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基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 759-767页

作者：覃灏李军华黎明徐三水南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

研究表明,现有的多目标进化算法在处理具有不同Pareto前沿的优化问题时难以有效平衡种群的收敛性与多样性.鉴于此,提出一种基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法(adaptive reference vector and reference point based many-... 详细信息

研究表明,现有的多目标进化算法在处理具有不同Pareto前沿的优化问题时难以有效平衡种群的收敛性与多样性.鉴于此,提出一种基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法(adaptive reference vector and reference point based many-objective evlolutionary algorithm, ARVRPMEA). ARVRPMEA主要利用种群稀疏性自适应调整参考向量和参考点以提高种群多样性,首先,生成均匀分布的参考向量子集和参考点子集,并利用该参考向量子集分解种群;然后,根据规模最大子种群中解的分布情况生成新的参考向量和参考点,直至满足参考向量集和参考点集规模;最后,为进一步提高种群收敛性,该算法结合指标进行环境选择以保存收敛性较高的个体进入下一代种群.实验结果表明, ARVRP算法在求解具有不同Pareto前沿的问题方面具有良好的性能.

关键词：进化算法高维多目标进化算法自适应参考向量和参考点分解种群

基于自适应双阶段分级均衡的约束高维多目标进化算法

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控制与决策 2024年

作者：王林锋揭丽琳黎明何超李军华南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室

为提高约束进化算法处理各种不同约束高维多目标优化问题的精确性和鲁棒性,本文提出一种基于自适应双阶段分级均衡的约束高维多目标进化算法.该算法将多阶段优化方法和混合约束处理技术相结合,首先通过动态个体支配关系设计分段时机,并... 详细信息

为提高约束进化算法处理各种不同约束高维多目标优化问题的精确性和鲁棒性,本文提出一种基于自适应双阶段分级均衡的约束高维多目标进化算法.该算法将多阶段优化方法和混合约束处理技术相结合,首先通过动态个体支配关系设计分段时机,并自适应地切换进化过程的目标优化和约束处理两个阶段;然后依据种群进化信息构建了混合分级均衡准则,利用自适应随机排序法在不可行状态选择个体,并在半可行状态下定义了半可行性准则以选择个体,从而保持可行解和不可行解的动态均衡,提高种群的收敛性、分布性和多样性.标准测试函数集C＿DTLZ、DC＿DTLZ和MW的大量实验表明了本文算法对不同目标维数以及狭窄、离散或互不连通可行域的约束高维多目标问题均能取得较好的收敛性能和稳定性,相对于MOEA/D-FCHT、MOEA/D-2WA、PPS、ToP和Trip五种先进方法,具有更高的收敛精度和更好的鲁棒性.

关键词：约束高维多目标多阶段优化约束处理技术分段时机分级均衡准则进化算法

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令牌损失信息的通用文本攻击检测

中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1875-1888页

作者：陈宇涵杜侠王大寒吴芸朱顺痣严严厦门理工学院计算机与信息工程学院福建省模式识别与图像理解重点实验室厦门361024 厦门大学信息学院厦门361005

目的文本对抗攻击主要分为实例型攻击和通用非实例型攻击。以通用触发器(universal trigger,UniTrigger)为代表的通用非实例型攻击对文本预测任务造成严重影响,该方法通过生成特定攻击序列使得目标模型预测精度降至接近零。为了抵御通... 详细信息

目的文本对抗攻击主要分为实例型攻击和通用非实例型攻击。以通用触发器(universal trigger,UniTrigger)为代表的通用非实例型攻击对文本预测任务造成严重影响,该方法通过生成特定攻击序列使得目标模型预测精度降至接近零。为了抵御通用文本触发器攻击的侵扰,本文从图像对抗性样本检测器中得到启发,提出一种基于令牌损失权重信息的对抗性文本检测方法(loss-based detect universal adversarial attack,LBD-UAA),针对UniTrigger攻击进行防御。方法首先LBD-UAA分割目标样本为独立令牌序列,其次计算每个序列的令牌损失权重度量值(token-loss value,TLV)以此建立全样本序列查询表。最后基于UniTrigger攻击的扰动序列在查询表中影响值较大,将全序列查询表输入设定的差异性检测器中通过阈值阀门进行对抗性文本检测。结果通过在4个数据集上进行性能检测实验,验证所提出方法的有效性。结果表明,此方法在对抗性样本识别准确率上高达97.17%,最高对抗样本召回率达到100%。与其他3种检测方法相比,LBD-UAA在真阳率和假阳率的最佳性能达到99.6%和6.8%,均实现大幅度超越。同时,通过设置先验判断将短样本检测的误判率降低约50%。结论针对UniTrigger为代表的非实例通用式对抗性攻击提出LBD-UAA检测方法,并在多个数据集上取得最优的检测结果,为文本对抗检测提供一种更有效的参考机制。

关键词：文本对抗样本通用触发器文本分类深度学习对抗性检测

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一种大视场汇聚型双目立体视觉标定方法

应用科学学报 2024年第2期42卷 269-279页

作者：崔帅华余磊何茜熊邦书欧巧凤南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室江西南昌330063

双目摄像机汇聚型摆放易导致标记点出现散焦模糊和透视形变,使标记点定位出现偏差,在大视场环境下会引发不可忽视的标定误差,进而影响测量精度。为解决上述问题,提出了一种基于标记点定位偏差度加权的大视场汇聚型双目立体视觉标定方法... 详细信息

双目摄像机汇聚型摆放易导致标记点出现散焦模糊和透视形变,使标记点定位出现偏差,在大视场环境下会引发不可忽视的标定误差,进而影响测量精度。为解决上述问题,提出了一种基于标记点定位偏差度加权的大视场汇聚型双目立体视觉标定方法。首先,利用靶标在摄像机坐标系下的位姿,计算标记点散焦模糊量和透视形变度;其次,根据标记点定位偏差度设置相应权重;最后,将标记点权重系数加入目标函数,引导标定参数优化。实验结果表明:在观测值为505 mm的情况下,该方法测距均方根误差和标准差可达0.809和0.290,不但有效提高了大视场汇聚型双目立体视觉标定精度,而且具有良好的稳定性。

关键词：立体视觉汇聚型双目标定大视场定位偏差加权优化

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基于孪生网络与多重通道融合的脱机笔迹鉴别

自动化学报 2024年第8期50卷 1660-1670页

作者：林超群王大寒肖顺鑫池雪可王驰明张煦尧朱顺痣厦门理工学院计算机与信息工程学院福建省模式识别与图像理解重点实验室厦门361024 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190

脱机签名验证模型因其具有判断签名是否伪造的能力而备受关注.当今大多数脱机签名验证模型可分为深度度量学习方法和双通道判别方法.大部分深度度量学习方法利用孪生网络生成每张图片的细节特征向量,采用欧氏距离法判断相似度,但是欧氏... 详细信息

脱机签名验证模型因其具有判断签名是否伪造的能力而备受关注.当今大多数脱机签名验证模型可分为深度度量学习方法和双通道判别方法.大部分深度度量学习方法利用孪生网络生成每张图片的细节特征向量,采用欧氏距离法判断相似度,但是欧氏距离仅考虑两个点之间的绝对距离,而容易忽视点的方向、缩放的信息,不会考虑数据之间的相关性,因此无法捕获特征向量内部之间的关系;而双通道判别方法在网络训练前就进行特征的判别,更能判断不同图像的相似性,但此时图像的细节特征不够清晰,大量特征丢失.针对双通道判别方法中特征消失过多的问题,提出了一种面向独立于书写者场景的手写签名离线验证模型MCFFN(Multi-channel feature fusion network).在CEDAR、BHSig-B、BHSig-H和ChiSig四个不同语言的签名数据集上测试了所提出的方法,实验证明了所提方法的优势和潜力.

关键词：脱机手写签名验证深度度量学习孪生网络通道融合 ACMix

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结合跨视角特征关联的三维物体重建

小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1451-1459页

作者：郑义林缪君罗超储珺南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

基于深度学习的多视图三维物体重建各个视角之间的特征往往相互独立、缺乏关联性.并且可用的三维信息难以融合,导致无法重建出具有细节特征和结构完整性的单个物体,为此,提出一种端到端的结合跨视角特征关联的三维物体重建算法.首先,在... 详细信息

基于深度学习的多视图三维物体重建各个视角之间的特征往往相互独立、缺乏关联性.并且可用的三维信息难以融合,导致无法重建出具有细节特征和结构完整性的单个物体,为此,提出一种端到端的结合跨视角特征关联的三维物体重建算法.首先,在重建的编码部分构造跨视角关联模块,通过计算不同视角像素点之间的相关性,使每个视角都携带其它视角的特征信息,同时利用多尺度信息有效地聚合具有不同感受域和全局上下文特征,再构造视角信息注意力增强模块,增强视角内目标物体各部分特征的关联;其次,在三维解码部分,提出三维体素融合模块,通过选择性融合各视角中目标物体的高精度部分,使重建物体具有更多的细节.本文方法在合成数据集ShapeNet上和真实世界数据集Pix3D上的实验结果表明,与当前最先进的方法相比,重建效果有较明显提升.

关键词：三维重建全局上下文特征跨视角关联注意力增强选择性融合

目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计

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自动化学报 2024年第8期50卷 1646-1659页

作者：李绍明储珺冷璐涂序继南昌航空大学软件学院南昌330063 江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

通过分析基于交并比(Intersection over union,IoU)预测的尺度估计模型的梯度更新过程,发现其在训练和推理过程仅将IoU作为度量,缺乏对预测框和真实目标框中心点距离的约束,导致外观模型更新过程中模板受到污染,前景和背景分类时定位出... 详细信息

通过分析基于交并比(Intersection over union,IoU)预测的尺度估计模型的梯度更新过程,发现其在训练和推理过程仅将IoU作为度量,缺乏对预测框和真实目标框中心点距离的约束,导致外观模型更新过程中模板受到污染,前景和背景分类时定位出现偏差.基于此发现,构建了一种结合IoU和中心点距离的新度量NDIoU(Normalization distance IoU),在此基础上提出一种新的尺度估计方法,并将其嵌入判别式跟踪框架.即在训练阶段以NDIoU为标签,设计了具有中心点距离约束的损失函数监督网络的学习,在线推理期间通过最大化NDIoU微调目标尺度,以帮助外观模型更新时获得更加准确的样本.在七个数据集上与相关主流方法进行对比,所提方法的综合性能优于所有对比算法.特别是在GOT-10k数据集上,所提方法的AO、SR_(0.50)和SR_(0.75)三个指标达到了65.4%、78.7%和53.4%,分别超过基线模型4.3%、7.0%和4.2%.

关键词：目标跟踪交并比尺度估计中心点距离

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SAR-ATR系统复数对抗样本生成方法

应用科学学报 2024年第5期42卷 747-756页

作者：张梦君熊邦书南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室江西南昌330063

针对现有对抗攻击方法只能用于攻击实数卷积神经网络这一限制,提出了一种基于生成对抗网络的复数对抗样本生成方法。首先,设计了一种产生有效对抗样本的复数模型,并引入了复数计算模块;其次,利用残差神经网络作为基本骨架,将预训练的复... 详细信息

针对现有对抗攻击方法只能用于攻击实数卷积神经网络这一限制,提出了一种基于生成对抗网络的复数对抗样本生成方法。首先,设计了一种产生有效对抗样本的复数模型,并引入了复数计算模块;其次,利用残差神经网络作为基本骨架,将预训练的复数网络作为判别器实现对抗训练,以增强对抗样本的攻击能力;最后,通过替代模型实现可迁移的对抗攻击,以此实现了更高的攻击成功率。实验结果表明,所提方法在有目标攻击和无目标攻击任务下的成功率分别达到了76.338%和87.841%,迁移的成功率更高且对抗样本与原始干净样本更为接近。所提方法将对抗攻击扩展到复数神经网络后,避免了合成孔径雷达目标信息和精度的丢失,为实际合成孔径雷达自动目标识别系统的安全性和鲁棒性提供了参考方案。

关键词：生成对抗网络对抗样本合成孔径雷达自动目标识别系统复数卷积神经网络有目标攻击无目标攻击

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Bell不等式的直观解释与研究进展

量子光学学报 2024年第2期30卷 1-17页

作者：尤世欣袁晨智金锐博武汉工程大学光学信息与模式识别湖北省重点实验室湖北武汉430205

2022年诺贝尔物理学奖授予了A. Aspect、J. Clauser和A. Zeilinger三位科学家,以表彰他们在利用纠缠光子实验验证Bell不等式违背以及开创量子信息科学方面的贡献。本文以EPR佯谬作为起点,概述了其催生Bell不等式的历史进程,进一步着重... 详细信息

2022年诺贝尔物理学奖授予了A. Aspect、J. Clauser和A. Zeilinger三位科学家,以表彰他们在利用纠缠光子实验验证Bell不等式违背以及开创量子信息科学方面的贡献。本文以EPR佯谬作为起点,概述了其催生Bell不等式的历史进程,进一步着重阐述了Bell不等式及其与实验紧密结合的变种—CHSH不等式的数学形式和物理意义,然后使用文氏图直观地展示了两种Bell不等式的几何化推导过程,最后简要地介绍了Bell不等式的研究进展。本文有望帮助读者对Bell不等式这一重要概念获得直观理解。

关键词： Bell不等式局域性实在性文氏图 2022年诺贝尔物理学奖