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基于深度学习的光场超分辨率算法综述

激光与光电子学进展 2024年第18期61卷 1-12页

作者：熊娅维王安志张凯丽贵州师范大学大数据与计算机科学学院

光场图像分辨率低的原因之一是光场空间分辨率和角度分辨率之间存在相互制约。光场超分辨率技术旨在从低分辨率光场图像中重建出高分辨率光场图像。基于深度学习的光场超分辨率方法通过学习高、低分辨率光场图像之间的映射关系来提升图... 详细信息

光场图像分辨率低的原因之一是光场空间分辨率和角度分辨率之间存在相互制约。光场超分辨率技术旨在从低分辨率光场图像中重建出高分辨率光场图像。基于深度学习的光场超分辨率方法通过学习高、低分辨率光场图像之间的映射关系来提升图像的质量，突破了传统方法计算成本高、操作复杂的限制。本文对近年来基于深度学习的光场超分辨率技术研究进展进行了全面综述，梳理了网络框架和典型算法，并进行了实验对比分析。最后，总结了光场超分辨率领域面临的挑战，并展望了未来可能的发展方向。

关键词：光场图像超分辨图像修复深度学习

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用于人脸情感识别的低冗余稀疏性集成剪枝

哈尔滨工业大学学报 2024年第5期56卷 152-161页

作者：陈星李丹杨唐玉梅黄仕松吴义青贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

为降低噪声和异常值对集成剪枝的影响,并鲁棒性地选择更稀疏的基分类器子集,从而提升人脸情感识别的性能,提出了一种具有依赖分数的鲁棒性稀疏低冗余集成剪枝方法用于人脸情感识别。首先,该方法将样本实例的预测结果视为基分类器特征,... 详细信息

为降低噪声和异常值对集成剪枝的影响,并鲁棒性地选择更稀疏的基分类器子集,从而提升人脸情感识别的性能,提出了一种具有依赖分数的鲁棒性稀疏低冗余集成剪枝方法用于人脸情感识别。首先,该方法将样本实例的预测结果视为基分类器特征,分别利用互信息和熵来评估成对基分类器之间的依赖性和它们之间的优先级。其次,将优先级依赖关系添加到基于回归的目标方程中实现冗余基分类器的修剪,此目标方程使用l_(2,1)范数来增加分类器子集的鲁棒性从而提升算法的泛化性能。然后,将内积正则化项引入到目标方程中,通过计算分类器特征系数向量内积的绝对值的和去选择稀疏和低冗余的基分类器。最后,使用大多数投票法对选择的基分类器子集进行集成从而得到最终的识别结果。结果表明:本文提出的方法在FER2013、JAFFE、CK+和KDEF 4个公共人脸情感数据集上的识别准确率,比所有基分类器进行集成得到的准确率分别高3.29%、10.39%、1.76%和4.89%,表明该方法可以选择出识别效果更好、冗余度更低的分类器子集,提高集成剪枝的泛化能力。

关键词：人脸情感识别集成剪枝 l_(2,1)范数内积正则化项依赖分数

基于NSCT-PHFMs的鲁棒视频水印算法

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计算机工程 2024年

作者：田双艳陈延利周永辉贵州师范大学大数据与计算机科学学院

随着短视频分享平台和编辑软件的广泛使用，视频版权问题已经成为当下急需解决的问题。目前已有一些视频水印方法用于解决该问题。然而，几何攻击目前仍是短视频面临的主要威胁，寻找几何攻击下短视频的不变量成为此类鲁棒视频水印的关... 详细信息

随着短视频分享平台和编辑软件的广泛使用，视频版权问题已经成为当下急需解决的问题。目前已有一些视频水印方法用于解决该问题。然而，几何攻击目前仍是短视频面临的主要威胁，寻找几何攻击下短视频的不变量成为此类鲁棒视频水印的关键。本文利用非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform，NSCT）对噪声不敏感性和极谐波傅里叶矩（Polar Harmonic Fourier Moments，PHFMs）的旋转不变性的性质，提出了一种基于NSCT-PHFMs的鲁棒视频水印算法。通过提出的基于Harris-Laplace特征点封闭盘感兴趣区域选择方法，提取视频关键帧的感兴趣区域（Region Of Interest，ROI）并量化该区域NSCT变换域低频子带的PHFMs矩嵌入水印。实验结果表明，该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、MPEG-2压缩、椒盐噪声、高斯噪声、剪切、旋转、翻转等攻击，并且在确保水印不可见性的同时载体具有较小的失真。

关键词：鲁棒视频水印极谐波傅里叶矩非下采样轮廓波变换关键帧不可见性

基于局部自适应明暗模式的图像纹理特征提取方法

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激光杂志 2024年

作者：李江美陈熙贵州师范大学大数据与计算机科学学院

局部二值模式（LBP）只考虑中心像素与不同方向上相邻像素间的明暗趋势，并不能精确提取不同方向上的明暗强度信息。此外，不同的图像结构处于相同的明暗区域时，也可能被编码为同一种模式。因此，为解决以上问题，本文提出一种基于局... 详细信息

局部二值模式（LBP）只考虑中心像素与不同方向上相邻像素间的明暗趋势，并不能精确提取不同方向上的明暗强度信息。此外，不同的图像结构处于相同的明暗区域时，也可能被编码为同一种模式。因此，为解决以上问题，本文提出一种基于局部明暗强度的图像局部纹理算法，即局部自适应明暗强度矢量二值模式，该算法由局部自适应明暗矢量模式和局部明暗强度模式两个特征分量组成。局部自适应明暗矢量模式在MxN窗口内计算不同方向上的正负平均矢量阈值，以此精确地提取每个中心像素周围不同方向上不同明暗强度特征；而局部明暗强度模式根据中心像素与相邻像素之间明暗程度进行排序编码，对于提取相同明暗区域的不同纹理特征更加有效。另外，为提高低分辨纹理图像的识别性能，建立多尺度纹理高斯金字塔进行特征融合。最后，使用随机森林和最近邻分类器在5个图像数据集上进行分类实验，实验验证了该算法的有效性。

关键词：图像局部特征局部自适应明暗强度矢量二值模式多尺度高斯金字塔图像特征融合随机森林

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具有隐藏敏感信息的数据完整性审计方案

贵州师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：武亚颖邓伦治周涵周思华贵州师范大学数学科学学院贵州师范大学大数据与计算机学院

数据完整性审计方案使得验证者可以在没有数据文件内容的情况下,检查存放在云存储服务器上的数据文件是否完整。而支持敏感信息隐藏的方案可以同时实现2级的敏感信息隐藏:数据拥有者对私人信息进行隐藏后,消毒器还可以对数据中残留的敏... 详细信息

数据完整性审计方案使得验证者可以在没有数据文件内容的情况下,检查存放在云存储服务器上的数据文件是否完整。而支持敏感信息隐藏的方案可以同时实现2级的敏感信息隐藏:数据拥有者对私人信息进行隐藏后,消毒器还可以对数据中残留的敏感信息进行第2次隐藏,最终上传到云存储服务器的是可共享的、不包含私人信息和敏感内容的数据。具有敏感信息隐藏的数据完整性审计方案满足数据安全等级动态变化的现实。新提出的方案可以抵抗恶意消毒器的内容篡改攻击,也就是说消毒器只能按照约定的方式对敏感信息进行隐藏。同时,还可以保证数据拥有者可以独立地恢复原始数据内容,且无需消毒器的帮助。因此,新方案是完美隐藏敏感信息。安全分析和效率比较也表明新方案是安全和实用的。

关键词：数据完整性审计敏感信息隐藏内容篡改攻击

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基于区块链技术的轻量级短视频版权存证方案

贵州师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期42卷 87-93页

作者：庄广龙周永辉陈延利贵州师范大学大数据与计算机科学学院贵州贵阳550025

基于区块链技术的短视频存证中,若视频数据直接上链,会受到区块大小、吞吐量等限制,并产生巨大的网络时延。为此,提出一种轻量级的区块链短视频版权存证方案。为减少视频信息链上的存储量,使用视频图像特征提取技术构建视频唯一性校验,... 详细信息

基于区块链技术的短视频存证中,若视频数据直接上链,会受到区块大小、吞吐量等限制,并产生巨大的网络时延。为此,提出一种轻量级的区块链短视频版权存证方案。为减少视频信息链上的存储量,使用视频图像特征提取技术构建视频唯一性校验,并将其与视频其他信息组成视频证书,上链存储。同时,为保证链下数据安全,基于星际文件系统(Inter-planetary file system,IPFS)技术,提出原始短视频数据与链上数据进行轻量化信息存储映射。轻量级视频链上存储方案既缓解了链上短视频数据的存储压力,又保证了视频版权的存储安全。实验证明,该方案在应对短视频数据版权存证时有效,且网络时延较低。

关键词：短视频区块链 IPFS 轻量级存证方案

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基于深度神经网络的视频显著目标检测综述

计算机工程与应用 2024年第19期60卷 68-79页

作者：杨成帮王安志任春洪唐洁亮贵州师范大学大数据与计算机科学学院贵阳550025

视频显著目标检测作为计算机视觉领域广泛关注的研究方向之一,其旨在定位和分割出视频中最显著的目标或区域。现有视频显著目标检测方法主要通过构建深度神经网络来从动态视频序列中提取时空特征进行显著性预测。对基于深度学习的视频... 详细信息

视频显著目标检测作为计算机视觉领域广泛关注的研究方向之一,其旨在定位和分割出视频中最显著的目标或区域。现有视频显著目标检测方法主要通过构建深度神经网络来从动态视频序列中提取时空特征进行显著性预测。对基于深度学习的视频显著目标检测方法进行全面梳理,阐述了视频显著目标检测的基本概念及应用场景;对基于深度学习的视频显著目标检测方法进行了分类,并按类别进行深入的分析和讨论;对视频显著目标检测领域的权威基准测试数据集及评价指标进行介绍,并在这些基准数据集上对最先进的模型进行了定量和定性实验对比分析和讨论;总结了视频显著目标检测面临的挑战,对其未来发展方向进行了展望。

关键词：视频显著目标检测时空特征深度学习

基于Transformer的单幅图像去雾算法综述

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计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1182-1196页

作者：张凯丽王安志熊娅维刘运贵州师范大学大数据与计算机科学学院贵阳550025 西南大学人工智能学院重庆400715

图像去雾是一种低级的计算机视觉任务,旨在对雾天降质图像进行预处理,通过恢复其颜色对比度、细节纹理等信息,提高图像的可视性和质量,还原清晰的无雾图像,为后续高级视觉任务(如目标检测、目标追踪、目标分割等)的执行奠定基础。近年来... 详细信息

图像去雾是一种低级的计算机视觉任务,旨在对雾天降质图像进行预处理,通过恢复其颜色对比度、细节纹理等信息,提高图像的可视性和质量,还原清晰的无雾图像,为后续高级视觉任务(如目标检测、目标追踪、目标分割等)的执行奠定基础。近年来,基于神经网络的去雾算法取得了不错的去雾效果,诸多基于Transformer的图像去雾算法逐渐被提出。但目前缺少对基于Transformer的图像去雾算法进行全面分析和总结的综述。为了弥补这一空缺,对基于Transformer的日间图像、夜间图像和遥感图像去雾算法进行了全面的梳理和综述,其中不仅涵盖了各类去雾算法的基本原理,还探讨了这些算法在不同场景下的适用性和性能表现。此外,介绍了图像去雾任务中常用的数据集和评价指标。在此基础上,对现有的代表性图像去雾算法的性能从定量和定性两个角度进行了分析和评估,对比了典型去雾算法在去雾效果、运行速度、资源消耗等方面的表现。最后,总结了图像去雾技术的应用场景,对图像去雾领域仍然存在的挑战以及未来的发展方向进行了分析和展望。

关键词： Transformer 图像去雾数字图像处理深度学习

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卷积神经网络的正则化方法综述

计算机应用研究 2024年第4期41卷 961-969页

作者：陈琨王安志贵州师范大学大数据与计算机科学学院贵阳550025

近年来,卷积神经网络已经广泛应用于计算机视觉各个领域中并取得了显著的效果。正则化方法是卷积神经网络的重要组成部分,它能避免卷积神经网络在模型训练的过程中出现过拟合现象。目前关于卷积神经网络正则化方法的综述较少,且大多缺... 详细信息

近年来,卷积神经网络已经广泛应用于计算机视觉各个领域中并取得了显著的效果。正则化方法是卷积神经网络的重要组成部分,它能避免卷积神经网络在模型训练的过程中出现过拟合现象。目前关于卷积神经网络正则化方法的综述较少,且大多缺乏对新提出的正则化方法的总结。首先对卷积神经网络中的正则化方法相关文献进行详细的总结和梳理,将正则化方法分为参数正则化、数据正则化、标签正则化和组合正则化;然后在ImageNet等公开数据集上,基于top-1 accuracy、top-5 accuracy等评价指标,对不同正则化方法的优缺点进行对比分析;最后讨论了卷积神经网络的正则化方法未来的研究趋势和工作方向。

关键词：卷积神经网络正则化方法过拟合泛化