课堂师生交互智能分析技术研究综述 被引量：3

1

作者 崔家郡 康璐 马苗 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期40-49,共10页

随着教育信息化的普及与不断发展,视频、图像、语音、文本等海量课堂数据被记录下来。对这些多模态数据进行有效分析,挖掘课堂师生交互信息,不仅能够帮助教师及时发现教学中存在的问题,及时调整教学内容以提高教学质量,而且是落实“以... 随着教育信息化的普及与不断发展,视频、图像、语音、文本等海量课堂数据被记录下来。对这些多模态数据进行有效分析,挖掘课堂师生交互信息,不仅能够帮助教师及时发现教学中存在的问题,及时调整教学内容以提高教学质量,而且是落实“以人为本”教学理念,推进现代教育走向智能化、个性化和数字化的重要手段。文中首先论述国内外师生交互行为的传统分析方法;然后从视频、图像、语音、文本及多模态等不同角度分类梳理课堂师生交互智能分析技术的研究现状,归纳总结课堂师生交互智能分析的核心要素、数据形式、关键技术、结果呈现和应用场景;最后分析课堂师生交互的多模态智能分析技术的优势与不足以及面临的挑战和未来趋势。 展开更多

关键词 智能教育技术 课堂师生交互 多模态数据 “以人为本”教学理念

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于平行多尺度时空图卷积网络的三维人体姿态估计算法

2

作者 杨红红 刘泓希 +1 位作者 张玉梅 吴晓军 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2151-2166,共16页

针对基于图卷积神经网络(GCN)的人体姿态估计方法不能充分聚合关节点时空特征、限制判别性特征提取的问题,构造基于平行多尺度时空图卷积的网络模型(PMST-GNet),提高三维人体姿态估计的性能.该模型首先设计对角占优的时空注意力图卷积(D... 针对基于图卷积神经网络(GCN)的人体姿态估计方法不能充分聚合关节点时空特征、限制判别性特征提取的问题,构造基于平行多尺度时空图卷积的网络模型(PMST-GNet),提高三维人体姿态估计的性能.该模型首先设计对角占优的时空注意力图卷积(DDA-STGConv),构建跨域时空邻接矩阵,对骨架关节点信息进行基于自约束和注意力机制约束的建模,增强节点间的信息交互;然后,通过设计图拓扑聚合函数构造不同的图拓扑结构,以DDA-STGConv为基本单元构建平行多尺度子网络模块(PM-SubGNet);最后,为了更好地提取骨架关节的上下文信息,设计多尺度特征交叉融合模块(MFEB),实现平行子图网络之间多尺度信息的交互,提高GCN的特征表示能力.在主流3D姿态估计数据集Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的对比实验结果表明,所提PMST-GNet模型在三维人体姿态估计中具有较好的效果,优于Sem-GCN、GraphSH、UGCN等当前基于GCN网络的主流算法. 展开更多

关键词 三维人体姿态估计 对角占优的时空注意力图卷积 平行多尺度子网络 多尺度特征交叉融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法 被引量：24

3

作者 彭亚丽 张鲁 +2 位作者 张钰 刘侍刚 郭敏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期926-934,共9页

图像超分辨率一直是底层视觉领域的研究热点,现有基于卷积神经网络的方法直接利用传统网络模型,未对图像超分辨率属于回归问题这一本质进行优化,其网络学习能力较弱,训练时间较长,重建图像的质量仍有提升空间.针对这些问题,提出了基于... 图像超分辨率一直是底层视觉领域的研究热点,现有基于卷积神经网络的方法直接利用传统网络模型,未对图像超分辨率属于回归问题这一本质进行优化,其网络学习能力较弱,训练时间较长,重建图像的质量仍有提升空间.针对这些问题,提出了基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法,该算法利用反卷积层对低分辨率图像进行上采样处理,再经深度映射消除由反卷积层造成的噪声和伪影现象,使用残差学习降低网络复杂度,同时避免了因网络过深导致的网络退化问题.在Set 5、Set 14等测试集中,所提算法的PSNR、SSIM、IFC这3项评价指标都优于FSRCNN,重建图像的视觉效果同样验证了该算法出色的性能. 展开更多

关键词 卷积神经网络 图像超分辨率 深度映射 上采样

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种安全性增强的Tor匿名通信系统 被引量：9

4

作者 周彦伟 杨启良 +1 位作者 杨波 吴振强 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1538-1546,共9页

网络用户对自身隐私信息保护意识的增强,促进了Tor,Crowds,Anonymizer等匿名通信系统的发展及广泛应用,从而为用户提供了隐私和信息安全保护.随着对匿名通信系统的深入研究,发现部分系统存在安全性不足,为提高Tor匿名通信系统的安全性,... 网络用户对自身隐私信息保护意识的增强,促进了Tor,Crowds,Anonymizer等匿名通信系统的发展及广泛应用,从而为用户提供了隐私和信息安全保护.随着对匿名通信系统的深入研究,发现部分系统存在安全性不足,为提高Tor匿名通信系统的安全性,基于可信计算技术提出一种安全性增强的Tor匿名通信系统,改进后的系统提高了目录服务器的安全性,并基于可信计算技术确保了用户及匿名通信链路的可信性;通过与Tor匿名通信系统的比较,改进系统在具有可信性的同时,具有更高的安全性及抗攻击能力,解决了Tor匿名通信系统所存在的安全隐患;通过仿真分析可知,改进后的系统能够满足用户的匿名性需求. 展开更多

关键词 网络安全 匿名通信 第2代洋葱路由系统 可信计算 抗攻击性

在线阅读 下载PDF 职称材料

视觉场景描述及其效果评价 被引量：5

5

作者 马苗 王伯龙 +2 位作者 吴琦 武杰 郭敏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期867-883,共17页

作为计算机视觉?多媒体?人工智能和自然语言处理等领域的交叉性研究课题,视觉场景描述的研究内容是自动生成一个或多个语句用于描述图像或视频中呈现的视觉场景信息.视觉场景中内容的丰富性和自然语言表达的多样性使得视觉场景描述成为... 作为计算机视觉?多媒体?人工智能和自然语言处理等领域的交叉性研究课题,视觉场景描述的研究内容是自动生成一个或多个语句用于描述图像或视频中呈现的视觉场景信息.视觉场景中内容的丰富性和自然语言表达的多样性使得视觉场景描述成为一项充满挑战的任务,综述了现有视觉场景描述方法及其效果评价.首先,论述了视觉场景描述的定义?研究任务及方法分类,简要分析了视觉场景描述与多模态检索、跨模态学习、场景分类、视觉关系检测等相关技术的关系;然后分类讨论视觉场景描述的主要方法?模型及研究进展,归纳日渐增多的基准数据集;接下来,梳理客观评价视觉场景描述效果的主要指标和视觉场景描述技术面临的问题与挑战,最后讨论未来的应用前景. 展开更多

关键词 深度学习 图像描述 视频描述 基准数据集 性能评价

在线阅读 下载PDF 职称材料

社交网络下的不确定图隐私保护算法 被引量：9

6

作者 吴振强 胡静 +2 位作者 田堉攀 史武超 颜军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1106-1120,共15页

社交网络平台的快速普及使得社交网络中的个人隐私泄露问题愈发受到用户的关心,传统的数据隐私保护方法无法满足用户数量巨大、关系复杂的社交网络隐私保护需求.图修改技术是针对社交网络数据的隐私保护所提出的一系列隐私保护措施,其... 社交网络平台的快速普及使得社交网络中的个人隐私泄露问题愈发受到用户的关心,传统的数据隐私保护方法无法满足用户数量巨大、关系复杂的社交网络隐私保护需求.图修改技术是针对社交网络数据的隐私保护所提出的一系列隐私保护措施,其中不确定图是将确定图转化为概率图的一种隐私保护方法.主要研究了不确定图中边概率赋值算法,提出了基于差分隐私的不确定图边概率赋值算法,该算法具有双重隐私保障,适合社交网络隐私保护要求高的场景.同时提出了基于三元闭包的不确定图边概率分配算法,该算法在实现隐私保护的同时保持了较高的数据效用,适合简单的社交网络隐私保护场景.分析与比较表明:与(k,ε)-混淆算法相比,基于差分隐私的不确定图边概率赋值算法可以实现较高的隐私保护效果,基于三元闭包的不确定图边概率分配算法具有较高的数据效用性.最后,为了衡量网络结构的失真程度,提出了基于网络结构熵的数据效用性度量算法,该算法能够度量不确定图与原始图结构的相似程度. 展开更多

关键词 社交网络 不确定图 差分隐私 三元闭包 网络结构熵

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多模态特征的视频密集描述生成方法 被引量：1

7

作者 马苗 陈小秋 田卓钰 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期156-168,共13页

根据视频内容自动生成文本序列的密集描述生成融合了计算机视觉与自然语言处理技术。现有密集描述生成方法多强调视频中的视觉与运动信息而忽略了其中的音频信息,关注事件的局部信息或简单的事件级上下文信息而忽略了事件间的时序结构... 根据视频内容自动生成文本序列的密集描述生成融合了计算机视觉与自然语言处理技术。现有密集描述生成方法多强调视频中的视觉与运动信息而忽略了其中的音频信息,关注事件的局部信息或简单的事件级上下文信息而忽略了事件间的时序结构和语义关系。为此,该文提出一种基于多模态特征的视频密集描述生成方法。该方法首先在动作提议生成阶段使用Timeception层作为基础模块以更好适应动作片段时间跨度的多样性,其次在动作提议生成和描述生成两阶段均利用音频特征增强提议和描述生成效果,最后使用时序语义关系模块建模事件间的时序结构和语义信息以进一步增强描述生成的准确性。特别地,该文还构建了一个基于学习场景的视频密集描述数据集SDVC以探究该文所提方法在学习场景现实应用中的有效性。在ActivityNet Captions和SDVC数据集上的实验结果表明,动作提议生成AUC值分别提升0.8%和6.7%;使用真实动作提议进行描述生成时,BLEU_3值分别提升1.4%和4.7%,BLEU_4值分别提升0.9%和5.3%;使用生成的动作提议进行描述生成时,SDVC数据集BLEU_3、BLEU_4值分别提升2.3%和2.2%。 展开更多

关键词 密集描述生成 多模态特征 时序结构 语义关系

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多注意力多尺度特征融合的图像描述生成算法 被引量：17

8

作者 陈龙杰 张钰 +1 位作者 张玉梅 吴晓军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期354-359,共6页

针对图像描述生成中对图像细节表述质量不高、图像特征利用不充分、循环神经网络层次单一等问题,提出基于多注意力、多尺度特征融合的图像描述生成算法。该算法使用经过预训练的目标检测网络来提取图像在卷积神经网络不同层上的特征,将... 针对图像描述生成中对图像细节表述质量不高、图像特征利用不充分、循环神经网络层次单一等问题,提出基于多注意力、多尺度特征融合的图像描述生成算法。该算法使用经过预训练的目标检测网络来提取图像在卷积神经网络不同层上的特征,将图像特征分层输入多注意力结构中,依次将多注意力结构与多层循环神经网络相连,构造出多层次的图像描述生成网络模型。在多层循环神经网络中加入残差连接来提高网络性能,并且可以有效避免因为网络加深导致的网络退化问题。在MSCOCO测试集中,所提算法的BLEU-1和CIDEr得分分别可以达到0. 804及1. 167,明显优于基于单一注意力结构的自上而下图像描述生成算法;通过人工观察对比可知,所提算法生成的图像描述可以表现出更好的图像细节。 展开更多

关键词 长短期记忆网络 图像描述 多注意力机制 多尺度特征融合 深度神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

非等量备份和双认证自修复有限域图像分存 被引量：5

9

作者 欧阳显斌 邵利平 乐志芳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期3306-3346,共41页

传统有意义图像分存方案存在认证能力偏低、攻击后不具备修复能力或修复能力整体较弱以及嵌入掩体视觉质量不高等问题.针对以上问题,提出一种结合非等量备份和双认证自修复有限域图像分存方案,包含分存和恢复阶段.在分存阶段,首先对密图... 传统有意义图像分存方案存在认证能力偏低、攻击后不具备修复能力或修复能力整体较弱以及嵌入掩体视觉质量不高等问题.针对以上问题,提出一种结合非等量备份和双认证自修复有限域图像分存方案,包含分存和恢复阶段.在分存阶段,首先对密图做1级离散小波变换,取LL子带按密钥置乱,并对置乱后LL子带每个系数比特按比特位重要程度分组进行非等量备份来构造与密图等大备份图;然后对密图和备份图每个像素及其对应7K-13位认证信息在GF(2~7)有限域进行(K,N)分存,将产生的7位分存信息和使用密钥产生的1位认证信息使用优化LSB法嵌入到N个掩体2×2分块中;最后对密钥进行(K,N)分存,将子密钥对应的MD5值公开到第3方公信方并将子密钥和嵌入掩体分发给参与者.在恢复阶段,首先对参与者提供的子密钥真实性进行检验,利用检验通过子密钥对密钥进行恢复;其次对分发掩体2×2分块嵌入的分存信息和1位认证信息使用密钥进行第1重认证,利用第1重认证通过分存信息重建GF(2~7)有限域分存多项式,提取出密图和备份图每个像素及其对应的7K-13位认证信息并对其进行第2重检验和构造初步密图、备份图以及认证图;再次由备份图和认证图重构密图LL子带,然后对其做逆置乱和逆离散小波变换得到密图修复参考图;最后对认证图每一个认证不通过秘密像素,根据其周围像素认证情况选择多项式插值拟合或进行修复参考图像素替代修复.理论和实验结果表明,与现有方法相比,所提方法具备更好的认证能力,并能充分使用双认证和自然图像邻近像素相关性来提升其攻击后修复能力,且分发掩体具备较高视觉质量. 展开更多

关键词 图像分存 有意义图像 (K N)门限方案 有限域 备份图 非等量备份 比特位分组 双认证 自修复 多项式插值拟合

在线阅读 下载PDF 职称材料

密码学智能化研究进展与分析 被引量：5

10

作者 宁晗阳 马苗 +1 位作者 杨波 刘士昌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第9期288-296,共9页

人工智能、5G网络技术的迅速发展开启了万物互联的新时代,计算能力的大幅提高使得基于计算困难性理论的传统密码算法受到威胁,数据安全和通讯安全已成为物联网时代亟待解决的首要问题,密码学由此进入智能化时代。新一代智能化密码学包... 人工智能、5G网络技术的迅速发展开启了万物互联的新时代,计算能力的大幅提高使得基于计算困难性理论的传统密码算法受到威胁,数据安全和通讯安全已成为物联网时代亟待解决的首要问题,密码学由此进入智能化时代。新一代智能化密码学包括基于神经网络的智能密码算法和以机器学习为工具的智能密码分析这两大核心技术。前者利用神经网络的非线性特征设计加密过程,提高密文安全性;后者通过明密文数据集训练机器学习模型获得密文特征,提高密文破译效率。文中简要回顾了密码算法的发展历程,论述了密码学智能化常用的机器学习方法,重点梳理了国内外密码算法及密码分析智能化的最新进展,分析了目前密码学智能化的优势与不足,并探讨了未来的研究方向和面临的挑战。 展开更多

关键词 机器学习 人工神经网络 密码学 智能密码算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于级联注意力与点监督机制的考场目标检测模型 被引量：9

11

作者 田卓钰 马苗 杨楷芳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期2633-2645,共13页

智慧考场是智慧校园的重要组成部分,准确、快速地检测考场中的学生状态,是智慧考场应用的基本任务和关键环节.标准化考场中的考生分布相对密集且成像尺寸差异较大,而现有目标检测算法未充分考虑真实考场的环境特征,很难精确、实时地检... 智慧考场是智慧校园的重要组成部分,准确、快速地检测考场中的学生状态,是智慧考场应用的基本任务和关键环节.标准化考场中的考生分布相对密集且成像尺寸差异较大,而现有目标检测算法未充分考虑真实考场的环境特征,很难精确、实时地检测出考生目标,加之大部分目标检测算法需对不同目标手工设计先验锚框,模型部署范围受限.针对以上问题,提出一种高效的无锚框全卷积目标检测模型.该模型采用全卷积网络对输入图像进行逐像素预测,在可能存在目标的区域回归其包围框.在该模型中,设计了基于级联注意力的特征增强模块,通过逐级细化修正特征增强特征图的判别性,有效地提高考生目标识别精度;另一方面,针对真实考场中大量交叠目标检测问题,提出了点监督机制,以进一步提升交叠多目标的识别效果;最后,在构建的标准化考场检测专用数据集上,对所提模型进行验证.实验结果表明,与当前最先进的目标检测模型相比,针对真实复杂的考场环境特征提出的基于级联注意力和点监督机制的全卷积目标检测模型的m AP指标为92.9%,检测速度为22.1 f/s,泛化能力突出,综合效果最优. 展开更多

关键词 目标检测 智慧考场 无锚框方法 注意力机制 点监督机制

在线阅读 下载PDF 职称材料