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基于集成降噪的对抗自编码器网络入侵检测模型（英文）

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印刷与数字媒体技术研究 2024年第05期 185-194+218页

作者：柯睿邢斌司占军张滢雪天津科技大学人工智能学院

网络安全问题给数据的完整性和设备服务的可靠性带来了许多不易察觉的威胁，因此提出一种具有高可靠性的网络入侵检测模型对网络安全具有重要的研究意义。由于单一自编码器入侵检测模型训练时对无效特征泛化性较强，检测有效结果较困难... 详细信息

网络安全问题给数据的完整性和设备服务的可靠性带来了许多不易察觉的威胁，因此提出一种具有高可靠性的网络入侵检测模型对网络安全具有重要的研究意义。由于单一自编码器入侵检测模型训练时对无效特征泛化性较强，检测有效结果较困难。本研究提出了一种基于集成降噪对抗自编码器（Ensemble of Denoising Adversrial Autoencoder,EDAAE）的网络入侵检测模型，该模型相较于传统异常检测模型准确率更高，可靠性更强。利用对抗自编码器的对抗性学习思想（Adversrial Autoencoder,AAE），在原始模型中加入判别器模块，将编码器部分作为生成器。使编码器生成的数据隐空间分布与原始数据分布相匹配，也降低了模型对无效特征的泛化性来提高检测准确率。同时引入降噪自编码器和集成操作，防止对抗学习过程中出现过拟合情况。在CICIDS2018流量数据集上的实验表明，所提出的异常检测模型的准确率达到了95.23%，与传统的自编码器和其他现有的异常检测模型相比，在整体性能上优于其他方法。

关键词：异常检测降噪自编码器生成对抗网络集成学习

基于改进YOLOv7的SAR图像小目标检测方法（英文）

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印刷与数字媒体技术研究 2024年第05期 53-62页

作者：杨可司占军张滢雪石金玉天津科技大学人工智能学院

针对当前合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像目标检测方法不能够适应不同尺寸目标、图像背景复杂导致的检测精度低等问题，本研究提出了一种基于改进YOLOv7的SAR图像小目标检测方法。该方法对特征提取网络进行改进，在... 详细信息

针对当前合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像目标检测方法不能够适应不同尺寸目标、图像背景复杂导致的检测精度低等问题，本研究提出了一种基于改进YOLOv7的SAR图像小目标检测方法。该方法对特征提取网络进行改进，在骨干网络中使用SAC卷积帮助模型捕获不同尺度的目标信息，提高对小目标的特征提取能力。同时基于注意力机制，在原始目标检测头上嵌入DyHead模块，在降低复杂背景影响的同时更好地筛选小目标。此外，引入NWD损失函数与CIoU损失函数相结合，相比于原CIoU损失函数，NWD损失函数更加注重对小目标的处理，从而进一步提高了对小目标的检测能力。通过在数据集HRSID上的实验结果表明，改进后方法的mAP@0.5、mAP@0.95分别为93.5%、71.5%，相比基线模型分别提升了7.2%、7.6%，其能够有效地完成SAR图像小目标检测任务。

关键词：小目标检测合成孔径雷达 YOLOv7 DyHead模块可切换的空洞卷积

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基于知识蒸馏的GAN生成图像质量评价方法

印刷与数字媒体技术研究 2024年第1期 51-59页

作者：闫嘉阔司占军天津科技大学轻工科学与工程学院天津300457 天津科技大学人工智能学院天津300457

为了是提高GAN模型生成的图像质量的预测精度,以更好地符合人类对图像质量的主观评价,本研究介绍了一种基于知识蒸馏的半监督图像质量评价(IQA)方法。该方法利用CNN和ViT模型的结合,充分捕获全局和局部信息,学习高质量图像与失真图像之... 详细信息

为了是提高GAN模型生成的图像质量的预测精度,以更好地符合人类对图像质量的主观评价,本研究介绍了一种基于知识蒸馏的半监督图像质量评价(IQA)方法。该方法利用CNN和ViT模型的结合,充分捕获全局和局部信息,学习高质量图像与失真图像之间特征的分布差异,并通过知识蒸馏传输高级特征信息。模型通过前向传播,得到图像质量评价分数。为了提高输入特征的多样性和模型的处理速度,本研究还采用了级联分组注意(CGA)机制对输入特征处理。通过在多个公共数据集上的实验表明,本研究方法的评价结果优于现有的评价方法,总体效果理想,相对鲁棒性相对优异,可以获得更加符合人类视觉效果的IQA结果。

关键词：知识蒸馏 GAN模型图像质量评价级联分组注意力

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基于MTCNN算法的多人脸识别研究

印刷与数字媒体技术研究 2024年第2期 116-122页

作者：杨文鹏司占军天津科技大学人工智能学院天津300457 天津科技大学轻工科学与工程学院天津300457

随着人工智能在计算机视觉领域的飞速发展,越来越多的经典人工智能算法被应用于多人脸识别研究。其中,MTCNN算法在多人脸识别方面表现较好,但在识别精度上还有较大提升空间。本研究从经典的MTCNN算法框架出发,对其子算法NMS算法进行评... 详细信息

随着人工智能在计算机视觉领域的飞速发展,越来越多的经典人工智能算法被应用于多人脸识别研究。其中,MTCNN算法在多人脸识别方面表现较好,但在识别精度上还有较大提升空间。本研究从经典的MTCNN算法框架出发,对其子算法NMS算法进行评估与改进,并对NMS算法与改进NMS算法在P-Net、R-Net、O-Net各个级联网络中的表现差异进行比较与理论分析。对改进后的NMS算法进行主观和客观相结合、横向比较与纵向比较相结合的多种维度方式的评估与鉴别。实验结果表明,本研究设计的模型在数据集LFW上的人脸识别准确率为94.56%,可为多人脸识别研究提供参考。

关键词：多人脸识别 MTCNN算法算法优化

改进RT-DETR的无人机图像目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：姜贸翔司占军王晓喆天津科技大学人工智能学院北京航空航天大学无人系统研究院

针对轻小型无人机图像目标检测中由于目标灵活多样、环境复杂多变导致的检测精度低等问题，本文提出基于改进RT-DETR无人机目标检测算法。首先，综合考虑轻量级SimAM注意力和倒置残差模块改进ResNet-r18主干网络，提高目标检测模型的特... 详细信息

针对轻小型无人机图像目标检测中由于目标灵活多样、环境复杂多变导致的检测精度低等问题，本文提出基于改进RT-DETR无人机目标检测算法。首先，综合考虑轻量级SimAM注意力和倒置残差模块改进ResNet-r18主干网络，提高目标检测模型的特征提取能力。其次，采用级联分组注意力机制优化倒置残差模块和特征交互模块，提升特征选择能力，实现目标检测信息的精细化获取。同时，颈部网络中引入160×160检测层，提升特征融合阶段小目标的感知能力。最后，基于VisDrone2019数据集的实验结果表明，改进后的模型具有更低的参数量和更高的检测精度。在Alver＿Lab＿Ulastirma和HIT-UAV数据集上进一步验证了改进方法的有效性和鲁棒性。

关键词：小目标检测 DETR 注意力机制 Transformer 残差链接

基于Unity3D的数字虚拟人交互技术研究与应用

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印刷与数字媒体技术研究 2024年第2期 123-134页

作者：李光亚司占军天津科技大学人工智能学院天津300457

目前,数字虚拟人交互技术虽然能够实现与用户的基本交互,但仍然存在着语言理解偏误、缺乏情感表达能力等一系列问题,导致用户的交互体验感不足。在此背景下,本研究首先分析了数字虚拟人技术的发展现状和存在的问题,进而探究了基于Unity3... 详细信息

目前,数字虚拟人交互技术虽然能够实现与用户的基本交互,但仍然存在着语言理解偏误、缺乏情感表达能力等一系列问题,导致用户的交互体验感不足。在此背景下,本研究首先分析了数字虚拟人技术的发展现状和存在的问题,进而探究了基于Unity3D的数字虚拟人交互技术,并提出了一种由文本直接生成带有情感特征语音的方法。基于此,将其与ChatGPT语言理解与文本生成、文本情感分析和改进后的VITS语音合成技术结合,并使用Kinect 2.0设备模拟全息交互效果,最终构建了一款能够进行准确理解并模拟情感回应的数字虚拟人交互应用。结果表明,该技术可有效提高数字虚拟人的理解与表达能力,为用户提供更好的交互体验,对于数字虚拟人技术的应用和发展具有参考价值。

关键词：数字媒体人工智能媒体交互语音合成

基于改进YOLOv5的内河漂浮垃圾检测模型（英文）

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印刷与数字媒体技术研究 2024年第05期 195-204页

作者：胡文浩司占军石金玉杨可天津科技大学人工智能学院

内河漂浮垃圾的检测对水环境保护至关重要。针对传统清理方法效率低下和小目标检测困难的问题，本研究提出了一种改进的YOLOv5目标检测模型。为了提高模型对小目标的敏感性及减少冗余信息的影响，本研究引入双层路由注意力机制，并在主... 详细信息

内河漂浮垃圾的检测对水环境保护至关重要。针对传统清理方法效率低下和小目标检测困难的问题，本研究提出了一种改进的YOLOv5目标检测模型。为了提高模型对小目标的敏感性及减少冗余信息的影响，本研究引入双层路由注意力机制，并在主干网络中嵌入该模块。此外，模型中增加了多尺度检测头，通过多尺度特征提取和检测，更全面地覆盖不同尺寸的漂浮垃圾。同时，采用Focal-EIoU损失函数来优化模型参数，提高检测的定位精度。在FloW＿Img数据集上的实验结果表明，改进的YOLOv5模型的准确性和召回率更佳，mAP达到86.12%，与原始YOLOv5模型相比有显著提升，且收敛速度更快，检测效果更好。

关键词：漂浮垃圾 YOLOv5 注意力机制多尺度检测 Focal-EIoU

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基于深度学习的场景文字识别技术研究

印刷与数字媒体技术研究 2024年第3期 237-243,291页

作者：陈志宇司占军朱新雨天津科技大学轻工科学与工程学院天津300457 天津科技大学人工智能学院天津300457

基于深度学习的场景文字识别技术(Scene Text Recognition,STR)应用广泛但性能尚需提升。针对现有的STR技术对小目标文字识别不准确和中文、中英文混合准确率低的问题,通过改进模型增加104×104的特征尺度,用Focal Loss和GIOU Loss作为... 详细信息

基于深度学习的场景文字识别技术(Scene Text Recognition,STR)应用广泛但性能尚需提升。针对现有的STR技术对小目标文字识别不准确和中文、中英文混合准确率低的问题,通过改进模型增加104×104的特征尺度,用Focal Loss和GIOU Loss作为损失函数来优化目标检测框,将卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)嵌入到卷积层中,使网络在特定位置和通道上更加关注目标,抑制其余复杂背景信息以此来提高模型的文字检测能力;分析中文的文字特征,对CRNN的特征提取网络改进优化,提高了原有模型对中文、中英文混合识别的准确性。实验结果表明,通过对文字检测与识别模型和算法的改进优化,大大提高了场景文字识别技术的准确性和鲁棒性。

关键词：深度学习场景文字识别技术图像处理目标检测文字识别

基于改进Faster RCNN的钢板表面缺陷检测研究

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印刷与数字媒体技术研究 2024年第3期 244-251页

作者：卢勇拾张滢雪司占军于彦辉王庆天津科技大学人工智能学院天津300457

钢铁是我国工业生产的重要原材料之一,其表面质量问题会直接影响产品的使用,从而带来无法预知的风险,故对钢铁表面进行缺陷检测具有重要意义。而在缺陷检测过程中,存在因裂痕缺陷特征不明显,导致缺陷定位不准确以及检测难度高等问题。... 详细信息

钢铁是我国工业生产的重要原材料之一,其表面质量问题会直接影响产品的使用,从而带来无法预知的风险,故对钢铁表面进行缺陷检测具有重要意义。而在缺陷检测过程中,存在因裂痕缺陷特征不明显,导致缺陷定位不准确以及检测难度高等问题。针对以上问题,本研究提出一种改进的Faster RCNN算法,在主干特征提取网络上引入自适应模块,增强网络提取有效特征的能力,同时使用DBSCAN聚类算法取得合适的先验框,大大提高了算法的检测效率。实验结果表明,改进的Faster RCNN算法模型对不明显的缺陷特征检测能力大幅度的提升,相比其他检测算法,在钢板表面缺陷检测中能达到高质量、缺陷定位准确、分类成功率高的效果。

关键词： Faster RCNN DBSACN聚类目标检测锚框