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1. 基于重构误差的无监督人脸伪造视频检测

许喆, 王志宏, 单存宇, 孙亚茹, 杨莹

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (5): 1571-1577. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022040568

摘要（295）

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PDF （1205KB）（124）

目前有监督的人脸伪造视频检测方法需要大量标注数据。为解决视频伪造方法迭代快、种类多等现实问题，将时序异常检测中的无监督思想引入人脸伪造视频检测，将伪造视频检测任务转为无监督的视频异常检测任务，提出一种基于重构误差的无监督人脸伪造视频检测模型。首先，抽取待检测视频中连续帧的人脸特征点序列；其次，基于偏移特征、局部特征、时序特征等多粒度信息对待检测视频中人脸特征点序列进行重构；然后，计算原始序列与重构序列之间的重构误差；最后，根据重构误差的波峰频率计算得分对伪造视频进行自动检测。实验结果表明，在FaceShifter、FaceSwap等人脸视频伪造方法上，与LRNet （Landmark Recurrent Network）、Xception-c23等检测方法相比，所提方法的检测性能的曲线下方面积（AUC）最多增加了27.6%，移植性能的AUC最多增加了30.4%。

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2. 面向外汇市场监测的分布式计算框架设计

程文亮, 王志宏, 周虞, 过弋, 赵俊锋

计算机应用 2020, 40 (1): 173-180. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019061002

摘要（245）

PDF （1204KB）（280）

针对金融外汇市场监测指标计算复杂度高、完备性强、效率低等问题，基于Spark大数据架构提出了一种新的面向外汇市场监测的分布式计算框架。首先，对外汇市场监测的业务特性和现有技术框架进行了分析总结；然后，综合考虑了外汇单市场多指标和多市场多指标并行计算的业务特性；最后，基于Spark的有向无环图（DAG）作业调度机制和YARN的资源调度池隔离机制，分别提出了外汇市场级的有向无环图（M-DAG）模型和市场级资源分配策略——M-YARN。实验结果表明，所提面向外汇市场监测的分布式计算框架相对于传统技术框架在性能上提高了80%以上，可以有效保证大数据背景下外汇市场监测指标计算的完备性、精准性和时效性。

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3. 嵌入互联网舆情强度的人民币汇率预测

王吉祥, 过弋, 戚天梅, 王志宏, 李真, 汤敏伟

计算机应用 2019, 39 (11): 3403-3408. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040726

摘要（460）

PDF （914KB）（409）

针对目前人民币汇率预测研究存在的数据源单一导致难以提升预测效果的问题，提出一种嵌入互联网舆情强度的预测技术，通过融合多方面数据源进行对比分析，有效降低了人民币汇率的预测误差。首先，融合互联网外汇新闻数据和历史行情数据，并将多源文本数据转化为可计算的特征向量；其次，通过情感特征向量构建五种特征组合并对其进行对比，给出了嵌入互联网舆情强度的特征组合作为预测模型输入；最后，设计外汇舆情影响汇率预测的滑动时间窗口，建立基于机器学习的汇率预测模型。实验结果表明，嵌入互联网舆情的特征组合相对于不含舆情的特征组合在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）上分别提升了9.8%和16.2%；此外，长短期记忆网络（LSTM）预测模型比支持向量回归（SVR）、决策回归（DT）和深度神经网络（DNN）预测模型表现更好。

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4. 复杂网络演化的舆论动力学模型及仿真分析

王舰, 王志宏, 张乐君

计算机应用 2018, 38 (4): 1201-1206. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081949

摘要（557）

PDF （868KB）（449）

针对舆论传播过程中复杂动力学演化问题，提出一种基于传播动力学的舆论动态演化模型。首先，构建舆论及舆论演化模型，通过方程变换求出静态解；其次，引入Fokker-Planck方程对舆论演化渐近行为进行分析，得到稳态解决方案并求解，构建复杂网络与模型的关联并提出仿真研究实验目的；最后，通过对舆论演化模型及引入Fokker-Planck方程的舆论意见模型进行仿真分析，并以真实微博舆论数据为例进行实证分析，研究舆论在复杂网络中传播和演化的实质。实验结果表明舆论网络演化渐近行为与度分布相一致，网络舆论传播中的连接方式会受到节点意见影响，模型能有效描述微博舆论传播网络形成和演化过程的动力学行为。

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