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面向跨模态行人重识别的双向动态交互网络

计算机辅助设计与图形学学报 2023年第3期35卷 371-382页

作者：郑爱华冯孟雅李成龙汤进罗斌多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 安徽大学人工智能学院合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

为了解决当前跨模态行人重识别算法因采用权值共享的卷积核而造成模型针对不同输入动态调整能力差,以及现有方法因仅使用高层粗分辨率的语义特征而造成信息丢失的问题,提出一种双向动态交互网络的跨模态行人重识别方法.首先通过双流网... 详细信息

为了解决当前跨模态行人重识别算法因采用权值共享的卷积核而造成模型针对不同输入动态调整能力差,以及现有方法因仅使用高层粗分辨率的语义特征而造成信息丢失的问题,提出一种双向动态交互网络的跨模态行人重识别方法.首先通过双流网络分别提取不同模态各个残差块后的全局特征;然后根据不同模态的全局内容动态地生成定制化卷积核,提取模态特有信息,并将其作为模态互补信息在模态间进行双向传递以缓解模态异质性;最后对各层不同分辨率的特征进行相关性建模,联合学习跨层的多分辨率特征以获取更具有判别性和鲁棒性的特征表示.在SYSU-MM01和RegDB跨模态行人重识别数据集上的实验结果表明,所提方法在第一命中率(R1)分别高于当前最好方法4.70%和2.12%;在平均检索精度(mAP)上分别高于当前最好方法4.30%和2.67%,验证了该方法的有效性.

关键词：行人重识别跨模态动态卷积跨层多分辨率卷积神经网络

基于频率选择扩容的JPEG图像可逆信息隐藏技术

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华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第1期50卷 109-121页

作者：吕皖丽檀胜安徽大学多模态认知计算安徽省重点实验室安徽合肥230601

JPEG图像的可逆信息隐藏技术已被广泛利用,为了提高JPEG图像在可逆信息隐藏过程中的嵌入容量和嵌入效率,文中提出了一种基于频率选择扩容的可逆信息隐藏技术。首先对原始图像进行量化,生成若干个离散余弦变换(DCT)块,将DCT块根据块内是... 详细信息

JPEG图像的可逆信息隐藏技术已被广泛利用,为了提高JPEG图像在可逆信息隐藏过程中的嵌入容量和嵌入效率,文中提出了一种基于频率选择扩容的可逆信息隐藏技术。首先对原始图像进行量化,生成若干个离散余弦变换(DCT)块,将DCT块根据块内是否含有±3和±4值的交流系数值分成两种类型,以选择不同的嵌入位置进行嵌入,并根据频率选择策略计算块内各位置的嵌入失真,按照嵌入失真排序后的频率选择嵌入位置并嵌入秘密信息。实验结果表明,文中的算法扩大了嵌入容量且减小了文件增加量。

关键词： JPEG图像可逆信息隐藏交流系数直方图平移频率选择

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自适应编码的高容量密文可逆信息隐藏算法

软件学报 2022年第12期33卷 4746-4757页

作者：马文静吴友情殷赵霞多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601 合肥师范学院计算机学院安徽合肥230601

随着数字信息技术的普及,密文可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点.RDHEI作为一种能在密文中嵌入额外信息,并正确提取嵌入信息和无损恢复原始图像的技术,受到研究者的... 详细信息

随着数字信息技术的普及,密文可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)逐渐成为云存储中隐私保护的研究热点.RDHEI作为一种能在密文中嵌入额外信息,并正确提取嵌入信息和无损恢复原始图像的技术,受到研究者的广泛关注.为了能在加密图像中嵌入充足的额外信息,提出了一种自适应编码的高容量RDHEI算法.首先,计算原始图像不同预测误差的出现概率并自适应的生成哈夫曼编码;然后,利用流密码加密原始图像,根据像素预测误差对应的哈夫曼码字对加密后像素进行标记;最后,以位替换方式将信息嵌入到已标记像素的预留空间中.经实验验证:该算法在正确提取嵌入信息的同时,无损地恢复了原始图像.与同类算法相比,该算法充分利用了图像本身的纹理特性,有效地提高了图像嵌入率.在UCID,BOSSBase和BOWS-2这3个图像集上,该算法的平均嵌入率达到3.162bpp,3.917bpp以及3.775bpp,与当前性能最佳算法相比,提升了0.263 bpp,0.292 bpp以及0.280 bpp.

关键词：隐私保护可逆信息隐藏加密图像自适应编码预测误差

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基于视听诱发的听觉注意检测脑电数据集

清华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：张宏玉张晶晶董兴广吕钊陶建华周健吴小培范存航清华大学自动化系安徽大学计算机科学与技术学院多模态认知计算安徽省重点实验室

在基于脑电信号的听觉注意检测任务中,运用较成熟的公开数据集仅包含脑电信号和音频数据,均缺少对视觉信息的关注。为了模拟真实世界的感知环境,该文引入一个创新性的脑电数据集,其中包含同时提供音视频刺激及仅有音频作为刺激的情境,... 详细信息

在基于脑电信号的听觉注意检测任务中,运用较成熟的公开数据集仅包含脑电信号和音频数据,均缺少对视觉信息的关注。为了模拟真实世界的感知环境,该文引入一个创新性的脑电数据集,其中包含同时提供音视频刺激及仅有音频作为刺激的情境,并通过现有方法验证了该数据集的有效性。研究结果表明:不同频段的脑电信号对听觉注意的选择产生了差异影响,特别是Alpha和Gamma频段,在大脑处理听觉注意时发挥重要作用。与现有的公开听觉注意检测数据集相比,该文提出的音视频数据集引入了视频信息,更真实地模拟了日常场景。这种数据集设计为脑机接口的研究和应用提供了更丰富的模态信息,具有重要的研究和应用意义。该数据集已公开,网址为http://***/to Auditory Attention。

关键词：视听诱发脑机接口听觉注意检测脑电图

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基于多模态双向信息增强的RGBT跟踪网络

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 596-605页

作者：赵伟刘磊王鲲鹏涂铮铮罗斌多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

可见光-热红外(RGBT)目标跟踪旨在挖掘可见光和热红外数据的互补优势,实现鲁棒的目标跟踪。目前主流方法通常引入模态权重来实现多模态信息融合,但简单地为各个模态分配权重无法充分挖掘可见光和热红外模态的互补优势。基于此,提出了一... 详细信息

可见光-热红外(RGBT)目标跟踪旨在挖掘可见光和热红外数据的互补优势,实现鲁棒的目标跟踪。目前主流方法通常引入模态权重来实现多模态信息融合,但简单地为各个模态分配权重无法充分挖掘可见光和热红外模态的互补优势。基于此,提出了一种多模态双向信息增强的RGBT跟踪网络(MBIENet)。设计了一种特征聚合模块,用于聚合模态共享特征和模态特定特征以建模目标外观信息;提出了一种新的多模态双向调制融合模块,可有效融合模态互补信息,减少冗余特征和无用特征对跟踪器的影响;提出了一个轻量化的通道空间注意力模块,可自适应调整不同环境下不同模态的贡献。在GTOT、RGBT234和LasHeR数据集上的实验结果表明:所提跟踪算法的准确率和成功率优于当前主流的跟踪算法。

关键词：可见光-热红外目标跟踪深度学习多模态信息融合多模态信息交互

基于自适应哈夫曼编码的密文可逆信息隐藏算法

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计算机学报 2021年第4期44卷 846-858页

作者：吴友情郭玉堂汤进罗斌殷赵霞安徽大学多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 合肥师范学院计算机学院合肥230601

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算... 详细信息

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法,对不同的图像采用不同的哈夫曼码字编码腾出空间来嵌入秘密信息.首先利用自然图像相邻像素间的相关性对原始明文图像进行像素值预测,从最高有效位到最低有效位,对原始像素值和预测像素值的相同比特位进行自适应的哈夫曼编码标记.然后,利用流密码对原始明文图像进行加密.最后在腾出的空间,通过位替换来自适应的嵌入秘密信息.由于哈夫曼编码和解码的可逆性,合法接收者可以对原始明文图像和秘密信息实现分离的无损恢复和提取.实验结果表明,与现有的几种方法相比,本文提出的方法具有更好的安全性和更高的嵌入率,在BOSSBase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率比MPHC算法分别提高了0.09bpp、0.062 bpp和0.06bpp,在最佳情况下比MPHC算法能分别高出0.958 bpp、0.797 bpp和0.320 bpp,最差情况下的嵌入率比MPHC算法也分别高出了 0.01 bpp、0.039 bpp和0.061 bpp.

关键词：密文域可逆信息隐藏哈夫曼编码自适应分离

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基于3D卷积残差网络的人体动作识别算法

计算机应用研究 2020年第S02期37卷 300-301,304页

作者：范银行赵海峰张少杰安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601

针对3D卷积神经网络在卷积过程中产生较大的参数量和计算量的问题,提出了一种结合3D卷积残差网络和轻量级多尺度卷积模块的人体动作识别算法。该轻量级多尺度卷积模块首先将中间特征图分割为若干子图;然后将每个子图经3D卷积后的特征图... 详细信息

针对3D卷积神经网络在卷积过程中产生较大的参数量和计算量的问题,提出了一种结合3D卷积残差网络和轻量级多尺度卷积模块的人体动作识别算法。该轻量级多尺度卷积模块首先将中间特征图分割为若干子图;然后将每个子图经3D卷积后的特征图融合,提取目标的多尺度特征;再对多尺度特征图上的每个通道赋予不同权值;最后使用softmax分类器进行分类。在UCF-101数据集上的实验结果表明,相比较其他3D卷积神经网络算法,该算法不仅加快了模型收敛速度,而且进一步提高了动作识别率。

关键词：人体动作识别 3D卷积残差网络轻量级多尺度卷积模块多尺度信息

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面向微服务架构的开发组织适应性评估框架

软件学报 2021年第5期32卷 1256-1283页

作者：崔海涛章程丁翔曹伶俐杨耘多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 School of Software and Electrical Engineering Swinburne University of TechnologyMelbourne 3122Australia

目前,一种称为微服务的架构风格正受到越来越多的关注.它给软件项目带来好处的同时,也影响着使用微服务架构的开发组织.研究目的是明确微服务的使用对开发组织产生了哪些影响,这些影响对于组织来说是优势还是挑战.对此进行了一次系统文... 详细信息

目前,一种称为微服务的架构风格正受到越来越多的关注.它给软件项目带来好处的同时,也影响着使用微服务架构的开发组织.研究目的是明确微服务的使用对开发组织产生了哪些影响,这些影响对于组织来说是优势还是挑战.对此进行了一次系统文献综述,并通过元-民族志对定性数据进行合成,最终得出了使用微服务架构对组织产生影响的7个方面,分别是组织结构、自治团队、技术/工具、组织文化、开发人员、DevOps和通信.同时,基于系统文献综述的结果发现,虽然大量微服务的研究都强调为了充分获取微服务带来的预期收益就必须解决组织问题,但是目前针对组织问题发表的学术文献依然较少,因此将那些可能更接近于工业界观点的、高质量的灰色文献也纳入到工作中.根据系统文献综述的结果以及对定性数据的合成,得出了4条更高阶的解释,并提出了一个适应性评估框架.此评估框架可以帮助公司评估并提高开发组织对于微服务架构的适应性,为开发组织在面向微服务开发的过程中提供了指导意见.最后,为了验证所提出的适应性评估框架,面向工业界设计并实施了有针对性的问卷调查和行业访谈,两者的结果验证了所提出的适应性评估框架的有效性.

关键词：微服务组织元-民族志系统文献综述评估框架

空间约束下自相互注意力的RGB-D显著目标检测

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模式识别与人工智能 2022年第6期35卷 526-535页

作者：袁晓肖云江波汤进安徽大学计算机科学与技术学院多模态认知计算安徽省重点实验室合肥230601 安徽大学人工智能学院合肥230601 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230088

针对RGB-D显著目标检测问题,提出空间约束下自相互注意力的RGB-D显著目标检测方法.首先,引入空间约束自相互注意力模块,利用多模态特征的互补性,学习具有空间上下文感知的多模态特征表示,同时计算两种模态查询位置与周围区域的成对关系... 详细信息

针对RGB-D显著目标检测问题,提出空间约束下自相互注意力的RGB-D显著目标检测方法.首先,引入空间约束自相互注意力模块,利用多模态特征的互补性,学习具有空间上下文感知的多模态特征表示,同时计算两种模态查询位置与周围区域的成对关系以集成自注意力和相互注意力,进而聚合两个模态的上下文特征.然后,为了获得更互补的信息,进一步将金字塔结构应用在一组空间约束自相互注意力模块中,适应不同空间约束下感受野不同的特征,学习到局部和全局的特征表示.最后,将多模态融合模块嵌入双分支编码-解码网络中,解决RGB-D显著目标检测问题.在4个公开数据集上的实验表明,文中方法在RGB-D显著目标检测任务上具有较强的竞争性.

关键词： RGB-D显著目标检测多模态融合自注意力机制卷积神经网络