2020年 第57卷 第7期
2020, 57(7): 1347-1368.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190776
摘要：
随着互联网流量逐年递增，网络功耗正以惊人的速度攀升，由此激增的碳足迹导致的温室效应等环境问题也引起了全球范围内的持续关注，尤其是在流量汇聚之后的主干网，这些问题更为突出.传统互联网资源的过供给原则进一步加剧了这种严峻的状况.鉴于此，面向主干网提出了一种器件级动态功率感知节能机制.该机制首先对节点入流量大小进行动态短期预测，进而采用细粒度的端口数转换算法确定需要调整的端口数目，之后依据休眠唤醒规则和速率调节规则控制相应的端口进行功率状态的转换，最后采用层次调度算法进行分组的调度.在实现方面，基于3个典型主干网中的真实流量分布轨迹，确定了预测参数，测试了功效随负载变化的比例性，探索了采用不同的预测时隙序列以及不同的流量负载计数器数目对负载预测准确度的影响，分析了可能出现的流量负载预测过估计误差和低估计误差对功耗和性能产生的影响，讨论了在不同应用场景下功效与实际性能之间的权衡.结果表明:提出的器件级功控机制能够动态、细粒度和比例性地控制各网元功耗，具有显著的节能收益.
随着互联网流量逐年递增，网络功耗正以惊人的速度攀升，由此激增的碳足迹导致的温室效应等环境问题也引起了全球范围内的持续关注，尤其是在流量汇聚之后的主干网，这些问题更为突出.传统互联网资源的过供给原则进一步加剧了这种严峻的状况.鉴于此，面向主干网提出了一种器件级动态功率感知节能机制.该机制首先对节点入流量大小进行动态短期预测，进而采用细粒度的端口数转换算法确定需要调整的端口数目，之后依据休眠唤醒规则和速率调节规则控制相应的端口进行功率状态的转换，最后采用层次调度算法进行分组的调度.在实现方面，基于3个典型主干网中的真实流量分布轨迹，确定了预测参数，测试了功效随负载变化的比例性，探索了采用不同的预测时隙序列以及不同的流量负载计数器数目对负载预测准确度的影响，分析了可能出现的流量负载预测过估计误差和低估计误差对功耗和性能产生的影响，讨论了在不同应用场景下功效与实际性能之间的权衡.结果表明:提出的器件级功控机制能够动态、细粒度和比例性地控制各网元功耗，具有显著的节能收益.
2020, 57(7): 1369-1380.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190158
摘要：
随着社交网迅速发展，产生了大量带有时空信息的短文本数据.这些短文本数据因其文本长度过短且所带地理位置信息过于稀疏导致用户行为主题难于捕捉.此外，由于目前大多数用户行为理解相关研究工作缺少对行为要素间依赖关系的适度融合，因而造成行为理解具有片面性.基于此，首先提出2种综合考虑用户行为发生时间、活动内容、活动区域的用户-时间-活动模型(user-time-activity model, UTAM)和用户-时间-区域模型(user-time-region model, UTRM)，用于深刻理解用户行为规律；然后利用LDA(latent Dirichlet allocation)技术，抽取用户活动-服务主题，提出活动-服务主题模型(activity-to-service topic model, ASTM)，用于挖掘活动和服务间的对应关系；最后将服务地点属性内耦合性纳入考虑，提出了基于耦合和距离的矩阵分解(matrix factorization based on couple & distance, MFCD)算法，用于提高推荐质量.为验证所提模型和算法的有效性，在真实Twitter数据集上进行了扩展性实验，结果表明:所提模型对提高个性化服务推荐质量是有效的，MFCD算法对于用户的行为理解效果也优于传统矩阵分解算法.
随着社交网迅速发展，产生了大量带有时空信息的短文本数据.这些短文本数据因其文本长度过短且所带地理位置信息过于稀疏导致用户行为主题难于捕捉.此外，由于目前大多数用户行为理解相关研究工作缺少对行为要素间依赖关系的适度融合，因而造成行为理解具有片面性.基于此，首先提出2种综合考虑用户行为发生时间、活动内容、活动区域的用户-时间-活动模型(user-time-activity model, UTAM)和用户-时间-区域模型(user-time-region model, UTRM)，用于深刻理解用户行为规律；然后利用LDA(latent Dirichlet allocation)技术，抽取用户活动-服务主题，提出活动-服务主题模型(activity-to-service topic model, ASTM)，用于挖掘活动和服务间的对应关系；最后将服务地点属性内耦合性纳入考虑，提出了基于耦合和距离的矩阵分解(matrix factorization based on couple & distance, MFCD)算法，用于提高推荐质量.为验证所提模型和算法的有效性，在真实Twitter数据集上进行了扩展性实验，结果表明:所提模型对提高个性化服务推荐质量是有效的，MFCD算法对于用户的行为理解效果也优于传统矩阵分解算法.
2020, 57(7): 1381-1392.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190585
摘要：
室内区域定位在医疗养老、智慧大楼等领域有着广泛的应用.室内区域定位中最突出的问题是无线电信道效应的动态和不可预测性(如多径传播、信道衰落等)对接收信号强度(received signal strength, RSS)的干扰影响.为了降低无线电的干扰，提出了一种新的基于注意力机制的CNN-BiLSTM的室内区域定位模型，该模型通过捕获粗细粒度特征与定位区域的对应关系来减弱RSS序列对信道变化的依赖.首先，利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)学习捕捉RSS序列的特征来抽取区域中心点的细粒度特征.然后，利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络的存储记忆特性，学习当前与过去RSS序列中隐含区域范围的粗粒度特征.最后，利用注意力机制，通过融合粗细粒度特征，建立RSS序列特征与区域位置的映射关系，获取区域位置信息.真实室内环境下区域定位的实验结果表明，与目前定位效果最好的网格区域综合概率定位模型相比，提出的方法在降低计算复杂度的同时提高了区域定位的准确度和对环境的适应能力.
室内区域定位在医疗养老、智慧大楼等领域有着广泛的应用.室内区域定位中最突出的问题是无线电信道效应的动态和不可预测性(如多径传播、信道衰落等)对接收信号强度(received signal strength, RSS)的干扰影响.为了降低无线电的干扰，提出了一种新的基于注意力机制的CNN-BiLSTM的室内区域定位模型，该模型通过捕获粗细粒度特征与定位区域的对应关系来减弱RSS序列对信道变化的依赖.首先，利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)学习捕捉RSS序列的特征来抽取区域中心点的细粒度特征.然后，利用双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络的存储记忆特性，学习当前与过去RSS序列中隐含区域范围的粗粒度特征.最后，利用注意力机制，通过融合粗细粒度特征，建立RSS序列特征与区域位置的映射关系，获取区域位置信息.真实室内环境下区域定位的实验结果表明，与目前定位效果最好的网格区域综合概率定位模型相比，提出的方法在降低计算复杂度的同时提高了区域定位的准确度和对环境的适应能力.
2020, 57(7): 1393-1403.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190269
摘要：
纳米节点利用太赫兹通信能获得极高的传输速率，节点间的通信以及协调访问太赫兹信道都需要媒质接入控制(medium access control, MAC)协议．由于太赫兹信道的分子吸收噪声和纳米设备资源受限等特性，经典的MAC协议已不再适用.针对基于时域扩展开关键控(time spread on-off keying, TS-OOK)的太赫兹传感器网络的数据传输存在连续碰撞的问题以及纳米节点能量非常有限的问题，提出一种基于能量采集的分布式时分多址协议(distributed energy harvesting-based time division multiple access, DEH-TDMA).该协议引入压电式纳米能量采集系统，首先将纳米节点剩余能量和缓存区的数据包数量作为状态信息构建Markov决策过程模型，并根据节点的数据包传输量和能耗来设计收益函数，然后求解出最优策略，最终纳米节点根据自身状态和最优策略动态接入信道.仿真结果表明该协议在延长网络生命周期方面存在优势.
纳米节点利用太赫兹通信能获得极高的传输速率，节点间的通信以及协调访问太赫兹信道都需要媒质接入控制(medium access control, MAC)协议．由于太赫兹信道的分子吸收噪声和纳米设备资源受限等特性，经典的MAC协议已不再适用.针对基于时域扩展开关键控(time spread on-off keying, TS-OOK)的太赫兹传感器网络的数据传输存在连续碰撞的问题以及纳米节点能量非常有限的问题，提出一种基于能量采集的分布式时分多址协议(distributed energy harvesting-based time division multiple access, DEH-TDMA).该协议引入压电式纳米能量采集系统，首先将纳米节点剩余能量和缓存区的数据包数量作为状态信息构建Markov决策过程模型，并根据节点的数据包传输量和能耗来设计收益函数，然后求解出最优策略，最终纳米节点根据自身状态和最优策略动态接入信道.仿真结果表明该协议在延长网络生命周期方面存在优势.
2020, 57(7): 1404-1414.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190671
摘要：
广泛应用于云存储环境的带关键词搜索的公钥加密体制(public key encryption with keyword search, PEKS)不仅能保证所存储数据的隐私，而且具有搜索功能. 针对抵制内部离线关键词猜测攻击问题，目前的解决方案是通过引入发送者的私钥，使得密文实现认证功能，从而抵制内部的离线关键词猜测攻击，但是此方法使得接收者必须事先指定发送者，这不符合实际要求. 为此，提出一个高效的带关键词搜索的公钥加密方案而且在标准模型下可证明安全. 该方案有3个优势：1)通过引入发送者和服务器的身份，实现了抵制内部和外部离线关键词猜测攻击，而且不需要接收者指定发送者；2)通过引入服务器的公私钥对，陷门可以在公开信道传输；3)因为任何人都可验证关键词密文的正确性，该方案能够抵制选择关键词密文攻击.
广泛应用于云存储环境的带关键词搜索的公钥加密体制(public key encryption with keyword search, PEKS)不仅能保证所存储数据的隐私，而且具有搜索功能. 针对抵制内部离线关键词猜测攻击问题，目前的解决方案是通过引入发送者的私钥，使得密文实现认证功能，从而抵制内部的离线关键词猜测攻击，但是此方法使得接收者必须事先指定发送者，这不符合实际要求. 为此，提出一个高效的带关键词搜索的公钥加密方案而且在标准模型下可证明安全. 该方案有3个优势：1)通过引入发送者和服务器的身份，实现了抵制内部和外部离线关键词猜测攻击，而且不需要接收者指定发送者；2)通过引入服务器的公私钥对，陷门可以在公开信道传输；3)因为任何人都可验证关键词密文的正确性，该方案能够抵制选择关键词密文攻击.
2020, 57(7): 1415-1423.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190537
摘要：
密码S盒是许多对称密码算法的核心部件，通常决定算法的安全强度.如何设计并确保密码S盒具有一定能力抵御侧信道攻击(如功耗攻击)一直是业界研究的难点.在密码S盒的设计中，除了传统的代数构造外，采用自动搜索工具(如元胞自动机(cellular automata, CA))进行搜索设计也是当前研究热点之一.基于CA规则，采用变元分量部分固定和分别搜索的策略，提出了一种S盒新搜索方法.研究结果表明：更多的4×4最优S盒被发现，实现S盒的扩展；特别地，该方法还可以将CA规则下3类4×4次优S盒转化为4×4最优S盒.与已有结果相比较，新发现的4×4最优S盒具有较低透明阶等优点，能更好地抵御侧信道攻击.
密码S盒是许多对称密码算法的核心部件，通常决定算法的安全强度.如何设计并确保密码S盒具有一定能力抵御侧信道攻击(如功耗攻击)一直是业界研究的难点.在密码S盒的设计中，除了传统的代数构造外，采用自动搜索工具(如元胞自动机(cellular automata, CA))进行搜索设计也是当前研究热点之一.基于CA规则，采用变元分量部分固定和分别搜索的策略，提出了一种S盒新搜索方法.研究结果表明：更多的4×4最优S盒被发现，实现S盒的扩展；特别地，该方法还可以将CA规则下3类4×4次优S盒转化为4×4最优S盒.与已有结果相比较，新发现的4×4最优S盒具有较低透明阶等优点，能更好地抵御侧信道攻击.
2020, 57(7): 1424-1448.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190358
摘要：
在自然语言处理领域，信息抽取一直以来受到人们的关注.信息抽取主要包括3项子任务：实体抽取、关系抽取和事件抽取,而关系抽取是信息抽取领域的核心任务和重要环节.实体关系抽取的主要目标是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系，这为智能检索、语义分析等提供了基础支持，有助于提高搜索效率，促进知识库的自动构建.综合阐述了实体关系抽取的发展历史，介绍了常用的中文和英文关系抽取工具和评价体系.主要从4个方面展开介绍了实体关系抽取方法，包括：早期的传统关系抽取方法、基于传统机器学习、基于深度学习和基于开放领域的关系抽取方法，总结了在不同历史阶段的主流研究方法以及相应的代表性成果，并对各种实体关系抽取技术进行对比分析.最后，对实体关系抽取的未来重点研究内容和发展趋势进行了总结和展望.
在自然语言处理领域，信息抽取一直以来受到人们的关注.信息抽取主要包括3项子任务：实体抽取、关系抽取和事件抽取,而关系抽取是信息抽取领域的核心任务和重要环节.实体关系抽取的主要目标是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系，这为智能检索、语义分析等提供了基础支持，有助于提高搜索效率，促进知识库的自动构建.综合阐述了实体关系抽取的发展历史，介绍了常用的中文和英文关系抽取工具和评价体系.主要从4个方面展开介绍了实体关系抽取方法，包括：早期的传统关系抽取方法、基于传统机器学习、基于深度学习和基于开放领域的关系抽取方法，总结了在不同历史阶段的主流研究方法以及相应的代表性成果，并对各种实体关系抽取技术进行对比分析.最后，对实体关系抽取的未来重点研究内容和发展趋势进行了总结和展望.
2020, 57(7): 1449-1459.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190186
摘要：
脑网络分类是脑科学研究中的一项重要课题.近年来，基于卷积神经网络的脑网络分类方法已经成为一个前沿热点.然而，目前仍难以对数据维度高、样本量小的脑网络数据进行精准分类.由于不同人群的临床表型与其脑网络差异存在着一定的依存关系，极有可能为脑网络分类提供辅助信息，故提出一种新的基于自适应多任务卷积神经网络的脑网络分类方法.该方法引入临床表型预测作为辅助任务，通过多任务卷积神经网络的共享表示机制来为脑网络分类提供有用信息；同时为了降低实验成本和人工操作带来的误差，提出了一种新的自适应方法来代替人工调整多任务学习中各个子任务的权重.在ABIDE I(autism brain imaging data exchange I)数据集上的实验结果表明：引入临床表型预测任务的多任务卷积神经网络能够获得更好的脑网络分类结果，而且自适应多任务学习方法能够进一步提升脑网络的分类性能.
脑网络分类是脑科学研究中的一项重要课题.近年来，基于卷积神经网络的脑网络分类方法已经成为一个前沿热点.然而，目前仍难以对数据维度高、样本量小的脑网络数据进行精准分类.由于不同人群的临床表型与其脑网络差异存在着一定的依存关系，极有可能为脑网络分类提供辅助信息，故提出一种新的基于自适应多任务卷积神经网络的脑网络分类方法.该方法引入临床表型预测作为辅助任务，通过多任务卷积神经网络的共享表示机制来为脑网络分类提供有用信息；同时为了降低实验成本和人工操作带来的误差，提出了一种新的自适应方法来代替人工调整多任务学习中各个子任务的权重.在ABIDE I(autism brain imaging data exchange I)数据集上的实验结果表明：引入临床表型预测任务的多任务卷积神经网络能够获得更好的脑网络分类结果，而且自适应多任务学习方法能够进一步提升脑网络的分类性能.
2020, 57(7): 1460-1471.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190643
摘要：
现有的知识图谱无法避免地存在不完整这一问题.缓解此问题的可行方法是引入外部知识图谱中的知识.在此过程中，实体对齐是最关键的步骤.当前最先进的实体对齐解决方案主要依靠知识图谱的结构信息来判断实体的等价性，但在真实世界知识图谱上，大部分实体只具有较低的节点度数以及微少的结构信息.此外，标注数据的缺乏也大大限制了实体对齐模型的效果.为解决上述问题，提出将不受节点度数影响的实体名信息与结构信息相结合，从更全面的角度实现实体对齐.在此基本框架上，利用基于课程学习的迭代训练方法从易至难地选择高置信度结果加入到训练数据中，扩增标注数据的规模.最后使用词移距离模型进一步改进实体名信息的利用方式，并对前序对齐结果重排序，提升实体对齐准确率.在跨语言以及单语言实体对齐任务上的实验结果表明，提出的实体对齐方法性能远好于当前最好的方法.
现有的知识图谱无法避免地存在不完整这一问题.缓解此问题的可行方法是引入外部知识图谱中的知识.在此过程中，实体对齐是最关键的步骤.当前最先进的实体对齐解决方案主要依靠知识图谱的结构信息来判断实体的等价性，但在真实世界知识图谱上，大部分实体只具有较低的节点度数以及微少的结构信息.此外，标注数据的缺乏也大大限制了实体对齐模型的效果.为解决上述问题，提出将不受节点度数影响的实体名信息与结构信息相结合，从更全面的角度实现实体对齐.在此基本框架上，利用基于课程学习的迭代训练方法从易至难地选择高置信度结果加入到训练数据中，扩增标注数据的规模.最后使用词移距离模型进一步改进实体名信息的利用方式，并对前序对齐结果重排序，提升实体对齐准确率.在跨语言以及单语言实体对齐任务上的实验结果表明，提出的实体对齐方法性能远好于当前最好的方法.
2020, 57(7): 1472-1480.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190338
摘要：
基于模型诊断是人工智能研究与发展中的重要方向之一,而求解极小冲突集(minimal conflict set, MCS)是模型诊断的关键步骤.MCS-SFFO(minimal conflict set-structural feature of fault output)方法以反向深度的方式遍历集合枚举树(set enumeration tree, SE-Tree),然后针对故障输出无关元件的组合进行剪枝.在MCS-SFFO方法的基础上,结合电路的故障逻辑关系提出求解极小冲突集的进一步剪枝方法MCS-FLR(minimal conflict set-fault logic relationship)：首先提出单元件非冲突集定理,对单元件集合进行剪枝,避免了对无解空间中单元件节点的访问;其次,提出非极小冲突集定理,推证得出故障输出相关元件集的超集都是冲突集,故对有解空间中的非极小解进行剪枝.MCS-FLR方法在MCS-SFFO方法基础上减少了大量有解空间和部分无解空间调用SAT求解器的次数,节省了求解时间.实验结果表明：相比于MCS-SFFO方法,MCS-FLR方法求解效率有显著提高.
基于模型诊断是人工智能研究与发展中的重要方向之一,而求解极小冲突集(minimal conflict set, MCS)是模型诊断的关键步骤.MCS-SFFO(minimal conflict set-structural feature of fault output)方法以反向深度的方式遍历集合枚举树(set enumeration tree, SE-Tree),然后针对故障输出无关元件的组合进行剪枝.在MCS-SFFO方法的基础上,结合电路的故障逻辑关系提出求解极小冲突集的进一步剪枝方法MCS-FLR(minimal conflict set-fault logic relationship)：首先提出单元件非冲突集定理,对单元件集合进行剪枝,避免了对无解空间中单元件节点的访问;其次,提出非极小冲突集定理,推证得出故障输出相关元件集的超集都是冲突集,故对有解空间中的非极小解进行剪枝.MCS-FLR方法在MCS-SFFO方法基础上减少了大量有解空间和部分无解空间调用SAT求解器的次数,节省了求解时间.实验结果表明：相比于MCS-SFFO方法,MCS-FLR方法求解效率有显著提高.
2020, 57(7): 1481-1489.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190522
摘要：
文本蕴含识别旨在自动判断给定的前提和假设(通常为2个句子)之间是否存在蕴含关系，是自然语言处理领域一项基础但富有挑战的任务.当前，主流的基于深度学习的模型通常分别建模前提和假设的语义表示，而没有把它们看作一个整体；另外，在捕获它们之间的语义关系时，大都没有同时利用句子级别的全局信息和短语级别的局部信息.最近提出的S-LSTM能够同时学习句子和短语的语义表示，在文本分类等任务上取得了较好的效果.基于上述情况，提出了一种基于扩展的S-LSTM的文本蕴含识别模型.一方面，把前提和假设看作一个整体，扩展S-LSTM以同时学习它们的语义表示；另一方面，在建模语义关系时，既利用句子级别的信息又利用短语级别的信息，以此获得更好的语义表示.在英文SNLI数据集和中文CNLI数据集上的实验结果表明：提出的模型取得了比基准模型更好的识别性能.
文本蕴含识别旨在自动判断给定的前提和假设(通常为2个句子)之间是否存在蕴含关系，是自然语言处理领域一项基础但富有挑战的任务.当前，主流的基于深度学习的模型通常分别建模前提和假设的语义表示，而没有把它们看作一个整体；另外，在捕获它们之间的语义关系时，大都没有同时利用句子级别的全局信息和短语级别的局部信息.最近提出的S-LSTM能够同时学习句子和短语的语义表示，在文本分类等任务上取得了较好的效果.基于上述情况，提出了一种基于扩展的S-LSTM的文本蕴含识别模型.一方面，把前提和假设看作一个整体，扩展S-LSTM以同时学习它们的语义表示；另一方面，在建模语义关系时，既利用句子级别的信息又利用短语级别的信息，以此获得更好的语义表示.在英文SNLI数据集和中文CNLI数据集上的实验结果表明：提出的模型取得了比基准模型更好的识别性能.
2020, 57(7): 1490-1507.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190605
摘要：
近年来，随着社会经济的不断发展，许多商业服务以及旅游出行活动对环境地图的依赖越来越大.传统的地图生成方法主要基于车辆驱动型的GPS设备进行数据的采集和路网的构建.然而该类方法存在精度低、时效性差等缺点，并且该类方法对于一些采集设备难以到达或者GPS信号弱的地带无法进行地图的构建.为了解决上述问题，提出了通过挖掘广泛普及的智能手机内部传感器数据进行地图构建的思想，并基于该思想提出了一种数据融合算法.该算法基于智能手机采集的行人步行数据，利用机器学习分类算法与信号处理技术进行行进状态的识别，采用分段机制结合动态时间规整算法进行转向情况的处理，通过融合有效状态下行进的距离数据和方向数据，最终生成局部地图轮廓.将所提算法在真实路网采集的数据上进行实验，实验结果证明了所提方法对局部地图轮廓构建的有效性以及深入挖掘传感器数据的可行性.
近年来，随着社会经济的不断发展，许多商业服务以及旅游出行活动对环境地图的依赖越来越大.传统的地图生成方法主要基于车辆驱动型的GPS设备进行数据的采集和路网的构建.然而该类方法存在精度低、时效性差等缺点，并且该类方法对于一些采集设备难以到达或者GPS信号弱的地带无法进行地图的构建.为了解决上述问题，提出了通过挖掘广泛普及的智能手机内部传感器数据进行地图构建的思想，并基于该思想提出了一种数据融合算法.该算法基于智能手机采集的行人步行数据，利用机器学习分类算法与信号处理技术进行行进状态的识别，采用分段机制结合动态时间规整算法进行转向情况的处理，通过融合有效状态下行进的距离数据和方向数据，最终生成局部地图轮廓.将所提算法在真实路网采集的数据上进行实验，实验结果证明了所提方法对局部地图轮廓构建的有效性以及深入挖掘传感器数据的可行性.
2020, 57(7): 1508-1521.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190319
摘要：
随着人脸识别技术已经融入到人们日常生活中，人脸欺诈检测作为人脸识别前的一个关键步骤越来越受到重视.针对打印攻击和视频攻击，提出了一种通过量化局部像素之间的差值来细化传统局部二值模式(local binary pattern, LBP)特征的差分量化局部二值模式(difference quantization local binary pattern, DQ_LBP)算法.DQ_LBP能够在不增加LBP维度的基础上提取像素之间的差值信息，以便更精确地描述图像的局部纹理特征.此外，使用空间金字塔算法统计了不同彩色空间中的DQ_LBP特征并将其融合成统一的特征向量，从而更加充分地描述了人脸的局部彩色纹理信息及其空间结构信息，进一步提高了算法的检测性能.实验结果表明：该算法在CASIA FASD,Replay-Attack,Replay-Mobile三个具有挑战性的人脸反欺诈数据库中都取得了较为优异的结果，而且在实时性设备的应用上具有很大的潜能.
随着人脸识别技术已经融入到人们日常生活中，人脸欺诈检测作为人脸识别前的一个关键步骤越来越受到重视.针对打印攻击和视频攻击，提出了一种通过量化局部像素之间的差值来细化传统局部二值模式(local binary pattern, LBP)特征的差分量化局部二值模式(difference quantization local binary pattern, DQ_LBP)算法.DQ_LBP能够在不增加LBP维度的基础上提取像素之间的差值信息，以便更精确地描述图像的局部纹理特征.此外，使用空间金字塔算法统计了不同彩色空间中的DQ_LBP特征并将其融合成统一的特征向量，从而更加充分地描述了人脸的局部彩色纹理信息及其空间结构信息，进一步提高了算法的检测性能.实验结果表明：该算法在CASIA FASD,Replay-Attack,Replay-Mobile三个具有挑战性的人脸反欺诈数据库中都取得了较为优异的结果，而且在实时性设备的应用上具有很大的潜能.
2020, 57(7): 1522-1530.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190479
摘要：
视频生成是计算机视觉和多媒体领域一个重要而又具有挑战性的任务.现有的基于对抗生成网络的视频生成方法通常缺乏一种有效可控的连贯视频生成方式.提出一种新的多模态条件式视频生成模型.该模型使用图片和文本作为输入，通过文本特征编码网络和运动特征解码网络得到视频的运动信息，并结合输入图片生成连贯的运动视频序列.此外，该方法通过对输入图片进行仿射变换来预测视频帧，使得生成模型更加可控、生成结果更加鲁棒.在SBMG(single-digit bouncing MNIST gifs)，TBMG(two-digit bouncing MNIST gifs)和KTH(kungliga tekniska hgskolan human actions)数据集上的实验结果表明：相较于现有的视频生成方法，生成结果在目标清晰度和视频连贯性方面都具有更好的效果.另外定性评估和定量评估(SSIM(structural similarity index)与PSNR(peak signal to noise ratio)指标)表明提出的多模态视频帧生成网络在视频生成中起到了关键作用.
视频生成是计算机视觉和多媒体领域一个重要而又具有挑战性的任务.现有的基于对抗生成网络的视频生成方法通常缺乏一种有效可控的连贯视频生成方式.提出一种新的多模态条件式视频生成模型.该模型使用图片和文本作为输入，通过文本特征编码网络和运动特征解码网络得到视频的运动信息，并结合输入图片生成连贯的运动视频序列.此外，该方法通过对输入图片进行仿射变换来预测视频帧，使得生成模型更加可控、生成结果更加鲁棒.在SBMG(single-digit bouncing MNIST gifs)，TBMG(two-digit bouncing MNIST gifs)和KTH(kungliga tekniska hgskolan human actions)数据集上的实验结果表明：相较于现有的视频生成方法，生成结果在目标清晰度和视频连贯性方面都具有更好的效果.另外定性评估和定量评估(SSIM(structural similarity index)与PSNR(peak signal to noise ratio)指标)表明提出的多模态视频帧生成网络在视频生成中起到了关键作用.
2020, 57(7): 1531-1538.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190478
摘要：
针对现有立体匹配深度网络中特征提取模块冗余度高以及用于视差计算的3D卷积模块感受野受限问题,提出改进的端到端深度网络.相比现有网络,该网络特征提取模块遵循立体匹配特性,结构更简洁;引入分离3D卷积实现大卷积核3D卷积运算以扩充感受野.在SceneFlow数据集上,从匹配精度和计算开销等方面评估所提出网络.实验结果显示:所提出网络在准确度上达到了先进水平;相比现有同类型模块,所提出特征提取模块在保证结果精度的同时能减少90%的参数量,并减少约25%的训练时间;相比3D卷积,所提出的分离3D卷积将卷积核大小提升至覆盖整个视差维度,搭配群组归一化(group normalization, GN),其端点误差(end-point-error, EPE)较基础方法降低了12%的相对量.
针对现有立体匹配深度网络中特征提取模块冗余度高以及用于视差计算的3D卷积模块感受野受限问题,提出改进的端到端深度网络.相比现有网络,该网络特征提取模块遵循立体匹配特性,结构更简洁;引入分离3D卷积实现大卷积核3D卷积运算以扩充感受野.在SceneFlow数据集上,从匹配精度和计算开销等方面评估所提出网络.实验结果显示:所提出网络在准确度上达到了先进水平;相比现有同类型模块,所提出特征提取模块在保证结果精度的同时能减少90%的参数量,并减少约25%的训练时间;相比3D卷积,所提出的分离3D卷积将卷积核大小提升至覆盖整个视差维度,搭配群组归一化(group normalization, GN),其端点误差(end-point-error, EPE)较基础方法降低了12%的相对量.
2020, 57(7): 1539-1554.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190291
摘要：
在移动边缘计算中，本地设备可以将任务卸载到靠近网络边缘的服务器上进行数据存储和计算处理，以此降低业务服务的延迟和功耗，因此任务卸载决策具有很大的研究价值.首先构建了大规模异构移动边缘计算中具有多服务节点和移动任务内部具有多依赖关系的卸载模型；随后结合移动边缘计算的实际应用场景，提出利用改进的深度强化学习算法优化任务卸载策略；最后通过综合比较任务卸载策略的能耗、成本、负载均衡、延迟、网络使用量和平均执行时间等指标，分析了各卸载策略的优缺点.仿真实验结果表明，基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络和事后经验回放(hindsight experience replay, HER)改进的HERDRQN算法在能耗、费用、负载均衡和延迟上都有很好的效果.另外利用各算法策略对一定数量的应用进行卸载，通过比较异构设备在不同CPU利用率下的数量分布来验证卸载策略与各评价指标之间的关系，以此证明HERDRQN算法生成的策略在解决任务卸载问题中的科学性和有效性.
在移动边缘计算中，本地设备可以将任务卸载到靠近网络边缘的服务器上进行数据存储和计算处理，以此降低业务服务的延迟和功耗，因此任务卸载决策具有很大的研究价值.首先构建了大规模异构移动边缘计算中具有多服务节点和移动任务内部具有多依赖关系的卸载模型；随后结合移动边缘计算的实际应用场景，提出利用改进的深度强化学习算法优化任务卸载策略；最后通过综合比较任务卸载策略的能耗、成本、负载均衡、延迟、网络使用量和平均执行时间等指标，分析了各卸载策略的优缺点.仿真实验结果表明，基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络和事后经验回放(hindsight experience replay, HER)改进的HERDRQN算法在能耗、费用、负载均衡和延迟上都有很好的效果.另外利用各算法策略对一定数量的应用进行卸载，通过比较异构设备在不同CPU利用率下的数量分布来验证卸载策略与各评价指标之间的关系，以此证明HERDRQN算法生成的策略在解决任务卸载问题中的科学性和有效性.
2020, 57(7): 1555-1567.
DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190552
摘要：
区块链技术解决了在不可信环境下建立信任的基础难题，被视为继云计算、物联网和人工智能之后的又一项颠覆性技术.然而，目前公有链面临2大根本难题：1)较低的系统吞吐率无法满足大规模运用的需求；2)持续增长的账本和状态数据，对节点磁盘和内存容量提出了较高要求.已有的扩容技术往往只针对提升系统吞吐，忽略了区块链数据增长对节点存储资源消耗的严重问题.为此，提出了PocketChain，一种对存储友好的轻量级扩容技术，在不牺牲去中心化与安全性的前提下，实现高吞吐和低存储的特性.首先，针对数据增长问题，PocketChain采用无状态客户端设计，使用RSA累加器对状态进行压缩，使得验证节点只需存储区块头部信息，大大降低节点对磁盘和内存的需求.其次，PocketChain将无状态客户端运用于分片技术架构下，在提升系统吞吐的同时，克服分片周期性随机重组导致的状态迁移问题，从而能进一步提升分片重组频率，增加分片系统安全性.实验结果表明:该方法能够有效降低节点存储需求，并线性提升系统吞吐.
区块链技术解决了在不可信环境下建立信任的基础难题，被视为继云计算、物联网和人工智能之后的又一项颠覆性技术.然而，目前公有链面临2大根本难题：1)较低的系统吞吐率无法满足大规模运用的需求；2)持续增长的账本和状态数据，对节点磁盘和内存容量提出了较高要求.已有的扩容技术往往只针对提升系统吞吐，忽略了区块链数据增长对节点存储资源消耗的严重问题.为此，提出了PocketChain，一种对存储友好的轻量级扩容技术，在不牺牲去中心化与安全性的前提下，实现高吞吐和低存储的特性.首先，针对数据增长问题，PocketChain采用无状态客户端设计，使用RSA累加器对状态进行压缩，使得验证节点只需存储区块头部信息，大大降低节点对磁盘和内存的需求.其次，PocketChain将无状态客户端运用于分片技术架构下，在提升系统吞吐的同时，克服分片周期性随机重组导致的状态迁移问题，从而能进一步提升分片重组频率，增加分片系统安全性.实验结果表明:该方法能够有效降低节点存储需求，并线性提升系统吞吐.
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