面向加密数据的安全图像分类模型研究综述 被引量：5

1

作者 孙隆隆 李辉 +1 位作者 于诗文 王迎雪 《密码学报》 CSCD 2020年第4期525-540,共16页

自2012年AlexNet模型提出以来,图像分类技术研究进入了深度学习时代.模型分类能力的提高使得技术的实际应用变得普及,许多企业将图像分类与云计算等技术结合,为用户提供各类便捷服务.但是模型的广泛使用带来了巨大的图像数据隐私泄漏风... 自2012年AlexNet模型提出以来,图像分类技术研究进入了深度学习时代.模型分类能力的提高使得技术的实际应用变得普及,许多企业将图像分类与云计算等技术结合,为用户提供各类便捷服务.但是模型的广泛使用带来了巨大的图像数据隐私泄漏风险.这一问题严重阻碍了图像分类技术的应用与发展.为此研究人员尝试将同态加密和安全多方计算等密码学技术与图像分类模型相结合,设计隐私保护方案.由于引入隐私保护会对模型的可用性(执行速度和分类精度)造成影响,因此兼顾安全性与可用性成为研究重点.本文对基于加密技术的图像分类模型隐私保护研究进行了全面调研,介绍了常用密码学技术的原理和适用性;依据模型使用场景的不同将问题分为模型推理和训练两类,对每一类问题当前的研究进展进行了详细介绍,比较了不同方案的特点和效果.最后基于当前研究的不足与难点,对本问题未来的研究方向做了展望. 展开更多

关键词 图像分类 深度学习 隐私保护 同态加密 安全多方计算

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面向物联网隐私数据分析的分布式弹性网络回归学习算法 被引量：17

2

作者 方维维 刘梦然 +2 位作者 王云鹏 李阳阳 安竹林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2403-2411,共9页

为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题,该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型,提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADM... 为了解决基于集中式算法的传统物联网数据分析处理方式易引发网络带宽压力过大、延迟过高以及数据隐私安全等问题,该文针对弹性网络回归这一典型的线性回归模型,提出一种面向物联网(IoT)的分布式学习算法。该算法基于交替方向乘子法(ADMM),将弹性网络回归目标优化问题分解为多个能够由物联网节点利用本地数据进行独立求解的子问题。不同于传统的集中式算法,该算法并不要求物联网节点将隐私数据上传至服务器进行训练,而仅仅传递本地训练的中间参数,再由服务器进行简单整合,以这样的协作方式经过多轮迭代获得最终结果。基于两个典型数据集的实验结果表明:该算法能够在几十轮迭代内快速收敛到最优解。相比于由单个节点独立训练模型的本地化算法,该算法提高了模型结果的有效性和准确性;相比于集中式算法,该算法在确保计算准确性和可扩展性的同时,可有效地保护个体隐私数据的安全性。 展开更多

关键词 物联网 隐私保护 弹性网络回归 分布式算法 交替方向乘子法

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区块链技术与网络安全研究现状 被引量：1

3

作者 李阳阳 江艳梅 +1 位作者 刘明生 彭浩 《河北省科学院学报》 CAS 2021年第1期30-37,共8页

区块链技术最初起源于第一种加密货币———比特币,其作为比特币的底层技术被广泛熟知。然而,随着这项技术在世界范围内的逐渐普及,人们开始在许多行业以各种不同的方式使用它,例如从银行业到医疗保健业等,同时包括将其作为提高网络安... 区块链技术最初起源于第一种加密货币———比特币,其作为比特币的底层技术被广泛熟知。然而,随着这项技术在世界范围内的逐渐普及,人们开始在许多行业以各种不同的方式使用它,例如从银行业到医疗保健业等,同时包括将其作为提高网络安全技术的一种手段。网络安全作为受此技术影响较大的领域,未来会有更大的发展空间。区块链主要通过从数据存储中移除大量的人为元素,来大大降低人为错误的风险指数,而人为错误是导致数据泄露的最大原因。区块链技术被定义为一个分散的分布式账本系统,用于记录多台计算机之间的数据交易。这项技术的独特之处是它可以将任何数字资产或交易放入区块链,并且区块链作为一个分布式的网络,用户可以被看作网络节点;每个用户都可以向区块链添加信息,区块链中的所有数据都经过加密处理,网络中的其他每个成员都负责参与验证添加到区块链中的数据的真实性。这是利用了一个由三个密钥(私有、公共和接收者的密钥)组成的系统来完成的,该系统允许成员检查数据的准确性,同时确认数据的来源。区块链技术还可用于防止任何类型的数据泄露、身份盗窃、网络攻击或交易中的欺诈行为。这可以确保数据的私有性和安全性。本文总结了当前区块链技术在网络安全领域的关键技术、应用案例、前沿研究方向以及对区块链未来研究的展望。 展开更多

关键词 网络安全 区块链 隐私保护

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基于手机信令数据的地铁乘客路径识别研究 被引量：6

4

作者 丁敬安 张欣海 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2019年第11期1194-1201,共8页

随着轨道交通网络的发展,客流诱导与预警、应急管理、票务清分等问题变得更加棘手。传统方法是基于最短路径进行票务清分和断面客流预测,可结果与实际往往存在较大差异。票务清分的不合理会影响运营商利益,断面客流计算的不准确会影响... 随着轨道交通网络的发展,客流诱导与预警、应急管理、票务清分等问题变得更加棘手。传统方法是基于最短路径进行票务清分和断面客流预测,可结果与实际往往存在较大差异。票务清分的不合理会影响运营商利益,断面客流计算的不准确会影响地铁应急管理方案。现阶段部分学者基于位置数据识别乘客路径等特征,通过乘客实际路径解决票务清分、断面客流预测等问题,但都存在一定局限性。本文首先基于用户信令数据和站点经纬度数据识别地铁基站,再结合地铁基站过滤出乘客轨道交通系统内的位置数据,把站点作为图的节点,站点间的时间差作为权重,切分乘客当天全部轨道交通行程,利用节点的最短路径计算行程的进出站点、换乘点和时间,最终给出乘客完整路径。基于真实数据集进行实验,结果表明:基站识别算法对商A、运营商B、运营商C站点基站识别准确率分别为:79.197%、72.941%、92.893%;乘客路径识别算法对运营商A用户、运营商B用户、运营商C用户识别准确率为70%、70%、85%。 展开更多

关键词 轨道交通网络 票务清分 断面客流预测 信令数据 图计算 路径识别

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基于集成学习的不完备数据补全算法研究 被引量：5

5

作者 丁敬安 张欣海 +1 位作者 胡博 周国民 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2020年第1期78-83,91,共7页

在数据挖掘领域中,对不完备数据进行补全,能够有效修复残缺的信息,提高挖掘效率和建模成功率。在大数据场景下,数据缺失机制的复杂性和数据的多源互补性得以呈现,以往单纯通过数据分布分析或关联分析进行分离修补的算法效果有限。文中... 在数据挖掘领域中,对不完备数据进行补全,能够有效修复残缺的信息,提高挖掘效率和建模成功率。在大数据场景下,数据缺失机制的复杂性和数据的多源互补性得以呈现,以往单纯通过数据分布分析或关联分析进行分离修补的算法效果有限。文中结合数据分布和属性关联两种角度,提出一种以EM、KNN、RF等8种算法为基学习器的异质集成学习数据补全算法模型HELITW,在Iris、Boston等5种UCI机器学习标准数据集为基础,分别以10%、20%和30%比例建立的随机缺失机制数据集上,将HELITW与其他8种算法进行数据补全实验对比研究,实验结果表明:随着数据残缺比例的增加,9种模型的修补效果总体上都随之降低;但在相同实验条件下,HELITW模型补全效果优于其它8种模型。 展开更多

关键词 不完备数据 UCI数据集 异质集成学习 HELITW

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基于卫星影像立体像对数据的三维重建技术研究 被引量：10

6

作者 侯位昭 张欣海 +3 位作者 吴士珂 石喜阳 李嘉榆 宋凯磊 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2021年第4期369-373,共5页

随着遥感卫星航摄技术快速发展,我们可以快速获取指定区域的高分辨率倾斜卫星影像。但高分辨率的卫星影像目前仅停留在构建正射影像的层面上,没有专业技术用于卫星影像进行大场景的三维构建,利用卫星影像构建的三维模型精度也不能满足... 随着遥感卫星航摄技术快速发展,我们可以快速获取指定区域的高分辨率倾斜卫星影像。但高分辨率的卫星影像目前仅停留在构建正射影像的层面上,没有专业技术用于卫星影像进行大场景的三维构建,利用卫星影像构建的三维模型精度也不能满足一定的测图要求。文中分别采用地域不同、侧倾角不同Worldview和worldview-3两组影像进行研究。针对卫星影像建模关键技术:基于卫星轨道的RPC矫正和空中三角测量分布式策略等进行了研究,并对无控建模精度进行验证,对提取模型的效率和模型相对精度进行验证分析,可以达到几百平方公里模型在一天内快速完成构建的效率,精度可以满足1∶2 000测图精度要求。 展开更多

关键词 立体像对 卫星影像 三维点云 白模

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面向复杂场景的鲁棒KCF行人跟踪方法 被引量：7

7

作者 成科扬 师文喜 +1 位作者 周博文 吴金霞 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期625-635,共11页

经典核相关滤波(Kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法是判别式跟踪算法中效果最好的一种跟踪算法。但该算法不能很好地适应目标尺度的变化,且在遇到目标短暂消失或被其他物体遮挡等复杂情形时不具备处理目标重显的能力,因此,为... 经典核相关滤波(Kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法是判别式跟踪算法中效果最好的一种跟踪算法。但该算法不能很好地适应目标尺度的变化,且在遇到目标短暂消失或被其他物体遮挡等复杂情形时不具备处理目标重显的能力,因此,为使得目标跟踪能够有效地应对遮挡情形,本文从提高特征表达能力、增加尺度匹配策略和抗遮挡3个方面对经典KCF算法进行改进,提出了一种鲁棒的KCF行人跟踪算法。首先对方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)特征和色调、饱和度、值(Hue-saturation-value,HSV)特征的响应分布进行特征融合。其次,设置动态选择尺度池来改进滤波器的固定尺寸匹配。最后,通过滤波器响应最大值的变化率衡量目标的遮挡情况,并根据上一成功帧的目标信息,通过EdgeBoxes和感知哈希算法找回目标,更新滤波器。本文所提方法在公开视频跟踪数据集Benchmark上进行测试,实验结果表明与其他目标跟踪方法相比,本文算法提高了尺度变化、遮挡等复杂情形下跟踪的鲁棒性,确保了较高的跟踪精度。 展开更多

关键词 目标跟踪 特征融合 EdgeBoxes 感知哈希 重检测 鲁棒性

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社交网络机器账号检测综述 被引量：5

8

作者 李阳阳 曹银浩 +4 位作者 杨英光 金昊 杨阳朝 石珺 李志鹏 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2021年第3期209-219,共11页

随着移动互联网的大面积普及,社交网络用户数量在这些年也呈指数级增长,比如国外的推特和国内的微博等。与此同时社交网络中的机器账号也在大幅增长,这些机器账号不仅散布广告和低俗信息,甚至会模仿正常用户发言来操控舆论,挑拨对立,影... 随着移动互联网的大面积普及,社交网络用户数量在这些年也呈指数级增长,比如国外的推特和国内的微博等。与此同时社交网络中的机器账号也在大幅增长,这些机器账号不仅散布广告和低俗信息,甚至会模仿正常用户发言来操控舆论,挑拨对立,影响用户间正常的交流和社交网络氛围。因此机器账号检测应运而生,需要检测社交平台中的机器账号数量来避免正常用户被误导,并呈现出真实的舆论环境。文中介绍了这些年主流的机器账号检测方案:众包检测平台,基于机器学习的方案,基于深度学习的方案,基于社交关系图的方案和主动式检测方案等。并大体介绍了用于机器账号检测的各项算法技术,总结了各项技术的优缺点。最后本文总结了当前机器账号检测中存在的一些问题和难点,展望了相关研究的未来发展方向。 展开更多

关键词 社交机器人 社交网络 机器账号 机器学习 深度学习

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隐藏情绪分析与识别方法 被引量：12

9

作者 王甦菁 邹博超 +4 位作者 刘瑞 李振 赵国朕 刘烨 傅小兰 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第9期1426-1436,共11页

隐藏情绪识别对公共安全防范与预警具有重要的意义。微表情是揭示隐藏情绪的一条重要通道。但目前隐藏情绪研究较少且微表情因其细微幅度与快速出现等特性难以识别,其研究尚未在实际中广泛应用。因为,隐藏情绪的认知与表达机理亟需系统... 隐藏情绪识别对公共安全防范与预警具有重要的意义。微表情是揭示隐藏情绪的一条重要通道。但目前隐藏情绪研究较少且微表情因其细微幅度与快速出现等特性难以识别,其研究尚未在实际中广泛应用。因为,隐藏情绪的认知与表达机理亟需系统的研究,采集实际场景中的微表情数据,并以脑电信号辅助微表情的精确标注是提高微表情标注效率的有效途径。深入研究微表情识别方法,并辅以人脸颜色、注视估计和非接触生理信号等多通道数据,以检测与识别隐藏情绪。社会公共安全是隐藏情绪分析和识别的典型场景。面向精神疾病患者两害行为(即危害自身或他人的危险行为)风险评估和服刑人员会见场景隐藏情绪检测,可以有效地对相应系统和方法进行验证和修正。 展开更多

关键词 模式识别 微表情检测和识别 隐藏情绪 深度学习 颜色空间

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融合知识图谱及贝叶斯网络的智能推荐方法 被引量：8

10

作者 侯位昭 张欣海 +3 位作者 宋凯磊 司佳 齐幸辉 张博 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2020年第5期488-494,共7页

推荐服务已经渗透到我们生活的方方面面,其目的在于解决信息爆炸问题并满足用户的个性化兴趣。在推荐系统中,最常见的问题是数据稀疏和冷启动。基于贝叶斯网络模型的协同过滤算法能够在一定程度上避免数据稀疏问题,并缓解新用户出现时... 推荐服务已经渗透到我们生活的方方面面,其目的在于解决信息爆炸问题并满足用户的个性化兴趣。在推荐系统中,最常见的问题是数据稀疏和冷启动。基于贝叶斯网络模型的协同过滤算法能够在一定程度上避免数据稀疏问题,并缓解新用户出现时的冷启动。同时,知识图谱表示向量能够使模型具有表征复杂语义关系和发现用户新兴趣的能力。因此,文中在基于贝叶斯网络模型的协同过滤方法的基础上,引入了知识图谱表示向量来辅助推荐任务,提出了融合知识图谱表示学习及贝叶斯网络的智能推荐模型(KGE-BNR)。KGE-BNR模型同时具有强大的语义信息和复杂的逻辑因果关系,实验证明,融合算法优于单一的基于知识图谱或贝叶斯网络的推荐算法,有效提升了推荐结果的准确率和有效性,能够实现推荐的精准及高效性。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 推荐算法 知识图谱 特征学习

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基于多智能体的巡逻任务分配和路径优化方法研究 被引量：5

11

作者 师文喜 付艳云 +2 位作者 赵学义 刘海强 李鹏 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2021年第7期633-638,共6页

合理有效的巡逻任务规划对于提高街面"见警率"和巡逻力度、加强社会面动态防控工作具有重要意义,由于巡逻任务规划具有多任务、多约束、多目标等特点,极大增加了建立任务分配算法的难度。面向协同巡逻中任务分配和路径优化问... 合理有效的巡逻任务规划对于提高街面"见警率"和巡逻力度、加强社会面动态防控工作具有重要意义,由于巡逻任务规划具有多任务、多约束、多目标等特点,极大增加了建立任务分配算法的难度。面向协同巡逻中任务分配和路径优化问题,提出了一种集成的仿真优化框架,采用基于仿真的方法,将进化算法与优化实验相结合进行协同优化。针对巡逻的人机协同以及选址问题,追求任务分配和路径优化综合代价最小建立二层优化模型,结合多智能体遗传算法和Opt Quest优化实验构建巡逻方案,设计案例验证模型,同时实现规划结果的GIS可视化。仿真结果验证了模型和算法的有效性,该方法具有较强可扩展性,可解决多巡逻和多地址环境下的多目标优化调度问题。 展开更多

关键词 巡逻规划 任务分配 选址优化 遗传算法 多旅行商问题

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基于特征融合的K-means微博话题发现模型 被引量：7

12

作者 李海磊 杨文忠 +2 位作者 李东昊 温杰彬 钱芸芸 《电子技术应用》 2020年第4期24-28,33,共6页

针对传统话题检测方法在微博短文本上存在高维稀疏的缺陷,提出了一种基于特征融合的K-means微博话题发现模型。为了更好地表达微博话题的语义信息,使用在句子中共现的词对向量模型(Biterm_VSM)代替传统的向量空间模型(Vector Space Mode... 针对传统话题检测方法在微博短文本上存在高维稀疏的缺陷,提出了一种基于特征融合的K-means微博话题发现模型。为了更好地表达微博话题的语义信息,使用在句子中共现的词对向量模型(Biterm_VSM)代替传统的向量空间模型(Vector Space Model,VSM),并结合主题模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)挖掘出微博短文本中的潜在语义,把两个模型得到的特征进行特征融合,并应用K-means聚类算法进行话题的发现。实验结果表明,与传统的话题检测方法相比,该模型的调整兰德系数(Adjusted Rand index,ARI)为0.80,比传统的话题检测方法提高了3%~6%。 展开更多

关键词 话题检测 词对向量模型 LDA 特征融合 K-MEANS

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基于重点突发词的突发事件检测方法 被引量：1

13

作者 富雅玲 杨文忠 +2 位作者 吾守尔·斯拉木 杨蒙蒙 梁凡 《电子技术应用》 2020年第11期82-86,共5页

由于突发事件具有突发性、聚众性、破坏性,针对微博中发布的突发事件,避免由突发事带来一系列社会问题,提出一种结合用户影响力和突发词的突发事件检测方法。为提取大量重点突发词,使用词影响力和词状态两个指标计算词突发值,将大于一... 由于突发事件具有突发性、聚众性、破坏性,针对微博中发布的突发事件,避免由突发事带来一系列社会问题,提出一种结合用户影响力和突发词的突发事件检测方法。为提取大量重点突发词,使用词影响力和词状态两个指标计算词突发值,将大于一定阈值的词作为突发词;采用凝聚层次聚类方法,对突发词集的共现矩阵进行聚类得到热点话题。之后将结果放入训练好的分类器对热点话题进行分类,最终得到突发事件及其类型。使用真实的微博数据对其进行实验,对比使用分类器前后的实验结果,该方法可以有效过滤一般热点话题,提高突发事件检测的准确率。 展开更多

关键词 突发事件 突发词 聚类 分类 事件检测

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基于置信度的Active-BiLSTM-CRF中文层级地址分词方法 被引量：3

14

作者 侯位昭 张欣海 +2 位作者 宋凯磊 韩志卓 张世立 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2021年第7期639-644,660,共7页

中文层级地址分词是中文地址标准化的基础工作和地理编码的重要手段,同时也是中文分词和地理研究领域中关注的重点。高质量中文地址层级提取方法通常依赖于大量人工标注数据,而获取带标注的数据集耗时长,成本昂贵,不易实现。为解决上述... 中文层级地址分词是中文地址标准化的基础工作和地理编码的重要手段,同时也是中文分词和地理研究领域中关注的重点。高质量中文地址层级提取方法通常依赖于大量人工标注数据,而获取带标注的数据集耗时长,成本昂贵,不易实现。为解决上述问题,文中提出基于置信度的双向长短时记忆和条件随机场主动学习混合模型(Active-BiLSTM-CRF)来构建地址词库,创新性的基于CRF模型在样本上的置信度高效筛出需要标注的关键地址样本,利用BiLSTM记忆地址的上下文信息,通过CRF的转移概率矩阵控制地址标注输出的能力,循环标注并训练模型。最后基于某区县户籍地址数据验证了该方法在有限标注成本下的准确率及召回率,实验显示当标记数据占比在20%时,Active-BiLSTM-CRF模型准确率能达到97.71%,召回率能达到97.34%。 展开更多

关键词 主动学习 置信度 地址分词 双向长短时记忆网络 条件随机场 地址分词标注

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融合多模态信息的Prophet-DCRNN交通预测方法 被引量：1

15

作者 宋凯磊 张欣海 +2 位作者 侯位昭 陈晓东 韩志卓 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2021年第3期250-254,264,共6页

交通预测问题具有明显时空特性。相比传统数据挖掘方法,深度学习因为其解决复杂问题的能力越来越受到研究人员青睐。同样在交通预测中,深度学习借助其被精心设计的网络结构很好的捕捉了时空特征。然而,实际城市交通状态还受天气、节假... 交通预测问题具有明显时空特性。相比传统数据挖掘方法,深度学习因为其解决复杂问题的能力越来越受到研究人员青睐。同样在交通预测中,深度学习借助其被精心设计的网络结构很好的捕捉了时空特征。然而,实际城市交通状态还受天气、节假日等因素影响,往往在恶劣天气、节假日更倾向于出现交通拥堵。为解决上述问题,文中提出了融合多模态信息的Prophet-DCRNN路口交通预测方法,利用Prophet时序预测算法捕获节假日效应,采用DCRNN捕获交通时空特性,此外采用类stacking技术,融合Prophet算法、DCRNN算法及天气信息,得到最终融合多模态信息的混合模型。最后通过实验验证了Prophet-DCRNN混合模型在节假日、不同天气状况等场景下交通预测的准确性。 展开更多

关键词 交通预测 DCRNN PROPHET 多模态 混合模型

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基于监控视频的非接触式心率信号检测方法 被引量：2

16

作者 吕东岳 邹博超 +2 位作者 田子 黎宏河 谢海永 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2020年第12期1163-1169,共7页

针对基于成像式光电容积描记(Imaging Photo Plethysmography,IPPG)原理的非接触式心率测量技术在实际应用中面临的两大问题:①人脸局部遮挡、整形、化妆;②成像设备帧率不稳定、监控视频信号传输延时造成的非均匀采样,提出了一种基于... 针对基于成像式光电容积描记(Imaging Photo Plethysmography,IPPG)原理的非接触式心率测量技术在实际应用中面临的两大问题:①人脸局部遮挡、整形、化妆;②成像设备帧率不稳定、监控视频信号传输延时造成的非均匀采样,提出了一种基于人脸面部区域选择与信号重采样的脉搏波信号预处理方法,对从监控视频信息中采集的特征信号进行预处理,实现了脉搏波信号的准确、均匀提取。实验结果表明,经过本方法预处理得到的脉搏波信号能够在实际使用中获得更加准确的测量结果。 展开更多

关键词 非接触式心率测量 面部区域选择 信号重采样

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低带宽环境下的三维协同标绘系统研究

17

作者 宋凯磊 张欣海 +3 位作者 和凯 侯位昭 王金兰 韩志卓 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2021年第11期1145-1149,共5页

针对实际作战指挥中网络环境难以保障三维协同标绘的问题,文中研究了在低带宽环境下标绘数据的传输、解译和渲染展示方法,以及系统协同管理模式等关键技术,并设计开发了适应低带宽环境的三维协同标绘系统,实现在异地多用户之间实时同步... 针对实际作战指挥中网络环境难以保障三维协同标绘的问题,文中研究了在低带宽环境下标绘数据的传输、解译和渲染展示方法,以及系统协同管理模式等关键技术,并设计开发了适应低带宽环境的三维协同标绘系统,实现在异地多用户之间实时同步三维场景和符号标绘,满足异地多用户专家和指挥作业人员协同标绘、指挥和决策需求。经过测试验证表明,该方法和设计的系统能够在低带宽环境下顺畅地完成基于三维场景的实时协同标绘,大大减少了系统对网络环境的依赖。 展开更多

关键词 三维协同标绘 低带宽环境 作战指挥 应急指挥

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