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2014, 36(5): 1139-1144.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01003
刊出日期：2014-05-19
該文利用飛行時(shí)間(Time-Of-Fligh, TOF)相機(jī)提供的距離圖像，在運(yùn)動(dòng)歷史圖像的基礎(chǔ)上提出一種基于多層運(yùn)動(dòng)歷史圖像的人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法。計(jì)算距離輪廓序列的運(yùn)動(dòng)能量圖作為整體運(yùn)動(dòng)信息，同時(shí)根據(jù)距離變化量，計(jì)算前向、后向的多層運(yùn)動(dòng)歷史圖像作為局部運(yùn)動(dòng)信息，共同組成多層運(yùn)動(dòng)歷史圖像。為了解決Hu矩對(duì)不連續(xù)或具有噪聲的形狀較為敏感的問(wèn)題，引入R變換對(duì)每層運(yùn)動(dòng)歷史圖像進(jìn)行特征提取，串聯(lián)形成特征向量送入SVM進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該識(shí)別方法可以有效識(shí)別人體運(yùn)動(dòng)。
2025, 47(3): 758-768.
doi: 10.11999/JEIT240796
刊出日期：2025-03-01
在車載網(wǎng)絡(luò)(VANETs)中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FL)通過(guò)協(xié)同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了車輛間的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，并提高了整體模型的性能。然而，F(xiàn)L在VANETs中的應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如模型泄露風(fēng)險(xiǎn)、訓(xùn)練結(jié)果驗(yàn)證困難以及高計(jì)算和通信成本等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，該文提出一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可驗(yàn)證隱私保護(hù)批量聚合方案。首先，該方案基于Boneh-Lynn-Shacham (BLS)動(dòng)態(tài)短群聚合簽名技術(shù)，保護(hù)了客戶端與路邊單元(RSU)交互過(guò)程中的數(shù)據(jù)完整性，確保全局梯度模型更新與共享過(guò)程的不可篡改性。當(dāng)出現(xiàn)異常結(jié)果時(shí)，方案利用群簽名的特性實(shí)現(xiàn)車輛的可追溯性。其次，結(jié)合改進(jìn)的Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS)線性同態(tài)哈希算法，對(duì)梯度聚合結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，確保在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的聚合過(guò)程中保持客戶端梯度的機(jī)密性，并驗(yàn)證聚合結(jié)果的準(zhǔn)確性，防止服務(wù)器篡改數(shù)據(jù)導(dǎo)致模型訓(xùn)練無(wú)效的問(wèn)題。此外，該方案還支持車輛在部分掉線的情況下繼續(xù)更新模型，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有方案相比，該方案在提升數(shù)據(jù)隱私安全性和結(jié)果的可驗(yàn)證性的同時(shí)，保證了較高效率。
