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1. 融合滤波增强和反转注意力网络用于息肉分割

林荐壮, 杨文忠, 谭思翔, 周乐鑫, 陈丹妮

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (1): 265-272. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021111882

摘要（239）

HTML （7）

PDF （2283KB）（121）

准确分割结肠镜获取图像中的息肉区域，可辅助医生诊断肠道疾病，但下采样过程中息肉区域结构信息缺失，现有方法存在过度分割和欠分割的问题。为解决以上问题，提出融合滤波增强和反转注意力分割网络（FFRNet）。首先，在跳级连接中加入了滤波增强模块（FEM），以增强下采样特征中局部病灶区域的结构信息；其次，通过聚合浅层特征来获取全局特征；最后，在上采样过程中采用多尺度反转注意力融合机制（MAFM），结合全局特征和上采样特征生成反转注意力权重，逐层挖掘特征中的息肉区域信息，引导网络建立目标区域与边界之间的关系，以提高模型对息肉区域分割的完整性。在Kvasir和CVC-ClinicDB数据集上，与不确定性增强上下文注意力网络（UACANet）相比，FFRNet的Dice相似系数（DSC）分别提升了0.22%和0.54%。实验结果表明，FFRNet能够有效提高息肉图像分割精度，同时具有较好的泛化能力。

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2. 利用惯导测量单元确定关键帧的实时SLAM算法

卫文乐, 金国栋, 谭力宁, 芦利斌, 陈丹琪

计算机应用 2020, 40 (4): 1157-1163. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081326

摘要（547）

PDF （3649KB）（318）

由于嵌入式处理器算力的限制，实时性差一直是视觉惯导同时定位与建图（VI-SLAM）走向实际应用的一个亟待解决的问题，因此提出一种利用惯导测量单元（IMU）确定关键帧的实时同时定位与建图（SLAM）算法，主要分为3个线程：跟踪、局部建图和闭环。首先由跟踪线程通过IMU预积分自适应地确定关键帧，而自适应阈值由视觉惯性紧耦合优化的结果得出；然后仅对关键帧进行跟踪，避免对所有帧进行特征处理；最后利用局部建图线程在滑动窗口中通过视觉惯导光束平差法得到更加精确的无人机位姿，利用闭环线程得到全局一致的轨迹和地图。在数据集EuRoC上的实验结果表明，该算法能在不降低精度和鲁棒性的情况下显著减少跟踪线程耗时，降低VI-SLAM对计算资源的依赖。在实际飞行测试中，该算法能够较实时准确地估计出具有尺度信息的无人机飞行真实轨迹。

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3. 基于动态信用等级的密文访问控制方案

陈丹伟, 杨晟

计算机应用 2017, 37 (6): 1587-1592. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.06.1587

摘要（490）

PDF （1146KB）（474）

针对属性基加密机制（ABE）在移动互联网环境中计算开销较大且不够灵活的问题，提出了一种基于动态信用等级的密文策略属性基加密（CP-ABE）方案。首先，该方案引入"信用等级"属性用来标识用户的"信用"并以此划分用户等级，高"信用等级"用户仅需常数级的计算开销即可解密；同时，中央授权中心（CA）在设定的时间阈值评估用户的访问行为并动态更新用户的"信用等级"，更新算法避免私钥的完全重新生成。理论分析和实验结果表明，随着高"信用等级"用户占比升高，所提方案系统总时间开销不断减少，最终达到稳定并优于传统方案。该方案在保证安全性的前提下，总体上提高了移动互联网环境中访问控制的效率。

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4. 跨项目缺陷预测中训练数据选择方法

王星, 何鹏, 陈丹, 曾诚

计算机应用 2016, 36 (11): 3165-3169. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.3165

摘要（622）

PDF （926KB）（637）

跨项目缺陷预测（CPDP）利用来自其他项目的缺陷数据预测目标项目的缺陷情况，为解决以往缺陷预测方法面临的训练数据受限问题提供了一个新的视角。训练数据的质量将直接影响跨项目缺陷预测模型的性能，因此，需尽可能选择与目标项目更相似的数据用于模型的训练。利用PROMISE提供的34个公开数据集，从训练数据选择方面，分析了四种典型的相似性度量方法对跨项目预测结果的影响以及各种方法之间的差异。研究结果表明：使用不同的相似性度量方法选出的训练数据质量不同，其中余弦相似性与相关系数两种方法效果更好，且最大改进比例达到6.7%；同时，根据目标项目的缺陷率，发现余弦相似性更适合于缺陷率高于0.25的项目。

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5. 基于模糊自适应共振理论映射算法的单样本三维人脸识别

王斯藤唐旭晟陈丹

计算机应用 2014, 34 (9): 2595-2599. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.09.2595

摘要（328）

PDF （820KB）（446）

针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练，而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题，提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二值模式(LBP)统一模式算子的特征提取，再对LBP特征进行Log-Gabor小波变换，提取图像的频域特征向量作为训练的输入向量，最后将单样本训练向量集送入Fuzzy ARTMAP分类器进行训练识别。该算法在FRGC v2.0三维人脸数据库中的识别率可达到87.15%，分类器的训练时间为24.88s，单张待识别人脸样本与单张已注册的人脸匹配时间为0.0015s，一张新的人脸样本在数据库完成一次搜索匹配则需要1.08s。实验结果表明，所提方法在测试中的性能优于概率神经网络(PNN)和极限学习机神经网络(ELM)，既能保证较高的识别率，又能拥有较短的训练时间，且时间增幅稳定，可控性强。

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6. 面向光照可变的人脸识别方法

李昕昕陈丹许凤娇

计算机应用 2013, 33 (02): 507-514. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00507

摘要（957）

PDF （831KB）（390）

传统Retinex算法在侧光严重的情况下难以消除阴影，为此提出一个对数形式的传导函数，取得了很好的光照补偿效果。为提高人脸识别率，将该问题看成一个典型的模式分类问题，提出基于局部二值模式(LBP)特征的支持向量机(SVM)人脸识别方法，使用“一对一”的方法将多类问题转化为SVM分类器可以解决的两类问题，实现了高效的人脸识别。在CMU PIE、AR、CAS-PEAL以及自行采集的人脸库上进行了仿真实验，结果表明该方法能够有效地去除光照影响，相对传统方法具有较优的识别性能。