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用于阴影去除的小波非均匀扩散模型

中国图象图形学报 2025年第1期30卷 66-82页

作者：黄颖程彬房少杰刘歆重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065

目的现有的阴影去除方法通常依赖于像素级重建,旨在学习阴影图像和无阴影图像之间的确定性映射关系。然而阴影去除关注阴影区域的局部恢复,容易导致在去除阴影的同时破坏非阴影区域。此外,现有的大多数扩散模型在恢复图像时存在耗时过... 详细信息

目的现有的阴影去除方法通常依赖于像素级重建,旨在学习阴影图像和无阴影图像之间的确定性映射关系。然而阴影去除关注阴影区域的局部恢复,容易导致在去除阴影的同时破坏非阴影区域。此外,现有的大多数扩散模型在恢复图像时存在耗时过长和对分辨率敏感等问题。为此,提出了一种用于阴影去除的小波非均匀扩散模型。方法首先将图像通过小波分解为低频分量与高频分量,然后针对低频和高频分量分别设计扩散生成网络来重建无阴影图像的小波域分布,并分别恢复这些分量中的各种退化信息,如低频(颜色、亮度)和高频细节等。结果实验在3个阴影数据集上进行训练和测试,在SRD(shadow removal dataset)数据集中,与9种代表性方法进行比较,在非阴影区域和整幅图像上,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)和均方根误差(root mean square error,RMSE)均取得最优或次优的结果;在ISTD+(augmented dataset with image shadow triplets)数据集中,与6种代表性方法进行比较,在非阴影区域上,性能取得了最佳,PSNR和RMSE分别提高了0.47 dB和0.1。除此之外,在SRD数据集上,ShadowDiffusion方法在生成不同分辨率图像时性能有明显差异,而本文方法性能基本保持稳定。此外,本文方法生成速度与其相比提高了约4倍。结论提出的方法能够加快扩散模型的采样速度,在去除阴影的同时,恢复出阴影区域缺失的颜色、亮度和丰富的细节等信息。

关键词：阴影去除扩散模型(DM) 小波变换双分支网络噪声调度表

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同时透射反射可重构智能表面赋能移动边缘计算任务卸载研究

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电子与信息学报 2025年

作者：李斌杨冬东南京信息工程大学计算机学院

为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，... 详细信息

为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足，该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先，考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束，联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率，建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后，借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题，使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明，相较于无源STAR-RIS方案，所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。

关键词：有源同时透射和反射可重构智能表面移动边缘计算计算卸载资源分配

联邦原型学习的特征图中毒攻击和双重防御机制

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软件学报 2025年第03期 1355-1374页

作者：王瑞锦王金波张凤荔李经纬李增鹏陈厅电子科技大学信息与软件工程学院电子科技大学计算机科学与工程学院山东大学网络空间安全学院

联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法 FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的... 详细信息

联邦学习是一种无需用户共享私有数据、以分布式迭代协作训练全局机器学习模型的框架.目前流行的联邦学习方法 FedProto采用抽象类原型(称为特征图)聚合,优化模型收敛速度和泛化能力.然而,该方法未考虑所聚合的特征图的正确性,而错误的特征图可能导致模型训练失效.为此,首先探索针对FedProto的特征图中毒攻击,论证攻击者只需通过置乱训练数据的标签,便可将模型的推测准确率至多降低81.72%.为了抵御上述攻击,进一步提出双重防御机制,分别通过全知识蒸馏和特征图甄别排除错误的特征图.基于真实数据集的实验表明,防御机制可将受攻击模型的推测准确率提升1–5倍,且仅增加2%系统运行时间.

关键词：联邦学习数据异构知识蒸馏特征图中毒攻击双重防御机制

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基于大语言模型的业务流程语义异常检测方法

计算机集成制造系统 2025年

作者：关威曹健赵海燕姚艳上海交通大学电子信息与电气工程学院上海理工大学光电信息与计算机工程学院曲阜师范大学计算机学院

识别并处理业务流程中的异常对于确保企业稳定运营至关重要。虽然现有方法常通过统计分析频率来发现异常，但低频行为并不一定代表异常。因此，从语义角度检测异常已成为研究热点。为此，本文提出了一种基于大语言模型的业务流程语义异... 详细信息

识别并处理业务流程中的异常对于确保企业稳定运营至关重要。虽然现有方法常通过统计分析频率来发现异常，但低频行为并不一定代表异常。因此，从语义角度检测异常已成为研究热点。为此，本文提出了一种基于大语言模型的业务流程语义异常检测方法，名为SemAD。具体来说，通过微调大语言模型使其能够重建正常轨迹，并根据重建误差检测异常情况。本文设计了一种新颖的词元异常分数计算方法。由于每个执行的活动（事件）会被分词为多个词元，事件的异常分数由所有词元的异常分数聚合而成。实验证明，SemAD在泛化能力和给定流程的学习方面均优于现有的最先进的业务流程语义异常检测方法。

关键词：业务流程异常检测大语言模型流程挖掘事件日志

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基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习方法

计算机研究与发展 2025年第2期62卷 472-487页

作者：张啸剑张雷雷张治政河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450016

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户... 详细信息

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注,联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足,提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED.该算法能够同时处理同分布与非同分布的联邦数据类型;不同于现有的固定裁剪设置方法,ULDP-FED算法采用裁剪阈值动态衰减策略来实现高斯机制造成的误差与裁剪造成的偏差之间的均衡;为了节省用户手中的隐私预算,该算法通过遍历用户所有历史本地噪音梯度更新来寻找当前轮本地梯度更新的替代更新.若存在高度相似的历史更新,用户只需要上传该历史梯度更新的索引即可,进而减少了用户与服务器之间的通信代价.ULDP-FED算法与现有算法在MNIST和CIFAR 10数据上的实验结果表明,其模型精度均高于同类方法.

关键词：差分隐私用户级别差分隐私联邦学习联邦优化本地梯度更新

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基于条纹结构光的芯片翘曲度检测系统

激光与光电子学进展 2025年

作者：范子健蔡万源吕娜陶卫上海交通大学电子信息与电气工程学院仪器科学与电气工程系

目前，我国在高端芯片封装和检测领域技术水平存在一定短板，尤其在芯片热循环过程中对微小翘曲度的高精度测量方面缺乏成熟的检测手段，影响了芯片性能优化与封装工艺提升。为解决这一难题，本文设计搭建了一种基于单目条纹结构光的三... 详细信息

目前，我国在高端芯片封装和检测领域技术水平存在一定短板，尤其在芯片热循环过程中对微小翘曲度的高精度测量方面缺乏成熟的检测手段，影响了芯片性能优化与封装工艺提升。为解决这一难题，本文设计搭建了一种基于单目条纹结构光的三维检测系统，结合红外温度检测，重点研究芯片表面在变温环境下的三维重建及翘曲度计算方法，通过将条纹格雷码与相移法相结合，实现了芯片表面点云数据的高精度三维重建，并且优化Robust gaussian lowess拟合算法对点云数据进行加权曲面拟合处理，将噪点带来的波动影响减少了30%左右，实现准确计算芯片翘曲度。实验结果表明，该方法能够有效抑制点云数据中的噪声和离群点影响，显著提升了曲面拟合的鲁棒性和精度，尤其在热循环条件下表现出更高的稳定性。本文所设计的光学测量系统经验证满足微米级翘曲度测量需求，为芯片设计与封装工艺优化提供了可靠的技术支持，在复杂热循环测试场景中展现了良好的应用潜力，为高精密电子元器件质量检测与控制提供了新的解决方案。

关键词：单目条纹结构光三维重建芯片翘曲度检测加权曲面拟合

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面向卸船机抓斗轨迹跟踪的点云配准改进方法

激光与光电子学进展 2025年

作者：白中选沈阅孔德明燕山大学电气工程学院河北燕大燕软信息系统有限公司

为了解决在散杂货港口中通过4D毫米波雷达扫描桥式卸船机抓斗得到的点云稀疏不完整难以描述抓斗轨迹的问题，提出一种基于果蝇优化算法的点云配准改进方法，以补充4D毫米波雷达获取的点云，进而更准确描述卸船机抓斗的轨迹。首先，利用... 详细信息

为了解决在散杂货港口中通过4D毫米波雷达扫描桥式卸船机抓斗得到的点云稀疏不完整难以描述抓斗轨迹的问题，提出一种基于果蝇优化算法的点云配准改进方法，以补充4D毫米波雷达获取的点云，进而更准确描述卸船机抓斗的轨迹。首先，利用激光雷达扫描获取相对完整的点云，将其作为模板点云，提取其内部形状特征点（ISS）；然后，分别计算模板点云的ISS特征点与待配准的稀疏目标点云的快速点特征直方图（FPFH），根据计算出的FPFH描述子进行特征匹配；最后，通过改进的果蝇优化算法进一步获取模板点云和目标点云间的位置关系，再利用迭代最近点算法实现点云精配准。利用斯坦福点云数据库中的部分模型和实测的桥式卸船机点云数据分别进行验证，实验结果表明：与5种近年来常用的配准算法相比，改进后的配准算法的均方根误差（RMSE）降低了7.1%以上，平均绝对误差（MAE）降低了8.7%以上。本文方法在配准稀疏点云时误差较小，精度更高，在连续配准时，所得抓斗轨迹平滑稳定。

关键词：遥感毫米波雷达稀疏点云点云配准果蝇优化算法运动目标跟踪

BDC-DAL:基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法

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浙江大学学报(理学版) 2025年第1期52卷 98-109,121页

作者：叶继华梁芳昕王超肖顺杰宗义江爱文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重... 详细信息

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量级人脸活体检测算法(BDC-DAL)。通过将轻量化的卷积结构和蓝图差分卷积设计相结合,有效降低了模型的参数和计算量,同时保留了捕捉复杂细粒度特征的能力。此外,引入的双重辅助监督机制,利用监督信号重建过程学习细微的欺诈线索,显著提高了模型对未知攻击场景的鲁棒性。为验证算法的有效性,在CelebA-Spoof和OULU-NPU人脸活体检测数据集上进行了广泛测试,并与当前主流的深度学习人脸活体检测算法和其他轻量化网络模型进行了比较,实验结果显示,BDC-DAL算法大幅降低了模型复杂度,参数量减少了近90%,模型的浮点计算量也下降了约10%。BDC-DAL算法在实现高效性和轻量化的同时,成功平衡了性能与资源消耗,为在资源受限环境下的人脸识别提供了可行的解决方案。

关键词：人脸活体检测轻量级辅助信息监督

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一种融合双曲表示与欧几里得表示的源代码漏洞检测方法

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郑州大学学报(理学版) 2025年

作者：陈旭陈子雄景永俊王叔洋宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学电气信息工程学院国家(中卫)新型互联网交换中心

随着软件系统的日益复杂,源代码漏洞检测成为了维护软件安全的关键任务。虽然已经出现了各种基于深度学习的漏洞检测方法,但这些方法主要依赖于单一的欧氏空间视角提取代码表示结构中的语义特征与结构特征,这不利于检测隐藏在代码深处... 详细信息

随着软件系统的日益复杂,源代码漏洞检测成为了维护软件安全的关键任务。虽然已经出现了各种基于深度学习的漏洞检测方法,但这些方法主要依赖于单一的欧氏空间视角提取代码表示结构中的语义特征与结构特征,这不利于检测隐藏在代码深处漏洞的能力。为了解决这一问题,提出了一种融合双曲表示与欧几里得表示的源代码漏洞检测方法(Source Code Vulnerability Detection Method Fusing Hyperbolic Representation and Euclidean Representation, VulDEHGCN),从两种不同的空间对源代码进行嵌入处理,以不同视角挖掘源代码的漏洞特征,实现更准确的漏洞检测。实验结果表明,与现有的漏洞检测方法相比,VulDEHGCN在准确率、精确率、召回率和F1得分等关键性能指标上均实现了显著提升,其中,准确率和F1分数分别达到98.93%和96.63%,在准确率和F1指标方面比最先进的基线分别提升了11.61%和16.32%。消融实验还证实了融合不同视角的代码嵌入的检测性能更优。

关键词：漏洞检测切片级别双曲空间欧氏空间融合表示