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结合注意力机制与多尺度特征融合的视频彩色化方法
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作者 周柯明 孔广黔 邓周灰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1214-1220,共7页
针对现有视频彩色化方法难以同时保证着色质量和时间一致性的问题,提出一种结合注意力机制和多尺度特征融合的视频彩色化方法AMVC-GAN。首先,提出以GAN为主体的视频彩色化网络模型,通过在GAN的生成器中设计以循环时间网络为主体的多尺... 针对现有视频彩色化方法难以同时保证着色质量和时间一致性的问题,提出一种结合注意力机制和多尺度特征融合的视频彩色化方法AMVC-GAN。首先,提出以GAN为主体的视频彩色化网络模型,通过在GAN的生成器中设计以循环时间网络为主体的多尺度特征融合模块,来获取不同时间频率的信息;其次,为了有效地考虑相邻帧之间的关系,将不同时间频率提取的特征进行融合,加强帧与帧之间的联系,以此增强彩色化的时间一致性;最后,为了获取更多的有效信息,在主网络的上采样部分引入了注意力模块,并通过使用PatchGAN来对结果进行优化训练,以增强最终的着色效果。在DAVIS和VIDEVO数据集上与先进的全自动视频彩色化方法进行对比实验。结果表明,AMVC-GAN在多项指标上排名第一,具有更好的时间一致性和着色效果。相比于其他方法,AMVC-GAN能够有效地减少时间闪烁,同时保证着色效果更为真实、自然。 展开更多
关键词 生成对抗网络 多尺度融合 注意力机制 彩色化
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混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法 被引量:2
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作者 丁红发 傅培旺 +2 位作者 彭长根 龙士工 吴宁博 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期219-236,共18页
当前,基于中心化或本地差分隐私的图数据度分布直方图发布算法无法有效平衡发布数据的隐私保护程度及其可用性,且不能有效保护用户的身份隐私。针对该问题,在编码-混洗-分析框架下提出一种混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法。首先... 当前,基于中心化或本地差分隐私的图数据度分布直方图发布算法无法有效平衡发布数据的隐私保护程度及其可用性,且不能有效保护用户的身份隐私。针对该问题,在编码-混洗-分析框架下提出一种混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法。首先,设计混洗差分隐私图数据度分布直方图隐私保护框架,采取交互式用户分组、混洗器及方波本地加噪扰动机制降低编码器对分布式用户本地差分隐私加噪的噪声影响,并利用极大似然估计在分析器端对加噪后的度分布直方图进行数据矫正,从而提高数据效用;其次,提出具体的分布式用户分组、混洗差分隐私加噪和数据矫正算法,并证明其满足(ε,σ)-混洗差分隐私。实验和对比结果表明,所提算法能保护分布式用户隐私,在L_(1)距离、H距离和MSE多个指标度量下的数据效用比已有算法提升了26%以上,且具有较低的时间开销和稳定的数据效用表现,适用不同规模的图数据度分布直方图发布共享应用。 展开更多
关键词 隐私保护技术 图结构 混洗差分隐私 度分布直方图发布 数据效用
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邻居子图扰动下的k-度匿名隐私保护模型 被引量:1
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作者 丁红发 唐明丽 +3 位作者 刘海 蒋合领 傅培旺 于莹莹 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期180-193,共14页
大规模图数据在商业和学术研究中应用广泛,在其共享发布场景中隐私保护极为重要。现有的匿名隐私保护模型难以有效解决图数据隐私保护和数据效用间的冲突问题。针对此问题,基于邻居子图扰动提出一种增强隐私保护程度和数据效用水平的k... 大规模图数据在商业和学术研究中应用广泛,在其共享发布场景中隐私保护极为重要。现有的匿名隐私保护模型难以有效解决图数据隐私保护和数据效用间的冲突问题。针对此问题,基于邻居子图扰动提出一种增强隐私保护程度和数据效用水平的k度匿名隐私保护模型。首先,该模型利用邻居子图扰动机制优化扰动图数据节点的1-邻居子图,提高扰动效率并减少数据效用损失;其次,利用分治策略并依据节点度序列实现对节点匿名组的优化划分,提高匿名图数据的效用;最后,采用边修改和子图边缘修改的策略重构匿名图数据,实现图数据k度匿名隐私保护。对比和实验结果表明,所提出模型比现有模型在计算开销和安全性方面有了较大提升,能够同时抗节点度攻击和邻居子图攻击,在边变化比例、信息损失、平均节点度变化和聚类系数等指标方面数据效用显著提升。 展开更多
关键词 隐私保护技术 图结构 匿名 k-度匿名 邻居子图
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图数据精确最短距离的隐私保护外包计算方案 被引量:1
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作者 于莹莹 丁红发 蒋合领 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期158-171,共14页
社交网络、通信网络、生物蛋白等海量图数据应用广泛且包含大量个人隐私和商业敏感信息,通常需要对图数据加密并通过云计算提供安全高效的外包查询服务。然而,设计加密图数据上的高效精确最短距离外包计算方案既要保证隐私数据的高安全... 社交网络、通信网络、生物蛋白等海量图数据应用广泛且包含大量个人隐私和商业敏感信息,通常需要对图数据加密并通过云计算提供安全高效的外包查询服务。然而,设计加密图数据上的高效精确最短距离外包计算方案既要保证隐私数据的高安全性,又要提高加密查询等计算的效率,具有一定挑战性。提出一种基于二跳覆盖标记和加法同态的图数据精确最短距离查询外包计算方案。使用广度优先搜索修剪策略对二跳覆盖标记生成的原始标记集合进行预处理,减少预处理的标记数量并提高查询效率。基于加法同态加密和伪随机函数对标记集合进行加密处理并构造安全索引结构,保护图数据的节点和距离信息,实现加密图数据的精确最短距离查询。实验结果表明,该方案能正确进行加密图数据上精确最短距离的外包计算,在半诚实假设下满足随机预言模型下的IND-CPA安全和(L_(1),L_(2))安全,能有效保护图结构数据在外包计算中的隐私信息,在图数据加密和最短距离查询阶段相较现有同类方案分别降低了13.04%~24.24%和36.44%~46.13%的时间开销。 展开更多
关键词 图数据外包计算 最短距离查询 二跳覆盖标记 加法同态加密 隐私保护
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