2020年, 第48卷, 第4期　刊出日期：2020-04-25

  

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学术论文
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  基于孪生网络的快速视频目标分割

  付利华, 赵宇, 孙晓威, 卢中山, 王丹, 杨寒雪

  电子学报. 2020, 48(4): 625-630. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.001

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  视频目标分割是计算机视觉领域中的一个研究热点，传统基于深度学习的视频目标分割方法在线微调深度网络，导致分割耗时长，难以满足实时的需求.本文提出一种快速的视频目标分割方法.首先，参数共享的孪生编码器子网将参考流和目标流映射到相同的特征空间，使得相同的目标具有相似的特征.然后，全局特征提取子网在特征空间中匹配给定目标相似的特征，定位目标对象.最后，解码器子网将目标特征还原，并通过连接目标流的低阶特征，提供边缘信息，最终输出目标的分割掩码.在公开基准数据集上的实验表明，本文方法的分割速度有大幅度提升，同时具有较好的分割效果.
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  基于语义分割的双目场景流估计

  陈震, 马龙, 张聪炫, 黎明, 吴俊劼, 江少锋

  电子学报. 2020, 48(4): 631-636. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.002

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  针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题，提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先，根据图像中的语义信息类别，通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域；针对不同语义类别的图像区域分别进行运动建模，利用语义知识计算光流信息并通过双目立体匹配的半全局匹配方法计算图像视差信息.然后，对输入图像进行超像素分割，通过最小二乘法耦合光流和视差信息，分别求解每个超像素块的运动参数.最后，在优化能量函数中添加语义分割边界的约束信息，通过更新像素到超像素块的映射关系和超像素块到移动平面的映射关系得到最终的场景流估计结果.采用KITTI 2015标准测试图像序列对本文方法和代表性的场景流计算方法进行对比分析.实验结果表明，本文方法具有较高的精度和鲁棒性，尤其对于复杂场景、运动遮挡和运动边缘模糊的图像具有较好的边缘保护作用.
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  基于CT影像组学的非小细胞肺癌预后分析方法

  王旭, 段辉宏, 聂生东

  电子学报. 2020, 48(4): 637-642. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.003

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  为了辅助医生规划非小细胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer，NSCLC）患者治疗和复查方案，提出了一种基于CT影像组学的NSCLC预后分析方法.首先，对患者肺部CT影像中的肿瘤区域进行分割；然后，对肿瘤区域进行影像组学特征提取、优化；最后，将优化后的特征数据与患者的预后生存情况作为输入，利用机器学习的方法构建预后分析模型，预测患者的预后生存时间范围.选用124例NSCLC患者数据进行实验，以具有临床意义的3年生存期为预测界限，对患者预后生存时间范围进行预测.实验结果表明，预后分析模型的预测准确率达到91.9%，可以有效地辅助医生对非小细胞肺癌患者的预后情况进行更加精准的评估，制定出更具个性化的治疗与复查方案.
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  引入感知模型的改进孪生卷积神经网络实现人脸识别算法研究

  徐先峰, 张丽, 郎彬, 夏振

  电子学报. 2020, 48(4): 643-647. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.004

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  针对非限定性条件下人脸识别困难问题，设计了一种引入感知模型的改进孪生卷积神经网络结构（Inception Module Incorporated Siamese Convolutional Neural Networks，IMISCNN），在充分利用孪生结构有效减少外界干扰并避免过拟合等优点的基础上，为其增加感知模型实现更丰富特征的提取.为寻找最优学习率引入了循环学习率策略，加速模型收敛.在CASIA-webface和Extended Yale B标准人脸数据库上的仿真实验表明，所提IMISCNN算法提升了人脸识别精度.
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  利用网格卷积特征的三维形变目标分类

  史聪伟, 赵杰煜, 陈瑜

  电子学报. 2020, 48(4): 648-653. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.005

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  三维目标的形状变化给目标识别带来很大挑战，同时三维网格模型的不规则数据结构难以直接应用卷积运算提取三维目标特征.对此，本文提出了一种高效的三维形变目标的网格卷积特征表示方法，准确提取形状信息并进行分类.首先通过网格卷积运算获得形变目标中典型局部曲面形状分布，其次通过马尔科夫链对曲面形状的空间共现关系建模，从而形成三维模型的全局特征描述，最后采用支持向量机实现形变目标分类.该方法将连续多项式函数作为卷积模板，实现针对不规则数据结构的网格卷积运算，并且给出了卷积模板参数的无监督学习方法.在标准非刚性三维模型数据集SHREC10与SHREC15上的实验结果表明本文方法能有效提取三维网格模型的形状信息，分类准确率分别达到了92.88%与96.54%.
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  面向CUDA程序的性能预测框架

  曲海成, 于思淼, 刘万军, 王鑫源

  电子学报. 2020, 48(4): 654-661. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.006

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  为对CUDA并行程序内核性能进行分析和预测，从而指导并行程序设计及性能优化，提出一种性能预测框架.1）从GPU编程模型和设备架构细节入手，以线程束为研究单位，通过整合与GPU程序用时密切相关的软硬件基本特征，定义了并行空间闲置度、流处理器线程束负载、并行效应因子等高层次性能相关特征.2）基于上述特征，框架针对线程负载均衡型GPU程序，评估内核函数在不同问题规模以及执行配置下的执行时间.3）依据性能评估原理提出了内核函数执行配置参数的优化策略.验证实验结果表明，该框架在两种典型情境下对现有程序性能的平均预测准确率分别达到89%和94%，客观归纳了高层次特征与程序性能间的相关关系，且能定性分析并行算法性能水平.
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  WiNoC中无线通信拥塞与故障感知的容错路由算法

  欧阳一鸣, 贾博远, 李建华, 黄正峰, 梁华国

  电子学报. 2020, 48(4): 662-669. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.007

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  在无线片上网络中，无线通信拥塞和故障对整个片上网络的通信效率具有严重影响.为此本文提出了一种针对无线通信拥塞和故障的容错路由算法，首先设计了无线通信拥塞和故障感知模型，该模型能够感知无线节点通信对的拥塞和故障信息，并对其编码发送给子网中的路由器；然后子网中的路由器根据接收到的无线节点通信对状态信息，判断数据包是否使用无线传输.实验表明，本文方案相较于对比对象能够在较小的额外面积、功耗开销下，保证较低的网络延迟和较高的网络吞吐率，并对无线节点通信对的永久性故障具有良好的容错能力.
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  基于多元经验模态分解的多元多尺度熵静态平衡能力评估

  石鹏, 张启忠, 张华平, 席旭刚

  电子学报. 2020, 48(4): 670-674. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.008

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  提出了一种基于多元经验模态分解（Multivariate Empirical Mode Decomposition，MEMD）的多元多尺度熵（Multivarite Multiscale Entropy，MMSE）特征提取方法分析多模态信号，进行人体静态平衡能力评估.首先，采集人体多模态信号，采用多元经验模态分解对多通道信号进行自适应分解，得到一系列多元固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs），依据T检验和相关系数从中选取最佳的IMF分量进行信号重构；然后，采用多元多尺度熵算法提取特征，用K-均值与支持向量机对比本文特征提取方法与两种传统特征提取方法在处理人体静态平衡能力评估问题时分类效果，并分析两种分类器的人体静态平衡能力评估效果；最后，得出本文最优的特征为基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征，最优的分类方法为支持向量机.
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  面向云存储安全的可自愈拜占庭Quorum系统

  王亚文, 郭云飞, 刘文彦, 霍树民, 杨超

  电子学报. 2020, 48(4): 675-681. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.009

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  针对云存储系统中的数据安全问题，提出了一种面向云存储安全的可自愈拜占庭Quorum系统.该系统以虚拟机作为后端存储设备构建虚拟存储节点，利用虚拟机多样化操作系统，以及动态迁移、快速部署等机制构建动态异构的存储系统架构.在拜占庭容错门限的基础上，提出自愈门限的概念，并设计相应系统安全协议，实现存储节点的自动化异常检测和状态复原.实验结果表明，提出的云存储系统具有较高的鲁棒性，能有效提高存储数据的安全性.
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  混合数据的邻域区分度增量式属性约简算法

  盛魁, 王伟, 卞显福, 董辉, 马健

  电子学报. 2020, 48(4): 682-696. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.010

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  增量式属性约简是一种针对动态环境下的数据挖掘方法.目前已经提出的增量式属性约简算法仅适用于符号型的信息系统，而很少有对混合信息系统进行相关的研究，这促使在混合信息系统下构建相关的增量式属性约简算法.区分度是用于设计属性约简的一种重要方法，本文将传统的区分度在混合信息系统下进行推广，提出邻域区分度的概念，然后分别研究了邻域区分度在混合信息系统下对象增加和对象减少时的增量式学习，最后根据这种增量式学习分别提出了对应的增量式属性约简算法.UCI数据集上的相关实验结果表明，所提出的增量式属性约简比非增量式属性约简能够更快速的更新约简结果.
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  无线供电混合多址接入网络的最优能效资源分配研究

  张广驰, 曾志超, 崔苗, 武庆庆, 林凡, 刘怡俊

  电子学报. 2020, 48(4): 697-705. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.011

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  在能量受限的通信系统中，能量效率是衡量系统性能的关键指标.本文研究由一个基站和多个分簇用户组成的无线供电混合非正交多址接入系统.在该网络中，基站通过无线能量传输方式给用户供能，用户则利用收集到的能量向基站传输各自的信息.为降低基站的接收解码复杂度，用户采用分簇的方式进行信息传输：簇间用户的信息传输采用时分多址方式，而簇内用户的信息传输采用非正交多址方式.通过联合分配能量传输与信息传输的时间长度以及控制基站和用户的发射功率来实现网络能量效率的最大化.由于涉及的优化问题是非凸的，本文先通过寻找问题最优解的结构，然后根据分式规划理论，提出了一种新的迭代资源分配算法来求解该问题.仿真结果表明，与"吞吐量最大化策略"和 "固定时间分配策略"两种基准策略相比，所提出的算法显著提高了网络的能量效率.
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  高斯混合多伯努利滤波器基于柯西施瓦兹散度的传感器控制方法

  陈辉, 贺忠良, 邓东明, 李国财

  电子学报. 2020, 48(4): 706-716. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.012

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  针对多目标跟踪中的传感器控制问题，本文基于有限集统计（FISST）理论，利用高斯混合多伯努利滤波器研究并提出相应的传感器控制策略.首先，文中给出容积卡尔曼高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器（CK-GMCBMeMBerF）的实现形式，并提取高斯混合分量近似多伯努利密度.然后，研究两个高斯混合之间的柯西施瓦兹（Cauchy-Schwarz）散度的求取，推导多目标概率密度变化所对应的信息增益，并以此为基础提出相应的传感器控制策略.此外，结合CK-GMCBMeMBer，详细推导了目标势的后验期望（PENT）准则的高斯混合（GM）实现过程，以GM-PENT作为评价准则进行相应的传感器控制方法的研究.最后，仿真实验验证了所提算法的有效性.
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  一种基于I/Q失配的辐射源指纹提取方法

  张敏, 罗正华, 黄建刚, 眭超亚, 张子翾

  电子学报. 2020, 48(4): 717-722. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.013

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  针对现有的辐射源识别方法的不足，利用辐射源自身I/Q失配指纹特征的可检测、可重现、不变的特性，提出一种基于I/Q失配的新型射频指纹特征提取方法.该方法是一种基于信号空间的指纹特征提取方法，它需要对信号的信噪比进行估计.综合考虑，采用基于特征值分解的信噪比估计方法.实验仿真结果表明，在相同的信噪比条件下，基于I/Q失配的射频指纹特征提取方法比双谱、Hilbert-Huang变换信号特征提取方法具有更加优越的射频指纹识别性能.
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  传感网中基于压缩感知的丢包匹配数据收集算法

  孙泽宇, 李传锋, 阎奔

  电子学报. 2020, 48(4): 723-733. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.014

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  为了提高传感网中数据重构精度以及降低不可靠链路丢包对压缩感知（Compressive Sensing，CS） 数据收集的影响，本文提出了一种基于压缩感知丢包匹配数据收集算法（Packet Loss Matching Data Gathering Algorithm Based on Compressive Sensing，CS-MDGA）.本文算法通过压缩感知技术构建了全网数据间的"关联效应"，并设计了基于丢包匹配的稀疏观测矩阵（Sparse Observation Matrix Based on Packet Loss Matching，SPLM），证明了该观测矩阵概率趋近于"1"时，满足的等距约束条件（Restricted Isometry Property，RIP），完成了节点间多路径路由数据的可靠交付.仿真实验结果表明，本文算法在链路丢包率为60%情况下，相对重构误差仍小于5%，验证了本文算法不仅具有较高的重构精度，而且还可以有效缓解不可靠链路丢包对CS数据收集的影响.
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  微弱信号检测的变尺度Duffing振子方法

  行鸿彦, 吴慧, 刘刚

  电子学报. 2020, 48(4): 734-742. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.015

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  针对强噪声背景下微弱信号检测问题，本文把互补集总经验模式分解（CEEMD）方法和变尺度Duffing振子结合，提出了一种新的微弱信号检测方法.利用CEEMD将复杂含噪信号分解为不同的固有模态函数（IMF），通过Duffing系统分岔图及其变化找到相轨迹变化的临界阈值，实现含噪信号的信息检测.结果表明，本文所提方法不仅可以很好地免疫噪声，而且能有效检测出信噪比低至-73dB的多频率周期信号.
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  近似线性相位全通数字滤波器的迭代重加权Minimax设计

  赖春露, 王路

  电子学报. 2020, 48(4): 743-750. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.016

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  近似线性相位是许多滤波系统希望具有的重要特性，全通滤波器则是实现这个特性的重要技术手段.提出全通数字滤波器的一种迭代重加权minimax设计方法，最小化最大加权线性相位偏差，并利用群延迟偏差信息对权函数进行迭代更新，使群延迟偏差函数近似等纹波.为展现该方法的优越性，将该方法应用于线性相位希尔伯特变换器及相位均衡器的设计.设计例子展示了算法良好的收敛性，以及在实现滤波系统近似线性相位和近似常数群延迟方面的优良性能.
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  SSCDenseNet:一种空-谱卷积稠密网络的高光谱图像分类算法

  刘启超, 肖亮, 刘芳, 徐金环

  电子学报. 2020, 48(4): 751-762. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.017

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  基于深度学习的高光谱遥感图像地物分类是目前研究的热点.但由于其参数规模大以及结构复杂，深度网络通常需要大量训练样本和较长训练时间，如何在小规模样本下建立深度学习监督分类模型是需要解决的关键问题.本文提出了一种小规模样本下高光谱图像分类的空-谱卷积稠密网络算法，称为SSCDenseNet，其包含三种新颖的架构策略：（1）空-谱分离卷积，即采取光谱维一维卷积和空间维二维卷积的分离卷积结构构成隐层单元，并通过多个隐层单元堆叠构造深度网络；（2）隐层单元中使用批归一化，减少数据协方差漂移及加速网络训练；（3）隐层单元间构建稠密连接，缓解梯度消失问题并实现特征复用.通过Indian Pines、Pavia University与Salinas数据集进行综合测评，表明该方法优于若干最新深度学习方法，特别在小规模样本下具有优异的分类性能.
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  一种依需聚合的语义解析图查询模型

  李青, 钟将, 李立力, 李琪, 张淑芳, 张剑

  电子学报. 2020, 48(4): 763-771. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.018

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  本文设计并实现了依需聚合的语义深层网查询模型——SemtoSql+.提出以长短期记忆网络为基础，采用词嵌入技术将语料库训练为模型输入的词向量；并结合依赖关系图，将SQL语句四个层级的生成问题转换为依赖关系图中槽的填充问题，同时引入注意力机制有效避免了传统模型中的顺序问题；采用随机蒙蔽机制，构建依需聚合的增强型SemtoSql+模型.
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  Code Smell视角下分层Web应用失血及充血现象的量化分析

  黄子杰, 陈军华, 高建华

  电子学报. 2020, 48(4): 772-780. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.019

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  分层Web应用的领域层由领域模型构成.仅存储数据且不实现行为的领域模型被称作失血领域模型，其状态和数据由非领域层中的类维护，造成后者的充血现象.失血和充血现象损害了Web应用的可维护性，然而，由于缺乏量化分析和研究，其论据多基于主观经验得出.本文度量三种Code Smell（Feature Envy、Blob和Data Class）的强度，将它们作为衡量失血和充血现象的标准，对现象进行量化分析，进而得出它们之间的相关性.本文对一个公开数据集的91个Java Web项目及10个不同领域的开源Java Web应用的多个版本进行了实验，实验发现至少有75%的项目受领域层失血和服务层充血现象的影响，这些现象极少被解决或减弱，两者的强度在不同类间存在相关性，且两者强度的增量在同一软件项目的不同版本间亦存在相关性.
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  PVHArray:一种流水可伸缩的层次化可重构密码逻辑阵列结构

  杜怡然, 李伟, 戴紫彬

  电子学报. 2020, 48(4): 781-789. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.020

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  针对密码算法的高效能实现问题，该文提出了一种基于数据流的粗粒度可重构密码逻辑阵列结构PVHArray.通过研究密码算法运算及控制结构特征，基于可重构阵列结构设计方法，提出了以流水可伸缩的粗粒度可重构运算单元、层次化互连网络和面向周期级的分布式控制网络为主体的粗粒度可重构密码逻辑阵列结构及其参数化模型.为了提升可重构密码逻辑阵列的算法实现效能，该文结合密码算法映射结果，确定模型参数，构建了规模为4×4的高效能PVHArray结构.基于55nm CMOS工艺进行流片验证，芯片面积为12.25mm²，同时，针对该阵列芯片进行密码算法映射.实验结果表明，该文提出高效能PVHArray结构能够有效支持分组、序列以及杂凑密码算法的映射，在密文分组链接（CBC）模式下，相较于可重构密码逻辑阵列REMUS_LPP结构，其单位面积性能提升了约12.9%，单位功耗性能提升了约13.9%.
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  基于改进的有效区域基因选择与跨模态语义挖掘的图像属性标注

  张红斌, 蒋子良, 熊其鹏, 武晋鹏, 邬任重, 袁天, 姬东鸿

  电子学报. 2020, 48(4): 790-799. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.021

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  图像属性标注是一种更细化的图像标注，它能缩小认知与特征间"语义鸿沟".现有研究多基于单特征且未挖掘属性蕴含的深层语义，故无法准确刻画图像内容.改进有效区域基因选择算法融合图像特征，并设计迁移学习策略，实现材质属性标注；基于判别相关分析挖掘特征间跨模态语义，以改进相对属性模型，标注材质属性蕴含的深层语义-实用属性.实验表明：材质属性标注精准度达63.11%，较最强基线提升1.97%；实用属性标注精准度达59.15%，较最强基线提升2.85%；层次化的标注结果能全面刻画图像内容.
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  基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究

  王传旭, 胡小悦, 孟唯佳, 闫春娟

  电子学报. 2020, 48(4): 800-807. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.022

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  提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架，旨在克服组群行为识别的两个难点，其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合；其二对情景人物进行建模，以获得长视频上下文关系.并且，对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行决策融合，判定最终组群行为属性.该算法在CAD1和CAD2上分别取得93.2%和95.7%平均识别率.
综述评论
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  图嵌入方法与应用:研究综述

  祁志卫, 王笳辉, 岳昆, 乔少杰, 李劲

  电子学报. 2020, 48(4): 808-818. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.023

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  图模型越来越广泛地应用于数据管理、知识发现和信息服务等问题中，图嵌入作为图分析和应用的重要技术手段，成为了人工智能领域研究的热点之一.本文从图嵌入研究中面临的挑战出发，主要介绍了基于矩阵分解、基于随机游走和基于深度学习的图嵌入方法.接着，介绍了图嵌入方法常用的测试数据集、评测标准和典型应用.最后，总结了图嵌入未来研究的趋势和方向.
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  可计算图像复杂度评价方法综述

  郭小英, 李文书, 钱宇华, 白茹意, 贾春花

  电子学报. 2020, 48(4): 819-826. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.024

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  可计算的图像复杂度评价是让计算机模拟人类视觉感知，从而对图像视觉复杂度进行决策的研究，该研究属于多学科交叉的创新性研究课题，在图像工程领域具有重要意义.本文针对可计算的图像复杂度评价方法进行了全面的梳理和分析，文中首先回顾了图像复杂度的应用领域，并详细阐述了图像复杂度评价方法，从信息论、图像压缩理论、图像特征分析、眼动数据等方面进行总结；随后，着重阐述基于图像特征的图像复杂度评价方法中所使用的图像特征；归纳图像复杂度建模中的分类和回归问题；最后，总结当前图像视觉复杂度评价方法存在的问题和挑战，展望图像复杂度的计算化发展方向.
科研通信
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  基于改进罚函数的LDPC码分层调度ADMM惩罚译码

  王彪, 慕建君, 焦晓鹏, 王钟斐

  电子学报. 2020, 48(4): 827-832. https://doi.org/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.025

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  通过增加伪码字的代价，基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）的惩罚译码方法可以改善低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check，LDPC）码低信噪比区域的译码性能，同时具有低的译码复杂度.而减少ADMM惩罚译码的欧几里德投影次数、选择合适的消息调度策略和设计有效的罚函数是提高ADMM惩罚译码速度的三种重要方法.为了进一步提高ADMM惩罚译码速度，通过利用Wei等人提出的方法来减少欧几里德投影的次数，本文设计了基于I-l₁-PF罚函数的水平分层调度与垂直分层调度策略的两种LDPC码ADMM惩罚译码方法.仿真实验表明，与现有ADMM惩罚译码方法相比较，所设计的译码方法不仅具有较好的译码性能，而且能够显著降低LDPC码译码的平均迭代次数和平均译码时间.
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  电子学报. 2020, 48(4): 833-834.

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