DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 情境感知推荐的研究现状 情景感知推荐对于现有推荐系统模型和方法的完善和扩展，以及泛在环境下个性化推荐服务的创新方面都具有重要的理论价值和现实意义。目前，国内外学术界和工业界都对情景和基于情景感知的推荐系统进行了大量研究，并取得了丰富的成果，成果在电影推荐、音乐推荐、基于位置的推荐等领域都有成功应用。 美国ACM协会自2009年开始举办情景感知推荐系统专题国际研讨会，深入探讨情景建模技术、情景有关推荐数据集、情景数据识别算法、融入情景信息的推荐算法、以及一些悬而未决问题等 [ 4 ]。2010年举办了情境感知的电影推荐挑战赛，同时还发布了两个真实数据集Moviepilot和Filmtipset。2011年，情景感知电影推荐年会与推荐系统年会一起举办 [ 5 ]。同年，ACM智能用户接口国际会议(ACM International conference on Intelligent User Interfaces)也举办了信息检索和推荐中的情境感知专题研讨会，重点关注了情景感知建模、聚类、检索、推荐、协同过滤等主题 [ 6 ]。 国内对于基于情景感知的多维推荐系统研究起步相对较晚，但也取得了不错的成果，主要集中在电子商务领域和图书情报领域的研究。在电子商务领域，Gong等人 [ 7 ] 提出一种面向商务协同的情境描述方法及其基于情境的商务信息资源推荐模型，以实现商务信息在不同用户之间的有效协同配置。胡文等人 [ 8 ] 针对目前商场中广告费用日益增长，广告越来越多的问题，提出一种基于情境感知的智能商场导购推荐模型。周莉等人 [ 9 ] 针对用户在电子商务中获取个性化商品信息困难的问题，提出实现电子商务个性化商品信息服务的情境感知方法。在图书情报领域，曾子明 [ 10 ] 提出用“情境熵”来度量用户的情景感知度，去除无效的噪声情景，并计算有效情景在信息推荐中的相应权重值，再结合传统的协同过滤技术，为读者提供个性化的阅读推荐服务。黄传慧 [ 11 ] 针对图书馆学术信息推荐，构建了基于情境感知–目标用户–资源协同驱动推荐模型。洪亮 [ 12 ] 结合移动数字图书馆的资源布局及推送特征，基于相似用户有相似选择的考虑，引入角色的概念模拟用户兴趣选择，构建用户信任网络，并通过对现有情境感知推荐方法的改进实现移动数字图使馆个性化资源的推荐。 综上所述，基于情景的多维推荐系统虽然已经取得了一定的成绩，但仍然没有一个高效、成熟和完善的多维推荐模型和方法。国内的研究相对单一，多集中在电子商务和图书情报领域，且成果有限。国外虽已在多个应用领域建成了一些成熟的系统，如电影、旅馆、新闻、电子产品、手机等，但仍存在情境信息单一化(如仅考虑地理位置、时间或仅考虑用户偏好)的局限性，没有将泛在环境下可能存在的多种不同情境信息同时融入推荐过程和算法中，因而这些推荐模型和系统还有很大的进步和完善空间，需要学术界和工业界继续共同研究和关注。尤其是在态势信息推荐领域，研究成果相对较少，本文基于指挥员的实际需求，设计了融合情景感知的多维多层次战场态势信息推荐模型。
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user: 3. 基于情景感知的多维推荐模型 3.1. 二维推荐模型 传统上，推荐问题被认为是一个预测问题，在给定用户档案和目标项目的情况下，推荐系统的任务是预测该用户对该项目的评分，反映用户对该项目的偏好程度。传统的推荐系统是基于“用户–项目”历史评分矩阵来预测用户对未评分项目的评分，属于二维推荐模型。具体来说，一个推荐系统试图估计一个评分函数或效用函数。设 U s e r s = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u m } 是系统中注册的用户集合，数量为M， I t e m s = { i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i n } 是系统中注册的项目集合，数量为N。则效用函数f可以表示为公式(1)： f : U s e r s × I t e m s → R a t i n g s (1) 其中f是一个效用函数，通常表示成一个 | U s e r s | × | I t e m s | 阶矩阵R，任意元素 r u i ∈ R 是效用函数f(u，i)的值，表示用户u对项目息i的评分，用来度量用户u对项目i的偏好程度，或者是对于用户u来说，项目i的价值如何。对于任意的用户 u ∈ U s e r s ，推荐系统的目的是找到对用户来说还处于未知状态的项目 i u * ∈ I t e m s ，使得这个效用函数最大化，如公式(2)所示： ∀ u ∈ U s e r s ，     i u * = arg max i ∈ I t e m s f ( u ， i ) (2) 值域R通常是由正整数或实数所组成的集合，通常用来量化用户对项目的偏好程度。需要强调的是，效用函数f是在已观测到的用户–项目交互历史数据集上学习到的，推荐系统的目标就是通过学习数据之间的特征关系来估计效用函数的未知值，并进行效用值排序，向用户推荐评分最高的项目。 3.2. 多维推荐模型 从二维推荐模型中可以看出，传统的推荐系统中最终的评分只由用户和项目两个维度来决定，而传统的推荐算法也主要研究如何联系用户兴趣和项目，将最符合用户兴趣的物品推荐给用户，不考虑用户所处的情景，如时间、地点、社会关系、情绪等，但这些情景信息通常对提高推荐系统的推荐效果是非常重要的。不过，在传统推荐系统中，用户和项目的表示通常不局限于对其ID的表示，还考虑全面的用户概要和项目内容特性。 为提高推荐效果，研究人员将情境信息融入推荐过程中，试图综合或利用额外的信息(除了关于用户和项目的信息)来估计用户对未评分项目的评分值。当将与用户和项目相关的不同情景融入推荐模型中时，推荐模型就由传统的二维推荐模型扩展为包含多种情境信息的多维推荐模型。类似于二维推荐模型，多维推荐模型也可看做一个预测问题，其效用函数定义为： f : U s e r s × I t e m s × C o n t e x t s → R a t i n g s (3) 其中，Contexts构成情景的因素集合，这些因素进一步描述了为用户–项目赋予特定评分的条件。这个扩展模型的基本假设是，用户对项目的偏好不仅是项目本身的函数，而且是用户和项目所处情景的函数。基于情景感知的推荐系统被认为是解决用户兴趣漂移问题的有效方法之一。二维推荐模型不考虑用户和项目所处的情景，用户对项目的历史评分的在评分预测过程中具有相同的权重，情境信息的融入能够动态感知用户兴趣的变化，进而跟踪用户的兴趣爱好，提高推荐准确性。 设 D 1 ， D 2 ， D 3 ， ⋯ ， D n 表示多维推荐模型的维度，假设 D 1 ， D 2 分别是用户维与项目维，则剩余的n-2个维度都是情景维。则效用函数f可以简化为： f : D 1 × D 2 × ⋯ × D n → R (4) 其中，每个维度 D i 通常由一些属性构成 A i j ， ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， k i ) ，可以写成这些属性的笛卡尔积，即 D i ⊆ A i 1 × A i 2 × ⋯ × A i k i 。以三维推荐空间用户 × 项目 × 时间为例，其中，用户维由用户ID、姓名、性别、职务等属性构成；项目维由项目ID、名称、性质等属性构成；时间维由时间ID、名称、具体时间等属性构成。在具体的情景中每个属性都有确定的值，这组确定的属性值就构成了一个确定的情景，也就会有个确定的评分值与之映射。与二维推荐模型一样，多维推荐问题同样是为用户找到效用函数f最大的项目 i u * ，只是在进行评分预测时要考虑情景因素的影响。 应该特别说明的是，上述静态映射并不是唯一的，这与情景信息的识别获取有关。根据情景信息的获取方式不同，情景可分为两类：显式情景和隐式情景。显式情景是指可以直接感知的情景，通常可以从用户本身或用于测量特定物理或环境信息的传感器获得。然而，在有些情况下，情景信息必须从其他已观察到的信息中派生或推断出来，这类情景称为隐式情景。例如，电子商务系统可能尝试使用通过学习到的用户行为模型来区分用户是为配偶购买礼物还是购买与工作相关的书籍。隐式情景的获取通常需要从历史数据构建预测模型。具体来说，通过预先设定规则(用户自定义规则或相关约束等)对情景知识库中的显式情景进行推理，以获取隐式情景。 3.3. 情景信息的三种使用方式 传统的二维推荐系统的输入通常是基于< user， item， rating >的记录，相比之下，基于情景感知的推荐系统的输入则是基于< user， item， context， rating >的记录，不仅包括用户对具体项目的评分，还要包括用户进行评分时的情景信息。此外，与情景无关的传统推荐过程不同，根据当前情景c在推荐过程中使用的阶段不同，产生了情景信息在基于情景感知推荐系统中的三种不同使用方式：情景预过滤(Context Prefiltering)、情景后过滤(Contextual Postfiltering)和情景模型化(Contextual Modeling) [ 1 ]。三种情景信息使用方式如图1所示。 图1. 情境信息的三种使用方式 1) 情景预过滤，也称推荐输入情景化。如图1(a)所示，当前情景信息c只用于选择相关的数据集用于推荐。情境预过滤本质上是将情境信息作为查询条件去筛选有关的评分数据，这种算法的优点在于完成数据选择后，评分预测可以在任何传统的二维推荐系统完成。预过滤方法有几种不同的过滤类型：精确预过滤(Exact Prefiltering)、广泛预过滤(Generalized Prefiltering)和项目分解法(Item Splitting)等 [ 13 ] [ 14 ]。 2) 情景后过滤，也称推荐输出情景化。如图1(b)所示，情景后过滤方法在生成推荐时忽略输入数据中的情景信息，也就是说，在生成所有候选项的排序列表时，可以从中生成任意数量的前L个建议。然后再通过使用情景信息来调整每个用户获得的推荐列表。推荐列表的调整可以通过以下两种方式：① 过滤掉与给定情景无关的项目；② 调整列表中项目的排序。例如，在电影推荐系统中，如果一个人想在周末看电影，而在周末他/她只看喜剧片，系统可以从推荐列表中过滤掉所有非喜剧片。与情景预过滤方法一样，情景后过滤方法的优点也可以使用任何已有的二维推荐技术。 3) 情景模型化，也称推荐函数情境化。如图1(c)所示，情景模型化方法直接将情景信息融入整个推荐生成过程中，将情境信息作为“用户–项目”评分的显示因素来考虑，产生了真正的多维推荐函数。与前两种方法不同，情景模型化方法能有效挖掘用户、项目、情景三者之间的关联关系，适用于情景信息与用户偏好耦合度紧密的情形，但需要处理高维数据，过程复杂 [ 15 ] [ 16 ]。
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user: 5. 总结 本文针对指挥员的个性化信息需求具有情境敏感性，将情境信息融入信息推荐模型，即将传统两维的“用户–项目”推荐服务模型扩展为包含多种情境信息的多维态势信息推荐服务模型，设计了多维多层次的战场态势信息推荐模型。在分析了影响态势推荐的关键因素的基础上，构建了多维态势信息推荐模型，主要由用户、作战任务、态势信息和情景信息四个维度组成。
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user: 摘要 为实现低碳运输发展目标，本文基于分析运输各个环节碳排放的特点，着重研究了基础设施、运输工具、运输模式以及运输集成化管理变化引起的碳排放变化，提出几种降低碳排放的措施，探讨实现2030碳达峰目标几种可行性办法以及2060实现碳中和目标的展望。
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user: 1. 引言 低碳交通运输起源于20世纪90年代，其核心是运用先进的技术以及管理手段，做到最高的资源利用率，从而获得最低污染、最高系统效益的目的 [ 1 ]。国内外许多学者针对低碳运输进行了大量的研究。欧阳斌分析了国内外低碳运输发展现状，指出了我国低碳运输存在的问题，重点研究了低碳运输的概念和规划 [ 2 ]。陈雷研究了低碳公铁大宗货物转移及流量分配。提出了吸纳更多公路网货流转移至铁路运输方式的计算方法 [ 3 ]。张璇研究了低碳多式联运路径优化，建立了多目标路径优化模型和单目标优化模型，并对仿真结果进行了分析 [ 4 ]。 何柳阐述了我国城市低碳交通发展目标、存在问题，借鉴国外发展经验，结合我国实际状况探讨未来城市低碳交通发展的战略 [ 5 ]。张付各和陈小洁提出了我国发展低碳交通的对策及建议 [ 6 ]。张婷 [ 7 ]、王波和张海霞 [ 8 ]、孙雷 [ 9 ] 分别研究了西安市 [ 7 ]、广州市 [ 8 ] 和安徽省 [ 9 ] 的低碳运输发展战略，并给出了相应的建议。于永波等研究了列车运行对地铁车站公共区热环境的影响 [ 10 ]。杨丽改和王海燕在整理部分国内交通安全监管政策法规的基础上，探讨了风险管控与隐患排查一体化的解决策略 [ 11 ]。李博豪和邢泽邦建立客户满意度和配送成本函数，最终结合低碳、时间窗、客户满意度、成本等因素得出配送路径的多目标优化模型 [ 12 ]。孙志诚等选取了天津市三条典型路线，运用AVL Cruise建立了某款电动汽车整车系统动力学模型，研究了道路工况特征对整车能耗的影响 [ 13 ]。 现有的研究仅针对特定的区域，特定的运输方式，特定的分析方法进行了研究，没有形成水运、轨道运输、路运、空运一体化、集成化研究。为此，针对低碳运输发展战略，本文分析了几种运输方式的特点以及低碳运输改进方向，提出基础建设、运输设备、配送模式、运输集成化管理的改进思路。
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user: 2. 运输产生碳排放差异的原因 运输产生碳排放差异的主要原因有：基础设施不配套造成能量损失差异、运输工具使用不同能源造成的碳排放差异，配送模式不同造成的碳排放差异以及运输管理差异造成的碳排放差异。 2.1. 基础设施对碳排放的影响 公路、轨道运输、空运、水运的基础设施各有各自的特点，总体上这些基础设施对碳排放影响主要集中在运行设施和运输转换设施两个方面。 1) 公路、轨道运输运行设施对碳排放的影响主要是线路的坡度、转弯半径和道路质量。 2) 公路、轨道运输转换设施对碳排放的主要影响因素是转换过程的顺畅程度和自动化、智能化程度。 3) 空运、水运主要集中在机场、港口码头的合理分区以及转换过程的自动化程度。 2.2. 运输设备对碳排放的影响 公路运输、轨道运输、水运、空运设备各自的碳排放量均有较大的差异，但就设备本身而言，这些设备采用能源类别不同对碳的排放差异也比较明显。总体规律水运碳排放最低，由低到高依次为水运、轨道运输、公路运输、空运；设备能源采用电力最低，由低到高依次为电力、酒精、天然气、汽油、柴油。 2.3. 运输模式对碳排放的影响 运输可选择的模式主要有公路运输、轨道运输、空运、水运。选择单一公路运输最为方便，可以做到门对门模式，但这种模式相应碳排放较高，选用水运模式碳排放较低但运输速度很低。综合考虑几种运输模式配合使用存在多次转换，可以节约运输成本，降低碳排放，其缺点为环节较多、增加运输时间。 2.4. 运输管理对碳排放的影响 考虑运输管理需要从宏观微观两个方面着手，宏观方面主要从总体运输阶段性变化、总体流向变化着手匹配运输资源；微观上从个体运行轨迹上选择最方便、经济、快捷运输模式。假定可以做到宏观、微观有机结合，运输资源就可以发挥最大效益，从而降低了碳的排放。
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user: 3. 低碳运输的创新思路 现实生活中无论企业或个人对运输的选择主要考虑重点是方便、经济、快捷。所以提高低碳运输竞争力的关键是系统化分析既有运输存在缺陷，找出核心控制要素，运用各种技术及管理手段将低碳运输打造成更方便、更经济、更快捷的运输方式。可以通过研究运输标准、合理选用运输工具、设计自动化转换设施，构建物联网、配送平台、多联运输体系实现。 3.1. 构建便捷低碳多联交通运输体系 提高低碳多联运输便捷的核心是实现多联门对门模式配送，做到多联运输时间与单一公路运输时间相同或更短。 1) 构建三级多联交通运输体系，长距离运输采用真空磁悬浮技术运输(大于100 km)，中距离采用轨道运输(50 km以内)，短距离采用小型电动车运输(30 km以内)。 2) 设计自动化、智能化快速运输转换集散场地，公路、铁路转换时间1 h内，铁路、真空磁悬浮场转换时间1 h内。 3) 设计专用配送平台实现前置规划，智能配送。 以北京、天津为构想模型，分别在两个城市设置几个货物集散场地，模拟公路铁路转换、铁路真空磁悬浮转换。通过统计两个城市现有配送数据，以统计数据为基础建立计算模型分析多联配送的经济性、便捷性。 3.2. 基础设施的改进思路 基础设施的改进主要从设施自身便利性和设施对设备的影响两个方面着手。对应不同运输模式，可以改进的方向如下： 1) 对公路、轨道运输线路的平整度、线路转弯数量、线路转弯半径、线路坡度等方面进行改进。基本原则就是新建线路规划合理、既有线路优化改造、减少低等级线路的交通运输运量。 2) 对转换设施进行改造，实现自动化、智能化快速转换，设备能源供给更加便利。如河运港口码头根据运量考虑接入轨道运输体系，通过自动化、智能化装卸快速将船运转换为轨道运输；码头改造充电，配电接口满足码头机械使用能源从油到电的转换。 3.3. 交通运输设备的改进思路 单纯从降低碳排放方面考虑，交通运输设备改进最佳方案是采用纯电动机车。但是由于目前电池技术以及充电技术的影响，推广困难重重。 根据目前现有技术条件，采用换电技术应该没有技术壁垒，可以考虑设计制造专用智能换电设备，达到换电车辆行至指定位置后3到5分钟完成自动换电功能。设计专用电池芯片，可随时显示电池电量、位置等信息，并智能推荐最佳换电位置，电池换电后集中运输至充电设施进行充电。 现有运输设备中，内河船只、作业道路环境较好的交通运输车辆均可进行换电改造。需要设计自动化、智能化换电装备，换电接口以及充电设施。 3.4. 物料运输标准的发展思考 以高铁、地铁、共享单车为主流的低碳交通模式发展至今已趋于成熟，逐步成为城市交通的主流。运输模式受网购行为的影响也有了很多改变，但从总体运输模式上看，除大型厂矿外，目前仍主要采用公路运输。 如果考虑多联运输模式，基于便于快速装卸，首先应该从物料运输标准作如下步骤的改良： 1) 规范包装尺寸，货物混装堆叠可以充分占用运输空间、易装卸、分拣。 2) 货物包装回收性设计，避免增加额外的资源浪费。 3) 货物包装后安装芯片，随时提供货物包括尺寸、重量、所在空间位置、运输轨迹等。 4) 标准集装箱分区设计避免重复装取造成资源能源浪费。 完成此项工作需要设计专用软件对国内标准箱、各种产品进行大数据分析，然后通过逐步引导实现。
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user: 4. 运输碳达峰、碳中和实现方法 4.1. 碳达峰实现思路和方法 运输的碳达峰可以用另一个概念进行表述，即新增运输能力所用能源均为清洁能源或折换清洁能源后新增运输部分不增加碳排放。在所有运输模式中，空运和水运中的海运没有明显的改良方法，其他运输模式均可通过转换清洁能源的方法进行改造。如果按这个思路去考虑，分析交通运输各个环节，2030年实现碳达峰可以进行如下操作： 1) 制定电池标准，规范电池容量、尺寸、按免押金充电宝管理模式使用电池。 2) 大中型城市停车场、高速铁路公路服务区安置自动换电设备，电池更换后自动转运充电。 3) 内河运输进行换电改造，即内河船只采用电力驱动，河岸等距设置电池更换码头，安置自动换电设施。 以上措施目前没有技术壁垒，基础设施投入可以充分利用社会资金，10年内完全可以实现电力能源机车应用与推广，需要解决的主要问题是电池标准、电池管理、电池产权、充电站管理、换电管理相关制度法规的建立。 4.2. 碳中和实现思路和展望 按照科技发展趋势，多联交通运输必将是交通运输最终目标。目前多联交通已逐渐开始展现威力，但多联运输的发展仍然困难重重，其原因是轨道运输的优势没有得到真正体现。 体现轨道运输最大诱惑是速度、其次才是经济、低碳。按照这个思路，可以考虑在京津冀、长三角、珠三角地区分析真空磁悬浮运输的可能，按照以下步骤实现。 1) 通过货物芯片统计京津冀、长三角、珠三角地区运输总量，分析建设真空磁悬浮运输经济性。 2) 通过货物芯片分析建造高速运输、中速运输、低速运输、末梢运输位置选择，运输工具选择的经济性，便捷性。 真空磁悬浮技术目前已趋于成熟，最高时速可达1000 km，建造成本基本可控，运输货物的安全性可控，运输能耗很低 [ 10 ]。以真空磁悬浮为核心的运输技术必将成为未来运输的主流，这种技术一旦完善，运输碳排放将大幅降低。
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user: 5. 总结 发展低碳运输应考虑加快电动机车、自动驾驶技术研发以及配套基础设施建设。做到运输碳达峰目标就目前的工业技术并不困难，而要实现碳中和目标，最佳方案就是大力开发真空磁悬浮技术，按照多联运输理念，构建多联运输体系，充分发挥技术、基础设施、运输设备的运输潜力。
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user: 摘要 安吉小鲵(Hynobius amjiensis)隶属于两栖纲(Amphibian)有尾目(Caudata)小鲵科(Hynobiidae)小鲵属(Hynobius)，仅分布于三个十分狭窄的区域。安吉小鲵是中国的特有种，也是我国一级重点保护动物。由于安吉小鲵种群稀少、成活率低且栖息地面积和质量均在持续减少和下降，2004年被《世界自然保护联盟》(IUCN)濒危物种红色名录ver3.1评估为极危(CR)等级，因此引起了国内学者的关注。本文主要概述了安吉小鲵自1991年发现以来的研究进展，并结合目前高通量测序等技术的发展对安吉小鲵的进一步的研究做出了展望，其对极危动物安吉小鲵的研究和保护措施的制定具有重要的指导意义。
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user: 1. 世界两栖动物的现状 世界自然基金会(World Wildlife Fund， WWF)和伦敦动物学会(The Zoological Society of London， ZSL)所发布的《地球生命力报告》2020版(Living Planet Report 2020，图1)显示，自1970年至2016年全球野生动物，包括哺乳类、鸟类、两栖类、爬行类和鱼类的物种种群数量平均下降了68%，尤其在淡水野生动物中，这个比例达到了惊人的84%。从世界分布上来说，据WWF此次数据统计，半个世纪以来，地球上各大洲的生命力指数均全面下降 [ 1 ]。 图1. 1970~2016年生物多样性变化 [ 1 ] 如图2各物种红色名录的指数所示，在当前极大的生存压力下，两栖动物(Amphibious)作为第一批登陆的脊椎动物，首当其冲，受威胁程度极高 [ 1 ]。 2004年，世界自然保护联盟(IUCN)完成了全球两栖动物的第一次评估 [ 2 ]。其在2012年IUCN公布的《濒危物种红色名录》中新增了19个两栖类动物，有29%的已知两栖动物受到威胁，其中有八个物种被定为极度濒危物种，两栖类动物仍然是受威胁最严重的一类动物，约有41%濒临灭绝 [ 3 ]。
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user: 2. 中国两栖动物的现状 2016年蒋志刚等 [ 4 ] 对国内的两栖动物进行了详细的评估，中国两栖动物中已有一种灭绝，176种(包括极危13种、濒危46种和易危117种)受威胁，占中国两栖动物物种总数的43.1%，明显高于IUCN红色名录(2015)评估的全球两栖动物受威胁比例(30.8%)。 图2. 各物种生存红色名录指数 [ 3 ] 在对中国两栖动物特有种的受威胁状况的研究中，2021年3月公布的国家重点保护野生动物名录显示，重点保护的93个两栖动物中包含有尾目64个，超过一半以上的比例。其中保护级别为一级的两栖类共7个，均为有尾目。这充分说明了，在两栖动物中，有尾目的受威胁程度严重高于其它目。自1989年来对中国两栖类濒危程度的多次统计均呈现出相同的趋势 [ 4 ]。 一种有尾目中，除去隐鳃鲵科(Cryptobrachidae)仅有的1种外，小鲵科的受威胁比例(86.7%)是最高的 [ 5 ]。被评估为极危两栖动物的有13种，主要分散地位于我国的中部和南部。其中极危的有尾目就占6种，即安吉小鲵(Hynobius amjiensis)、挂榜山小鲵(Hynobius guabangshanensis)、普雄原鲵(Protohynobius puxiongensis)、金佛拟小鲵(Pseudohynobius jinfo)、辽宁爪鲵(Onychodactylus zhaoermii)、新疆北鲵(Ranodon sibiricus) [ 5 ]。其中安吉小鲵、挂榜山小鲵、普雄原鲵、辽宁爪鲵同在国家重点保护野生动物名录被列为国家一级保护动物 [ 6 ]。
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user: 4. 展望 由于安吉小鲵种群数量少且规模小，生存压力大等原因引起了国内学者的关注，但是也正因其规模小，使其在理论研究上受到取样困难等方面的限制研究主要集中在种群数量 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]、生境特征 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]、繁殖生态学 [ 14 ] - [ 21 ] [ 24 ]、人工繁育 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]、核型 [ 26 ] [ 27 ] 以及基于线粒体和部分核基因的分子生物学研究 [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]。在分子遗传学和保护基因组学方面的研究甚少，缺少密集、精确的分子标记与高通量测序技术优势结合的研究，在保护管理计划的制定和实施中缺乏遗传学和基因组水平上的有力支撑。因此，在安吉小鲵的保护研究中借助高通量测序获取高密度的多态性位点进行种群遗传多样性研究显得更为可靠且尤为重要。 此外，尽管安吉小鲵保护区已经采取了一些相应的保护措施，其仍然与理论研究之间存在着一定程度的脱节。一方面，需要加强关于安吉小鲵现有种群的遗传现状研究。对安吉小鲵不同种群的遗传多样性及种群近交繁殖现状的了解，将有利于针对性的采取人工繁育以及人工引入等措施增加种群的遗传多样性；对安吉小鲵种群结构的掌握，以及选择下的种群结构，将有理由针对性的建立管理单元和适应性单元，对安吉小鲵种群进行不同区域的保护；对安吉小鲵基因流现状的了解，将会了解种群的基因交流现状以及针对性的建立生态走廊，以减少人为干扰等方面的影响，促进不同种群之间的基因交流；对安吉小鲵现有种群大小的研究将有利于了解安吉小鲵的进化历史，进而更好的实现对安吉小鲵的保护。另一方面，为了使理论研究更具有更高的应用性，保护区和学术研究者们之间应该进一步增加沟通和交流，进一步了解保护管理中遇到的问题，进而针对性的提供理论研究的支持。我相信，在保护区和广泛学者们的努力下，安吉小鲵的种群濒危现状将会进一步的改善并为其他小鲵科物种的研究提供一定的理论指导和支持。
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user: 摘要 视觉目标跟踪是计算机视觉领域一个重要研究方向，在自动驾驶、视频监控、人机交互、医疗诊断等众多领域有着广泛的应用。随着深度学习的崛起，基于神经网络的视觉目标跟踪已成为主流研究方向，其中基于双胞胎(Siamese)网络模型的方法在目标跟踪领域表现出了优异的性能。本文将基于Siamese网络，探究不同干扰和网络结构对目标跟踪性能的影响。
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user: 1. 引言 视觉目标跟踪(Visual Object Track， VOT)是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，一般在初始帧中给定感兴趣目标的初始状态信息，如目标边界框、质心等，通过设计算法逐帧标定出感兴趣目标区域 [ 1 ]。视觉目标跟踪在自动化军事装备、汽车自动驾驶、视频监控、人机交互和医疗诊断系统等相关领域具有广泛的应用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 2016年，Bertinetto [ 5 ] 等人提出了一个全卷积双胞胎(Siamese FC)网络，该网络采用离线训练的方式在大规模数据集上训练了一个共享权重的神经网络，在跟踪阶段，对输入的模板图像和待搜索图像进行裁剪等预处理后，利用离线训练的网络分别提取特征，然后用一个全连接层计算网络提取特征的相似得分，最后根据得分计算目标位置。在跟踪过程中，预训练的跟踪模型需要应对实际场景中诸多问题，如目标的遮挡、尺度变化、运动、光照变化、背景杂乱等挑战 [ 1 ]。为了研究在复杂场景下各种因素的具体影响和网络结构对跟踪性能的影响，我们以Siamese网络为基础，进行了一系列实验。
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user: 2. Siamese网络结构框架 Siamese网络如图1所示， 图1. Siamese网络框架图 设模板图像样本为z k ，候选区域样本实例为x k ，相似度函数为 f ( z k ， x k ) ，定义为：如图1所示，Siamese网络有两个输入，一个是模板z，一个是搜索区域x。具体来说，z代表模板图像，以图像中的目标为中心裁剪得到，x代表后续帧中的候选框搜索区域，φ代表将原始图像映射到特定空间的特征映射操作，特征映射操作采用的网络以AlexNet [ 6 ] 为基础，并去掉了全连接层，采用全卷积结构。选用AlexNet作为Siamese网络的骨干网络，是因为AlexNet网络较VggNet [ 7 ] 浅层一些，跟踪任务需要浅层的外观特征，并且在实时性上有要求，较浅层的网络在跟踪速度上相对来说会快一些。将模板图像和搜索区域通过特征映射网络，得到新的空间表示，然后通过学习一个相似度函数，计算模板与搜索区域中相同大小区域的相似度，最终得到一张17 × 17大小的得分图，得分图上数值最大的点就代表着目标的预测位置，将其映射回原图就得到了目标的估计位置。设模板图像样本为z k ，候选区域样本实例为x k ，相似度函数为 f ( z k ， x k ) ，定义为： f ( z k ， x k ) = φ ( z k ) ∗ φ ( x k ) + b 1 (1) 其中，φ表示特征映射，*表示互相关运算，b1是偏置项。
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user: 3. 基于Siamese网络跟踪算法实现 本章采用ILSVRC2015-VID数据集离线训练跟踪模型，该数据集包含了30个不同类别的动物、车辆和人，训练集和验证集有4500个视频，总共有超过100万个注释帧。 在训练和跟踪阶段，都采用127 × 127大小的模板图像和255 × 255大小的搜索图像，不同的是，训练阶段模板图像是在序列中随机挑选的一帧，搜索图像是距离该帧50帧以内的某一帧，然后根据ground-truth以目标为中心进行裁剪。跟踪阶段模板图像是初始帧，并手动框出目标框，再以整个目标框进行裁剪，搜索图像是当前帧，并以上一帧的跟踪结果即目标的估计位置为中心进行裁剪。由于目标可能位于图像边缘，所以对图像进行了填充，并设置了一个缩放因子，使边界框加上填充余量后具有固定的面积。假设Bounding box的大小为 ( w ， h ) ，填充余量为p，缩放因子为s，对图像进行填充缩放后的面积等于一个常数A，它们满足关系： s ( w + 2 p ) × s ( h + 2 p ) = A (2) 在实验中，设定模板图片的面积 A = 127 2 ，并将填充余量设置为 p = ( w + h ) 4 。 在训练时，采用判别式方法，用搜索图像的正负样本对网络进行训练，并采用逻辑损失： l ( y ， v ) = log ( 1 + exp ( − y v ) ) (3) 其中，v是单个候选区域的实际得分， y ∈ { + 1 ， − 1 } 是对应区域的真值。正负样本的判定是根据得分图中样本点与中心点的距离来判定的。具体来说，若样本点与得分图中心点的距离在一个半径为R的圆内，则该样本点划分为正样本，否则，划分为负样本。 y [ u ] = { + 1 if k ‖ u − c ‖ ≤ R − 1 otherwise (4) 通过利用全卷积Siamese网络比较模板图像和一个更大的搜索图像，生成一个得分图 v : D → R ，得分图的损失定义为得分图所有位置的损失的平均值： L ( y ， v ) = 1 | D | ∑ u ∈ D l ( y [ u ] ， v [ u ] ) (5) 得分图中每个位置 u ∈ D 的真实标签 y [ u ] ∈ { + 1 ， − 1 } ，采用随机梯度下降(SGD)对网络中的参数进行优化，最小化损失函数以得到，即： arg   min θ E ( z ， x ， y ) L ( y ， f ( z ， x ; θ ) ) (6) 训练轮数设置为50，每轮采用10，000个图像对，大小为8的批次进行迭代训练，学习率从10 −5 到10 −2 。
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user: 4. 实验结果分析 当使用Siamese网络进行跟踪时，从第一帧得到目标的位置框，初始化跟踪模板，且在之后的帧中保持固定，利用得到的模板对后续帧中的目标进行跟踪。我们采用OTB-2013 [ 8 ] 验证集进行测试。实验结果如图2所示。 图2. Siamese网络跟踪实验结果 图2中，红色表示跟踪器得到的跟踪框，绿色的为真实目标框，即ground truth。在图2(a)中视频的主要干扰因素为目标小范围的晃动，背景信息不变；在图2(b)中视频的主要干扰因素是短暂性的局部遮挡；在图2(c)中视频主要干扰因素为运动模糊；在图2(d)中视频的主要干扰因素是光照差异且背景复杂，对比度不明显；在图2(e)中视频的主要干扰因素是相似的外观；在图2(f)中视频的主要干扰因素是遮挡。 在跟踪过程中，对于图2中(a)、(b)、(f)三种干扰情况，跟踪器几乎能做到非常精准地跟踪；面对图2中(c)、(d)、(e)等几种干扰情况下时，跟踪器很容易丢失目标，从而导致整个跟踪过程丢失。 由于Siamese网络采取第一帧的目标跟踪框作为整个视频的跟踪模板，并在整个跟踪过程中不更新目标模板与网络的权值，因此，当受干扰帧的目标候选框和跟踪模板相差较大时将导致跟踪失败，而网络权值不更新导致难以适应所有场景，所以当目标受到小幅度晃动、暂时的局部遮挡等对目标外观影响较小和光照等对场景影响较小的干扰因素时，网络能够有较好的进行跟踪，但是当目标一旦发生快速运动、外观相似等对当前帧目标外观影响较大和背景复杂、对比度不明显等对背景影响较大的干扰时，由于没有及时地更新目标模板和网络参数，可能导致搜索图像无法覆盖目标，从而使最后的相似度结果为错误的，随着跟踪过程中发生的错误的累加，将导致跟踪不可恢复。 为了更好地探究Siamese网络的特性，我将Siamese网络的基础网络AlexNet用VggNet进行替换，并通过改变最后一层网络的神经元感受野(RF)、步长(STR)、特征输出尺寸(OFS)等条件进行试验，实验结果如表1所示，其中，原始网络中输入图片为127 × 127，RF = 87，STR = 8，OFS = 6。 Table 1 Correspondence table of Siamese network influencing factor RF 127 111 103 103 103 95 87 87 79 STR 8 8 8 16 4 8 8 8 8 OFS 1 3 4 2 7 5 6 16 7 Siamese (AlexNet) 0.561 0.572 0.582 0.553 0.585 0.587 0.589 0.553 0.579 Siamese (VggNet) 0.569 0.574 0.578 0.542 0.581 0.591 0.592 0.561 0.580 表1. Siamese网络影响因素对应表 如表1所可以有如下结论： 1) 当网络步幅(STR)从4增加到8或者16时，性能明显的下降，说明Siamese网络在跟踪时更适应中级特征(步长4或者8)，这些特征在目标定位时能使性能更精准。 2) 当感受野(RF)覆盖输入样本60%~80%的像素大小时效果最佳，大的感受野虽然能覆盖更多图像信息，但是会导致提取的特征对目标的位置不敏感，而感受野太小将会无法捕捉目标足够的外观信息，因此，需要根据输入的大小进行选择。 3) 当输出特征尺寸(OFS)小于3时，由于特征太小缺乏目标的空间结构描述，因此在计算图像相似度中不稳健，因此，跟踪精度下降。
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user: 5. 结语 本文以Siamese网络为基础，针对复杂场景下不同影响因素进行了实验探索，研究了不同网络结构下的算法性能。实验结果表明，Siamese网络采用第一帧作为目标模板所以小幅度的形变、暂时的遮挡、运动模糊等干扰对跟踪的影响较小，但是受于剧烈运动导致的形变、长时间遮挡和外观相似等干扰因素的影响较大；Siamese网络的神经元感受野、步长、特征输出尺寸等条件对Siamese跟踪框架的影响：Siamese网络更适应中级的神经元感受野、步长、特征输出尺寸。
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user: 摘要 随着手机的发展，开源的安卓系统也慢慢填补了自己的劣势，在市场占有上大大超越了苹果手机。同样因为安卓的开源性，各种鱼龙混杂的安卓应用都进入了安卓市场，所以安卓应用安全性研究就成了近年来的重中之重。本文就现阶段安卓应用安全检测需求进行深度剖析，从攻击者的角度出发，结合现有检测指标，设计出详细全面的安卓应用安全检测评估指标。针对部分评估指标，给出相应的测试内容。按照当前主流的安全检测指标权重，计算出一个简单的线性检测评估模型。此模型可以有效发现安卓应用在不同评估指标下的安全强度，以及安卓应用所面对的安全风险。
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user: 1. 引言 安卓作为Linux为内核的开源操作系统，因为其开放性，受到大量开发人员的追捧，同时因为开发门槛低，安卓迅速占领市场。就权威调研机构IDC公布的《中国2019第三季度智能手机出货量》 [ 1 ] 报告来看，国产安卓手机已经大量占据市场。因此，安卓应用的安全性问题就显得尤为重要。在腾讯安全国际技术峰会上会发布每年的各种最新技术白皮书，其中腾讯科恩实验室发布的《Android应用安全白皮书》表示，安卓应用目前存在很高的风险，98%的应用都不安全。ApkPecker作为权威的安卓应用自动化漏洞扫描系统，也公布了他们的发现。安卓应用主要是在场景漏洞利用、前后台漏洞等部分存在安全隐患。其中，《白皮书》在通过大样本分析后发现，检测样本中的安卓应用大多缺乏用户信息保密机制，这给移动应用带来了更大的安全风险。因为用户信息保密机制的缺乏带来的安全事件给用户的信息和资金带来了巨大危害。分析主要原因，还是因为在开发中出现了隐患，后期的监测和修复又跟不上等。安卓应用的安全面临着极大的考验。Android系统由于其开源的属性，市场上针对开源代码定制的ROM参差不齐，在系统层面的安全防范和易损性都不一样，安卓应用的发布审核也比较宽松，导致漏洞较多。虽然目前市场上的安卓应用都有一些安全防范意识，但是并不完善，对安全的重视程度不够；而且由于开发安全并不属于开发的范畴中，很多开发人员并没有足够的安全技术，防范措施很有限制。为了用户的安全，对安卓应用的安全性检测至关重要。因此急需一套合理有效的安全检测评估体系，此标准可以对未上线的app进行全面的安全评估，加强app上线后的安全性，并从多方面杜绝攻击。此研究对保障安卓应用市场安全，提升开发人员对安全性的重视具有重要意义。
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user: 2. 安卓应用安全检测研究现状 当前常见的安全检测技术，分别基于动态检测和静态检测 [ 1 ]，动态检测方面有基于应用程序的行为特征进行的，提出的方法很多 [ 2 ] [ 3 ]，比较有特点的是重庆师范大学刘玮等人 [ 4 ] 提出一个通用的软件检测框架。这个检测框架通过安卓逆向技术从安卓应用中获取各项安全信息的特征，并建立了特征信息库。在此基础上，通过机器学习来建立了检测模型，通过分类检测的方式来进行检测。这个检测框架让软件在安装前能够进行较为正确的安全检测，且扩展性较高。动态数据安全方面王喆 [ 5 ] 分析了移动终端数据存储和传输两个重要环节中的安全防护要素，并基于此研究提出了一种安卓移动终端数据安全检测评价方法。静态检测方面，则是对APK源码进行反编译，再对比敏感代码进行分析 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，由此来判断被检测应用的安全性，相比动态检测更加直接有效率 [ 9 ]。Zhejun Fang等人 [ 10 ] 设计了一种针对安卓组件间通讯漏洞的静态检测进行了研究，该研究提出了一种旨在检测Android应用程序中输入验证漏洞的新颖方法，并实现了一个名为IVDroid的原型，该原型提供了对Java源代码的实用静态分析，通过重复验证行为挖掘来检测未知模式的缺陷。 但是，当前存在的安全检测技术都存在两个问题，第一都是从单方面的检测，并没有结合安全机制，恶意代码检测 [ 11 ] 和安全加固 [ 12 ] 的全面的检测，第二是缺乏一个相对完整的综合性的评估指标体系和模型。而在各大厂商提供的安卓安全检测系统中，只是对相应的指标进行了检测，一方面检测内容不一定完善，另一方面检测后不知道问题出在哪。要想知道怎么让app更安全，就必须从攻击者的角度出发看问题。所以不管是学术研究还是工业检测方面，都缺少一个从攻击角度入手的相对完整且能为直观看出app安全问题的安全检测评估模型及系统。本文将结合安卓动态检测和静态检测，结合安卓安全机制从攻击角度入手，展开对安卓应用安全检测评估方法的研究，分析各项指标性能，量化指标，构建一个直观且相对完善的评估模型，并实现安卓应用安全检测评估系统。
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user: 4. 实验分析 4.1. 实验内容 本文首先从实验室安卓应用数据库和网络上收集测试用安卓应用，本次采取的应用都是未进行加固或系统能去加固的应用，因此可能大体样本在加固检测方面得分较低。在收集到的安卓应用中，将应用分为游戏类应用，金融类应用和其他类应用，分别选取40个作为实验检测评估对象，利用本文实现的安卓应用安全检测评估系统，在安卓应用安全检测评估指标准则的基础上对安卓应用进行安全测试，根据测试情况给出评估结果。根据实验测试统计，不同类别的安卓应用评价得分趋势图如图1所示。 图1. 安卓应用安全检测评估得分趋势图 由于实验中选取的测试样本较多，本文选取不同类别下典型的安卓应用作为案例进行对比，作为代表的典型安卓应用可以反映出不同类的安卓应用的安全强度，表示出不同的安全性。金融类安卓应用中，银行类产品一般都选择了第三方加固，所以只能进行加固检测，无法脱壳。本文中选取的金融类产品多为借贷类，可脱壳进行后续的静态检测和动态检测。金融类安卓应用选取宜享贷，游戏类安卓应用选取地牢年代记，其他类安卓应用选取每日心情。安卓应用安全检测评估得分具体得分结果如表8所示。由于列出检测不通过原因可能导致恶意者利用这些问题去对安卓应用造成损害，因此本文不列出未通过检测的原因，只列出是否通过检测。表中√代表通过检测，×代表为通过检测。 Table 8 Typical Android application security assessment score shee 检测指标 宜享贷 地牢年代记 每日心情 AC1 √ √ × AC2 √ × × AC3 √ × × AT1 × √ × AT2 √ √ √ AT3 √ √ √ AT4 √ √ √ VB1 √ √ × VB2 √ √ √ VB3 √ √ √ CS1 √ × √ CS2 √ × √ CS3 √ √ √ CS4 √ √ √ DS1 √ √ √ DS2 √ √ × DS3 √ √ × DS4 × × × SO1 √ √ √ SO2 × × × SO3 √ × × 检测得分 0.9041 0.8149 0.5849 表8. 典型安卓应用安全检测评估得分表 4.2. 实验结果分析 从安卓应用安全检测评估实验的结果来分析，由于金融类安卓应用对安全的需求是最高的，且银行类安卓应用大多采用了第三方加固，金融类安卓应用基本在各方面都采取了安全措施，自身安全性最强。根据图1所示可以得出，在安全检测评估中金融类得分普遍高于其他两种类型，特别是在反篡改检测指标和漏洞检测指标方面。本文列出的典型案例中，宜享贷问题主要出在为对资源文件进行加密或者隐藏，这可能是开发者一点疏忽，其他大部分金融类应用都做到了对资源文件的加密或隐藏。金融类安卓应用如果被攻击可能导致用户资金亏损问题，所以对于漏洞检测的重视程度大于其他两种类型。同时由于金融类安卓应用对需要对用户资料负责，安全相关类敏感函数调用过多也可能造成隐患，还需注意。在对金融类安卓应用进行Hook框架测试时，部分应用会检测到Hook框架而弹出提示警告，并未退出，虽然能到达预警作用但还是可能造成危害。还有部分应用只能检测到一种Hook框架，另一种框架却能Hook成功，开发者应在开发时考虑完善，才能得到用户更多的信赖。 游戏类安卓应用中，本文选取了谷歌拥有百万下载量的地牢年代记来作为典型案例。可以发现游戏类安卓应用的加固检测得分往往都低于金融类，原因是游戏类安卓应用多数会使用自己研发的技术来对应用进行加固，这些技术往往考虑不一定周全，比如地牢年代记只是采用了较为检测的加壳技术隐藏了Dex文件，而没有对So文件进行加固，攻击者可以通过对So文件的检测判断出安卓应用加壳的模式与逻辑，从而将安卓应用进行脱壳处理。当然这个原因也在于游戏客户端需要大量的So文件和引用大量第三方组件，需要有比其他应用更快的更新速度有关。同时，也是因为这个原因，导致了游戏类安卓应用在组件安全类的得分会较低，大量的第三方组件不能保证每一个组件的安全性，可能会出现一些本文设计系统未知的组件或库，导致系统判定为检测不通过。还有个毕竟严重的问题在于，游戏类安卓应用由于组件过多，是的对DDOS攻击的防御能力普遍较低，当利用脚本向应用暴露组件发送畸形数据时，就会造成应用崩溃。 对于其他类安卓应用来说，安全性能就较低了，大部分应用甚至没有做安全加固。比如每日心情应用，完全没有经过加固就进行了上线。其他类安卓应用主要的安全得分点在于反篡改检测，漏洞检测和组件安全检测三方面。反篡改检测方面由于其他类安卓应用一般功能较为限定，并不会获取太多的权限，因而攻击者不大会去改变这类应用的信息等来进行攻击。漏洞检测方面则是由于技术的不断更新，大多数的安全漏洞都会随着安卓系统的版本提升而消除，本文选取的其他类应用大多为较新的软件，在漏洞扫描类得分都比较正常。同时由于其他类安卓应用不会使用太多的系统组件，反而提高了这类安卓应用在组件安全方面的得分，使攻击者无法通过组件方面的缺陷进行攻击。需要注意的是其他类应用也会保护用户的信息，但是这类应用在信息的安全保障上做的较差，各类数据基本处于无防护状态，面对Hook框架的Hook多少应用也毫无反应。 根据目前网上调研各类报告和各类安卓应用破解和攻击的文章综合分析来看，本文设计的安全应用安全检测评估模型基本符合客观规律。由于检测结果也会给出检测未通过的原因，可以有效的让开发者有针对性的进行修改，提高安卓应用的安全性。本系统能直观的看出安卓应用的安全强度，获得的评分越高则代表了安卓应用的安全强度越高，存在的安全风险也就越小。 测试中发现，测试应用大多缺乏了资源文件的加固指标，组件安全检测指标，Dex文件加密或隐藏指标，敏感数据检测指标，畸形数据的拒绝服务攻击检测指标和Hook框架检测指标。这些指标的确实往往会造成严重的安全隐患。特别是大量的安卓应用并未对Hook框架进行检测，Hook框架作为当前安卓应用安全事故产生较高频率的工具，能对安卓应用的用户信息造成极大的威胁。为保证用户的隐私信息，各大安卓应用都应该注意对Hook框架的检测。同时本文建议安卓应用在上线前最好进行完善的安卓应用加固工作，就算因为资金问题不能使用第三方加固，也需要自己设计尽量完善的加固方案，这不止是对用户的安全的负责，也是对自我产品的负责。
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user: 5. 结论 本文在分析安卓应用安全检测当前研究基础上，针对目前存在的没有一个成型的安卓应用安全检测模型的问题，从攻击者的角度出发，给出了一个相对完善的安卓应用安全检测评估标准。此标准从反编译检测、反篡改检测、漏洞检测、组件安全检测、数据安全检测和敏感操作检测6大方面进行了相对详细的检测说明。最后从实验数据库和市场上选取120个不同类别的应用进行安全检测和评估。并给出了不同类型的3种典型应用评估结果。实验结果表明该评估标准能有效地反应出Android应用的安全强度高低。 本文主要是揭示出评估指标对于安卓应用安全性强度的重要性，检测评估方案目前划分较为简单，后续研究可以从以下方向进行： 安卓应用加固方案较多，检测内容也多，安卓应用加固的安全性会直接影响整个安卓应用，后续研究中可以将安卓应用加固检测单独进行研究，分析安卓应用加固在安卓应用整体安全性能中的重要程度。 安卓应用的安全指标并不是独立存在的，各项指标都有相互关联性，一个指标的缺失可能会影响其他指标，所以在评估模型的指标关联上还有所缺失，未来可以在这方面进行研究，使得评估结果更加准确。
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user: 摘要 基于成对预测误差扩展是目前一种大容量低失真的可逆数据隐藏技术。误差扩展算法通过生成二维预测误差直方图确定最优扩展路径以完成自适应地修改。中值边缘检测器和菱形预测的方法只考虑了部分被测像素周围的相邻像素，本文考虑了被测像素周围的八个像素值，更好地利用了图像像素之间的相关性，并在此基础上，更精确地区分像素局部区域纹理度的高低，来实现选择像素值的精确度。所提方法在嵌入相同容量的秘密信息时，图像的失真度都优于现有算法，具有更好的视觉质量。
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user: 1. 引言 传统的信息隐藏方法 [ 1 ] 在使用过程中会出现载体信息丢失的情况，攻击者 [ 2 ] 对秘密信息的盗取和恶意篡改等行为也会使得秘密信息被泄露。因此可逆信息隐藏 [ 3 ] 成为了近年来研究的热点。可逆数据隐藏技术将隐藏数据以某种算法嵌入到公开的载体图像中进行秘密地传输。接收方可以根据嵌入算法的逆过程来获得之前隐藏的数据，并且无失真地恢复原来的载体图像 [ 4 ]。由于可逆数据隐藏技术具有可逆性 [ 5 ] 和保密性 [ 6 ]，被广泛地应用在医疗和军事等领域。在实际应用中需要大容量 [ 7 ] 地嵌入秘密信息，而大容量地嵌入秘密信息往往会造成图像失真度低。因此，目前研究的关键问题在于如何尽可能地平衡好嵌入秘密信息的大小和图像失真度 [ 8 ] 两者之间的关系。 目前的文献中提出了很多可逆的数据隐藏技术。2003年，Tian等人 [ 9 ] 提出了一种基于差值扩展的可逆数据隐藏方法。该算法将秘密信息嵌入到相邻像素对的差值中，但嵌入容量不足以满足需要。随后，为了增大嵌入容量，Celik [ 10 ] 等人提出了最低有效位压缩方法，通过压缩辅助信息来提高嵌入秘密信息的容量。然而，由于其采用无损压缩的方法，当嵌入容量过大时会造成图像的峰值信噪比(PSNR)急剧下降。后来，Ni等人 [ 11 ] 最先提出了基于直方图修改的可逆数据隐藏的方法。该方法提高了图像的失真度，但由于采用基于图像像素生成直方图的峰值进行数据嵌入，从而使其嵌入容量有限。Lee [ 12 ] [ 13 ] 等人提出了基于差分直方图平移的方法，由于在直方图中差值的峰值最高，以此获得更大的冗余空间。Xuan等人提出用四个阈值来辅助秘密信息进行双层嵌入，增加了嵌入容量。Ou等人提出了成对预测误差扩展的方法，通过在固定的像素值上嵌入秘密信息，提升了图像的质量。Xiao等人提出了动态规划算法，缩短了算法运行时间。 本文对Xiao等人的方法进行了改进，提出了一种更多考虑到图像内容和像素之间相关性的方法，主要贡献如下： 1) 提出了一种全新的全封闭预测方法。结合了先前工作中的MED (中值边缘检测器预测器)和菱形预测方法的优点，充分利用了被测像素值周围的相邻像素，得出更为精确的预测值，为嵌入秘密信息时选择嵌入像素值的位置提高了准确率，更进一步提高了嵌入后图像的视觉质量。 2) 提出了一种基于全封闭预测方法的计算像素局部区域纹理度高低的方法，3 × 3的像素可以被分成上下两部分，每部分分别计算相邻像素和被测像素差的绝对值之和，再将这两部分计算的值相加，在计算的过程中，充分考虑了像素内容，更为精确地区分像素局部区域的纹理度高低，进一步提高了选择嵌入像素的精度，从而改善可逆信息隐藏的失真度。 3) 实验结果表明，所提方法在嵌入大量的秘密信息时，图像具有较高的峰值信噪比，更好地平衡了嵌入容量和图像质量之间的矛盾。