DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 秘密共享将一个秘密信息分割成n共享份，分发给n位不同的用户，只有不少于t个用户才能重构秘密，t为秘密共享方案的门限值。利用秘密共享方案将秘密形成分享份，分散保存，降低了密码集中存放在一处的风险。同时，(t， n)门限秘密共享方案还能够抵御(t − 1)个用户合谋攻击。1979年，基于拉格朗日插值多项式，Shamir提出了首个秘密共享方案 [ 1 ]。1983年，基于中国剩余定理，Asmuth C.和Bloom J. A.提出了著名的Asmuth-Bloom秘密共享门限方案 [ 2 ]。Asmuth-Bloom具有更好理论基础，且计算效率更高。信息隐藏 [ 3 ] 是将秘密信息隐藏在载体中，从而安全传送秘密信息的技术。选用数字图像作为载体进行信息隐藏已成为信息安全学界的热点 [ 4 ]。 近年来，互联网技术快速发展，改善了人类信息交互方式，给社会带来了便利。同时，我们也要看到数字媒体技术的脆弱，传输的秘密图像信息容易被盗取、篡改，从而为不法分子所用，对信息安全产生重大影响。所以在当今强调国家信息安全的数字化时代，如何安全、快速、可信、无损的传输图像信息，成为一个重要的命题。对此，学界提出了将秘密共享技术与图像处理技术相结合的方案来解决此问题 [ 5 ]。秘密共享已经成为秘密信息安全传输的重要手段。 本文利用Asmuth-Bloom秘密共享门限技术，将需要安全传输的秘密图像分解成若干个看似毫无意义的秘密共享图像，并利用DCT信息隐藏算法将秘密共享图像嵌入到用户提供的彩色载体图像，分发给用户，保证了秘密图像传输过程的绝对安全。在秘密图像恢复时，被选定的用户进行秘密共享图像提取，获得共享秘密图像，选取不少于t份图像分享，进行原始秘密图像还原。若n个用于中出现泄露信息行为，可将该用户所拥有的子秘密删除，其余的不少于t个用户仍可计算出原始秘密图像。实验结果表明本文设计的算法能正确恢复秘密图像，通过峰值信噪比(PSNR)，平均结构相似性(MSSIM)，比特出错概率(BER)对本方案进行评估，优于其他方案。
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user: 2. 预备知识 2.1. 秘密共享技术 在保密通信系统中，一般是由一个主秘钥决定整个系统的安全性。这样会出现以下一个问题，一旦主密钥丢失或者泄露，系统将被受到攻击，安全性无法得到保障。 在密码学中，秘密共享是将秘密信息分成众多子秘密，形成共享份，使用达到阈值的子秘密共享份就可以还原该秘密信息。秘密共享技术具体形式如下： 假设s为密码信息，将秘密s分成n份 s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s n ，需要满足下面两个条件。 (1) 有任意t个或大于t个 s i 可以算出s。 (2) 若未拥有任意t个，只有任意t - 1个或更少份 s i ，不能算出s。 其中t是一个小于n的整数，构成的秘密共享方案，称之为(t， n)门限方案。 2.2. Asmuth-Bloom门限方案 Asmuth和Bloom基于中国剩余定理(CRT)提出了一个(t， n)门限方案，其中，成员们手中的共享份是由秘密s计算得到的y与设置的模数 m 1 ， m 2 ， ⋯ ， m n 进行取模运算得到的 ( m i ， y i ) 。 2.2.1. 参数选取 选取一个大素数q与n个严格递增的模数 m 1 ， m 2 ， ⋯ ， m n ，且需要满足下面的条件。 (1) q > s 。 (2) gcd ( m 1 ， m j ) = 1 ，   ∀ i ， j ，   i ≠ j 。 (3) gcd ( q ， m i ) = 1 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 (4) N = ∏ i = 1 t m i > q ∏ j = 1 t − 1 m n − j + 1 。 2.2.2. 秘密共享 首先，随机选取一个整数A，且满足 0 ≤ A ≤ ⌊ N / q ⌋ − 1 。 其次，由A与q根据公式 y = s + A q ，求得y。则有 y < q + A q = ( A + 1 ) q ≤ ⌊ N / q ⌋ ⋅ q ≤ N 。 最后，计算 y i ≡ y mod m i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 。 则 ( m i ， y i ) 即一个子共享份，将它分发给系统中的n个用户。 当t个用户 i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i t 拿出自己的子份额时，由 { ( m i j ， y i j ) | i = 1 ， 2 ， ⋯ ， t } 建立方程组 { y ≡ y i 1 mod m i 1 y ≡ y i 2 mod m i 2                       ⋮ y ≡ y i t mod m i t 可以求得 y ≡ y ′ mod N ′ 其中 N ′ = ∏ j = 1 t m i j ≥ N ，由 y ′ mod q 解得秘密s。 2.2.3. 秘密恢复 当t个用户 i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i t 拿出自己的子份额时，由 { ( m i j ， y i j ) | i = 1 ， 2 ， ⋯ ， t } 建立方程组 { y ≡ y i 1 mod m i 1 y ≡ y i 2 mod m i 2                       ⋮ y ≡ y i t mod m i t 可以求得 y ≡ y ′ mod N ′ 其中 N ′ = ∏ j = 1 t m i j ≥ N ，由 y ′ − A q 解得秘密s。 2.3. DCT信息隐藏算法嵌入参数选择 本文方案中待嵌入的数据是一个共享灰度图。首先遍历将该图像，进行4 × 4分块，再通过二维DCT变换，按照Zigzag顺序进行扫描 [ 6 ]，将这些DCT矩阵中的DCT系数，按照从低频到高频进行排列，控制其中某个或多个DCT系数之间存在的相关性对秘密信息进行隐藏。而本文方案要求完全无损的还原出原秘密信息图像，因此选择在中高频范围内的系数进行秘密信息嵌入(图1)。 图1. Zigzag扫描顺序图
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user: 3. 基于Asmuth-Bloom门限秘密共享方案信息隐藏算法 本文设计的(t， n)门限秘密图像信息隐藏算法的流程图如下图2。 3.1. 子秘密共享图像生成 选取n个互素且递增的模数 m 1 ， m 2 ， m 3 ， ⋯ ， m n 。选取素数q，满足与以上模数互素的要求。本文选取的秘密图像是像素值大小为64 × 64的二值图像(BIGC图)，秘密即为BIGC图中的每个像素。二值图像 中的每个像素为0或1，所以选取 q = 7 满足q大于秘密s。在范围 [ 0 ， ⌊ N q ⌋ − 1 ] 内随机取参数A。再使用 公式 y = s + A q 求得参数y。最后将参数y带入公式 y i ≡ y mod m i 。 ( m i ， y i ) 即是一个共享份，由于 m i 已经公开，只要保存 y i 至5个64 × 64的矩阵中便可生成5份可视的子秘密共享。在本文的实验结果部分将给出参数论证例子及效果展示。 图2. (t， n)门限秘密图像信息隐藏算法的流程图 3.2. DCT信息隐藏算法 本文选取上文所述第i个DCT分块中的第12个系数(缩写为 K 12 i )进行秘密信息的嵌入，将水印英文(Watermark)简略为 W i 表示第i个水印值，嵌水印规则如下： { K 12 i ≥ 0         W i = 1 K 12 i < 0         W i = 0 嵌入过程分两种情况讨论，即分 W i 取值不同时，即 当 W i = 0 时，保证DCT系数 K 12 i ≤ − k ，参数k是水印嵌入强度，嵌入公式如下： K 12 i = { − K 12 i               K 12 i > k − k                   k ≥ K 12 i ≥ − k K 12 i                 K 12 i < − k 当 W i = 1 时，保证DCT系数 K 12 i ≥ k ，嵌入公式如下： K 12 i = { K 12 i               K 12 i > k k                   k ≥ K 12 i ≥ − k − K 12 i           K 12 i < − k 水印提取过程通过检测DCT系数 的正负性，提取水印 ，公式如下所示： W i = { 1           K 12 i ≥ 0 0       K 12 i < 0 本文的方案将每一份子秘密图像的像素值连在一起存成五个大字符串进行五次DCT嵌入，提取时不需要获得整个字符串，只需要知道字符串的长度，便可以实现水印的盲提取。进行五次提取，可完整提取出嵌入的字符串，再将它们还原存进五个像素矩阵中，即恢复五个64 × 64的子秘密图像。 3.3. 秘密图像恢复 在经过以上秘密信息提取过程后，获得n份子秘密图像，任意取其中的t份即可恢复原秘密图像。 具体过程为先提取子份额，由 { ( m i j ， y i j ) | j = 1 ， 2 ， ⋯ ， t } 建立方程组 { y ≡ y i 1 mod m i 1 y ≡ y i 2 mod m i 2                 ⋮ y ≡ y i t mod m i t ，此处t为门限。y为待求解的数，根据中国剩余定理可求得 y ≡ y ′ mod N ′ ，再有 N ′ = ∏ j = 1 t m i j ≥ N ，最后计算 y ′ mod q 得到秘密s， 即原秘密图像的每一个像素，生成64 × 64大小的矩阵，得出原秘密图像。
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user: 4. 实验结果 为了更好的展示基于Asmuth-Bloom门限秘密图像信息隐藏算法，本文对基于(3， 5)门限秘密图像信息隐藏算法的进行论证。最后，使用峰值信噪比(PSNR)、平均结构相似性(MSSIM)、比特出错概率(BER)与其他方案效果进行分析和比较。 4.1. 基于(3， 5)门限秘密图像共享信息隐藏算法 本方案选取互素模数 m 1 = 73 ， m 2 = 79 ， m 3 = 83 ， m 4 = 89 ， m 5 = 97 。素数 q = 7 ， N = ∏ 1 3 m i = 478661 > q × m 4 × m 5 = 7 × 89 × 97 = 60431 ，参数A在 [ 0 ， ⌊ N q ⌋ − 1 ] 范围内随机选取，即[0， 68379] 内，此处取A=51638进行论证。验证BIGC图的第64 × 64个像素，即最后一个像素。 选取最后一个像素1为秘密。通过公式 y = s + A q = 1 + 51638 × 7 = 361467 。代入公式 y i ≡ y mod m i ，得出 y i 。如下公式所示 { y 1 ≡ y mod m 1 ≡ 361467 mod 73 ≡ 44 y 2 ≡ y mod m 2 ≡ 361467 mod 79 ≡ 42 y 3 ≡ y mod m 3 ≡ 361467 mod 83 ≡ 2 y 4 ≡ y mod m 4 ≡ 361467 mod 89 ≡ 38 y 5 ≡ y mod m 5 ≡ 361467 mod 97 ≡ 45 遍历计算整张图片获得所有像素，计算得到以上 。最后生成图片即可得到子秘密灰度图像。 还原时，首先随机选取(73， 44)、(83， 2)、(89， 38)三份共享份。参数 。计算 ，这是除了 以外其他两个模数的乘积。还需计算 ， 是 模 意义下的逆元，公式表示为 。综合以上可以求出 。最后一步得 。 由此，证明完成，说明秘密共享生成与恢复过程正确，只需要遍历计算每一个像素值。 4.2. (3， 5)门限信息隐藏实验结果分析 第一步运行秘密共享程序，由秘密图像共享生成子秘密共享图像，如下图3所示。 图3. 原始图像与生成的秘密共享图像 由上图可以看出，子秘密共享看上去是无意义图像，也无法获得任何秘密信息。 第二步运用DCT信息隐藏算法，将子秘密共享图像嵌入到不同用户提供的带有个人特征的彩色图像，可以是个人照片，本实验使用512 × 512的Lena图展示效果，Lena图4(b)~(f)表示用户1~5提供的图片。 图4. Lena原图与嵌入子秘密共享图像的载体图像对比 从视觉角度看，嵌入子秘密共享的用户照片与原图没有区别。当PSNR值大于33时 [ 7 ]，肉眼无法识别出嵌入前后的图像区别，嵌入的秘密信息亦不可感知。图片的不可见性随着PSNR值的增大而增强，子秘密共享隐藏性越好。在相同嵌入容量下，用PSNR值，即峰值信噪比反映嵌入共享的图像峰值信噪比，用MSSIM值，即平均结构相似性反应原载体图像与嵌入子秘密共享图像的图像相似度，越接近1，图像信息隐藏效果越好。由下表体现本方案中信息隐藏的效果优于其他方案。见表1。 Table 1 PSNR value and MSSIM value of this scheme are compared with other scheme 图片 文献 [ 8 ] 文献 [ 9 ] 本方案 PSNR MSSIM PSNR MSSIM PSNR MSSIM Lena 55.46 0.9993 60.44 0.9999 61.34 0.9999 表1. 本方案与其他方案PSNR值、MSSIM值对比 再从嵌入秘密信息的图像中提取出5份子秘密图像，并进行还原，完整得出原秘密图像BIGC图(图5)。 图5. 生成的秘密共享图像与还原的秘密图像 通过BER函数，即误比特率函数。将图像像素连在一起排成一行大字符串，再转成0、1比特流，比较嵌入前与提取后的比特流，原秘密图像与提取图像的比特流，函数值为0，说明比特流无误比特，即可以验证无误提取。表2展示本方案中秘密图像BER值。 Table 2 BER value of image before and after restoratio 原图片 恢复或提取后的图片 BER值 BIGC图 恢复后的BIGC图 0 秘密共享图1 提取后的秘密共享图1 0 秘密共享图2 提取后的秘密共享图2 0 秘密共享图3 提取后的秘密共享图3 0 秘密共享图4 提取后的秘密共享图4 0 秘密共享图5 提取后的秘密共享图5 0 表2. 恢复前后图像BER值 如表2所示，通过BER函数比较恢复前后秘密图像完全一致，本文方案正确的恢复了秘密图像。
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user: 5. 结语 本文利用Asmuth-Bloom门限秘密共享技术，设计了一个基于Asmuth-Bloom门限共享秘密图像信息隐藏算法。为了更好的理解本文设计的基于Asmuth-Bloom门限秘密图像信息隐藏算法，以(3， 5)门限秘密共享方案为例，设计了(3， 5)门限秘密图像共享信息隐藏算法。并对(3， 5)门限信息隐藏算法进行实验论证。实验结果表明本文设计的信息隐藏算法能正确恢复秘密图像，PSNR、MSSIM、BER等指标优于其他方案。下一步将结合Asmuth-Bloom门限秘密共享技术，深入探究在灰度图、彩色图上信息隐藏算法，并选取灰度二维码、彩色二维码，进行秘密共享的应用研究。
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user: 摘要 基于深度学习的行人重识别方法面临的挑战在于如何解决由于行人姿态多变、背景混杂、摄像头视角差异大和部分遮挡等情况引起的行人不对齐的问题。如何提取细粒度的、具有强判别性的特征成为解决问题的关键，因此本文提出了一种新型的基于图神经网络的行人重识别方法，其中包括：1) 结合人体语义解析结果提取细粒度局部特征，构建部位关系图，并通过图神经网络学习到细粒度的图表示。2) 通过图度量学习方法联合优化学习网络，学习强判别性的特征表示。本文提出的方法在主流评估数据集上与行人重识别前沿方法进行实验比较，结果表明了方法的有效性。
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user: 1. 引言 行人重识别(Person Re-Identification， Person Re-ID)，是指在跨摄像头的情况下，在多张行人图像中找出匹配目标人物的图像 [ 1 ]，广泛应用于安防系统和智能商业等领域。行人重识别实现思路为计算查询图像与图库中所有图像的相似度，根据相似度从大到小排列得到重识别结果 [ 2 ]。目前，行人重识别亟需解决的问题有：行人姿态多变、背景变化大、拍摄角度差异大、存在局部遮挡等。解决上述难题的关键在于特征提取和相似性度量。 传统行人重识别任务研究主要集中在人工设计特征提取器，比如文献 [ 3 ] 提出的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform， SIFT)，文献 [ 4 ] 提出的局部二值模式(Local Binary Patterns， LBP)以及文献 [ 5 ] 提出的局部最大特征值(Local Maximal Occurrence， LOMO)。但这些方法提取到的特征描述能力有限，难以应用于复杂情况下大数据量的行人重识别任务。随着深度学习的兴起，卷积神经网络(Convolution Neural Network， CNN)凭借出色的特征提取能力，取代了传统的人工特征提取器。研究者利用卷积神经网络提取行人整图图像的全局特征，并通过不同的局部划分策略，如图像切块 [ 6 ]、通过姿态语义信息分块 [ 7 ] 通过注意力机制分块 [ 8 ]、和通过人体语义解析信息分块 [ 9 ] 等，进行局部特征提取，最后将全局特征和局部特征拼接得到行人的特征表示，并通过计算行人特征表示之间的欧式距离作为行人图像的相似度。 基于深度卷积网络的局部特征提取方法虽然可以提取到有判别性的特征，在行人重识别任务上取得了不错的效果，但仍存在两个问题导致局部特征的判别性被削弱。第一，由于局部划分的粒度比较大，获取到的局部区域包含行人信息和背景噪声信息。比如PCB [ 6 ] 使用垂直方向均匀切块的方法，每个局部块都包含了背景噪声信息。SpindleNet [ 7 ] 根据语义将人体姿态中身体部位的关节点分成五组，对应身体的五个部位，将每组关节点在行人图像上围起来的区域作为局部特征提取的区域。这种方式提取到的局部图像同样也包含了背景噪声信息。第二，忽视了提取到的局部特征之间的关联关系。文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 等局部特征提取方法，直接将提取到的局部特征拼接，然后计算拼接后的局部特征之间的相似度，这种方式导致了模型在辨别两个穿着相似的行人时，由于缺少了额外的位置辅助信息，从而很难进行精确匹配。 针对上述问题，本文提出了一种基于人体语义解析和图神经网络的行人重识别模型。本文的主要贡献分为三个部分： 1) 本文引入人体语义解析网络预先提取行人身体局部区域，用于提取细粒度的局部特征，获取到行人身份的敏感信息，减少背景噪声信息带来的负面影响。 2) 本文引入图卷积神经网络，用于提取局部特征之间的关联关系，增强局部特征的判别性。 3) 本文将行人局部特征构造成图，引入全局对级相似度损失函数进行模型训练，进一步增强局部特征的判别性。 本文的结构如下：第二章介绍行人重识别的相关工作，第三章介绍提出的方法，第四章展示实验，第五章总结全文。
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user: 2. 相关工作 2.1. 行人重识别 行人重识别旨在实现跨摄像头检索目标人物，主要分为特征提取和度量学习两部分。 随着深度学习技术的发展，CNN已经广泛应用于计算机视觉任务中的图像特征提取。通过CNN直接提取整张图像特征的方式简单高效，但提取到的特征很容易忽略行人身份的敏感信息，从而导致全局特征无法很好的区分类间相似度高或类内差异大的行人样本。因此，研究者们提出了基于局部特征的行人重识别方法，通过定位行人的身体部位，提取对应部位的身份敏感信息。Sun [ 6 ] 等人提出了PCB模型，将行人图像水平切割分块，通过骨干网络提取到每块的特征，拼接成局部特征。Zhao [ 7 ] 等人提出的SpindleNet引入了行人姿态信息，通过姿态关键点提取到7个身体区域，并从身体区域中提取局部特征。Li [ 8 ] 等人提出了HA-CNN模型，引入了多条局部分支，每条分支分别关注图片的一块局部区域的特征，最终将各条分支学到的特征进行融合得到行人的局部特征。文献 [ 9 ] 中的SPReID模型引入行人人体语义解析网络提取行人的身体区域的掩膜图像，与原图经过骨干网络得到的特征图结合，得到行人身体区域的局部特征。众多基于局部特征的行人重识别方法证实了局部特征的有效性。 度量学习是广泛应用于图像检索领域的一种方法，旨在通过网络学习出两张图片的相似度。在行人重识别任务上表现为同一行人的不同图像的相似度要大于不同行人的图像的相似度。Varior [ 10 ] 等人使用了孪生网络，同时输入两张行人图像，采用对比损失(Contrastive Loss)训练模型，使得相同行人图像(正样本)之间的距离逐步缩小，不同行人图像(负样本)之间的距离逐步增大。文献 [ 11 ] 首先构造包括一对正样本和一对负样本的三元组，分别命名为目标图片(Anchor)，正样本图片(Positive)和负样本图片(Negative)。然后采用三元组损失函数训练网络，拉近了正样本之间的距离，增大了负样本之间的距离。但三元组损失没有考虑到正样本的绝对距离，因此文献 [ 12 ] 提出改进三元组损失，在损失函数上增加正样本绝对距离公式项约束。Chen [ 13 ] 等人进一步考虑了正负样本对的绝对距离，提出了四元组损失(Quadruplet Loss)。 2.2. 图卷积神经网络 图卷积网络(Graph Convolutional Network， GCN)是一种能对图数据进行深度学习的方法。它是对卷积神经网络在图域的扩展，能同时对结点特征信息与结构信息进行端到端的学习。文献 [ 14 ] 首次将图卷积用于半监督结点分类任务并取得了成功。之后图卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域，如动作识别 [ 15 ]、多标签图像识别 [ 16 ]、3D几何重构 [ 17 ] 等。在行人重识别领域，很多方法将行人图像样本建图，使用GCN来更新行人图像的特征表示。比如，Shen [ 18 ] 等人将查询集和候选集的图片两两组成对，并通过GCN来学习查询集图片与候选集图片之间的关联关系。Ye [ 19 ] 等人为每个摄像机中的图像样本构造一个图，然后利用图匹配方案进行跨摄像机的标签关联等。
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user: 3. 本文方法 本节主要介绍基于图神经网络的行人重识别模型的具体细节。如图1所示，网络模型分为全局表示学习分支和图表示学习分支，其中全局分支使用交叉熵损失函数和三元组损失函数对模型进行训练，学习到行人图像的全局表示。图表示学习分支先通过人体语义解析的结果得到行人图像的局部特征，然后将每块局部特征作为图结点，将局部块语义连接作为边构成图，通过图卷积网络更新局部特征，再通过交叉熵损失函数和图度量学习模块共同训练网络，增强提取到的特征的表达能力。 图1. 人体语义解析与图度量学习融合模型 3.1. 全局表示学习 由于残差神经网络 [ 20 ] 在行人重识别任务取得了很好的效果，因此本文选取Resnet-50骨干网络来提取输入图片相应的特征图。为了增大特征图的感受野，本文将Resnet-50网络最后一层卷积层的步长设置为1，使得大小为256 × 128的原始图片经过骨干网络后输出的特征图大小为8 × 4，然后对特征图进行全局平均池化操作(Global Average Pooling， GAP)得到形状为C×H×W的特征，其中C为通道数，H为高度，W为宽度。再依次经过一层全连接层(Fully Connected， FC)进行降维、一层批处理归一化层(Batch Normalization， BN)进行归一化，得到全局表示。全局分支使用交叉熵损失函数和困难样本三元组损失函数进行联合训练，本文参考了文献 [ 21 ] 的做法，将经过BN层前的特征用于计算三元组损失，BN层后的特征用于计算交叉熵损失。 3.2. 基于人体语义解析的图表示学习 3.2.1. 局部特征提取 现有的局部特征提取方法 [ 6 ] 证明了局部特征的有效性，但这些方法提取到的局部区域是粗粒度的。为了精准定位行人身体部位的区域，本文使用了在人体语义解析数据集(Look into Person， LIP [ 22 ] )上预训练好的SCHP [ 23 ] 模型，通过该模型提取到行人图像的19个像素级人体部位标注，包括头部、手臂、左腿、上半身、下半身等，形成掩膜图像，如图2所示。将骨干网络提取到的特征图和二值化的掩膜图像对应位置相乘，再将所得结果进行全局池化，从而提取人体不同身体部位区域的特征作为局部特征。 3.2.2. 局部结构图的构建 现有的行人重识别方法提取到局部特征后，往往将各块局部特征单独考虑，通过简单的拼接或者最大池化操作进行融合，忽略了局部特征之间的关系。本文将提取到的19个身体部位的特征作为图的结点，并以19个结点的自然连接作为边，构成局部特征关系图G，如图3所示，每个柱形表示该部位的特征。获取到关系图G后，通过两层图卷积组成的图卷积网络进行结点间信息的传播，从而对关系图中的结点进行更新，得到融入结构信息的局部特征 f p ′ ，最后通过最大池化融合局部特征得到整图的表示 f e 。图卷积函数的公式表达如式(1)所示，其中H L 表示第L层图卷积后的特征， A ^ 表示归一化后的邻接矩阵，W L -1 是模型学习到的变换矩阵，h表示非线性激活函数。 H L = h ( A ^ H L − 1 W L − 1 ) (1) 图2. Market-1501上部分检索图像的人体语义解析图 图3. 局部特征关系图 3.2.3. 图度量模块 图度量学习旨在训练模型学习到满足正类图在特征空间距离更近，负类图在特征表示空间距离更远的图表示。常用的图度量有图嵌入(Graph Embedding)、模式计数(Motif Counting)和图编辑距离(Graph Edit Distance)等。本文的身体局部连接关系是固定的，因此不适用模式计数。而图编辑距离的方式需要预先计算编辑代价，不够高效。图嵌入的方式只考虑整图全局的相似度，容易丢失图结构信息，因此本文引入了一种图度量学习方法，通过对比两个图对应结点之间的相似性，并赋予不同的权重来获得整图的相似性。具体实现模块见图1 Graph Metric Learning Module。首先通过一层点积层计算两个图的对应结点的相似性，再经过一层全连接层学习各个结点的重要程度，得到整图的相似性，并通过全局成对相似度损失函数对正负样本的相似性分布做约束。 全局成对相似度损失函数由文献 [ 24 ] 提出，旨在避免过度采样和欠采样，基于相同类别和不同类别的特征相似性呈独立分布的假设，最小化正类相似度和负类相似度分布的方差，最小化正类相似度分布的均值，并最大化负类相似度分布的均值，在学习局部图片特征的任务上效果远超传统的损失函数。该损失函数的表达式如下： J = ( σ 2 + + σ 2 − ) + λ max ( 0 ， m − ( μ + − μ − ) ) (2) μ + = ∑ i = 1 N g ( f p i ， f p i + ) / N (3) μ − = ∑ i = 1 N g ( f p i ， f p i − ) / N (4) σ 2 + = ∑ i = 1 N ( g ( f p i ， f p i + ) − μ + ) 2 / N (5) σ 2 − = ∑ i = 1 N ( g ( f p i ， f p i − ) − μ − ) 2 / N (6) 3.3. 损失函数 3.3.1. 标签平滑交叉熵损失函数 行人重识别通常被视作分类任务，并用交叉熵损失函数训练行人重识别网络。由于行人重识别中训练集和测试集中的行人是不同的，用传统的交叉熵损失函数训练得到的网络容易对训练集的行人标签过拟合，为了避免这种情况，我们借鉴了文献 [ 25 ] 的做法，对标签进行了平滑处理，其中K表示行人标签数， ε 表示阈值，实验中设置为0.1，如式(7)，(8)所示。 Y c = { 1 − K − 1 K ε ，     c = Y ε / K ，   其 他 (7) L xcent = − ∑ c = 1 K Y c log ( p c ) (8) 3.3.2. 困难样本三元组损失函数 行人重识别任务也被视为聚类任务，目标是直接将相同行人的若干图片映射到高维空间，形成聚类效应。行人重识别任务中常用三元组损失函数进行模训练。考虑到大多数三元组是简单样本，不利于模型的训练，因此借鉴了Alex [ 26 ] 等人提出的困难样本三元组损失函数，对于每个目标图片anchor在一个训练批次内选择欧式距离最远的正样本图片positive和欧式距离最近的负样本图片negative来训练网络，增强网络的泛化能力，从而使网络学习到更好的表征。难样本三元组损失函数如式(9)所示，其中 α 表示目标样本与正负样本的间隔参数，设置为0.3，d a ，p ，d a ，n 分别表示目标样本和正样本的欧氏距离，目标样本与负样本的欧氏距离。 L tri = ( max d a ， p − min d a ， n + α ， 0 ) + (9) 3.3.3. 联合损失函数 本文提出的行人重识别网络通过标签平滑交叉熵损失函数、三元组损失函数和全局成对相似度损失函数进行训练，共同约束特征，其中全局分支使用标签平滑交叉熵损失函数L xcent_g 和三元组损失函数L tri_g 进行训练，局部分支使用标签平滑交叉熵损失函数L xcent_l 和全局成对相似度损失函数J进行训练。关于全局成对相似度损失函数已在3.2.3节中详细阐述。因此，本文的损失函数如式(10)所示。 L total = L xcent_g + L tri_g + L xcent_l + J (10)
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user: 5. 结论 本文从由行人姿态多变、背景混杂、摄像头视角差异大和部分遮挡导致的行人不对齐这一问题着手，提出了一种基于图神经网络的行人重识别算法，使用人体语义解析得到行人身体部位标注，提取细粒度局部特征构建部位关系图，再通过图卷积网络融入局部结构信息，并用图度量学习得到更具鲁棒性的图表示。最后在3个数据集上的实验结果表明，本文所提模型相比目前的主流算法重识别率更优。未来的工作是简化网络模型复杂度的情况下，寻求效果更优的重识别率的方法，并研究更为有效的跨数据集识别方法，实现跨域行人重识别任务。
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user: 摘要 针对单目图像深度层次的判断问题提出一种基于K均值聚类算法判断单目图像深度层次的方法。通过图像增强和图像滤波的方式达到优化图像提高对比度，保留细节特征以及滤除图像噪声的目的。根据K均值聚类算法，通过将灰度值相似的像素聚类，进行图像的分割，从而实现深度层次的划分。本次实验选取不同数目的聚类中心进行深度层次的划分并将结果进行比较。实验结果表明，利用K均值聚类的方法判断深度层次在一些几何场景中取得了比较好的成果。
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user: 1. 引言 由于单目视觉系统的特点，使得其图像的深度层次分析一直是图像处理的研究热点之一。单目机器视觉在众多领域中具有广泛的应用，包括工业、农业、交通、畜牧业、海洋、勘测等各个方面。在众多的应用领域，单目采集图像的分析处理引起各个学者的广泛研究，包括目标跟踪与识别、人脸识别、场景理解、图像分类、视频检索等 [ 1 ] - [ 6 ]。由于单目视觉影像内包含了比较丰富的像素信息，对目标物的精细、精准分类及深度层次的分析提供了数据支撑和保障。在有关深度判断的计算机视觉研究中，根据使用的摄像机数量分成单目，双目以及多目，双目立体视觉是比较常用的深度信息提取方法 [ 7 ]。双目视觉利用两个不同摄像机成像时相同点的位置差异来估计距离，这种方法对距离的估计精度较高，但是计算量较大。因此，单目图像深度估计的方式就被提了上来。但是，单目图像深度估计是一个病态问题，原因在于单张RBG图像对应的真实深度情况有无数种 [ 8 ]，而且图像中并没有稳定的线索可以判断各种可能性。机器视觉和人眼视觉不同，人类单眼也可通过视角大小、遮蔽关系、阴影关系、空气透明度以及眼肌肉的紧张程度等线索判断深度关系。对于采集到的图像中目标物是曲面，或多目标的空间纵深位置关系，是单目视觉的研究难点。因此如何充分合理利用单目图像来判断目标物的深度层次是亟待解决的问题。 王琪等采用K均值聚类算法对源图像进行粗分割，然后采用形态学理论对粗分割结果图进行细化处理 [ 9 ]。Wei等提出一种基于粒子群的K均值聚类算法来对图像进行分割，避免在寻优过程中陷入局部最优解 [ 10 ]。朱永红提出了一种基于K均值聚类对陶瓷窑炉烧成带火焰图像进行彩色分割的方法，同时给出了相应的K均值聚类算法 [ 11 ]。以上学者主要针对彩色图像进行分割和修复，对于图像的深度层次没有进一步的研究。而很多情况下采集图像主要是灰度图，研究重点主要是精准分析目标物的各种参数及特征。因此本文根据图像不同深度的灰度值存在差异，提出一种利用K均值聚类算法将图像依据灰度值的不同进行聚类分割，由此获得二维场景深度信息，进而进行单目图像深度层次的判断。
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user: 2. 图像预处理 2.1. 图像增强 由于受到场景条件以及拍摄的条件等因素的影响，常常会导致拍摄的效果不佳，此外，K均值聚类算法对于区分较为明显的区域分类效果更好。因此为了改善图像的效果，需要采取图像增强技术等措施。通过对比，本文采用直方图均衡化的技术来改善图像效果。这种方法主要通过对灰度直方图的改变达到图像增强的目的，经过直方图均衡化处理使得像素尽可能多的占有灰度级并且均匀分布，通过将灰度值的动态范围增大，从而让图像的对比度增大。在本文的研究中，直方图均衡化可以增强不同区域灰度值的差异性，为后续依据灰度值的不同进行区域分割做好准备。图像增强效果如图1所示。图1(a)为原始图像，图1(b)为原始图像直方图，图1(c)为增强后的图像，图1(d)为增强后的直方图。 图1. 图像增强效果 2.2. 图像去噪 在获取图像后通常不能直接对图像直接开始进一步操作，主要因为其可能存在一些质量问题。图像去噪操作可以将噪点去除，进而将图像的质量进行改进。K均值聚类算法由于其自身的原因，对于噪声比较敏感，孤立点对该算法的影响非常大，因此必须对图像去噪处理。由于噪声的来源有很多种，目前并没有去噪方法可以通用于所有的噪声，因此不同情况应当采取不同的滤波方式。中值滤波对于一些随机噪声具有非常理想的降噪能力，是一种非线性平滑技术，可以认为是一种统计排序滤波器。 中值滤波器以原图中的某一点(m， n)为中心的邻域内所有像素的统计排序中值作为(m， n)点的相应。因此一般的噪点经过中值滤波器处理后将会被去除，且因滤波器导致图像变得模糊的情况比较轻微。因此本文在研究中采用中值滤波的方式进一步优化图像。采用中值滤波器对图像处理的结果如图2所示。图2(a)为原图，图2(b)为采用3 × 3中值滤波模板的效果图，图2(c)是采用5 × 5中值滤波的效果图。 图2. 均值滤波效果 由图2可以看出中值滤波5 × 5模板的滤波效果较3 × 3的滤波效果更好，对于图像的细节保留也比较完整。但并不是模板越大越好，模板过大会不可避免的导致图像模糊程度加深，因此对于窗口的选择应当以实际情况作为标准。
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user: 3. K均值聚类算法判断深度层次 3.1. K均值聚类算法 均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，是一种无监督学习方法，可以发掘关联规则。K均值聚类使用最大期望算法求解的高斯混合模型在正态分布的协方差为单位矩阵，且隐变量的后验分布为一组狄拉克δ函数时所得到的特例。该算法有简单快速效率高的特点，但只对于区分明显的区域分类效果好，对噪声敏感，因此本文前部分对于图像的预处理也是为解决该算法的缺陷所设计。 3.2. 算法流程 实验所使用的K均值聚类算法将像素点分成K类，先随机选取K个点作为中心点，计算每个点到K和中心点的距离，并将该点分给最近的中心点，形成K个簇，当所有的点都被分配完成后，每个聚类的中心的位置会被再次计算并改变，之后不断重复上述的过程，直到达到某个终止的要求为止。终止条件可以有多种，比如聚类中心不再发生变化、没有(或最小数目)对象被重新分配、或者达到设定的迭代次数等。用公式来表示，将簇划分为 ( C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C k ) ，最小化平方误差E表示为： E = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ C i ‖ x − μ i ‖ 2 2 (1) 其中μ i 是簇C i 的均值向量，表达式为： μ i = 1 | C i | ∑ x ∈ C i x (2) 假设拿到了图3(a)所示的数据，目的是要将里面的绿点其分成两类。本文采用的算法首先随机选取两个点作为分类的聚类中心，如图3(b)所示，红×和绿×分别代表两个聚类中心。算出每个点到分类中心的距离，根据距离红×或蓝×的远近将点分别进行标记，这就完成了第一次分类，如图3(c)所示，但这显然不是我们想要的结果，因此需要重新计算并改变中心的位置。如图3(d)所示，两个中心点的位置发生了变动，相应的每一个点到中心点的位置也发生了变动，因此这里要重新将所有点依据距离聚类中心近的方式将其重新归类，这样就离分类的目标更加接近了一步。之后再次重新计算聚类中心位置，并根据点到聚类中心的距离重新将点进行分类，并重复以上步骤，不断重新计算，直到聚类中心位置不在发生改变或者完成预定的迭代次数为止，这样就完成了将上图的点分成两类的目标。图3(e)所示即为最终分类的结果图。 图3. 聚类算法过程图 从图3(e)可以看出，经过聚类分类后，不同深度层次的特征点分为两部分，并且有好的分界区间。本次实验依据图像中的物体在不同距离的灰度值差异，用K均值聚类算法将图像划分成若干部分，实现判断图像深度层次的目的。
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user: 4. 实验结果 为与真实场景进行对照，实验采用Make3D数据集中的样本进行对比，该数据集是由Ashutosh Saxena [ 2 ] 等人在做Make3D任务时所采集，该样本每张图像深度值均由激光雷达采集，最大的深度为81米，超过81米则映射为81米。样本中包括人造环境和自然环境等。本实验以Matlab作为实验平台，分别给实验对象赋予不同K值进行实验，进而得到图像深度层次。表1是本次实验的实验结果。 Table 1 Experimental resul 原图 真实深度图 2聚类中心划分结果 3聚类中心划分结果 4聚类中心划分结果 表1. 实验结果 表1所示的实验结果从左往右分别是经预处理的灰度图、Make3D给定的真实深度信息图、K = 2得到的深度层次图、K = 3得到的深度层次图以及K = 4得到的深度层次图。随着聚类中心的增长，图像在深度层次上被区分开来，表1中的4聚类中心划分结果图红色代表离单目摄像机距离近，而蓝色代表距离远。
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user: 5. 结论 根据单目图像中不同深度的灰度值不同的角度出发，采用K均值聚类算法将灰度值相近的像素进行聚集分类，并与Make3D数据集给定的深度信息进行对比，实现了深度层次的划分。从实验结果可以经过K聚类均值算法深度层次分析后，图中的像素点的深度可以区分开来，为进一步计算不同像素点的深度提供了依据。该算法对于较为单一的几何场景进行深度层次的划分时取得了非常理想的效果。
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user: 摘要 针对节点分布呈现簇状特征的旅行商问题，提出了一种改进的人工蜂群算法。根据该问题簇内节点分布的密度特点，对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了相应的调整。蜂群角色转变基于密度值的大小，引领蜂搜索基于领域优先的原则，侦查蜂搜索在陷入局部最优值时具有跳出领域约束的机制，跟随蜂搜索根据相应的跟随策略从而提高在领域内的运算速度。最后的仿真结果表明，算法对具有簇状特征的TSP问题能够在较短时间内找到满意解，在时间和精度上比经典的仿生算法具有明显的优势。
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user: 1. 引言 TSP (Traveling Salesman Problem)是一个经典的优化问题，常被称为“旅行推销员问题”，是指一名推销员要拜访多个地点时，如何找到在拜访每个地点一次后再回到起点的最短路径。规则虽然简单，但随着节点数量的增多，对目标进行求解的问题变得复杂起来，已被证明是一个NP-hard问题。研究TSP问题并进行求解优化，在很多领域都有广泛地应用，例如社交网络优化、VLSI芯片设计、网络路由、车辆路径问题等 [ 1 ] [ 2 ]。求解TSP时，随着节点的增多，对应解空间呈指数级增长，计算量剧增。近年来，许多解决旅行商问题的元启发式的算法被提出来，主要有神经网络(Neural Network)、模拟退火(Simulated Annealing， SA)、遗传算法(Genetic Algorithms， GA)、蚁群优化算法(Ant Colony Optimization， ACO)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization， PSO)和人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm， ABC)等一系列群体智能算法 [ 3 ]。蜂群算法是一种相对较新的群智能算法，模拟自然界蜜蜂的采蜜行为。 [ 4 ] 分析研究了人工蜂群算法及3种基本算法模型以及三种引领因子更新策略，讨论了转移因子动态更新公式及状态转移公式，并通过典型的TSP实例进行了仿真实验，结果表明该算法能够克服早熟现象，迭代次数少，收敛速度快，通用性强，比标准蚁群算法具有一定优势。于宏涛和高立群等人提出了一种新型的离散人工蜂群算法. 根据该优化问题及离散量的特点，对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义，蜂群角色转变基于定义的收益比因子，从而较好地平衡了算法的探索及开采能力，该算法实验结果能够在较短时间内找到相对满意解，提高了TSP 的求解效率 [ 5 ]。现有的蜂群算法解决TSP文献主要是针对通常节点分布特征的，对具有簇状分布特征的TSP没有专门的研究。现实应用中，一些图的节点的分布呈现出一定的特征，这些特征对解空间影响重大，文献 [ 6 ] 对此问题进行了探讨。簇状正是用于描述TSP的节点分布的特征，如果一个TSP问题的节点分布符合簇状特征，那么对应的解空间的范围将被压缩，这将对TSP问题的寻优过程中带来效率的提升，省去一些不必要的寻优过程，促进符合条件的TSP问题的进一步求解过程的优化，从而提升算法的效率。本文从具有节点簇状分布特征的TSP角度出发，利用ABC的改进算法进行相应的问题优化和求解。
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user: 2. ABC改进算法求解簇状TSP平台架构设计 为了描述TSP问题中节点的分布特征，可以利用域和密度的定义，它们从全局对节点的分布特征进行刻画。如果给定的域中密度达到一个特定值，那么给定的域中的节点就构成簇，相应区域总节点数和对应面积的比值就是密度 [ 6 ]。对于节点数目众多的TSP问题，节点分布可能存在着一个或多个簇，簇内外的节点寻优将采取不同的策略。TSP的数学描述如下：一个簇状特征的TSP问题的带权无向图用G = (V， E)来表示，其中 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } 是带有 n = | V | 个节点的集合，E是完全连接这些点的边的集合。每一条边带有一条权值d(i， j)，d(i， j)表示节点i和节点j之间的距离。ABV算法的最终目标是如何找到图G中所有点的所有路径π中一个权重之和最小的路径，目标函数如式(1)所示： min f ( π ) = d ( v π ( N ) ， v π ( 1 ) ) + ∑ i = 1 n − 1 d ( v π ( i ) ， v π ( i + 1 ) ) (1) ABC算法中有三种类型的蜜蜂：引领蜂、侦察蜂和跟随蜂。引领蜂储存着食物源的相关信息，并在采蜜后回到蜂巢中通过摇摆舞的形式传递蜜源的信息，其数量与食物源的数量相等。侦察蜂搜索蜂巢附近的新食物源；跟随蜂等在蜂巢里面并通过与引领蜂分享相关信息找到食物源 [ 7 ]。 ABC算法初始化阶段按(2)式随机初始化SN／2个D维的可行解 x i ( x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i D ) T ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， SN ) ，SN代表了蜜蜂数量。 x i j = X j l b + r a n d ( 0 ， 1 ) * ( x j u b − x j l b ) (2) 其中 x j u b 其为搜索空间的上界， x j l b 其为搜索空间的下界。 在簇状特征的TSP问题中，设图G中对应节点集为 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } ，对于每一节点 v i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) ，对应的位置由 v i ( x i ， y i ) 来表示， x i ， y i 分别表示平面上的横坐标和纵坐标。令 x max = max ( x 1 ， ⋯ ， x n ) ， x min = min ( x 1 ， ⋯ ， x n ) ，max()表示取 x 1 ， ⋯ ， x n 中的最大值函数，min()表示取 x 1 ， ⋯ ， x n 中的最小值函数，同理，令 y max = max ( y 1 ， ⋯ ， y n ) ， y min = min ( y 1 ， ⋯ ， y n ) ，则包含所有节点的最大域SD max 二维坐标可以表示如(3)式所示： S D max [ O ( ( X min + X max ) / 2 ， Y min + Y max ) ， r max ] (3) 其中O为中心点， r max = max ( ( x max − x min ) / 2 ， ( y max − y min ) / 2 ) 。 可以算出对应最大域的密度如公式(4)所示： ρ max = n / s q r t ( 4 r max 2 ) = n / 2 r max (4)
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user: 3. 扫描策略及簇状域判定 针对图G的规模，选择一整数记为r c 作为扫描域步进增量，令 r c = int ( r max / C ) ，C表示步进系数，为一整数，int()表示取整函数。步进系数决定步进增量的大小，步进系数可以根据仿真实验的结果进行调整。扫描方式有如下两种情况：一是横向扫描，二是纵向扫描。下面主要介绍横向扫描的具体过程，纵向扫描的过程与此类似。 为简单起见，设节点分布图的最大域为：SD max [O((0，0))， 100]，根据上节的内容，则初始的扫描域SD s 半径r s = r max /2 = 100/2 = 50。选择步进系数C = 10，则步进增量r c = int(100/10) = 10。横向扫描开始时，将最大域左下角的顶点和扫描域左下角顶点重合，然后固定最大域，从水平方向向右每隔步进增量个单位移动扫描域，一直到最大域的右边和扫描域的右边重合，则第一行的扫描结束。接着开始第二行的扫描，第二行的左下角的顶点坐标为(0， r c )即(0， 10)，将扫描域左下角顶点与此点重合，然后继续横向扫描，重复第一行扫描的过程，如图1所示，图中红色方框为扫描域在第一行第一次扫描时所处位置，蓝色方框为扫描域在第一行第二次扫描时扫描域所处的位置，绿色虚框为扫描域在第三行第一次扫描时扫描域所处的位置。可以推导出总共需要扫描的次数S num 如公式(5)所示： S n u m = ( int ( ( 2 r max − 2 r s ) / r c ) + 1 ) 2 (5) 图1. 扫描过程中的域和步进增量 在扫描域对最大域进行扫描的过程中，每次都将计算扫过位置的密度，扫描完成后，形成一系列密度值集 r 1 ， r 2 ， ⋯ ， r S n u m 。根据问题的特征，设定一个密度阈值 ρ th ，密度阈值的大小选择根据问题的规模和仿真实验的效果进行确定。如果 ρ i > = ρ t h ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， S n u m ，则认为该密度对应的域中的节点分布构成簇状特征，该域称为簇状域；否则，不构成簇状特征。如果一个图形，没有任何一个域出现簇状特征的情况，那么通过调整步进系数的大小，再重复上述扫描的过程，以确定是否出现构成簇状特征的扫描域。通过调整扫描系数的办法如果始终不能出现簇状域，那么可以通过减小扫描域的面积继续重复上述的扫描过程。如果在扫描过程中，出现一半以上的密度大于阈值的情况，则可以增大扫描域的面积，再重复上述过程进行扫描。扫描域面积具体的增加值，则依据新的密度值来确定，如果新的密度值集合中继续出现半数以上大于或等于密度阈值，则继续调整扫描域的面积，直到出现的密度值集合中半数以上的密度值低于密度阈值。
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user: 4. ABC改进算法流程 初始时刻，蜜蜂以侦查蜂的方式在随机的簇状域内搜索。其搜索可以由系统的先验知识决定，也可以完全随机。经过一轮侦查后，若蜜蜂找到食物源，蜜蜂利用它本身的存储能力记录位置信息并开始采蜜。此时，蜜蜂将称为“引领峰”。蜜蜂在食物源采蜜后回到蜂巢卸下蜂蜜，然后将有如下选择：一是放弃食物源而成为非雇佣蜂；二是跳摇摆舞为所对应的食物源招募更多的蜜蜂，然后回到食物源采蜜；三是继续在食物源采蜜而不进行招募。对于非雇佣蜂有如下两种选择方式：一是转变为侦查蜂并搜索蜂巢附近的食物源，其搜索可以由先验知识决定也可以完全随机；二是在观察完摇摆舞以后，被雇佣成为跟随蜂，开始搜索对应食物源领域并采蜜。每一个观察蜂依据概率选择一个蜜源，选择概率p i 如公式(6)所示： p i = f i t i ∑ j = 1 S N f i t j (6) 其中， f i t i 中是可能解可行解 x i ( x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i D ) T 的适应值，SN为蜜蜂的数量。 引领蜂搜索时将首先计算收益比，若收益比不都大于或等于设定值r，则引领蜂执行簇状域内的节点选择操作，然后继续按照公式(5)搜索新蜜源，并得到邻域解 X ′ i 。引领蜂只能从位于标号最小的簇状域中的节点随机选取一点作为始发点，该始发点到可选节点的各条路径上的概率根据公式(6)来进行计算，并按照轮盘赌的方式选择下一节点。下一节点确定后，引领蜂在行进到下一节点的过程中获取一定的概率增量。在选择下一节点的过程中，引领蜂将会判断当前节点和下一节点是否都位于同一个簇状域内，这时将出现以下几种种情况：一是两节点都位于同一个簇状域内，引领蜂将对按照公式(6)计算出来的概率增加一概率增量，以表示当前簇状域内部的节点在下步路径选择中优先考虑，概率增量的值和密度值正相关。第二种情况是如果当前节点位于当前簇状域内，而下一节点没有位于当前簇状域内，引领蜂将搜索当前簇状域内是否还有未被选择节点，如果尚有未被选节点，则随机选择其中一尚未被选节点为下一节点，然后重复第一种情况的做法。第三种情况是如果当前节点位于当前簇状域内，而下一节点没有位于当前簇状域内部，引领蜂将搜索当前簇状域内是否还有未被选择节点，如果没有未被选节点，引领蜂将选择下一节点的概率按照公式(6)计算。 对于单独占据一个段落的公式，通常建议采用居中设置，并在段前、段后设置0.3行间隔。但该规则并不是强制性的，对于公式较多的论文，作者可以根据情况适当调整对其方式和段落间距，以求美观。 为求美观，应注意公式中的字体大小。字体过大会导致比例失调，字体过小会导致看不清楚。
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user: 5. 仿真结果分析 为了测试求解具有簇状特征的TSP的ABC算法的性能，下面结合ABC算法的具体构建过程，来对算法进行仿真测试和结果分析，在此过程中将同时进行AS (Ant System)、MMAS (Max-Min Ant System)、ABC和本文的ABC改进算法(ABC-P)仿真测试来比较分析，所有的仿真测试都是在一台具有16 G RAM系统主频为3.80 GHZ的Intel四核个人PC (联想启天M415)上进行的，上述四种算法的其他测试条件相同。仿真测试利用的节点数据分别是一个具有200个节点、呈现单簇特征的TSP问题以及一个具有600个节点、呈现五簇特征的多簇TSP问题，如图2和图3所示所示，图2和图3中横纵坐标单位都为标准单位。 图2. 200个节点的单簇图 在图2中，部分节点在图的中间呈现明显的簇状分布，根据图形的性质，可以设定密度阈值为0.13。在扫描过程中，可以获取系列密度值r i =0.21，r 2 =0.23，r 3 =0.19，r 4 =0.22，r 5 =0.16。可以认为该图形具有簇状特征，按照公式(6)进行的概率选择下节点，最后对图2的仿真结果如图4所示。 图3. 600个节点的多簇图 图4. 200个节点的单簇图仿真结果 图5. 600个节点的多簇图仿真结果 在图3中，节点在图的五个区域中间呈现明显的簇状分布，根据图形的性质，可以设定密度阈值为0.16。在扫描过程中，可以获取系列密度值r i = 0.23，r 2 = 0.25，r 3 = 0.20，r 4 = 0.24，r 5 = 0.19。可以认为该图形具有簇状特征，按照公式(6)进行的概率选择下节点，最后对图3的仿真结果如图5所示。 在图4和图5中，横坐标表示算法执行的循环次数，纵坐标为标准的距离单位。从图中可以看出，改进的ABC算法ABC-P较原来的算法在时间和收敛值上比较有明显的优势。从图中还可以看出，ABC-P相对于其他的仿生算法如AS、MMAS在综合性能上也有明显的优势。
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user: 6. 结论 对于节点呈现明显的簇状特征的TSP，在簇状区域内可以对蜂群的路径寻优行为进行适当的调整，从而达到优化路径的目的。本文利用密度和域对簇状特征进行了描述，并在此基础上对TSP的所有节点进行扫描，从而判断图形是否构成簇状特征图。针对簇状特征的TSP问题，对引领蜂、侦察蜂和跟随蜂的路径选择策略进行调整，从而达到优化最终解的目的。在实际的应用过程中，存在着密度阈值无法精确确定的缺点，同时在簇内核簇外节点之间的跳转时优化路径还有待改进，针对簇状特征不明显的图形算法的优势不够明显，这些问题有待后续进一步研究。
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user: 摘要 本文介绍了一种能够应用在爆轰环境中的远距离语音通信系统，系统采用有线通信的方式，主要由芳纶被复线、排爆头盔、前端语音控制盒和后端通话器等组件电路组成。本文着重论述了远距离排爆头盔语音通信系统的组成、系统组件设计原理、语音通信系统如何与排爆头盔的有效配合以及在排爆服产品当中的应用。整个系统采用两线制作为传送信道，采用全双工通讯方式，语音数据的发送和接收由两芯轻型芳纶被复线完成，线缆长度可达数公里。利用芳纶被复线重量轻、强度高、衰减小、柔软等优点，大大提高了信号传送效率和减轻排爆人员的负荷能力。在爆轰现场的环境中，基于芳纶被复线远距离排爆头盔语音通信系统的应用解决了排爆人员与现场指挥人员进行远距离实时语音清晰通话，为指挥人员及时了解现场情况起到极为重要的作用。