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基于四维非线性串扰模型的单跨无中继光传输多维调制设计

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电子学报 2024年第8期52卷 2563-2570页

作者：梁志伟陈斌凌未雷艺合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

随着光通信速率需求的不断提高,光纤中的非线性效应成为了限制信道容量增长的主要因素.针对该问题,本文基于四维(Four-Dimensional,4D)非线性串扰模型和几何整形,提出了抗非线性4D调制设计方法.通过在加性高斯白噪声信道(Additive White... 详细信息

随着光通信速率需求的不断提高,光纤中的非线性效应成为了限制信道容量增长的主要因素.针对该问题,本文基于四维(Four-Dimensional,4D)非线性串扰模型和几何整形,提出了抗非线性4D调制设计方法.通过在加性高斯白噪声信道(Additive White Gaussian Noise,AWGN)和单跨无中继光纤传输系统中的仿真,详细比较了四类不同调制格式(包括分别针对AWGN信道和光纤信道设计的2D和4D调制格式)的传输性能.数值仿真结果表明,基于4D非线性串扰模型和4D空间联合优化的调制格式不仅有较高的线性整形增益还具有较好的非线性容忍性.以5通道的波分复用传输系统为例,优化得到的NL-4D-1024调制与传统正交幅度调制(QAM)和2D整形调制相比,可以分别减少0.8 dB和0.4 dB的发射功率.

关键词：多维度调制格式几何整形非线性串扰模型光纤信道相位噪声

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基于多重视觉注意力的唇语识别

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 73-84页

作者：谢胤岑薛峰曹明伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 合肥工业大学软件学院合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视... 详细信息

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视觉注意力的唇语识别方法(Lipreading Based on Multiple Visual Attention Network,LipMVA).首先利用通道注意力自适应校准通道级别的特征,减轻无意义通道的干扰.然后使用两种粒度不同的时空注意力,抑制不重要的像素或帧的影响.CMLR、GRID数据集上的实验表明LipMVA可降低识别错误率,由此验证方法的有效性.

关键词：唇语识别视觉语音识别注意力机制深度神经网络特征提取

MRNDA:一种基于资源受限片上网络的深度神经网络加速器组播机制研究

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电子学报 2024年第3期52卷 872-884页

作者：欧阳一鸣王奇汤飞扬周武李建华合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 合肥工业大学微电子学院安徽合肥230009

片上网络(Network-on-Chip,NoC)在多处理器系统中得到了广泛的应用.近年来,有研究提出了基于NoC的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)加速器.基于NoC的DNN加速器设计利用NoC连接神经元计算设备,能够极大地减少加速器对片外存储的访... 详细信息

片上网络(Network-on-Chip,NoC)在多处理器系统中得到了广泛的应用.近年来,有研究提出了基于NoC的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)加速器.基于NoC的DNN加速器设计利用NoC连接神经元计算设备,能够极大地减少加速器对片外存储的访问从而减少加速器的分类延迟和功耗.但是,若采用传统的单播NoC,大量的一对多数据包会极大的提高加速器的通信延迟.并且,目前的深度神经网络规模往往非常庞大,而NoC的核心数量是有限的.因此,文中提出了一种针对资源受限的NoC的组播方案.该方案利用有限数量的处理单元(Processor Element,PE)来计算大型的DNN,并且利用特殊的树形组播加速网络来减少加速器的通信延迟.仿真结果表明,和基准情况相比,本文提出的组播机制使加速器的分类延迟最高降低了86.7%,通信延迟最高降低了88.8%,而它的路由器面积和功耗仅占基准路由器的9.5%和10.3%.

关键词：片上网络深度神经网络加速器组播路由器架构多物理网络

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无人机平台的人体呼吸率检测

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 323-329页

作者：梁帅杨学志臧宗迪合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学科研院合肥230009

使用无人机载相机进行呼吸率检测是一种新兴的伤情评估手段,然而现有的视频呼吸率检测算法只适用于固定相机。在基于空间相位的呼吸信号提取技术基础上,提出一种基于无人机载视频的人体呼吸率非接触式测量方法,使用复可控金字塔提取出... 详细信息

使用无人机载相机进行呼吸率检测是一种新兴的伤情评估手段,然而现有的视频呼吸率检测算法只适用于固定相机。在基于空间相位的呼吸信号提取技术基础上,提出一种基于无人机载视频的人体呼吸率非接触式测量方法,使用复可控金字塔提取出每一帧图像的空间相位,按时间顺序排列得到相位序列;接着采用经验模态分解从相位序列中拆解出多个模态分量,并设计频率变异性分析模型从中选择出具有稳定频率的分量,也即目标呼吸信号;利用峰值检测方法检测出人体呼吸率。实验结果表明,该方法在无人机晃动干扰下的呼吸率检测平均准确率能够达到98%以上,优于现有检测方法。

关键词：无人机呼吸率经验模态分解频率变异性空间相位

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基于光场解耦的6D位姿估计方法

电子测量与仪器学报 2024年第7期38卷 46-54页

作者：丁潇张旭东范之国孙锐合肥工业大学计算机与信息学院

光场成像技术能同时捕捉场景中光线的空间和角度信息，被广泛应用到许多计算机视觉任务中。针对基于RGB图像位姿估计方法在严重遮挡和截断、光照变化、物体和背景相似等复杂场景下难以有效预估出位姿的问题，提出一种光场解耦特征融合... 详细信息

光场成像技术能同时捕捉场景中光线的空间和角度信息，被广泛应用到许多计算机视觉任务中。针对基于RGB图像位姿估计方法在严重遮挡和截断、光照变化、物体和背景相似等复杂场景下难以有效预估出位姿的问题，提出一种光场解耦特征融合的两阶段6D位姿估计方法。该方法采用多种特征提取器解耦光场宏像素图像并将其映射到特征空间，并引入注意力机制融合空间角度及EPI信息，为下游位姿估计网络提供有效可靠的关键特征。同时，将反投影应用到关键点预测网络以减少特征传递过程中信息的损耗。在光场位姿估计数据集LF-6Dpose上的实验表明，该方法在平均最近点三维距离(ADD-S)和二维投影(2D Project)两个指标下的结果分别为91.37%和70.12%,在三维距离指标上相比现有先进方法提升12.5%,能够更好地解决复杂场景下的目标6D位姿估计问题。

关键词：位姿估计光场解耦空间角度特征提取特征融合

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音效伪造数据集的构建与基准检测方法研究

北京航空航天大学学报 2024年

作者：温心哲陈雁翔郑盛有李国平合肥工业大学计算机与信息学院

音效合成技术的进步虽然有利于推动多媒体创作和娱乐产业的发展，但其在包括伪证、谣言等不良应用方面也带来了潜在的社会负面影响，不同于语音合成和歌声合成，音效合成更专注于创造各种非人声，这使得现有的针对人声的音频伪造检测研... 详细信息

音效合成技术的进步虽然有利于推动多媒体创作和娱乐产业的发展，但其在包括伪证、谣言等不良应用方面也带来了潜在的社会负面影响，不同于语音合成和歌声合成，音效合成更专注于创造各种非人声，这使得现有的针对人声的音频伪造检测研究具有局限性。因此提出了音效伪造检测任务，并为该任务创建了一个音效伪造检测数据集（Fake Sound Effect Dataset，FSED），旨在推动音效鉴伪技术的发展。数据集考虑了三类不同模态引导下的九种伪造音效生成算法，并从三个不同数据集中收集真实数据。最终数据集共包含70800个合成音效，35400个真实音效。还精心设计了四种不同的测试集，旨在更好地评估伪造检测方法的泛化性和鲁棒性。此外，使用了基于音频预训练模型的伪造检测方法对数据集进行基准测试，结果表明本数据集具有一定的挑战性。

关键词：音效深度伪造检测音效合成数据集音频预训练模型泛化性

使用掌纹线对基于深度学习的掌纹识别进行数据增强

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智能系统学报 2024年

作者：金怡凡王海涛贾伟合肥工业大学计算机与信息学院

近年来掌纹识别技术受到越来越多的关注，然而在掌纹识别的过程中，复杂的应用场景为识别带来了困难。在基于深度学习的掌纹识别算法中，数据增强操作具有较大的作用。由于掌纹的独特性，其所包含的特征信息几乎全部处于掌纹线之中，因... 详细信息

近年来掌纹识别技术受到越来越多的关注，然而在掌纹识别的过程中，复杂的应用场景为识别带来了困难。在基于深度学习的掌纹识别算法中，数据增强操作具有较大的作用。由于掌纹的独特性，其所包含的特征信息几乎全部处于掌纹线之中，因此传统的全局数据增强方法收效甚微。本文提出了一种基于掌纹线的数据增强方法。该方法首先基于传统的图像处理方法，提出了多阶段的掌纹线提取算法。然后，基于提取的掌纹线，设计了一种掌纹识别的数据增强方案。通过实验表明，应用该数据增强方式对掌纹图像进行增强之后，在4个广泛应用的深度学习模型上都取得了更好的效果。该数据增强方法简单高效，能够在实际应用中发挥作用。

关键词：生物特征识别深度学习身份鉴别 Gabor滤波器掌纹识别掌线提取数据增强卷积神经网络

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基于多Agent传动关系的股市趋势预测

计算机工程 2024年第3期50卷 267-276页

作者：鲍志姚宏亮方帅杨静俞奎合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601

股市趋势预测是机器学习领域中一个具有挑战性的任务。由于一些因素对于股市的影响是动态且不确定的,导致股市趋势难以预测。针对已有方法在股市预测时存在的灵敏性差、适应力弱等问题,从快变量和慢变量的传动关系出发,利用Agent技术对... 详细信息

股市趋势预测是机器学习领域中一个具有挑战性的任务。由于一些因素对于股市的影响是动态且不确定的,导致股市趋势难以预测。针对已有方法在股市预测时存在的灵敏性差、适应力弱等问题,从快变量和慢变量的传动关系出发,利用Agent技术对股市中的快周期和慢周期进行联合建模,提出一种多Agent传动影响图(MATID)股市趋势预测方法。给出股市中快周期和慢周期的划分标准,并引入周期能量的概念;通过对相关趋势指标的特征融合,给出周期能量的量化计算方法;通过分析快周期和慢周期的动态作用过程,给出传动因子的表示方法;将快周期和慢周期分别对应成不同的Agent,利用多Agent影响图模型建模快周期和慢周期的传动过程;利用股市振子模型表示快Agent和慢Agent之间的传动效用,利用联合树的自动推理技术对股市趋势进行预测。在不同样本数量和不同股市趋势下进行实验,结果表明,与门控循环单元、S-LSTM和Hybrid-RNN预测方法相比,MATID方法预测精确率提升1.5%~7.0%,召回率提升5.4%~6.7%,F1值提升3.7%~6.2%,具有良好的灵敏性和适应力。

关键词：多Agent传动影响图周期传动振子模型效用函数联合树

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面向线束预装配的多约束线束布局方法研究

图学学报 2024年第1期45卷 139-147页

作者：罗月童彭俊高景一罗睿明陈绩周波合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601

线束由一组线束段按树状结构连接而成,是飞机汽车等产品中连接各电气设备的接线部件。为提高安装效率,复杂线束需要在线束工装板图上进行预安装,即根据角度、距离、交叉、边界等工艺约束在工装板上摆放线束,是一个多约束下的线束布局问... 详细信息

线束由一组线束段按树状结构连接而成,是飞机汽车等产品中连接各电气设备的接线部件。为提高安装效率,复杂线束需要在线束工装板图上进行预安装,即根据角度、距离、交叉、边界等工艺约束在工装板上摆放线束,是一个多约束下的线束布局问题。通过借鉴图布局算法,将线束布局转换为优化问题,并采用随机梯度下降法SGD每次随机挑选一对线束段进行优化,逐步迭代收敛。因为线束段是长度不变的刚体,所以移动一根线束段时会带动相连的其他线束段,进而导致SGD迭代过程出现震荡,难以收敛。通过提出双向传递的线束段移动算法,在保证线束段能移动到目标位置的同时尽量少相连线束段的变动。使用合成线束案例和某真实飞机线束案例进行有效性验证,结果表明各工艺约束能均能得到满足,符合线束预装配的生产要求。

关键词：线束布局图布局随机梯度下降多约束预装配