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1. 基于多头软注意力图卷积网络的行人轨迹预测

彭涛, 康亚龙, 余锋, 张自力, 刘军平, 胡新荣, 何儒汉, 李丽

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (3): 736-743. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022020207

摘要（358）

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PDF （5673KB）（171）

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行人间交互作用的复杂性给行人轨迹预测带来了挑战，且现有算法难以捕获行人间有意义的交互信息，不能直观地建模行人间的交互作用。针对以上问题，提出多头软注意力图卷积网络。首先利用多头软注意力（MS ATT）结合内卷网络Involution分别从空间图和时间图输入中提取稀疏空间和稀疏时间邻接矩阵，生成稀疏空间和稀疏时间有向图；然后，利用图卷积网络（GCN）从稀疏空间和稀疏时间有向图中学习交互作用与运动趋势特征；最后，将学习到的轨迹特征输入时间卷积网络（TCN）以预测双高斯分布参数，生成行人预测轨迹。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明：相较于空时社交关系池化行人轨迹预测模型（SOPM），所提算法的平均位移误差（ADE）降低了2.78%；相较于稀疏图卷积网络（SGCN），所提算法的最终位移误差（FDE）降低了16.92%。

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2. 级联跨域特征融合的虚拟试衣

胡新荣, 张君宇, 彭涛, 刘军平, 何儒汉, 何凯

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (4): 1269-1274. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021071274

摘要（239）

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基于图像合成蒙版策略的虚拟试衣技术在扭曲服装和人体融合时能较好地保留服装细节。然而由于在试衣过程中人体和服装的位置和结构难以对齐，试衣结果容易产生严重的遮挡，影响视觉效果。为解决试衣过程中的遮挡问题，提出了一种基于U-Net的生成器。该生成器在U-Net解码器上添加级联的空间和通道注意力模块，从而实现了着装人体的局部特征和扭曲服装的和全局特征的跨域融合。形式上，首先采用卷积网络预测薄板样条插值（TPS）变换的方法将服装根据目标人体姿态进行扭曲；然后，将着装人体解析信息和扭曲服装输入到提出的生成器中，并获取对应服装区域的掩码图像以渲染中间结果；最后，采用掩码合成的策略来通过掩码处理将扭曲服装与中间结果合成得到最终的试衣结果。实验结果表明，所提方法不仅可以减少遮挡，而且增强了图像细节，相较于CP-VTON方法，产生的图像的平均峰值信噪比（PSNR）提高了10.47%，平均FID减小了47.28%，平均结构相似性（SSIM）提高了4.16%。

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3. 基于JPEG双量化效应的图像盲取证

段新涛, 彭涛, 李飞飞, 王婧娟

计算机应用 2015, 35 (11): 3198-3202. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3198

摘要（629）

PDF （798KB）（518）

JPEG图像的双量化效应为JPEG图像的篡改检测提供了重要线索.根据JPEG图像被局部篡改后,又被保存为JPEG格式时,未被篡改的区域(背景区域)的离散余弦变换(DCT)系数会经历双重JPEG压缩,篡改区域的DCT系数则只经历了1次JPEG压缩.而JPEG图像在经过离散余弦变换后其DCT域的交流(AC)系数的分布符合一个用合适的参数来描述的拉普拉斯分布,在此基础上提出了一种JPEG图像重压缩概率模型来描述重压缩前后DCT系数统计特性的变化,并依据贝叶斯准则,利用后验概率表示出图像篡改中存在的双重压缩效应块和只经历单次压缩块的特征值.然后设定阈值,通过阈值进行分类判断就可以实现对篡改区域的自动检测和提取.实验结果表明,该方法能快速并准确地实现篡改区域的自动检测和提取,并且在第2次压缩因子小于第1次压缩因子时,检测结果相对于利用JPEG块效应不一致的图像篡改盲检测算法和利用JPEG图像量化表的图像篡改盲检测算法有了明显的提高.

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