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面向多模态数据的新型数据库技术专题前言

软件学报 2024年第3期35卷 1049-1050页

作者：彭智勇高云君李国良许建秋武汉大学计算机学院浙江大学计算机科学与技术学院清华大学计算机科学与技术系南京航空航天大学计算机科学与技术学院

以数字技术为标志的新一轮科技革命方兴未艾,将人类带入数字经济时代.全球各行各业数据量呈现爆炸式增长,数据类型和数据格式也呈现多种形式,例如结构化关系表、半结构化JSON/XML、非结构化文本/图像/视频,以及图数据、流数据和时序数据...

以数字技术为标志的新一轮科技革命方兴未艾,将人类带入数字经济时代.全球各行各业数据量呈现爆炸式增长,数据类型和数据格式也呈现多种形式,例如结构化关系表、半结构化JSON/XML、非结构化文本/图像/视频,以及图数据、流数据和时序数据等.这要求数据库系统能够同时高效地管理多种不同类型的数据.多模态数据管理与分析成为亟需解决的问题.目前的方法主要通过拓展现有的数据库或通过集成各种不同模态数据管理引擎来支持多模态数据管理与分析,缺少新颖的理论、方法与技术的支撑.本专题围绕多模态数据管理与分析的整个生命周期,通过结合大数据技术和人工智能方法探讨新型数据库系统理论、方法和技术,包括多模态数据统一建模、存储与索引、查询与挖掘、并发控制、多模态数据库系统构建及其典型应用等主题,赋予数据库系统新的管理能力,形成多模态数据管理与分析在各行各业的最新应用成果.

关键词：

基于节点特征对抗性攻击的图对比学习鲁棒性验证

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第1期64卷 13-24页

作者：邢宇杰王啸石川黄海崔鹏北京邮电大学计算机学院北京100876 北京航空航天大学软件学院北京102206 清华大学计算机科学与技术系北京100084

最近的许多工作已经表明图神经网络在面对图结构扰动以及节点特征扰动的对抗攻击时表现出非鲁棒性,其预测结果可能是不可靠的,图对比学习方法中也存在这一问题。然而已有的鲁棒性测度方法通常与攻击算法、数据标签以及下游任务相关,这... 详细信息

最近的许多工作已经表明图神经网络在面对图结构扰动以及节点特征扰动的对抗攻击时表现出非鲁棒性,其预测结果可能是不可靠的,图对比学习方法中也存在这一问题。然而已有的鲁棒性测度方法通常与攻击算法、数据标签以及下游任务相关,这些在自监督设置下图对比学习的鲁棒性测度中是应当尽量避免的。该文提出了基于节点特征对抗性攻击的图对比学习鲁棒性验证算法,来验证节点特征扰动下的图卷积网络的鲁棒性。考虑到图对比学习模型中正负例对的特性,将图对比学习鲁棒性验证问题定义为对抗样本与目标节点及其负例之间相似度比较的问题,并将该问题形式化建模为一个动态规划问题,从而解决了对攻击算法、数据标签以及下游任务的依赖问题。为了求解该动态规划问题,针对图数据通常采用的二元特征,设计了相应的扰动空间;考虑到图对比学习中负例样本空间过大的挑战,设计了负例样本采样策略来提升求解问题的效率;由于二元离散特征和非线性激活函数使得动态规划问题难于求解,对它们分别采用放松到连续数据域和非线性激活放松的方式,并采用寻找对偶问题的方式进一步提高求解效率。通过充分的实验说明了所提出的图对比学习鲁棒性验证算法的有效性;同时验证了针对特定攻击算法设计的图对比学习模型的鲁棒性不具有可泛化性,面对其他的攻击算法可能表现得更加脆弱;还通过参数实验说明了设计的负例样本采样策略是合理的。

关键词：图对比学习图卷积网络鲁棒性验证对抗攻击对抗训练

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融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化

浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1728-1737页

作者：李灿林王新玥马利庄邵志文张文娇郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图... 详细信息

为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图像信息.为了更好地实现对卡通纹理的学习,设计与全局并行的线提取区域处理模块(LERM),以便对卡通纹理的边缘区域进行对抗性训练.该方法不仅在重要区域和细节方面生成了高感知质量的卡通化图像,而且避免了内容和颜色的损失.大量的实验结果表明,利用该方法取得了更好的卡通风格化效果,验证了该方法的有效性,.

关键词：生成式对抗网络图像卡通化注意力机制结构线提取边缘检测

基于三维荧光光谱结合2D-LDA的食用油掺假鉴别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第11期 3179-3185页

作者：姜海洋崔耀耀贾彦国谌志鹏燕山大学信息科学与工程学院计算机科学与工程系唐山师范学院计算机科学技术系石家庄学院机电学院

食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、... 详细信息

食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、大豆油以及菜籽油三种食用油配制了3类掺假香油；使用FLS920稳态荧光光谱仪采集了这3类掺假香油以及不同品牌香油共计45个实验样本的三维荧光光谱数据；基于2D-LDA方法提取了实验样本的二维特征，并以此为依据采用最近邻分类原理实现了掺假食用油的准确鉴别。将所述方法与平行因子结合非线性判别分析(PARAFAC-QDA)、多维偏最小二乘——判别分析(NPLS-DA)两种方法进行了对比。结果表明，2D-LDA方法能够有效提取掺假香油的二维特征。这些特征能够使不同类别的实验样本在投影子空间中实现最大程度分离；同时可使相同类别的实验样本在子空间中尽可能地紧密聚集，进而使得样本在低维子空间中具有更好的可分性，从而获得了100%的鉴别准确率。而PARAFAC-QDA和NPLS-DA两种方法仅分别获得了85%和95%的鉴别准确率。2D-LDA方法相比于这两种方法在食用油掺假鉴别特别是现场快速检测的实际应用中更具优势和潜力，其鉴别过程与结果更加简捷和精确。研究为现场食品安全监管提供了一种高效可行的新方案。

关键词：食用油三维荧光光谱二维线性判别分析(2D-LDA) 掺假鉴别

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基于检索增强的噪声标签细粒度图像分类方法

北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2284-2292页

作者：暴恒邓理睿张良陈训逊中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 清华大学计算机科学与技术系北京100084 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029

在互联网音视频内容分析的应用中,快速建立低标注代价的图像细粒度分类方法具有重要意义。由于类别间具有相似的外观特征,并且存在光照、视角、背景遮挡等干扰因素,细粒度图像分类面临类别数量多、类间差异性小,以及标注代价高、标签信... 详细信息

在互联网音视频内容分析的应用中,快速建立低标注代价的图像细粒度分类方法具有重要意义。由于类别间具有相似的外观特征,并且存在光照、视角、背景遮挡等干扰因素,细粒度图像分类面临类别数量多、类间差异性小,以及标注代价高、标签信噪比低等挑战。为改善在带有噪声标签的数据环境下海量图像细粒度分类的效果,提出一种基于检索增强的图像细粒度分类方法,在迭代清洗噪声标签的基础上,利用检索范式通过简单类别标注获取更具表达性的特征,提升分类器的识别能力,并在包含1 500个细粒度的食物类别和超过50万张图像的数据集上取得良好的效果。

关键词：细粒度图像分类网络安全图像检索数据清洗噪声标签

沉浸式环境中多场景视觉提示信息可视化方法综述

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中国图象图形学报 2024年第1期29卷 1-21页

作者：任洋甫李志强张松海青海大学计算机技术与应用系西宁810016 清华大学计算机科学与技术系北京100084 国防大学联合作战学院北京100091

沉浸式环境是通过虚拟现实(virtual reality,VR)等技术为用户呈现趋近于真实的环境体验。虚拟现实是通过计算机生成现实世界的模拟环境,可以为用户提供丰富的沉浸感、交互性和想象力体验。用户在虚拟现实场景中,通过视觉可以快速熟悉环... 详细信息

沉浸式环境是通过虚拟现实(virtual reality,VR)等技术为用户呈现趋近于真实的环境体验。虚拟现实是通过计算机生成现实世界的模拟环境,可以为用户提供丰富的沉浸感、交互性和想象力体验。用户在虚拟现实场景中,通过视觉可以快速熟悉环境,获取场景内外的信息,还可以通过视觉完成与场景的交互,增强用户的感知。增强现实(augmented reality,AR)会将虚拟信息放置在真实场景中,用户可以与真实场景中的虚拟信息进行交互。为了充分了解视觉提示信息在虚拟现实等不同沉浸式场景中的研究,探究视觉信息提示方法的本源,本文按照信息提示位置的不同、功能和应用的不同进行区分,首先综述近年来在普通二维场景中的方法,通过技术对比和改进深入讨论了在三维虚拟现实或增强现实环境下对视觉提示信息可视化方法的研究。分析在虚拟现实或增强现实环境下与普通二维场景中显示的异同,同时展开视觉提示信息在多场景下对用户注意力等使用功能方面的研究介绍,以及全景视频观看等实际场景中的应用研究说明。本文通过对二维和三维场景视野外、场景中标签布局和注意力引导,以及全景视频观看等实际应用中的讨论,可以更详细地展示视觉提示信息在沉浸式环境和多场景中的研究前景与发展方向。

关键词：沉浸式环境虚拟现实(VR) 增强现实(AR) 多场景视觉提示信息全景视频注意力引导

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局部加全局视角遮挡人脸表情识别方法

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 180-189页

作者：南亚会华庆一西北大学信息科学与技术学院西安710127 吕梁学院计算机科学与技术系山西吕梁033001

实际场景中各种遮挡增加了表情识别难度。为此,提出一种滑块局部加权卷积注意力和全局注意力池化的视觉Transformer结合的方法来解决遮挡问题。利用主干网络提取表情特征图,将表情特征图裁剪成多个区域块,利用局部Patch注意力单元通过... 详细信息

实际场景中各种遮挡增加了表情识别难度。为此,提出一种滑块局部加权卷积注意力和全局注意力池化的视觉Transformer结合的方法来解决遮挡问题。利用主干网络提取表情特征图,将表情特征图裁剪成多个区域块,利用局部Patch注意力单元通过自适应计算局部特征的注意力权重来感知被遮挡的区域,提取表情局部特征。同时,表情特征图转换成Patch块,通过Patch级和Token级注意力池化的视觉Transformer,从全局角度捕获Patch块之间的相互作用和相关性。引导模型强调最具区别性的特征,而忽略遮挡减少不相关特征的影响。在三个表情数据集及其遮挡子集和一个遮挡数据集上进行实验,结果表明所提模型在遮挡表情识别上优于现有方法。

关键词：遮挡人脸表情识别滑块局部卷积注意力 Patch注意力池化 Token注意力池化 vision Transformer

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一种基于转发图的域内路由保护算法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 529-538页

作者：耿海军孟卓姚姗姗杨静池浩田尹霞山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学自动化与软件学院太原030006 山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 清华大学计算机科学与技术系北京100084

业界提出利用路由保护算法来解决网络中的故障问题,然而已有的路由保护算法存在4个方面的问题:1)无法应对网络中所有可能的单故障情形;2)需要额外辅助机制的协助;3)不支持增量部署;4)每个结点存储多个到达目的地址的备份下一跳.提出一... 详细信息

业界提出利用路由保护算法来解决网络中的故障问题,然而已有的路由保护算法存在4个方面的问题:1)无法应对网络中所有可能的单故障情形;2)需要额外辅助机制的协助;3)不支持增量部署;4)每个结点存储多个到达目的地址的备份下一跳.提出一种基于转发图的域内路由保护算法(an intradomain routing protection algorithm based on forwarding graph,RPBFG)来解决这4个问题.首先建立了以最大化故障保护率为目标、以转发图包含反向最短路径树为约束条件的路由保护模型;然后提出了利用遗传算法构造满足上述目标的转发图;最后根据构造的转发图计算出所有结点到达目的结点的备份下一跳.在11个真实拓扑结构中比较了RPBFG,NPC,U-turn,MARA-MA,MARA-SPE在故障保护率和路径拉伸度的性能.实验结果表明,RPBFG可以应对网络中所有可能的单故障;在平均路径拉伸度方面,RPBFG比NPC,U-turn,MARA-MA,MARA-SPE分别降低了0.11%,0.72%,37.79%,36.26%.

关键词：路由保护网络故障故障保护率路径拉伸度有向无环图转发图

BWSS:结合可疑集合簇计算极小碰集的Boolean算法

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软件学报 2024年

作者：赵相福黄森魏霞童向荣欧阳丹彤张立明烟台大学计算机与控制工程学院浙江师范大学计算机系吉林大学计算机科学与技术学院

在基于模型的诊断领域中,因为极小冲突集的极小碰集即为待诊断设备的候选诊断,所以计算极小碰集是候选诊断的一个关键步骤.其中,极小碰集是一个NP-hard约束求解问题,随着问题规模增大,求解难度成指数级增长. Boolean算法是计算极小碰集... 详细信息

在基于模型的诊断领域中,因为极小冲突集的极小碰集即为待诊断设备的候选诊断,所以计算极小碰集是候选诊断的一个关键步骤.其中,极小碰集是一个NP-hard约束求解问题,随着问题规模增大,求解难度成指数级增长. Boolean算法是计算极小碰集的经典算法,然在求解过程中,解集的极小化却占据运算的绝大部分时间.为解决该问题并提升计算效率,本文提出了结合可疑集合簇计算极小碰集的BWSS算法,通过深度分析Boolean算法生成树规则,找到使候选解成为超集的集合,在向根节点扩展元素时,如果候选解与可疑集合簇中至少一个集合交集为空,那么该解为极小候选解,否则删除该解,通过递归的策略保证算法结束时产生且仅产生所有极小碰集.除此之外,每个候选解在极小化时,至少存在m(m≥1)个元素甚至整个解无需极小化.理论上, BWSS算法的复杂度要远低于Boolean算法.通过随机数据及大量基准电路数据,实验结果表明本文所提算法与目前最先进的几种算法相比,运行时间减少了几个数量级.

关键词：基于模型诊断极小碰集 Boolean算法候选解冲突集