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协同级联网络和对抗网络的目标检测

计算机科学与探索 2022年第1期16卷 217-230页

作者：李志欣陈圣嘉周韬马慧芳广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070

识别多尺度目标和遮挡目标是目标检测中的重点和难点。为了检测不同大小的目标,目标检测器通常利用卷积神经网络(CNN)的多尺度特征图层次结构,然而这种自顶向下的结构由于底层特征图的卷积层较小,缺乏获取小目标特征所需的细节信息,这... 详细信息

识别多尺度目标和遮挡目标是目标检测中的重点和难点。为了检测不同大小的目标,目标检测器通常利用卷积神经网络(CNN)的多尺度特征图层次结构,然而这种自顶向下的结构由于底层特征图的卷积层较小,缺乏获取小目标特征所需的细节信息,这些目标检测器的性能受到了限制。为此,结合Faster R-CNN框架提出Collaborative R-CNN,设计了一种级联网络结构,可以融合多尺度特征图,以生成深度融合的特征信息来增强小目标所需的细节特征,从而提高检测小目标的能力。此外,由于使用RoIPooling过程中的量化会对小目标检测造成极大的限制,为进一步提高方法的鲁棒性,设计了多尺度RoIAlign来消除这种量化,并通过多尺度的池化来提高网络检测不同尺度目标的能力。最后,将对抗网络与所提出的级联网络相结合,生成包含遮挡目标的训练样本,可显著提高模型的分类能力和识别遮挡目标的鲁棒性。在PASCAL VOC 2012和PASCAL VOC 2007数据集上的实验结果表明,提出的方法优于许多先进的方法。

关键词：目标检测卷积神经网络(CNN) 特征融合级联网络对抗网络

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基于对抗网络的声纹识别域迁移算法

华东理工大学学报（自然科学版） 2022年第2期48卷 231-236页

作者：季敏飞陈宁华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

针对声纹识别任务中常常出现的由于真实场景语音与模型训练语料在内部特征(情感、语言、说话风格、年龄)或外部特征(背景噪声、传输信号、麦克风、室内混响)等方面的差异所导致的模型识别率低的问题,提出了一种基于对抗网络的声纹识别... 详细信息

针对声纹识别任务中常常出现的由于真实场景语音与模型训练语料在内部特征(情感、语言、说话风格、年龄)或外部特征(背景噪声、传输信号、麦克风、室内混响)等方面的差异所导致的模型识别率低的问题,提出了一种基于对抗网络的声纹识别域迁移算法。首先,利用源域语音对X-Vector的声纹识别模型进行训练;然后,采用域迁移方法将源域训练的XVector模型迁移至目标域训练数据;最后,在目标域测试数据上检测迁移后的模型性能,并将其与迁移前的模型性能进行对比。实验中采用AISHELL1作为源域,采用VoxCeleb1和CNCeleb分别作为目标域对算法性能进行测试。实验结果表明,采用本文方法进行迁移后,在VoxCeleb1和CN-Celeb的目标域测试集上的等错误率分别下降了21.46%和19.24%。

关键词：声纹识别迁移学习对抗网络

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对抗网络下的密钥协商问题研究

计算机应用研究 2021年第5期38卷 1539-1543页

作者：吴少乾李西明王璇蔡河鑫华南农业大学数学与信息学院广州510642

机器学习的不断发展对现代密码体制造成的威胁不断增大,如何将神经网络应用到密码学上的研究日益深入,而生成对抗网络的对抗学习机制与密码学中的对抗性质相符,因此,研究了对抗网络与密钥协商相结合的问题。作为初步的概念验证,直接采... 详细信息

机器学习的不断发展对现代密码体制造成的威胁不断增大,如何将神经网络应用到密码学上的研究日益深入,而生成对抗网络的对抗学习机制与密码学中的对抗性质相符,因此,研究了对抗网络与密钥协商相结合的问题。作为初步的概念验证,直接采用神经网络代替通信双方和敌手,利用对抗学习机制为核心思想设计对抗网络下的密钥协商模型(key agreement based on adversarial network,KG-AN),并进行了密钥长度为16 bit和64 bit的训练。实验结果显示,通信双方的协商密钥误差分别在1.5%和2%左右,敌手的破译误差分别保持在95%和91%左右,初步实现了对抗网络下的密钥协商功能,验证了对抗网络应用到密钥协商的可行性。

关键词：对抗网络密钥协商对抗学习机制反卷积网络

基于增强对抗网络和多模态融合的谣言检测方法

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情报科学 2022年第6期40卷 108-114,131页

作者：唐樾马静南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京211106

【目的/意义】随着社交网络的复杂化,当前谣言往往是由描述事件的文本、对应的图片或者视频组成,多种模态的谣言更容易给用户传达一种错误的认知。现有谣言检测的研究往往只使用谣言文本特征,且未能充分挖掘谣言与事件存在的联系。【方... 详细信息

【目的/意义】随着社交网络的复杂化,当前谣言往往是由描述事件的文本、对应的图片或者视频组成,多种模态的谣言更容易给用户传达一种错误的认知。现有谣言检测的研究往往只使用谣言文本特征,且未能充分挖掘谣言与事件存在的联系。【方法/过程】因此本文提出一种基于增强对抗网络和多模态融合的谣言检测方法,使用BERT和Text-CNN提取文本特征,使用VGG-19网络提取图像特征,再通过注意力机制捕捉多个模态的特征交互,最后使用增强对抗网络来挖掘谣言和事件之间联系。【结果/结论】在公开的微博多模态数据集上进行对比实验,实验结果表明该方法检测的准确率达到了92.5%,相较于传统单模态和现有多模态模型,提升了约10%~20%。【创新/局限】本文将对抗网络和多模态特征融入谣言检测中,有效提升了谣言检测的效果,但目前仅尝试了文本和图像两种模态的结合,如何融合更多模态的特征后续有待研究。

关键词：多模态融合对抗网络谣言检测深度学习自然语言处理

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基于半监督对抗网络的地震相识别

地球物理学进展 2023年第5期38卷 2105-2113页

作者：硕良勋赵云鹤柴变芳李增浩吴恒河北地质大学信息工程学院石家庄050031 河北省智能传感物联网技术工程研究中心石家庄050031

地震相识别是地质地层分析和油气藏预测的关键技术.近年来,随着深度学习的发展,研究者提出了一些基于深度学习的地震相识别方法,大大降低了人工操作的复杂度和主观性.但这些深度学习方法需要大量的标注数据,在实际应用中地震数据的标注... 详细信息

地震相识别是地质地层分析和油气藏预测的关键技术.近年来,随着深度学习的发展,研究者提出了一些基于深度学习的地震相识别方法,大大降低了人工操作的复杂度和主观性.但这些深度学习方法需要大量的标注数据,在实际应用中地震数据的标注成本高、难度大.针对这些问题,提出一个基于半监督对抗网络的地震相识别模型,可同时从有限的标注数据和无标注地震数据中学习网络参数,识别地震相.该模型由生成对抗网络改造而来:分割网络基于生成网络对地震数据进行采样点级的分类,本文中使用实时语义分割网络BiSeNet,不失精度且减少了计算量;判别网络是二分类的分割网络,对真实地震相标签数据和分割网络的预测结果进行判别.通过对抗训练,两个模型相互促进,充分利用有限的标注和未标注的数据训练.在三个真实工区数据上的实验结果表明,提出的模型仅利用有限的标注数据就可达到利用大量标注数据的监督学习的效果,有效防止了过拟合.

关键词：地震相识别半监督学习实时语义分割对抗网络

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对抗网络下多智能体系统的能控性分析

三峡大学学报（自然科学版） 2019年第3期41卷 97-101页

作者：曹少斌纪志坚于海生侯婷青岛大学自动化工程学院山东青岛266071

符号网络一直是网络控制界关心的问题,因为它们允许在多智能体系统(MAS)中研究对抗性交互作用.本文主要讨论基于领航者-跟随者结构的具有对抗交互作用的一类符号完备图的可控性.研究结果表明Tanner(2004)提出的领航者-追随者结构也适用... 详细信息

符号网络一直是网络控制界关心的问题,因为它们允许在多智能体系统(MAS)中研究对抗性交互作用.本文主要讨论基于领航者-跟随者结构的具有对抗交互作用的一类符号完备图的可控性.研究结果表明Tanner(2004)提出的领航者-追随者结构也适用于具有对抗交互作用的多智能体系统.基于此,为对抗网络系统的可控性提出了两个必要的条件.特别在基于三部图的划分下提出了一个具有对抗相互作用的Peterson图的可控性问题的分析,给出了其可控子空间的一般结论.最后,给出仿真结果来验证结论.

关键词：对抗网络多智能体系统符号完备图领航者-跟随者结构 Peterson图

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基于改进型对抗网络的步态特征提取方研究

电子测量技术 2022年第9期45卷 121-126页

作者：李言曾维蒋毅王玥妲一罗伟洋于真成都理工大学机电工程学院成都610051 成都理工大学计算机与网络安全学院(牛津布鲁克斯学院) 成都610051

针对步态识别易受环境干扰等问题,本文以步态特征提取方法为研究重点,基于对抗学习网络框架提出了改进型姿态估计算法提取步态特征。该方法利用改进型残差网络获取由低层次到高层次的步态特征,随着网络层数的加深,对残差网络做出相应的... 详细信息

针对步态识别易受环境干扰等问题,本文以步态特征提取方法为研究重点,基于对抗学习网络框架提出了改进型姿态估计算法提取步态特征。该方法利用改进型残差网络获取由低层次到高层次的步态特征,随着网络层数的加深,对残差网络做出相应的调整,突出对局部细节特征信息的聚焦;同时设计了时序编码器,不仅提高了步态特征对于环境变化的泛化性,还减少了环境对特征提取的影响。最终在三种不同的实验模式下,基于CASIA数据集进行了大量的实验,识别精度均在83%以上,最终证明本文所提出的特征提取方法在复杂环境展现出良好的灵活性。

关键词：特征提取对抗网络步态识别姿态估计预处理

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对抗网络下几类拓扑结构的能控性研究

对抗网络下几类拓扑结构的能控性研究

作者：曹少斌青岛大学

学位级别：硕士

近年来,符号网络一直是网络控制领域重点关注的问题,因为它允许多智能体系统（MASs）中存在对抗性的交互作用。能控性是系统控制研究中的重要性质,因此在多智能体系统下的能控性研究具有重要的意义。本文主要研究要点如下:（1）讲述了... 详细信息

近年来,符号网络一直是网络控制领域重点关注的问题,因为它允许多智能体系统（MASs）中存在对抗性的交互作用。能控性是系统控制研究中的重要性质,因此在多智能体系统下的能控性研究具有重要的意义。本文主要研究要点如下:（1）讲述了多智能体系统的研究背景,以及研究用到的数学工具和理论基础。（2）在对抗网络中引入了Tanner（2004）提出的领导者-跟随者结构,给出了对抗网络可控的必要条件;描述了对抗网络下的一般几乎等价划分。（3）研究了一类符号完备图的能控性,基于假设,给出了一类符号完备图可控的充分条件;提出了负边子图的概念,并对符号完备图下的几种特殊负边子图进行了研究;此外,在三部图的划分下,研究了具有对抗作用的Peterson图的能控性。（4）提出了完全能控性的概念,即多智能体系统无论如何选择领航者都是可控的,在这种情况下,领航者的数量和位置都是任意的。给出了完全能控性的充要条件。此外,提出了一种分步设计方法,通过原理图和相应的拓扑结构由简单到复杂解释了该设计方法的原理,并证明了,通过该方法构造的拓扑结构,很大几率是完全能控的。

关键词：能控性领航者-跟随者结构局部互动对抗网络多智能体系统

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于隐空间约束生成对抗网络的活体检测

中国科学：信息科学 2021年第3期51卷 367-382页

作者：陈成伟院旺陈攀丁守鸿谢源宋海川马利庄华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 腾讯优图上海200233

近年来,人脸识别技术飞速发展,其主要应用于门禁系统和公共安防系统.然而现有的人脸识别系统容易受到仿冒攻击(也称为呈现攻击),例如尝试使用用户的脸部照片、视频或者伪造的3D人脸去攻击人脸识别系统.这些攻击手段给人脸识别系统带来... 详细信息

近年来,人脸识别技术飞速发展,其主要应用于门禁系统和公共安防系统.然而现有的人脸识别系统容易受到仿冒攻击(也称为呈现攻击),例如尝试使用用户的脸部照片、视频或者伪造的3D人脸去攻击人脸识别系统.这些攻击手段给人脸识别系统带来了极具挑战性的安全问题.因此活体检测技术的研究十分重要,其可以使人脸识别系统免于攻击假脸的安全威胁.目前,大部分活体检测的方法将活体检测任务视作有监督的二分类问题,进而努力充分提取真实人脸和攻击人脸的特征,在单个数据集内部训练和测试可以达到很高的准确率,但是在交叉数据集之间训练和测试往往效果不佳.本文将活体检测任务定义为异常检测任务,并基于此来解决之前活体检测方法存在的泛化能力差的问题.因此本文提出了一种新颖的基于隐空间约束的深度对抗网络,它通过半监督学习的方式进行对抗训练,在此过程中模型不仅仅可以获得正常样本在隐空间中的分布,还可以通过一种惩罚的方式对隐空间中正常样本的特征进行约束,这将带来更加有效和鲁棒的活体检测效果.测试过程中,攻击人脸样本将被视作离群的样本,它们相对于正常样例在隐空间中的表达具有更高的重构差.实验表明提出的模型相较于前沿的半监督异常检测方法具备明显的优势,并且在活体检测跨数据集和单数据集内达到了可比的效果或者目前最好的效果.

关键词：对抗网络活体检测弱监督学习异常检测人脸仿冒攻击