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1. 基于ThetaMEX全局池化的人脸识别神经网络——ShuffaceNet

陈侃松, 郑园, 许立君, 王周宇, 张哲, 姚福娟

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (8): 2572-2580. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022070985

摘要（211）

HTML （10）

PDF （3354KB）（91）

针对目前大规模网络不适合在手机、平板电脑等资源匮乏的移动设备上使用，以及池化层会导致特征图的稀疏性最终影响神经网络识别精度的问题，提出了一个轻量级人脸识别神经网络ShuffaceNet，设计了一个非线性平滑Log-Mean-Exp函数ThetaMEX，并提出了一种端到端可训练的ThetaMEX全局池化层（TGPL），从而在保证算法精度的前提下，减少网络参数、提高运算速度，进而达到有效地将该网络部署在资源匮乏的移动设备上的目的。ShuffaceNet约有3 600个参数，模型大小仅为3.5 MB。在LFW（Labled Faces in the Wild）、AgeDB-30 （Age Database-30）、CFP （Celebrities in Frontal Profile）人脸数据集上的识别测试的结果表明，ShuffaceNet的精度分别达到了99.32%、93.17%、94.51%。与MobileNetV1、SqueezeNet、Xception相比，所提网络的大小分别缩减了73.1%、82.1%、78.5%，在AgeDB-30数据集上的精度分别提高了5.0%、6.3%、6.7%。可见，基于ThetaMEX全局池化的所提网络能够提高模型精度。

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2. 不规则物体点云切片中的多轮廓分割算法

张瑾, 徐文, 周宇乔, 刘凯

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (10): 3209-3216. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101536

摘要（145）

HTML （6）

PDF （4343KB）（60）

使用切片法进行不规则物体点云体积测量时，现有的多边形拆分再重组（PSR）算法难以正确拆分较近的轮廓，进而导致计算精度较低。针对这一问题，提出一种多轮廓分割算法——改进最近点搜索（INPS）算法。首先，通过局部点的单次使用原则分割多轮廓；其次，使用多边形内点判定（PIP）算法判断轮廓的包含关系，以确认轮廓面积的正负；最后，采用切片面积乘以厚度并累加的方式获取不规则物体点云的体积。实验结果表明，在两个公开点云数据集和一个化学电子密度等值面点云数据集上，所提算法都能实现高正确率的边界分割，具有一定的普适性；且该算法体积测量的平均相对误差为0.043 6%，低于PSR算法的0.062 7%，可见所提算法实现了高正确率的边界分割。

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3. 基于卷积编解码器和门控循环单元的语音分离算法

陈修凯, 陆志华, 周宇

计算机应用 2020, 40 (7): 2137-2141. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111968

摘要（336）

PDF （830KB）（544）

在大部分基于深度学习的语音分离和语音增强算法中，把傅里叶变换后的频谱特征作为神经网络的输入特征，并未考虑到语音信号中的相位信息。然而过去的一些研究表明，尤其是在低信噪比（SNR）条件下，相位信息对于提高语音质量是必不可少的。针对这个问题，提出了一种基于卷积编解码器网络和门控循环单元（CED-GRU）的语音分离算法。首先，利用原始波形既包含幅值信息也包含相位信息的特点，在输入端以混合语音信号的原始波形作为输入特征；其次，通过结合卷积编解码器（CED）网络和门控循环单元（GRU）网络，可以有效解决语音信号中存在的时序问题。提出的改进算法在男性和男性、男性和女性、女性和女性的语音质量的感知评价（PESQ）和短时目标可懂度（STOI）方面，与基于排列不变训练（PIT）算法、基于深度聚类（DC）算法、基于深度吸引网络（DAN）算法相比，分别提高了1.16和0.29、1.37和0.27、1.08和0.3；0.87和0.21、1.11和0.22、0.81和0.24；0.64和0.24、1.01和0.34、0.73和0.29个百分点。实验结果表明，基于CED-GRU的语音分离系统在实际应用中具有较大的价值。

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4. 基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统

陈斌杰, 陆志华, 周宇, 叶庆卫

计算机应用 2018, 38 (12): 3643-3648. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040874

摘要（753）

PDF （866KB）（451）

为了探究利用两个麦克风进行多声源分离和二维平面定位的可能性，提出了一种基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统。该系统根据麦克风采集的信号，建立了双麦克风时延-衰减模型，然后利用DUET算法估计了模型的时延-衰减参数，并绘制了参数直方图。在语音分离阶段，建立了二进制时频掩膜（BTFM），根据参数直方图，结合二值掩蔽的方法对混合语音进行了分离；在声源定位阶段，通过推导模型衰减参数与信号能量比之间的关系，得到了确定声源位置的数学方程组。利用Roomsimove工具箱模拟室内声学环境，通过Matlab仿真和几何坐标计算，在对多个声源目标分离的同时完成了二维平面中的定位。实验结果表明，该系统对多个声源信号的定位误差均在2%以下，有助于小型系统的研究和开发。

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5. 面向电信行业网络告警系统的告警过滤算法

徐冰珂, 周宇喆, 杨茂林, 谢远航, 李晓瑜, 雷航

计算机应用 2018, 38 (10): 2881-2885. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040879

摘要（712）

PDF （774KB）（398）

为了减小电信网络中海量告警数据对的告警根源分析所造成的干扰，提出一种告警过滤算法。首先，基于电信网络告警数据对告警量分布、告警持续时间等特征进行量化分析，提出告警影响力和高频瞬态告警概念。在此基础上，从告警量、平均告警时间、告警影响力以及告警实例持续时间四个维度对告警重要程度进行综合分析，并提出复杂度为 O（ n）（ n为告警记录数）的告警过滤算法。单因素实验分析显示，告警压缩比与特定告警元的告警量、平均告警时间、告警影响力以及告警实例持续时间具有正相关关系。对比实验结果表明，在相似告警压缩比下，所提算法的准确性比FTD（Flexible Transient flapping Determination）算法最多提高18个百分点，可用于电信行业的告警数据样本分析以及在线告警过滤。

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6. 基于无监督学习卷积神经网络的振动信号模态参数识别

方宁, 周宇, 叶庆卫, 李玉刚

计算机应用 2017, 37 (3): 786-790. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.786

摘要（736）

PDF （905KB）（678）

针对现有的时域模态参数识别方法大多存在难定阶和抗噪性差的问题，提出一种无监督学习的卷积神经网络（CNN）的振动信号模态识别方法。该算法在卷积神经网络的基础上进行改进。首先，将应用于二维图像处理的卷积神经网络改成处理一维信号的卷积神经网络，其中输入层改成待提取模态参数的振动信号集合，中间层改成若干一维卷积层、抽样层，输出层得到的为信号对应的N阶模态参数集合；然后，在误差评估中，对网络计算结果（N阶模态参数集）进行振动信号重构；最后，将重构信号和输入信号之间差的平方和作为网络学习误差，使得网络变成无监督学习网络，避免模态参数提取算法的定阶难题。实验结果表明，当所构建的卷积神经网络应用于模态参数提取时，与随机子空间识别（SSI）算法及其局部线性嵌入（LLE）算法对比，在噪声干扰下，构建的卷积神经网络识别精度要高于SSI算法与LLE算法，具有抗噪声强、避免了定阶难题的优点。

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7. 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（446）

PDF （1167KB）（396）

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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8. 基于小波变换的功能磁共振图像时间序列分步去噪

李微微, 梅雪, 周宇

计算机应用 2016, 36 (9): 2601-2604. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2601

摘要（418）

PDF （734KB）（281）

功能磁共振图像（fMRI）数据中反映大脑神经活动的感兴趣信号常受到结构噪声和随机噪声的影响。为消除上述噪声对分析激活体素的影响，对经过SPM标准预处理的体素时间序列进行Activelets小波变换，并在得到尺度系数及细节系数后，针对两类噪声的不同特点进行分步去噪。第一步，在受结构噪声影响的尺度系数上，选用独立成分分（ICA）析去识别并消除结构噪声源；第二步，提出一种改进的空域相关去噪算法在细节系数上对信号进行处理。值得注意的是，该算法利用邻域体素之间的相似性，判定所处位置的细节系数反映噪声还是神经活动。实验结果表明，经过这两步处理的数据可有效消除噪声的影响，其中框架位移减少了1.5mm，尖峰百分比减少了2%，此外由去噪后的信号获得的脑激活图中一些明显的伪激活区得到抑制。

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9. 高效的I帧分区错误隐藏方法

汪朝林, 周宇, 王晓东, 章联军

计算机应用 2015, 35 (12): 3442-3446. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.12.3442

摘要（391）

PDF （773KB）（274）

针对现有I帧错误隐藏方法不能平衡恢复图像质量与算法复杂度的问题,提出了一种高效的I帧分区错误隐藏方法。首先,利用视频帧之间的运动相关性将丢失宏块分为运动宏块和静止宏块。对于静止宏块,采用帧拷贝法进行掩盖;对于运动宏块,再根据其周围正确解码宏块的纹理信息将其分为平滑块和纹理块。对平滑块采用双线性插值法进行恢复;对纹理块利用比较精细的指数分布权重的加权模板匹配(WTE)法进行掩盖。实验结果表明,与WTE算法相比,所提方法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了2.6 dB,计算复杂度平均降低了90%。对于场景连续的具有不同特征和分辨率的视频序列,所提方法都具有一定的适用性。

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10. 基于Google地图API的空间信息发布

周宇林付忠良

计算机应用 2011, 31 (05): 1450-1452. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01450

摘要（1283）

PDF （518KB）（1443）

传统的在线地图服务具有一定的局限性——仅支持客户浏览和查询,为了实现客户端自主录入数据,服务器端接收空间信息并发布到在线地图的目标,提出了一种构建空间信息发布系统的新技术。该技术基于B/S模式架构,通过改进Google Maps API的事件侦听器,自动获取标注处地理坐标,服务器端使用一种自定义的XML文件读取录入数据,然后利用地址解析函数解析该XML文件,将含有位置信息的数据标注到Google地图上,从而实现了本地属性数据在Web地图上的发布。基于该方法成功开发了武汉大学校园导航系统,验证了该方法的可行性。

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11. 自组织特征映射网络在建筑工程分类中的应用

冯文峰祝文娟周宇光

计算机应用 2010, 30 (06): 1543-1546.

摘要（1782）

PDF （658KB）（983）

针对传统建筑工程造价估算方法耗时量大、计算繁琐、误差频出的问题,提出了一种用自组织特征映射(SOFM)网络对建筑工程量样本量化后的值进行聚类的方法。该方法不需要手动标识训练数据集就可以实现不同类型的建筑样本自动分类,有助于提高传统建筑工程造价估算的效率。最后,通过实例验证了该方法的实用性和有效性。实验结果表明,改进的方法用于建筑工程造价估算较传统方法而言具有更高的准确率和更低的误报率。