测;其次,设计了卷积循环聚合网络(convolution recurrent aggregation network,CRA-Net)以对景区手写诗词进行识别,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和双向长短期记忆网络提取手写诗词图像的序列特征,并通过聚合交叉熵(aggregation cross-entropy,ACE)实现特征向文本的转换;最后,结合景区知识图谱对CRA-Net的输出进行校正,进而提高景区手写诗词的识别准确率。实验结果表明,通过景区手写诗词矫正技术对CRA-Net的识别结果矫正后,识别准确率达到了79.04%,同时,该技术具有较好的抗干扰能力和良好的应用前景。展开更多
针对现有无线传感器网络的信任模型未考虑风险因素,导致不能有效处理恶意节点攻击的问题,采用一种基于风险评价的信任模型(Risk evaluation based trust model,RBTM)。RBTM的框架由检测模块、信任计算模块和决策模块组成,并考虑上下文...针对现有无线传感器网络的信任模型未考虑风险因素,导致不能有效处理恶意节点攻击的问题,采用一种基于风险评价的信任模型(Risk evaluation based trust model,RBTM)。RBTM的框架由检测模块、信任计算模块和决策模块组成,并考虑上下文因素的影响。计算信任度时同时考虑推荐信誉值和风险值的影响;风险值的计算借用风险评估函数和风险信誉调节函数实现。研究结果表明:RBTM能够有效抵抗恶意节点的攻击,与已有的信任模型相比具有更大的灵敏性,较大程度地提高了对恶意行为的检测成功率,可以使节点之间更有效地建立信任关系。展开更多
文摘针对现有无线传感器网络的信任模型未考虑风险因素,导致不能有效处理恶意节点攻击的问题,采用一种基于风险评价的信任模型(Risk evaluation based trust model,RBTM)。RBTM的框架由检测模块、信任计算模块和决策模块组成,并考虑上下文因素的影响。计算信任度时同时考虑推荐信誉值和风险值的影响;风险值的计算借用风险评估函数和风险信誉调节函数实现。研究结果表明:RBTM能够有效抵抗恶意节点的攻击,与已有的信任模型相比具有更大的灵敏性,较大程度地提高了对恶意行为的检测成功率,可以使节点之间更有效地建立信任关系。
