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基于孪生网络和交叉注意力机制的空域和JPEG图像隐写分析
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作者 张倩倩 李浩 +2 位作者 张祎 马媛媛 罗向阳 《计算机学报》 北大核心 2025年第6期1305-1326,共22页
近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能。然而,此类方法在捕获图像中微弱的隐写噪声时,往往会因下采样过程中大量关键细节信息的丢失,导致在检测空域和JPEG隐写图像时难以同时实现高检测准确率。为此,本文基于孪生神... 近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能。然而,此类方法在捕获图像中微弱的隐写噪声时,往往会因下采样过程中大量关键细节信息的丢失,导致在检测空域和JPEG隐写图像时难以同时实现高检测准确率。为此,本文基于孪生神经网络对图像进行分区域细粒度学习,同时利用交叉注意力机制进一步增强模型全局信息感知能力,提出一种跨通道交叉注意力增强的隐写分析方法(CES-Net)。首先,采用孪生神经网络作为主干网对图像进行分区域学习,以细致地感知空域和JPEG图像的像素信息和微弱的隐写噪声,同时,设计了多样化的高通滤波器和多层卷积作为网络预处理层来获取丰富且高质量的隐写噪声残差;接着,改进了特征提取部分,提出了跨通道交叉注意力网络,使模型提取到更多因隐写嵌入对图像像素相关性造成扰动的隐写特征,用于基于秘密噪声残差等弱信息的隐写图像分类任务;最后,融合子网络学习到的不同区域图像的分类特征,并输入全连接层组成的分类模块对载体和载密图像进行分类,提升检测效果。在隐写和隐写分析领域常用的图像数据集BOSSBase-1.01和BOWs2上进行了大量实验,结果表明,CES-Net方法与现有方法相比,对于空域和JPEG图像的多种主流隐写算法均能达到目前最优的检测准确率,其中,对多种空域隐写算法(WOW、S-UNIWARD和HILL)在不同嵌入比率下生成的载密图像,检测准确率最高分别提升1.27%~25.61%、2.1%~21.73%和1.69%~23.46%;对JPEG图像自适应隐写算法J-UNIWARD在不同嵌入比率下生成的载密图像,CES-Net方法对两种质量因子(QF=75和QF=85)的JPEG图像隐写检测准确率最高分别提升2.34%和2.06%。 展开更多
关键词 隐写分析 隐写 孪生网络 交叉注意力机制 信息隐藏
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多维上下文关系感知的SQL自动生成方法
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作者 刘晨旭 王邦平 +3 位作者 宋海权 韩楠 杨春芳 乔少杰 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第9期124-132,共9页
结构化查询语言(structured query language,SQL)生成技术能将自然语言(natural language,NL)自动转换为SQL,成为当前研究热点。现有SQL自动生成方法仍存在诸多不足:无法在复杂情况下准确生成SQL;无法充分建模NL及数据库元素间的关系;... 结构化查询语言(structured query language,SQL)生成技术能将自然语言(natural language,NL)自动转换为SQL,成为当前研究热点。现有SQL自动生成方法仍存在诸多不足:无法在复杂情况下准确生成SQL;无法充分建模NL及数据库元素间的关系;在上下文相关环境下的多轮对话处理能力不足。针对上述问题,提出多维上下维关系感知的SQL自动生成方法MCRA(multi-dimensional context-relation awareness),集成了多维关系图构建模块、多维关系感知编码器、辅助任务模块等关键组件,能够更加全面地建模各元素间的关系,在一定程度上克服多轮对话生成的SQL准确率较低的问题。在标准数据集上进行实验,结果表明:MCRA算法SQL生成准确率优于主流模型。 展开更多
关键词 SQL生成器 语义解析 人机交互 NL-to-SQL
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基于目的地意图学习的重点人员长期轨迹区域预测模型
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作者 相东升 李成 +6 位作者 陈浩 陈澄 李波 韩楠 谢添丞 杨春芳 乔少杰 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第5期1113-1127,共15页
重点人员轨迹预测对于预防潜在犯罪行为、优化应急响应及情报分析具有重要作用,公安部门应用该项技术能够维护社会稳定、提高城市管理效率、促进经济发展。现有技术面临动态环境适应、忽视社交影响范围、周围移动对象影响量化等挑战,基... 重点人员轨迹预测对于预防潜在犯罪行为、优化应急响应及情报分析具有重要作用,公安部门应用该项技术能够维护社会稳定、提高城市管理效率、促进经济发展。现有技术面临动态环境适应、忽视社交影响范围、周围移动对象影响量化等挑战,基于此提出一种新型融合时空查询的基于目的地意图学习的重点人员长期轨迹区域预测模型。针对移动对象轨迹时空特征难以捕获的问题,提出一种基于时空多注意力(Spatio-Temporal Multiple Attention,STMA)机制的重点人员轨迹预测模型,通过时间注意力模块和空间注意力模块分别捕捉时间依赖关系和空间交互关系,提高模型对行为特征变化的敏感性;针对社交影响力难以量化的问题,构建社会力函数模拟行人社交影响力,通过虚拟轮廓构建方法和社会力函数,准确模拟动态行为并提高影响力捕捉效率。实验基于真实世界交通数据集进行,结果表明:与当前先进的轨迹预测算法相比,STMA在长短期预测方面均展现出更高的准确率和可靠性,在长期预测方面,其平均准确率为54.3%,比代表性算法Sophie、行人轨迹图表示的时空卷积网络(Social Spatio Temporal Graph Convolutional Neural Network,S-STGCNN)和条件生成神经系统(Conditional Generative Neural System,CGNS)分别高29.3%、13.4%和36.8%。 展开更多
关键词 时空轨迹 轨迹预测 多注意力机制 虚拟轮廓 社会力函数
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多域人机交互场景下中文SQL生成算法
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作者 李洲 王星捷 +3 位作者 韩楠 潘乐盈 杨春芳 乔少杰 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第6期100-107,共8页
随着自然语言处理、人工智能和多域数据库应用的发展,对智能数据库查询系统的需求迅速增长,尤其是在中文语境中,实现准确的查询生成已成为金融、医疗保健和客户服务等行业的必需要素。现有的SQL生成方法难以解决中文语义解析、多域适应... 随着自然语言处理、人工智能和多域数据库应用的发展,对智能数据库查询系统的需求迅速增长,尤其是在中文语境中,实现准确的查询生成已成为金融、医疗保健和客户服务等行业的必需要素。现有的SQL生成方法难以解决中文语义解析、多域适应性及人机交互中语义一致性的问题,限制复杂查询的跨域处理。针对上述挑战,提出一种面向中文的多域人机交互式SQL生成算法MH-CSQL(multi-domain human-computer interaction for Chinese SQL generation algorithm),结合历史信息和课程学习技术以增强自然语言理解,支持多域数据库处理各种查询任务。实验结果表明,MH-CSQL在准确性和适应性方面均优于传统方法。此外,将人机交互模型的结果可视图进行展示,验证了MH-CSQL在智能问答等领域的应用前景。 展开更多
关键词 中文语义解析 多领域数据库 人机交互 SQL自动生成
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基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法 被引量:1
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作者 向凌云 黄明豪 +1 位作者 张晨凌 杨春芳 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期213-224,共12页
针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,... 针对已有自然语言数字水印方法可替换词数量有限以及水印提取效率低的问题,提出了一种基于上下文词预测和窗口压缩编码的数字水印方法。该方法通过神经网络语言模型自动学习原始文本中每个词的上下文语义特征,预测每个词的候选词列表,从而扩充可用于嵌入水印信息的可替换词数量。同时,考虑到不同位置的候选词的替换对句子语义的影响存在差异,该方法以由多个词组成的窗口为单位来嵌入水印信息,并通过词替换前后句子间的相似度来优化水印嵌入时候选词的选择。在此基础上,提出了一种语义无关的窗口压缩编码方法,其根据窗口中词的字符信息对窗口进行水印编码,解决了提取水印信息时对词替换位置的原始上下文的依赖。实验结果表明,所提方法在具有较高嵌入容量和文本质量的前提下,大大提高了水印的提取效率。 展开更多
关键词 数字水印 词替换 词预测 水印编码
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多色彩通道特征融合的GAN合成图像检测方法 被引量:4
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作者 乔通 陈彧星 +2 位作者 谢世闯 姚恒 罗向阳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期924-936,共13页
当前,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)合成的逼真图像难以识别,严重危害国家网络安全及社会稳定.与此同时,多数基于深度神经网络模型设计的检测器需要大规模训练样本,且存在模型可解释度不高、泛化性能差等问题.为... 当前,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)合成的逼真图像难以识别,严重危害国家网络安全及社会稳定.与此同时,多数基于深度神经网络模型设计的检测器需要大规模训练样本,且存在模型可解释度不高、泛化性能差等问题.为了克服上述亟待解决的关键性难题,本文提出一种多色彩通道特征融合的GAN合成图像检测方法.首先,探索分析真实自然图像和GAN合成图像在不同色彩空间相邻像素之间的差异,并设计差异度量算法,完成色彩通道选择.其次,利用图像像素间的高度相关性,在八个方向上通过二阶马尔可夫链对相邻像素之间的差分数组进行建模,提取差分像素邻接矩阵特征.最后,利用上述特征,设计一种简单且高效的集成分类器完成GAN合成图像的检测任务.在基于StyleGAN模型合成的伪造人脸数据集中,所提出方法的检测准确率高达100.00%;在小样本训练约束条件下,正负样本对数仅仅为2时,检测准确率高达99.65%;在单类样本训练约束条件下,正样本数仅仅为50时,检测准确率高达92.84%.在基于更先进的StyleGAN2和PGGAN模型合成的伪造场景数据集中,所提出方法的检测准确率达到99.96%以上.以上大量实验表明,本文所提出的方法明显优于比较的GAN合成图像检测方法.本文方法已经开源:https://github.com/cyxcyx559/ccss. 展开更多
关键词 图像取证 色彩通道 特征融合 生成对抗网络 马尔可夫链 集成分类器
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基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别
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作者 张倩倩 张祎 +2 位作者 李浩 马媛媛 罗向阳 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期218-229,共12页
针对JPEG图像隐写检测特征维度过高,导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题,提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先,提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性,从中选取高可分的特... 针对JPEG图像隐写检测特征维度过高,导致用户间距离计算复杂且隐写者识别性能下降的问题,提出了一种基于特征选择和图卷积表示的JPEG图像隐写者识别方法。首先,提取每个用户图像集的隐写检测特征并度量特征的可分性,从中选取高可分的特征子集;接着,将用户表示为图结构,选取的高可分特征作为图中节点表示,通过训练图卷积神经网络来获得用户特征;最后,考虑类间可分性和类内聚集性,学习到能更大程度捕捉用户差异的表征,提高识别性能。基于常用的BOSSbase-1.01和BOWs图像库的大量实验结果表明,针对利用ns F5、UED、J-UNIWARD等多种主流JPEG隐写方法在图像上嵌入秘密信息的隐写者,所提方法在降低特征维度和计算开销的前提下,多种嵌入比率下的识别准确率均在80.4%以上,并且在低嵌入比率下识别准确率具有明显优势。 展开更多
关键词 隐写检测 隐写者识别 信息隐藏 JPEG图像
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基于超像素滤波的非对称失真隐写方法 被引量:4
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作者 朱利妍 罗向阳 +3 位作者 张祎 王金伟 卢伟 刘粉林 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1473-1493,共21页
数字图像隐写将秘密信息嵌入到图像的冗余部分,并通过公开信道(如E-mail、社交平台等)传输以实现隐蔽通信.近年来,主流的数字图像隐写技术往往通过设计多样化的对称/非对称失真函数,将信息自适应嵌入到图像纹理复杂区域,以提升方法的抗... 数字图像隐写将秘密信息嵌入到图像的冗余部分,并通过公开信道(如E-mail、社交平台等)传输以实现隐蔽通信.近年来,主流的数字图像隐写技术往往通过设计多样化的对称/非对称失真函数,将信息自适应嵌入到图像纹理复杂区域,以提升方法的抗统计检测性能.相比对称失真函数,最新的基于图像恢复或滤波原理的非对称失真函数能更好地指示信息嵌入时的修改方向.然而,现有基于图像恢复的非对称失真隐写往往耗时较长,基于滤波的非对称失真隐写抗检测能力还有待提升.为此,本文首先分析指出现有基于滤波的非对称失真隐写会弱化图像中物体的边缘与轮廓,降低边信息图像的质量;然后,提出超像素滤波的概念及算法,将描绘物体边缘与轮廓的超像素加入到滤波过程中,以提高构造边信息图像的质量;接着,给出一种超像素去噪算法,避免过小的超像素成为图像的“干扰噪声”,以更好地描绘物体的边缘与轮廓;最后,利用生成的边信息图像,结合现有非对称失真函数设计策略,得到能够更准确指示信息嵌入修改方向的非对称失真函数,进而给出基于超像素滤波的非对称失真隐写方法.基于常用的Bossbase-1.01、UCID、BOWS2、IStego100K等多个图像库,在0.1~0.5 bpnzAC的嵌入率、65~95的JPEG压缩质量因子下进行了大量实验,结果表明:与现有基于滤波构造边信息图像的典型隐写方法相比,本文方法所得边信息图像的峰值信噪比平均提高1.05 dB、结构相似度平均提高0.04,验证了超像素滤波的优势;与J-UNIWARD、UED、UERD等对称失真隐写典型方法相比,所提方法的抗统计检测性能分别平均提升7.6%、4.2%、6.0%;与现有基于图像恢复的非对称失真隐写典型方法相比,所提方法生成边信息图像的耗时降低约87%;与现有最新的基于均值滤波的非对称失真隐写方法相比,抗统计检测性能提升了0.3%~12%. 展开更多
关键词 隐写 非对称失真 超像素滤波 边信息 抗统计检测
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一种自适应权重的多分类通用集成方法 被引量:2
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作者 魏军胜 刘琰 +1 位作者 陈静 段顺然 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第11期212-220,共9页
集成学习一直是构建强大和稳定的预测模型的策略之一,它能通过融合多个模型来提升结果的准确性和稳定性。但是,现有的集成方法在权重计算上还存在一定的缺陷,面对多种分类问题时无法自适应地选择集成权重,不具有通用性。针对以上问题,... 集成学习一直是构建强大和稳定的预测模型的策略之一,它能通过融合多个模型来提升结果的准确性和稳定性。但是,现有的集成方法在权重计算上还存在一定的缺陷,面对多种分类问题时无法自适应地选择集成权重,不具有通用性。针对以上问题,提出了一种自适应权重的多分类通用集成方法(UMEAW)。与通常的集成分类方法只针对一种分类任务不同,UMEAW面对不同的分类问题,首先根据分类个数计算权重调配系数,然后利用指数函数分布特性,根据模型评价指标与权重调配系数自动计算一次模型融合的权重,最后通过不断迭代的方法自适应地调整融合权重,实现不同分类任务下的模型融合。实验结果表明,UMEAW在9个不同分类个数、不同领域、不同规模的数据集上都能实现模型融合,其融合效果在大部分任务上都优于基线方法。与单个模型相比,用UMEAW融合后的结果F值稳定增加了3%~25%;与其他集成方法相比,F值稳定提升了1%~2%,证明了UMEAW的通用性和有效性。 展开更多
关键词 集成学习 权重 分类 融合 通用方法
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基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析 被引量:2
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作者 范文同 李震宇 +1 位作者 张涛 罗向阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期157-169,共13页
当前基于深度学习的隐写分析方法检测效果受限于其获取的隐写噪声的精确度。为了获取更加准确的隐写噪声,提高隐写分析的准确率,提出了一种基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析方法。首先,设计了隐写噪声深度提取网络,通过有监督的... 当前基于深度学习的隐写分析方法检测效果受限于其获取的隐写噪声的精确度。为了获取更加准确的隐写噪声,提高隐写分析的准确率,提出了一种基于隐写噪声深度提取的JPEG图像隐写分析方法。首先,设计了隐写噪声深度提取网络,通过有监督的学习方式使网络能够准确地提取载秘图像中包含的隐写噪声;而后,利用设计的模型评价指标选择最优的隐写噪声提取网络;最后,根据隐写噪声的特点设计分类网络,实现载秘图像的检测,并将分类网络与隐写噪声深度提取网络融合得到最终的检测网络。实验在两个大规模的公开数据集(BOSSBase和BOWS2)上进行,针对两种自适应JPEG图像隐写方法(J-UNIWARD和UED-JC)在多个不同嵌入率和图像质量因子条件下构建的载秘图像进行检测。实验结果表明,该方法的检测准确率较性能第二的方法分别提高了约2.22%和0.85%。文中方法通过提取更加准确的隐写噪声,减少了图像内容对隐写分析带来的影响,相比于典型的基于深度学习的JPEG图像隐写分析方法,取得了更好的检测效果。 展开更多
关键词 JPEG图像隐写分析 隐写噪声 卷积神经网络 深度学习
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