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计算机科学 2016年第07期杂志 文档列表

计算机科学杂志2015年第二十四届全国多媒体学术会议

基于卷积神经网络的多标签图像自动标注41-45

摘要：如今生活中,图像资源无处不在,海量的图像让人应接不暇。如何快速有效地对这些图像信息进行查询、检索和组织,成为了当前亟需解决的热门问题。而图像自动标注是解决基于文本的图像检索的关键。文中提出的这套基于深度学习模型中的卷积神经网络模型的多标签图像自动标注系统,实现了多标签损失排名函数,完成了多标签数据的训练与测试。在实验验证上,先选取CIFAR-10数据集进行算法的有效性测试,然后选取多标签图像数据集Corel 5k进行定量测试比较,结果表明,该算法的综合性能指标与现有算法相比有较大的提升。

AVS监控档视频的压缩域摘要研究46-50

摘要：传统的像素域视频摘要方法需要完全解码视频,计算时间长。因此提出了一种在不解码的前提下直接在压缩域生成AVS格式摘要视频的算法。首先对AVS码流中的运动向量（MV）进行分析,提取前景运动宏块;然后跟踪前景宏块,得到有效的运动目标轨迹;最后提取AVS监控档视频中的背景帧,并将它与运动目标轨迹相结合,生成摘要视频。实验表明,该算法能够在压缩域下有效地生成摘要视频,相比于传统方法具有更快的处理速度。

基于关联规则挖掘的跨网络知识关联及协同应用51-56

摘要：随着社交媒体的兴起,各种社交媒体服务应运而生,社交媒体多源化现象越来越明显。一种基于关联规则挖掘的方法可以用来分析研究社交媒体多源现象,即通过同一个用户与不同社交媒体上多源数据的行为交互,挖掘社交媒体多源数据知识关联,进而设计跨网络协同的视频推荐应用。本研究框架主要分为3个步骤：（1）基于主题建模的知识发现,对用户和视频进行主题建模,得到其在主题层上的表示;（2）基于关联规则挖掘的跨网络知识关联,以跨网络共同用户作为连接不同网络的桥梁,利用关联规则的方法挖掘不同网络间的知识关联;（3）基于跨网络知识发现的冷启动视频推荐,将用户和视频映射到同一主题空间并进行主题匹配,最终进行视频推荐。实验结果表明,通过跨网络用户协同,该跨网络知识关联方法能得到除了语义关联外更加灵活有效的跨网络关联,并在冷启动的跨网络视频推荐中取得较好的推荐效果。

上下文信息对移动视频推送的影响分析57-61

摘要：在移动视频内容推送中,用户是否最终接受推送的视频内容不但取决于内容本身,还受用户所处的上下文（包括用户使用视频服务的时间、用户所在的位置,以及用户所使用接受视频内容的设备）的影响。上下文对用户接受移动视频内容的影响对移动视频推送具有重要意义。通过数据驱动的方法,利用大量移动用户在真实移动视频服务中接受视频推荐的记录（包括16天共4千万条移动视频访问日志）,研究包括时间、位置、设备等上下文信息对用户最终接受移动视频内容的影响。基于实验数据给出的发现包括：（1）时间的周期性和峰值差异性;（2）位置的差异性和特殊区域的不同影响;（3）移动设备类型、移动操作系统的不同影响。这些研究结果将有助于优化移动视频内容的推送,提高用户的移动视频服务体验,例如,用户可以在偏好的上下文背景下获得更好的移动视频推送服务。

基于聚类的视频专题演化分析方法62-66

摘要：视频专题演化分析有助于从海量的视频数据中发现有价值的模式。研究了基于聚类的视频专题演化分析方法,首先基于二部图对视频的视觉相似性进行分析;在此基础上,为增强同一专题视频之间的关联度以及不同专题视频之间的区分度,采用基于链路分析的方法对视频专题进行聚类,进而对视频专题的演化过程进行分析;最后通过实验证明了所提方法的有效性。

基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法67-72

摘要：基于分块的多聚焦图像融合算法是多聚焦图像融合领域中的一个重要算法。基于差分演化的多聚焦图像融合算法将图像分块大小作为差分演化算法的种群,通过多次演化,最后获得使融合图像效果最好的图像分块。为克服标准差分演化算法由于丢失父代种群的部分信息导致收敛速度变慢、全局搜索范围较小,以及当对应图像块的清晰度相等时该算法的处理方式会改变源图像的像素值的缺点,在原算法的基础上,引入双子代机制和自适应分块机制,提出一种基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法。在演化过程中生成两个子代种群,最大程度上保留父代种群的信息,扩大全局搜索范围,提高算法的收敛性能;利用自适应分块机制,当出现图像块清晰度相等的情况时,将图像块分解成更小的图像块,然后再进行清晰度的比较,使改进算法获得的融合图像比原算法获得的效果更好,而且不会改变源图像的像素值。实验结果表明,基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法可以获得比原算法效果更好的融合图像,而且收敛性能更好。

基于似物性的快速视觉目标识别算法73-76

摘要：针对视觉目标识别算法实时性较差的问题,基于似物性提出一种面向视觉目标识别的可变部件模型改进算法。该算法首先对图像进行二进制归一化的似物性检测,并利用检测结果形成视觉目标候选框;然后使用目标识别算法对候选区域进行似然判决,比滑动窗口法缩短了搜索时间;最后通过一个快速扩大-缩小算法对检测目标进行尺度修正,提高目标框的准确度。在PASCAL图像库上的识别结果表明：该识别方法在准确率上优于当前主流的检测模型,计算耗时较级联DPM算法减少约50%。

基于图正则化和稀疏约束的半监督非负矩阵分解77-82

摘要：非负矩阵分解是在矩阵非负约束下的分解算法。为了提高识别率,提出了一种基于稀疏约束和图正则化的半监督非负矩阵分解方法。该方法对样本数据进行低维非负分解时,既保持数据的几何结构,又利用已知样本的标签信息进行半监督学习,而且对基矩阵施加稀疏性约束,最后将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的更新算法,并且在理论上证明了该算法的收敛性。在多个人脸数据库上的仿真结果表明,相对于NMF、GNMF、CNMF等算法,GCNMFS具有更好的聚类精度和稀疏性。

基于低秩稀疏分解与协作表示的图像分类算法83-88

摘要：目前,大部分图像分类算法为了获取较高的性能均需要充分的训练学习过程,然而在实际应用中,往往存在训练样本不足及过拟合等问题。为了避免上述问题出现,在朴素贝叶斯最近邻分类算法的原理框架下,基于非负稀疏编码、低秩稀疏分解以及协作表示提出一种非参数学习的图像分类算法。首先,基于非负稀疏编码和最大值汇聚操作表示图像信息,并构建具有低秩性质的同类训练图像集的局部特征矩阵;其次,采用低秩稀疏分解结合别类标签信息构建两类视觉词典以充分利用同类图像的相关性和差异性;最后基于协作表示表征测试图像并进行分类决策,实验结果验证了所提算法的有效性。

用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食算法89-94

摘要：针对图像多阈值分割中阈值搜索是有序正整数规划的特点,提出了一种用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食优化（Improved Bacterial Foraging Optimization,IBFO）算法。首先,将标准的细菌觅食优化（Standard Bacterial Foraging Optimization,SBFO）算法的趋化算子改成动态趋化算子以增强趋化操作的自适应性;然后,将SBFO中的迁徙算子替换成混合随机和动态的迁徙算子,将迁徙过程划分为两个阶段,第一阶段为随机迁徙,目的是增强全局搜索能力,第二阶段为动态局部迁徙,目的是提高局部搜索能力;随后,丢弃SBFO中的感应机制以便加快运行速度;最后,将IBFO算法进一步修改以满足有序正整数规划的要求,并将其应用于指数熵多阈值分割方法中。图像分割实验结果表明,与SBFO,MBFO和IPSO算法相比,提出的IBFO方法不仅优化效果更好,而且运行速度更快。

基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法95-100

摘要：图像分割是机器视觉中的基础问题,基于阈值的图像分割算法依赖于参数调整,但参数调整容易受到局部最小值的影响且需要耗费大量时间,从而降低了分割算法的质量和效率。为了实现图像分割过程中的自适应阈值选择,提出了一种基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法。该算法首先利用稀疏主成分分析感知图像的噪声水平以自适应去噪,其次通过二维直方图感知图像的主干区域内容以自适应获得全局分割阈值,然后通过移动平均法的局部阈值分割算法对图像进行分割,最后将全局阈值分割和局部阈值分割图像结合,从而获得最佳的分割图像结果。在伯克利数据集上的仿真实验结果表明：相比传统的阈值分割算法,该算法在分割边缘的准确性和对噪声的鲁棒性上具有一定的优势,在主客观上均具有较好的分割效果,基于稀疏主成分分析的自适应阈值选择方法提高了图像的分割质量。

计算机科学杂志网络与通信

面向MANET云平台应用的多目标蚁群优化AODV路由协议101-105

摘要：为增强网络中路由的稳健性,提出了一种优化的AODV路由协议,结合多目标优化和蚁群优化选择最优路由。首先,计算各节点的传输距离、进展、传输延迟、方向和生存时间5个度量;然后,以传输距离、传输延迟和方向3个度量的最小化,以及进展和生存时间两个度量的最大化为优化目标,构造蚁群算法中的移动概率函数,并结合局部最优路径更新全局信息素;此后,在AODV路由协议的基础上,选择移动概率最大的节点作为最佳下一跳节点,生成最优路由。最后,在部署的大学区实验云模型平台上进行了验证。仿真结果表明,与AODV和EN-AODV路由协议相比,新路由协议的报文送达率更高,同时端到端的平均时延和路由开销更小。

基于网络编码的Ad Hoc网络能量感知路由策略106-110

摘要：针对Ad Hoc网络终端节点能量受限对全网路由的影响,提出了一种基于网络编码的能量感知路由协议（Energy-aware Routing Protocol for Ad Hoc Network based on Network Coding,ERPNC）。ERPNC采用数据流速率匹配的方法,利用节点编码机会降低能量消耗,同时通过节点剩余能量值和节点能耗速度预测节点剩余生存时间,并结合路径总能耗和节点剩余生存时间提出新的路由评价函数和路由发现策略。此外,ERPNC通过引入本地路由维护策略来减少路由断裂和数据包重传情况的发生。仿真结果表明：与其他相关路由协议相比,ERPNC能够有效降低传输能耗,均衡网络能量消耗,延长网络寿命,提高网络吞吐量。

基于矢量空间重构的网络流量预测算法111-114

摘要：客户机与服务器之间存在数据存储隐通道,对该通道的网络流量进行准确预测可避免网络拥堵,提高网络流量的调度和管理能力。传统方法采用线性时间序列分析方法进行网络流量预测,没有准确反映流量序列的非线性特征信息,预测精度不高。提出一种基于非线性时间序列分析和矢量空间重构的网络流量预测算法。进行相位随机化处理,使得网络流量数据离散解析化,把网络流量时间序列解析模型分解为含有多个非线性成分的统计量。采用自相关函数法求得矢量空间重构的时间延迟,采用互信息最小嵌入维算法求得网络流量序列的矢量空间嵌入维,实现流量序列的矢量空间重构。在高维矢量空间中,提取网络流量的高阶谱特征,实现网络流量的准确预测。仿真结果表明,采用该算法能有效拟合流量序列的非线性状态特征,对流量状态变化的动态跟踪性能较好,其预测误差比传统方法的低。

无人值守区域智能监测系统的架构设计与实现115-119

摘要：针对无人值守区域、环境恶劣区域的目标检测问题,提出一种基于智能检测的检测系统。创新点体现为现有方法的一个创新应用。对系统架构、系统设计（包括帧结构,软件硬件设计）进行了详细的阐述,并进行了测试。研究结果表明,该系统能满足大部分网络场景的应用要求。

M-WiMAX网络中预测LWDF调度算法的稳定性分析120-124

摘要：移动无线城域网作为4G标准无线移动网络,其无线信道具有用户依赖和时变信道的特性,具有服务质量保证机制,分组调度算法是系统保证服务质量的核心要素之一。建立一个多用户泊松到达业务流,用Markov链建模一个无线时变信道,Pre-LWDF调度算法在各个用户间调度实时业务流,这样,移动无线城域网在PMP模式下形成了一个M/G/1的排队系统。根据队列理论计算并推导出无线城域网的信道容量域和系统的稳定域,在此基础上,用李雅普诺夫漂移稳定性理论分析证明Pre-LWDF调度算法具有分组级稳定性。进一步在NS2仿真平台上搭建一个移动无线城域网仿真环境,验证Pre-LWDF调度算法的稳定性。仿真结果表明,该算法在移动无线城域网中具有分组级稳定性。

一种基于长链竞争机制的传感器网络能量空洞研究算法125-130

摘要：在无线传感器网络中,越靠近Sink的节点由于承担更多子孙节点的数据转发,能量消耗越快,极易形成＂能量空洞＂,大大缩短了网络生命周期。针对能量空洞的问题,提出一种基于长链竞争机制的k-leader算法以延长网络生命周期。k-leader竞争算法将Sink一跳范围内节点的一部分数据量交给距离Sink一跳距离以外两跳范围以内的节点,通过长链直接发送给Sink节点,从而减轻Sink周围节点的负载。同时,k-leader的置换算法又保证了节点能够根据能量损耗的情况轮换担任leader节点和通过长链发送数据的节点,达到能量消耗均衡的目的。分析了leader节点的数量k的优化取值,并通过仿真验证了k-leader算法在网络生命周期、网络能耗均衡等指标上的性能。

计算机科学杂志信息安全

基于证据链的电子证据可信性分析131-135

摘要：随着信息技术的普及与应用,计算机已经成为了人类生活的必需品,同样也成为了犯罪活动中必不可少的工具。计算机留下的电子证据通常会成为案件侦破或审判的核心证据。但是,由于电子证据的易失性和易篡改性,导致其经常在法庭上遭到质疑,因此证明电子证据的可信性是当前取证领域面临的一大挑战。提出的基于证据链的电子证据可信性分析模型通过构建证据链获取关联电子证据,并通过判断证据间一致性的方法,进行推理获得电子证据的可信性。