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1. 面向方面级情感分析的交互式关系图注意力网络

郭磊, 贾真, 李天瑞

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (3): 696-701. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030288

摘要（224）

HTML （24）

PDF （1072KB）（207）

方面级情感分析领域主要采用基于注意力机制的神经网络模型，这类模型忽略了方面词与观点词之间的依存关系和方面词与上下文词之间的距离，导致该类模型情感分类结果不够精确。为了解决上述问题，建立一种交互式关系图注意力网络（RI-GAT）模型。首先，通过长短期记忆（LSTM）网络学习句子的语义特征；然后，将学习的语义特征结合句子的位置信息生成新的特征；最后，在新的特征中提取各方面词和观点词之间的依存关系，实现对句法依存信息和位置信息的高效利用。在Laptop、Restaurant和Twitter数据集上的实验结果表明，相较于次优的动态多通道图卷积网络（DM-GCN），RI-GAT模型分类准确率（Acc）提高了0.67、1.65和1.36个百分点，说明了RI-GAT模型可以更好地建立方面词和意见词之间的联系，使得情感分类更加精确。

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2. 基于HEVC的帧内预测模式决策和编码单元划分快速算法

郭磊, 王晓东, 徐博文, 王健

计算机应用 2018, 38 (4): 1157-1163. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092302

摘要（365）

PDF （1218KB）（382）

针对高效视频编码（HEVC）帧内预测过程中的高计算复杂度问题，提出一种基于纹理特征的预测模式选择和编码单元划分的快速帧内预测算法。利用每一深度层纹理方向强度判断编码单元是否需要进行分割，并且减少候选模式数量。首先，在每一深度层编码单元上结合像素方差，以像素点为单位计算相应的纹理方向强度，确定其纹理复杂度并结合阈值策略预测最终划分深度；其次，比较垂直和水平方向强度关系及统计预测候选模式概率分布，以减少预测模式数量，确定最优候选模式子集，进一步降低编码复杂度。所提算法与平台HM15.0相比，编码时间平均节省51.997%，BDPSNR（Bjontegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate）仅降低0.059 dB，BDBR（Bjontegaard Delta Bit Rate）仅上升了1.018%。实验数据表明，在保证信噪比和比特率基本不变的同时，所提算法能有效降低编码复杂度，利于HEVC的实时视频应用。

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3. 基于菱形编码的视频信息隐藏算法

陈甬娜, 周宇, 王晓东, 郭磊

计算机应用 2017, 37 (10): 2806-2812. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2806

摘要（455）

PDF （1167KB）（403）

针对基于视频帧内预测模式调制的信息隐藏算法嵌入容量较小、比特率上升较明显等问题，提出一种基于菱形编码的帧内视频信息隐藏算法。该算法基于高效视频编码（HEVC），将相邻两个4×4块预测模式组成模式对，采用改进的菱形编码算法指导模式调制和信息嵌入过程；并采取二次编码方式在保留原始平台最优编码划分下进行第二次隐秘信息嵌入编码，在保证嵌入量的同时抑制帧内失真漂移。实验结果表明：所提算法峰值信噪比（PSNR）值下降在0.03dB以内，码率增长低于0.53%，嵌入量有大幅提升，并能很好地保证视频主客观质量。

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4. 签名长度固定的基于身份门限环签名方案

孙华郭磊郑雪峰王爱民

计算机应用 2012, 32 (05): 1385-1387.

摘要（1043）

PDF （2018KB）（650）

在门限环签名中，任意n个成员组中的t个可以代表整个成员组产生(t,n)门限环签名，而对实际的签名者却具有匿名性。为了设计签名长度是常量的门限环签名方案，通过使用双线性对技术，提出了一种无需随机预言机的基于身份的门限环签名方案。最后，通过对方案的安全性进行分析，指出方案满足无条件匿名性以及在Diffie-Hellman 逆(DHI)困难问题的假设下满足选择消息和身份攻击下的存在不可伪造性。

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5. 基于菱形编码的HEVC视频信息隐藏算法

陈甬娜周宇王晓东郭磊

录用日期: 2017-06-18

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6. 基于HEVC的帧内模式决策和CU划分快速算法

郭磊王晓东徐博文王健

录用日期: 2017-11-27