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基于统计模型及SVM的低速率语音编码QIM隐写检测

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计算机学报 2013年第6期36卷 1168-1176页

作者：李松斌黄永峰卢记仓清华大学电子工程系北京100084 中国科学院声学研究所南海研究站海口570105 解放军信息工程大学网络工程系郑州450002

QIM(Quantization Index Modulation,量化索引调制)隐写在标量或矢量量化时嵌入机密信息,可在语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中的音素分布特性发生改变,提出... 详细信息

QIM(Quantization Index Modulation,量化索引调制)隐写在标量或矢量量化时嵌入机密信息,可在语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中的音素分布特性发生改变,提出了音素向量空间模型和音素状态转移模型对音素分布特性进行了量化表示.基于所得量化特征并结合SVM(Support Vector Machine,支持向量机)构建了隐写检测器.针对典型的低速率语音编码标准G.729以及G.723.1的实验表明,文中方法性能远优于现有检测方法,实现了对QIM隐写的快速准确检测.

关键词： QIM隐写隐写检测低速率语音编码器音素分布特性

一种融合关系路径与实体描述信息的知识图谱表示学习方法

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计算机研究与发展 2022年第9期59卷 1966-1979页

作者：宁原隆周刚卢记仓杨大伟张田战略支援部队信息工程大学郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室(战略支援部队信息工程大学) 郑州450001

知识图谱表示学习旨在通过学习的方法将知识图谱中的实体和关系映射到一个连续的低维向量空间而获得其向量表示.已有的知识图谱表示学习方法大多仅从三元组角度考虑实体间的单步关系,未能有效利用多步关系路径及其实体描述等重要信息,... 详细信息

知识图谱表示学习旨在通过学习的方法将知识图谱中的实体和关系映射到一个连续的低维向量空间而获得其向量表示.已有的知识图谱表示学习方法大多仅从三元组角度考虑实体间的单步关系,未能有效利用多步关系路径及其实体描述等重要信息,从而影响性能.针对上述问题,提出了一种融合关系路径与实体描述的知识图谱表示学习模型.首先,对知识图谱中的多步关系路径进行联合表示,将路径上的所有关系和实体相加,得到关系路径信息的表示;其次,使用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型对实体描述信息进行编码,得到相对应的语义表示;最后,对知识图谱中的三元组表示、实体描述的语义表示以及关系路径的表示进行融合训练,得到融合向量表示.在FB15K,WN18,FB15K-237,WN18RR数据集上,对提出的模型和基准模型进行链接预测和三元组分类任务,实验结果表明,与现有的基准模型相比,该模型在2项任务中均具有更高的准确性,证明了方法的有效性和优越性.

关键词：知识图谱表示学习知识推理关系路径实体描述

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基于辨识性统计特征的PQ隐密图像识别算法

通信学报 2015年第3期36卷 197-206页

作者：卢记仓刘粉林罗向阳张轶解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院河南郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 解放军信息工程大学网络空间安全学院河南郑州450001 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

提出一种基于辨识性统计特征的PQ(perturbed quantization)隐密图像识别算法。该算法根据经典PQ隐写对图像数据的更改方式,提取可有效区分该类隐密图像与其他类隐密图像的辨识性统计特征,并运用SVM(support vector machines)分类器进行... 详细信息

提出一种基于辨识性统计特征的PQ(perturbed quantization)隐密图像识别算法。该算法根据经典PQ隐写对图像数据的更改方式,提取可有效区分该类隐密图像与其他类隐密图像的辨识性统计特征,并运用SVM(support vector machines)分类器进行分类识别。实验结果表明,本算法能够可靠地将PQ隐密图像从5类典型JPEG隐写PQ、F5、nsF5、MBl和MOD的隐密图像中识别出来;即使F5、nsF5、MB1和MOD的隐密图像不参与分类器的训练,本算法仍能有效识别PQ隐密图像。

关键词：隐写分析隐密图像识别 PQ隐写辨识性统计特征

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多模态知识图谱构建与应用研究综述

计算机应用研究 2021年第12期38卷 3535-3543页

作者：陈烨周刚卢记仓信息工程大学数据与目标工程学院郑州450001

为了总结前人工作,给相关研究者提供思路,首先讨论了当前多模态知识图谱的基本概念,然后从图数据库和知识图谱这两个角度介绍了多模态知识图谱的构建工作,并总结了两种主要方法的思路。还分析了多模态知识图谱的构建和应用中的关键技术... 详细信息

为了总结前人工作,给相关研究者提供思路,首先讨论了当前多模态知识图谱的基本概念,然后从图数据库和知识图谱这两个角度介绍了多模态知识图谱的构建工作,并总结了两种主要方法的思路。还分析了多模态知识图谱的构建和应用中的关键技术和相关工作,如多模态信息提取、表示学习和实体链接。此外,列举了多模态知识图谱在四种场景中的应用,包括推荐系统、跨模态检索、人机交互和跨模态数据管理。最后,从四个方面展望了多模态知识图谱的发展前景。

关键词：多模态知识图谱构建应用

融合HowNet和词林信息含量的词语相似度计算

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小型微型计算机系统 2022年第6期43卷 1303-1308页

作者：陈靖元周刚卢记仓郑州大学中原网络安全研究院郑州450000 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450000

目前基于信息含量的中文词语相似度算法普遍使用单一的知识库,存在信息不完备的问题.本文在现有的基于HowNet信息含量的词语相似度算法和基于同义词词林信息含量的词语相似度算法基础上,改进了信息含量的计算方法,并根据词语的不同分布... 详细信息

目前基于信息含量的中文词语相似度算法普遍使用单一的知识库,存在信息不完备的问题.本文在现有的基于HowNet信息含量的词语相似度算法和基于同义词词林信息含量的词语相似度算法基础上,改进了信息含量的计算方法,并根据词语的不同分布情况将两种算法进行动态融合,充分利用了HowNet和同义词词林中的体系结构信息,改善了现有方法的局限性.经Miller&Charles(MC30)数据集测评,该算法所得到的词语相似度值与人工判定值之间的皮尔森相关系数为0.927,验证了融合多知识库策略的可行性,也证明了本文方法在实用方面可以达到符合人类主观判断的效果.

关键词： HowNet 同义词词林信息含量词语相似度计算

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一种混合信息增强的论文推荐方法

计算机应用 2024年

作者：郭盼盼周刚卢记仓李珠峰祝涛杰信息工程大学数据与目标工程学院

针对传统协同过滤(CF)存在的数据稀疏和冷启动问题以及在矩阵分解方法生成结果矩阵的过程中由于各种变换产生的误差问题，提出了一种混合信息增强的论文推荐方法。该方法利用混合信息缓解数据稀疏和冷启动问题，利用低秩稀疏矩阵分解解... 详细信息

针对传统协同过滤(CF)存在的数据稀疏和冷启动问题以及在矩阵分解方法生成结果矩阵的过程中由于各种变换产生的误差问题，提出了一种混合信息增强的论文推荐方法。该方法利用混合信息缓解数据稀疏和冷启动问题，利用低秩稀疏矩阵分解解决上述误差问题。首先，利用预训练的文档级表示学习和引文感知转换器(SPECTER)学习论文的表示，计算并构造文章之间的相似度矩阵。其次，将相似度矩阵与引文矩阵相加得到一个混合信息矩阵，通过矩阵乘法将内容相似信息与引用信息融入到论文-作者矩阵中。最后，利用稀疏矩阵分解(LSMF)模型分解论文-作者矩阵得到推荐列表。在ACL文集网络(AAN)和DBLP数据集上的实验结果表明，所提方法取得了较好的推荐性能。实验还表明所提方法引入内容信息与引用信息的方式同样适用于其他矩阵分解模型。对于非负矩阵分解(NMF)、奇异值分解(SVD)、低秩稀疏矩阵完成(LSMC)和去分解(GoDec)，利用混合信息后的模型比未利用混合信息的原模型在AAN和DBLP数据集上的R@30分别提升了20、2、8、5和18、7、11、14个百分点。

关键词：论文推荐低秩稀疏矩阵分解 SPECTER godec 引文网络

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基于信息隐藏的监控图像防篡改方法

计算机应用 2015年第A1期35卷 50-52页

作者：卢记仓林慧张伟政信息工程大学导航与空天目标工程学院郑州450001 国网河南省电力公司郑州450052

针对当前监控图像可能被恶意篡改的问题,提出了一种基于信息隐藏的监控图像保存及防篡改方法。首先,通过信息隐藏的手段,将监控图像的来源传感器及摄取时间信息进行隐藏,给出了一种基于信息隐藏的监控图像及现场信息保存的大致流程。然... 详细信息

针对当前监控图像可能被恶意篡改的问题,提出了一种基于信息隐藏的监控图像保存及防篡改方法。首先,通过信息隐藏的手段,将监控图像的来源传感器及摄取时间信息进行隐藏,给出了一种基于信息隐藏的监控图像及现场信息保存的大致流程。然后,采用信息隐藏中典型的最低有效比特位(LSB)替换隐藏算法,给出了现场信息的随机嵌入和提取算法。最后,实验分析结果表明,在图像质量得到较好保持的情况下,所提方法能够实现现场信息的有效嵌入和提取,验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：监控图像防篡改信息隐藏最低有效比特位替换

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面向知识图谱的规则挖掘研究综述

计算机工程与应用 2023年第14期59卷 30-38页

作者：刘洪波陈越卢记仓侯雪梅杨奎武战略支援部队信息工程大学郑州450001

面向知识图谱的规则挖掘是从知识图谱中抽取出隐含的规则知识,应用于知识图谱补全、去噪、数据解释等问题,具有准确度高、可解释性强的优势。综述近年来知识图谱领域规则挖掘方法的最新研究进展,详细介绍了基于路径遍历、频繁项集和表... 详细信息

面向知识图谱的规则挖掘是从知识图谱中抽取出隐含的规则知识,应用于知识图谱补全、去噪、数据解释等问题,具有准确度高、可解释性强的优势。综述近年来知识图谱领域规则挖掘方法的最新研究进展,详细介绍了基于路径遍历、频繁项集和表示学习的规则挖掘方法,分析各类不同方法的特点、性能和存在问题,同时对规则的质量评估函数进行归纳总结,并探讨和展望了该领域未来的研究方向和前景。

关键词：知识图谱规则挖掘规则质量评估路径遍历表示学习频繁项集

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增强实体表示的文档级关系抽取方法研究

计算机科学 2023年第8期50卷 157-162页

作者：丁肖摇周刚卢记仓陈静战略支援部队信息工程大学郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001

文档级关系抽取是自然语言处理领域研究的热点和难点问题,基于图的模型是当前文档级关系抽取的主流方法之一,该类方法虽然能有效解决实体节点之间的长距离依赖问题,但其在构造节点时往往未充分考虑句子上下文、文档主题、实体对距离、... 详细信息

文档级关系抽取是自然语言处理领域研究的热点和难点问题,基于图的模型是当前文档级关系抽取的主流方法之一,该类方法虽然能有效解决实体节点之间的长距离依赖问题,但其在构造节点时往往未充分考虑句子上下文、文档主题、实体对距离、实体对相似度等额外信息,导致关系抽取的性能较低。针对该问题,提出了基于增强实体表示的文档级关系抽取模型。首先,将原始文档作为输入,构建基础文档图结构;然后,通过图神经网络传播机制聚合邻接点的信息,将与实体关系预测相关的句子上下文、主题信息融入基础文档图的实体节点表示中,从而获得增强的实体节点表示;最后,利用增强后实体节点的图模型对实体关系进行预测。实验结果表明,所提模型在文档级关系抽取任务中的性能优于已有模型,且可解释性更好。

关键词：文档级关系抽取实体表示图模型