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虚拟现实中视觉诱发晕动症时空多特征评价

光学精密工程 2024年第4期32卷 595-608页

作者：董奇峰郁梅蒋志迪鲁子昂蒋刚毅宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 宁波大学科学技术学院信息工程学院浙江宁波315212

沉浸式的虚拟现实体验中视觉诱发晕动症(Visually Induced Motion Sickness,VIMS)是影响虚拟现实系统发展与应用的一个重要问题。现有的基于视觉内容的评价方案大多考虑的要素不够全面,对运动信息的提取较为简单,且少有考虑时域上的突... 详细信息

沉浸式的虚拟现实体验中视觉诱发晕动症(Visually Induced Motion Sickness,VIMS)是影响虚拟现实系统发展与应用的一个重要问题。现有的基于视觉内容的评价方案大多考虑的要素不够全面,对运动信息的提取较为简单,且少有考虑时域上的突变对晕动症的影响。针对上述问题,提出了虚拟现实中视觉诱发晕动症时空多特征评价模型;基于立体全景视频中空域、时域信息来设计视觉诱发晕动症评价模型,采用更符合人眼感知的加权运动特征,并考虑了立体全景视频时域的突变信息设计了特征提取方式。所提出模型分为预处理模块、特征提取模块及时域聚合与回归模块。预处理模块用于视口提取和光流图、视差图、显著图的估计。特征提取模块包含前背景加权运动特征提取、基于变换域的视差特征提取、空间特征提取及时域突变特征提取。时域聚合后通过支持向量回归得到VIMS评价分数。实验结果表明,该模型在立体全景视频数据库SPVCD上的预测结果与平均主观意见分的皮尔逊线性相关系数为0.821、斯皮尔曼相关系数为0.790、均方根误差为0.489。该模型取得了优良的预测性能,验证了所提出特征提取模块的有效性。

关键词：虚拟现实立体全景视频晕动症运动感知突变特征

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联合傅里叶卷积与通道注意力的光场角度重建

光学精密工程 2024年第3期32卷 456-465页

作者：周涛郁梅陈晔曜蒋志迪蒋刚毅宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 宁波大学科学技术学院信息工程学院浙江宁波315212

光场相机能够同时捕获光线的强度和方向信息,但由于成像传感器尺寸的限制,无法同时获得高空间和角度分辨率的光场图像。提出了一种联合傅里叶卷积和通道注意力的光场角度重建方法,通过使用稀疏光场图像4个边角位置的参考视图,可以间接... 详细信息

光场相机能够同时捕获光线的强度和方向信息,但由于成像传感器尺寸的限制,无法同时获得高空间和角度分辨率的光场图像。提出了一种联合傅里叶卷积和通道注意力的光场角度重建方法,通过使用稀疏光场图像4个边角位置的参考视图,可以间接地重建出密集光场图像。考虑到光场数据的内在4D结构,采用通道级密集快速傅里叶残差卷积块,在空域和频域对光场图像的空间和角度相关性进行建模,然后采用基于全局响应归一化的通道注意块,以实现通道间的自适应融合。此外,还提出了一种改进的视点加权间接合成方法,通过为每个参考视图分配一个置信图,为参考视图之间建立联系以合成更真实的新视图。实验结果表明,相比于现有先进的光场角度重建算法IRVAE,所提方法的重建光场图像质量在自然光场数据集30Scenes,Occlusion和Reflective上的平均PSNR分别提高了0.08,0.13和0.13 dB。所提方法在保证光场角度一致性的前提下取得了清晰的重建结果。

关键词：光场角度重建傅里叶卷积全局响应归一化视点加权的间接合成

网络空间多粒度时空数据模型构建及其适配双变量不确定性表达符号研究

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地球信息科学学报 2024年第7期26卷 1577-1593页

作者：赵帅张政华一新赵文双赵鑫科陈敏颉吉晓宇战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450000 武警特种警察学院北京102211 西藏农牧学院资源与环境学院林芝860000 郑州师范学院信息科学与技术学院郑州450000

不确定性可视化是网络空间地图可视化领域的重点和难点,合理的不确定性符号设计对网络空间地图信息的快速读取挖掘与精准分析决策至关重要。本文提出了一种基于多粒度时空对象数据模型的网络空间双变量不确定性符号表达方法,解决网络空... 详细信息

不确定性可视化是网络空间地图可视化领域的重点和难点,合理的不确定性符号设计对网络空间地图信息的快速读取挖掘与精准分析决策至关重要。本文提出了一种基于多粒度时空对象数据模型的网络空间双变量不确定性符号表达方法,解决网络空间节点链接图中变量符号无法及时高效地体现节点、连边不确定性表达不一致的情况。以地理社交网络为案例,首先采用多粒度时空数据模型建模的方法,分析网络空间对象建模的内容和流程,设计网络空间实体对象类并创建相应时空对象;在此基础上结合传统符号在网络空间节点链接图表达方面存在的问题,分析网络空间不确定性表达原理和模型,制作相应的视觉熵符号;最后开展对照实验,并采用统计方法对符号实验结果进行检验。结果表明基于对象化建模的方法有助于网络空间多粒度、全类型、多维动态的表达,通过可视化和交互技术能生动直观、全面多维地表现网络空间的发展变化;新设计的视觉熵符号在网络空间双变量不确定性差异表达方面的效果较好,有助于及时高效准确地获取网络空间的不确定性信息。研究可以为网络空间地图可视化领域的发展提供一定借鉴和参考。

关键词：网络空间多粒度时空数据模型视觉熵符号双变量不确定性网络空间地图可视化

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一种MCT门量子可逆线路分解与优化方法

电子科技大学学报 2024年第1期53卷 155-160页

作者：张苏嘉管致锦杨雪婷仰恩大学工程技术学院泉州362014 南通大学信息科学技术学院南通226019

为提高可逆线路中MCT门的分解和优化效率,提出了一种MCT门的优化分解方法,根据该方法得出MCT分解模板并验证了正确性。基于该模板给出了相应的分解与优化算法,算法对MCT门分解出的Toffoli线路进行分类,使用优化分解模板将其分解为NCV线... 详细信息

为提高可逆线路中MCT门的分解和优化效率,提出了一种MCT门的优化分解方法,根据该方法得出MCT分解模板并验证了正确性。基于该模板给出了相应的分解与优化算法,算法对MCT门分解出的Toffoli线路进行分类,使用优化分解模板将其分解为NCV线路。该算法的时间复杂度为O(m),优于传统算法的复杂度O(m2)。通过对控制位m∈{3,10}的MCT门与Benchmark可逆线路的实验,验证了该算法优化和分解的有效性。

关键词：电路优化 MCT门 NCV门量子电路可逆逻辑综合

相关积分结合鲁棒预测控制求解实时优化问题及应用

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控制与决策 2024年第7期39卷 2224-2232页

作者：陈军赵众北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对现有传统相关积分优化算法在求解实时优化时存在的问题,如考虑实时约束不足、算法参数较为单一且参数难以凑试等,提出一种将鲁棒预测控制与相关积分相结合的实时优化算法,采用传统相关积分优化算法计算优化目标函数和调优变量的梯度... 详细信息

针对现有传统相关积分优化算法在求解实时优化时存在的问题,如考虑实时约束不足、算法参数较为单一且参数难以凑试等,提出一种将鲁棒预测控制与相关积分相结合的实时优化算法,采用传统相关积分优化算法计算优化目标函数和调优变量的梯度,将调优变量实时梯度作为表征系统是否还有优化裕度的中间变量,利用基于多胞体模型的鲁棒预测控制方法对调优变量增量进行实时求解,并将调优变量的增量作为调优变量的设定值.所提出改进算法继承了传统相关积分优化的优点,同时也提升了原有算法的约束处理能力,保证了其优化解的实时可行性.仿真研究以及二甲苯加热炉热效率实时优化的工业应用测试结果验证了所提出方法的可行性和有效性.

关键词：相关积分实时优化鲁棒预测控制线性矩阵不等式多胞体二甲苯加热炉

基于CNN计算局部复杂度的可逆信息隐藏算法

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计算机学报 2024年第4期47卷 776-789页

作者：胡润文项世军李晓龙欧博暨南大学信息科学技术学院/网络空间安全学院广州510632 北京交通大学信息科学研究所北京100044 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

在可逆信息隐藏领域,选择较小的预测误差有助于减少信息嵌入过程引起的失真.现有选择方法主要计算预测误差的局部复杂度,将信息嵌入到局部复杂度小的预测误差中.这些局部复杂度计算方法只使用部分相邻像素计算局部复杂度,且计算方法与... 详细信息

在可逆信息隐藏领域,选择较小的预测误差有助于减少信息嵌入过程引起的失真.现有选择方法主要计算预测误差的局部复杂度,将信息嵌入到局部复杂度小的预测误差中.这些局部复杂度计算方法只使用部分相邻像素计算局部复杂度,且计算方法与预测部分使用的预测器无关,因此其选择性能有待提高.本文提出了一种基于CNN的局部复杂度计算方法LCCN,该方法与预测部分的预测器相关,可以使用更多的相邻像素计算局部复杂度,提高局部复杂度与预测误差的相似性.与现有的局部复杂度计算方法相比,所提LCCN利用了CNN的多感受野特性和深度学习的全局优化能力,能使用更多相邻像素计算局部复杂度,从而选择更多数值较小的预测误差,提高嵌入算法性能.此外,我们还提出了一种适用于LCCN的两阶段RDH方案,该方案可以将LCCN应用于多种嵌入方法.实验结果表明,与现有的几种局部复杂度计算方法相比,本文所提方法在标准测试图像和Kodak数据集上嵌入性能更好,在基于LPVO的嵌入技术中,本文所提LCCN模型嵌入10000bits后图像Lena的PSNR为62.09dB,分别高于LV、FV、EE和LAE算法1.05dB、1.02dB、0.78dB和0.90dB.与现有的先进RDH算法比较,本文所提LCCN模型在不同图像上均取得较好效果.

关键词：可逆信息隐藏局部复杂度深度学习卷积神经网络预测误差隐私计算

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融合多策略改进的自适应狮群优化算法

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 85-93页

作者：刘苗苗张玉莹郭景峰陈晶东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318 燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

针对狮群优化算法种群差异性低、收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出融合多策略改进的自适应狮群算法。引入自适应参数改进Tent混沌映射用于种群初始化,保证随机分布的同时提高多样性和均匀遍历性;基于差分进化机制引入母狮位置更... 详细信息

针对狮群优化算法种群差异性低、收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出融合多策略改进的自适应狮群算法。引入自适应参数改进Tent混沌映射用于种群初始化,保证随机分布的同时提高多样性和均匀遍历性;基于差分进化机制引入母狮位置更新扰动因子,增强算法跳出局部最优的能力;融合二阶范数与信息熵形成步长扰动因子,通过自适应参数动态调整幼狮不同行为方式的选择概率,从而抑制算法早熟收敛;基于自适应Tent混沌搜索策略,通过局部最优解的多个邻域点改善适应度较差的个体,进一步提升算法的寻优速度和精度。在16个多类型的标准测试函数上,与多种智能算法的对比验证了所提算法良好的优化性能。为进一步评估所提算法的有效性,将其用于反向传播神经网络初始权重和阈值的优化,2个标准数据集上的实验结果表明,相比于其他算法,所提算法具有更高的分类精度。

关键词：狮群优化算法多策略 Tent混沌映射差分进化信息熵自适应混沌搜索

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

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通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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基于稀疏贝叶斯学习的OTFS信道估计

上海交通大学学报 2024年

作者：孙辅君马明傅海军戴继生江苏大学电气信息工程学院东华大学信息科学与技术学院

正交时频空间（orthogonal time frequency space， OTFS）调制通信系统的性能严重依赖于信道状态信息的获取精度。利用时延-多普勒域的稀疏性，OTFS信道估计问题可转化为二维稀疏表示问题，但二维求解的计算复杂度极高，且现有方法普... 详细信息

正交时频空间（orthogonal time frequency space， OTFS）调制通信系统的性能严重依赖于信道状态信息的获取精度。利用时延-多普勒域的稀疏性，OTFS信道估计问题可转化为二维稀疏表示问题，但二维求解的计算复杂度极高，且现有方法普遍无法有效对抗分数多普勒/时延误差。为应对上述挑战，提出一种基于非均匀网格的稀疏表示方法，将OTFS信道估计问题建模成一个较低维度的稀疏信号恢复问题，利用稀疏贝叶斯学习推断出最大后验意义上的最优解，以较低的计算复杂度实现了二维稀疏信号的恢复。此外，各网格点坐标被视为可调变量，自适应迭代抵消分数多普勒/时延的影响。仿真结果表明，所提方法可有效提高OTFS信道估计的性能。

关键词：信道估计正交时频空间调制稀疏表示稀疏贝叶斯学习非均匀网格