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嵌入注意力机制残差网络的人脸表情识别方法

计算机工程与应用 2023年第11期59卷 88-97页

作者：钟瑞蒋斌李南星崔晓梅郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001

针对非可控环境下人脸图像易受光照、姿态变化等复杂因素的影响,进而造成人脸表情识别中人脸检测率低、表情识别精度差的问题,提出了一种嵌入注意力机制残差网络的表情识别方法。在人脸检测阶段,采用改进的RetinaFace算法完成多视角人... 详细信息

针对非可控环境下人脸图像易受光照、姿态变化等复杂因素的影响,进而造成人脸表情识别中人脸检测率低、表情识别精度差的问题,提出了一种嵌入注意力机制残差网络的表情识别方法。在人脸检测阶段,采用改进的RetinaFace算法完成多视角人脸检测,获取人脸区域。在特征提取阶段,使用ResNet-50作为特征提取的主干网络。将预处理后的人脸图片,依次通过该网络的通道注意力网络和空间注意力网络,显式地建模全局图像的相互依赖性。在虚线残差单元的快捷连接中,加入平均池化层进行下采样操作,通过微调残差模块的操作,加强输入特征之间的映射,使提取的表情特征能够较完整地在网络之间传递,以减小特征信息的损失;在网络中再次传入卷积注意力机制模块,增强局部表情特征的通道维度信息和空间维度信息,加强特征图中与表情相关性高的特征区域的重点信息,同时抑制特征图中无关区域的干扰,进而加快网络的收敛速度,提高表情识别率。与基线算法相比,该方法在RAF-DB和FER2013表情数据集上分别取得了87.65%和73.57%的准确率。

关键词：注意力机制残差网络表情识别卷积注意力机制模块 RetinaFace

基于富G序列的无标记荧光传感器检测单链核酸

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分析化学 2023年第6期51卷 962-971页

作者：任林娇薛梦晓陈青华魏铭航张培秦自瑞闫艳霞姜利英郑州轻工业大学电气信息工程学院郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州轻工业大学量子科技研究院

具有特定构象的富G序列（如G-四链体和G-三链体）与荧光染料相互作用可有效增强其荧光信号强度，被广泛应用于构建无标记荧光生物传感。本研究以硫磺素T(Thioflavin T, ThT)为荧光染料，构建了两种基于富G序列的无标记荧光传感器，用于... 详细信息

具有特定构象的富G序列（如G-四链体和G-三链体）与荧光染料相互作用可有效增强其荧光信号强度，被广泛应用于构建无标记荧光生物传感。本研究以硫磺素T(Thioflavin T, ThT)为荧光染料，构建了两种基于富G序列的无标记荧光传感器，用于检测阿尔兹海默病标志物β-淀粉样蛋白（β-Amyloid protein, Aβ）的基因序列。实验结果表明，分子发夹茎长为4个碱基时，富G序列以G-三链体的结构存在，以此构建的G-三链体传感器的输出信号随Aβ基因浓度增加而降低，线性检测范围为1～100 nmol/L，检出限为0.3 nmol/L(S/N=3)。分子发夹茎长为8个碱基且5′端添加碱基AATT时，其与Aβ基因结合后，富G序列多以G-四链体结构存在，以此构建的G-四链体传感器的输出信号随Aβ基因浓度增加而增强，线性检测范围为0.1～100 nmol/L，检出限为0.04 nmol/L (S/N=3)。两种传感器制备过程相似但检测原理不同，为富G序列的深入研究与应用提供了参考，同时为单链核酸的无标记荧光检测提供了新的思路。

关键词：富G序列无标记荧光传感器单链核酸 G-三链体 G-四链体

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融合改进GAN网络的夜视环境车道线检测

计算机工程与应用 2023年第15期59卷 214-222页

作者：刘岩仇甜甜肖艳秋朱付保王靖雯郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001 郑州轻工业大学机电工程学院郑州450001

基于深度学习的车道线检测方法有效地促进了自动驾驶技术的发展,然而这些方法在处理夜视场景下车道线检测问题仍然存在一定的不足。针对夜视场景下车道线检测存在的检测精度弱问题,将基于注意力机制的生成对抗网络(attentive GAN)和空... 详细信息

基于深度学习的车道线检测方法有效地促进了自动驾驶技术的发展,然而这些方法在处理夜视场景下车道线检测问题仍然存在一定的不足。针对夜视场景下车道线检测存在的检测精度弱问题,将基于注意力机制的生成对抗网络(attentive GAN)和空间卷积神经网络(spatial convolutional neural network,SCNN)算法相结合,提出一种针对夜视场景的车道线检测方法。该方法利用Attentive GAN网络提高夜间道路图像质量,突出道路图像中的车道线特征,再利用ResNet-18网络提取车道线特征,随后利用SCNN网络进行图像信息的逐行逐列传递,并利用三次样条曲线进行概率图拟合,得到最终的车道线检测结果。在利用模拟后的TuSimple数据集验证了方法的检测性能,实验结果表明,提出的车道线检测方法在夜视场景下具有良好的车道线检测性能。

关键词：夜间车道线检测注意力机制的生成对抗网络(Attentive GAN) ResNet-18网络空间卷积神经网络(SCNN)

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轻量级网络在人脸表情识别上的新进展

计算机应用研究 2024年第3期41卷 663-670页

作者：蒋斌崔晓梅江宏彬丁汉清袁俊岭郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001

作为人工智能领域的热门研究方向,人脸表情识别(facial expression recognition,FER)是让计算机获取人类感情最直接最有效的方式,在人机交互、智慧医疗、疲劳驾驶等研发课题中占据关键的技术地位。为了满足高识别率的应用需求,FER深度... 详细信息

作为人工智能领域的热门研究方向,人脸表情识别(facial expression recognition,FER)是让计算机获取人类感情最直接最有效的方式,在人机交互、智慧医疗、疲劳驾驶等研发课题中占据关键的技术地位。为了满足高识别率的应用需求,FER深度学习网络结构愈发复杂,占用了大量的计算资源和存储空间,严重影响了算法实时性的要求。围绕如何在有效提升模型运算速度的同时,保障模型的精度这一问题展开综述。首先,介绍了利用轻量级网络实现表情识别的重要数据集;其次,对用于人脸表情识别的经典轻量级网络模型进行了分析;再次,阐述了主要的网络轻量化方法的原理、特点及适用场景;最后,总结了轻量级网络在人脸表情识别研究中存在的问题和挑战,对未来的研究方向进行展望。

关键词：人脸表情识别轻量化网络网络轻量化深度学习

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MC-CA:基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2023年第4期35卷 680-687页

作者：张涛郭青冰李祖贺邓璐娟郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450002

针对现有多模态情感分析模型对模态交互问题的忽视导致其性能受限的问题,提出一种基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析模型(MC-CA)。利用仿射变换耦合模态的情感信息和时序信息,使用交互式多头注意力机制获取模态间... 详细信息

针对现有多模态情感分析模型对模态交互问题的忽视导致其性能受限的问题,提出一种基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析模型(MC-CA)。利用仿射变换耦合模态的情感信息和时序信息,使用交互式多头注意力机制获取模态间的交互信息,利用多通道情感预测方法综合全局与局部信息实现多模态协同训练。在多个公开数据集上的实验结果表明,该模型能够建立多模态数据之间的交互,在多模态情感分析任务中取得优异的性能。

关键词：多模态情感分析仿射变换交互式多头注意力

面向5G/Beyond 5G的移动边缘缓存优化技术综述

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计算机应用 2022年第8期42卷 2487-2500页

作者：刘炎培陈宁宁朱运静王丽萍郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450002

随着移动设备和新兴移动应用的广泛使用,移动网络中流量的指数级增长所引发的网络拥塞、时延较大、用户体验质量差等问题无法满足移动用户的需求。边缘缓存技术通过对网络热点内容的复用,能极大缓解无线网络的传输压力;同时,该技术减少... 详细信息

随着移动设备和新兴移动应用的广泛使用,移动网络中流量的指数级增长所引发的网络拥塞、时延较大、用户体验质量差等问题无法满足移动用户的需求。边缘缓存技术通过对网络热点内容的复用,能极大缓解无线网络的传输压力;同时,该技术减少用户请求的网络时延,进而改善用户的网络体验,已经成为面向5G/Beyond 5G的移动边缘计算(MEC)中的关键性技术之一。围绕移动边缘缓存技术,首先介绍了移动边缘缓存的应用场景、主要特性、执行过程和评价指标;其次,对以低时延高能效、低时延高命中率及最大化收益为优化目标的边缘缓存策略进行了分析和对比,并总结出各自的关键研究点;然后,阐述了支持5G的MEC服务器的部署,并在此基础上分析了5G网络中的绿色移动感知缓存策略和5G异构蜂窝网络中的缓存策略;最后,从安全、移动感知缓存、基于强化学习的边缘缓存、基于联邦学习的边缘缓存以及Beyond 5G/6G网络的边缘缓存等几个方面讨论了边缘缓存策略的研究挑战和未来发展方向。

关键词：移动边缘计算移动边缘缓存缓存优化策略 5G/Beyond 5G 联邦学习强化学习

视频数据与车辆运动仿真协同驱动的三维交通实时重建方法

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计算机应用 2022年第S02期42卷 205-210页

作者：王华何艺帆郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450000

实现基于城市路网内摄像头采集视频数据的三维(3D)交通实时重建,对事故分析、车流量统计、路径导航、拥堵分析等具有重要的意义。现有三维交通重建方法大多是基于已提取的结构化车辆轨迹矢量数据进行三维重建,并且假定提取的结构化数据... 详细信息

实现基于城市路网内摄像头采集视频数据的三维(3D)交通实时重建,对事故分析、车流量统计、路径导航、拥堵分析等具有重要的意义。现有三维交通重建方法大多是基于已提取的结构化车辆轨迹矢量数据进行三维重建,并且假定提取的结构化数据完全正确,这样的数据显然是很难获得的。针对上述问题,提出一种视频数据与车辆运动仿真协同驱动的三维交通实时重建方法。首先利用多目标跟踪技术提取视频中车辆的运动轨迹像素坐标,然后采用交互式迭代求解的逆透视投影变换将像素坐标转变为大地坐标;接着搭建三维静态场景,并在该场景内构建开放环境中基于驾驶员场景感知的车辆运动仿真,实现车辆运动轨迹的预测;最后联合上述已得到的运动轨迹数据,实现三维交通的实时重建。实验结果表明,该方法可以实现可视效果优良的三维交通实时重建,可以较好处理轨迹缺失、轨迹错位等问题,重建中车辆运动平滑,不会出现突然失踪、突然出现等问题,可视效果显著优于完全基于多目标跟踪方法得到的轨迹数据。

关键词：三维交通实时重建车辆运动仿真多目标跟踪逆透视投影变换视频数据

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边缘环境下计算密集型任务调度研究综述

计算机工程与应用 2022年第20期58卷 28-42页

作者：刘炎培朱运静宾艳茹陈宁宁王丽萍郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450001

随着移动设备数量的急剧增长及计算密集型应用如人脸识别、车联网以及虚拟现实等的广泛使用,为了实现满足用户QoS请求的任务和协同资源的最优匹配,使用合理的计算密集型应用的任务调度方案,从而解决边缘云中心时延长、成本高、负载不均... 详细信息

随着移动设备数量的急剧增长及计算密集型应用如人脸识别、车联网以及虚拟现实等的广泛使用,为了实现满足用户QoS请求的任务和协同资源的最优匹配,使用合理的计算密集型应用的任务调度方案,从而解决边缘云中心时延长、成本高、负载不均衡和资源利用率低等问题。阐述了边缘计算环境下计算密集型应用的任务调度框架、执行过程、应用场景及性能指标。从时间和成本、能耗和资源利用率以及负载均衡和吞吐量为优化目标的边缘计算环境下计算密集型应用的任务调度策略进行了对比和分析,并归纳出目前这些策略的优缺点及适用场景。通过分析5G环境下基于SDN的边缘计算架构,提出了基于SDN环境下的边缘计算密集型数据包任务调度策略、基于深度强化学习的计算密集型应用的任务调度策略和5G IoV网络中多目标跨层任务调度策略。从容错调度、动态微服务调度、人群感知调度以及安全和隐私等几个方面总结和归纳了目前边缘计算环境中任务调度所面临的挑战。

关键词：边缘计算计算密集型任务调度软件定义网络(SDN) 调度策略

基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型

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计算机工程与应用 2022年第11期58卷 117-124页

作者：张然潘芷涵尹毅峰蔡增玉郑州轻工业大学计算机与通信工程学院郑州450000

针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法(SAA)可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利... 详细信息

针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法(SAA)可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利用优化后的麻雀搜索算法(SSA)具有良好稳定性和收敛速度快且不易陷入局部最优的特点对BP神经网络(BPNN)进行改进,找到最佳适应度个体并获取最优权值和阈值,将其作为初始值赋给BP神经网络,将预处理后的指标数据输入改进后的BP神经网络模型对其进行训练,利用训练好的模型对网络系统所遭受威胁的程度进行评估。对比实验结果表明,该评估模型比其他基于改进BP神经网络的态势评估模型准确性更高,收敛速度更快。

关键词：网络安全态势评估 BP神经网络模拟退火算法麻雀搜索算法