期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
人脸识别活体检测研究方法综述
被引量：
17
1
作者
邓雄
王洪春
+2 位作者
赵立军
吴至友
皮家甜
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第9期2579-2585,共7页
人脸识别具有广泛的应用,但容易受到伪造的欺骗人脸攻击而影响安全性,设计检测准确率高、泛化能力强、满足实时性需求的活体检测方法是目前的研究重点。将现有的人脸活体检测研究方法分为基于手工设计特征表达、基于深度学习和基于融合...
人脸识别具有广泛的应用,但容易受到伪造的欺骗人脸攻击而影响安全性,设计检测准确率高、泛化能力强、满足实时性需求的活体检测方法是目前的研究重点。将现有的人脸活体检测研究方法分为基于手工设计特征表达、基于深度学习和基于融合策略的方法,介绍每类方法所包含的典型算法的基本思想、实现步骤及优缺点。最后对已公开的人脸活体检测数据库进行整理说明,对人脸活体检测的发展趋势以及还需要进一步解决的问题进行综述,为今后人脸活体检测的研究提供了参考和借鉴。
展开更多
关键词
人脸识别
活体检测
特征提取
深度学习
融合策略
在线阅读
下载PDF
职称材料
一种去中心化的在线边缘任务调度与资源分配方法
被引量：
10
2
作者
彭青蓝
夏云霓
+4 位作者
郑万波
吴春蓉
庞善臣
龙梅
蒋宁
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1462-1477,共16页
创新移动应用迅速发展和5G通讯技术的成熟落地引发了终端用户对计算资源下沉至边缘的巨大需求,从而推动了多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)概念的提出和发展.在MEC环境中,用户可以将移动任务卸载到周围部署的边缘服务...
创新移动应用迅速发展和5G通讯技术的成熟落地引发了终端用户对计算资源下沉至边缘的巨大需求,从而推动了多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)概念的提出和发展.在MEC环境中,用户可以将移动任务卸载到周围部署的边缘服务器上来加速移动应用.尽管边缘服务器可以在近用户端提供低时延、高响应性的服务,但其仍面临计算资源有限和用户请求多样带来的挑战,因此需要效率高、实时性强的任务调度与资源分配策略来合理地利用边缘资源.然而,目前针对MEC环境下任务调度和资源分配的方法大多基于中心化架构,并以批处理的方式对某个时间段到达任务进行统一调度与资源分配,因此在面对异构复杂的MEC资源网络和高时延敏感用户需求时具有一定的局限性,此外传统方法还缺少对任务多样性和优先级的考量.针对上述问题,本文提出了一种去中心化的在线任务调度与资源分配方法D-TSRA,该方法以任务优先级加权的卸载响应时间为评价指标,由实时任务调度策略、边缘资源分配策略、和运行时任务迁移策略组成.基于真实边缘环境下数据集的实验表明本文所提出的D-TSRA方法与传统任务调度与资源分配方法相比最多能够减少34.21%的加权任务卸载响应时间.
展开更多
关键词
多接入边缘计算
移动任务卸载
去中心化调度
在线资源分配
边缘任务迁移
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
人脸识别活体检测研究方法综述
被引量：
17
1
作者
邓雄
王洪春
赵立军
吴至友
皮家甜
机构
重庆师范大学数学科学学院
重庆师范大学智慧
金融
与大数据分析重庆市重点实验室
重庆师范大学计算机与信息科学学院
马上消费金融股份有限公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第9期2579-2585,共7页
基金
重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0470)
重庆市教委科技项目青年项目(KJQN201800521)
重庆师范大学人才引进项目(17XLB021)。
文摘
人脸识别具有广泛的应用,但容易受到伪造的欺骗人脸攻击而影响安全性,设计检测准确率高、泛化能力强、满足实时性需求的活体检测方法是目前的研究重点。将现有的人脸活体检测研究方法分为基于手工设计特征表达、基于深度学习和基于融合策略的方法,介绍每类方法所包含的典型算法的基本思想、实现步骤及优缺点。最后对已公开的人脸活体检测数据库进行整理说明,对人脸活体检测的发展趋势以及还需要进一步解决的问题进行综述,为今后人脸活体检测的研究提供了参考和借鉴。
关键词
人脸识别
活体检测
特征提取
深度学习
融合策略
Keywords
face recognition
face anti-spoofing
feature extraction
deep learning
fusion strategy
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
一种去中心化的在线边缘任务调度与资源分配方法
被引量：
10
2
作者
彭青蓝
夏云霓
郑万波
吴春蓉
庞善臣
龙梅
蒋宁
机构
重庆大学计算机学院软件与理论重庆市重点实验室
昆明理工大学数据科学研究中心
中国石油大学计算机科学与技术学院
重庆猪八戒网络科技
有限公司
马上消费金融股份有限公司
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1462-1477,共16页
基金
国家自然科学基金项目(62172062,62162036)
重庆市重点研发计划项目(cstc2019jscx-xyd0385)资助.
文摘
创新移动应用迅速发展和5G通讯技术的成熟落地引发了终端用户对计算资源下沉至边缘的巨大需求,从而推动了多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)概念的提出和发展.在MEC环境中,用户可以将移动任务卸载到周围部署的边缘服务器上来加速移动应用.尽管边缘服务器可以在近用户端提供低时延、高响应性的服务,但其仍面临计算资源有限和用户请求多样带来的挑战,因此需要效率高、实时性强的任务调度与资源分配策略来合理地利用边缘资源.然而,目前针对MEC环境下任务调度和资源分配的方法大多基于中心化架构,并以批处理的方式对某个时间段到达任务进行统一调度与资源分配,因此在面对异构复杂的MEC资源网络和高时延敏感用户需求时具有一定的局限性,此外传统方法还缺少对任务多样性和优先级的考量.针对上述问题,本文提出了一种去中心化的在线任务调度与资源分配方法D-TSRA,该方法以任务优先级加权的卸载响应时间为评价指标,由实时任务调度策略、边缘资源分配策略、和运行时任务迁移策略组成.基于真实边缘环境下数据集的实验表明本文所提出的D-TSRA方法与传统任务调度与资源分配方法相比最多能够减少34.21%的加权任务卸载响应时间.
关键词
多接入边缘计算
移动任务卸载
去中心化调度
在线资源分配
边缘任务迁移
Keywords
multi-access edge computing
mobile task offloading
decentralized scheduling
online resource allocation
edge task migration
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人脸识别活体检测研究方法综述
邓雄
王洪春
赵立军
吴至友
皮家甜
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种去中心化的在线边缘任务调度与资源分配方法
彭青蓝
夏云霓
郑万波
吴春蓉
庞善臣
龙梅
蒋宁
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
