文章的正确链接:
Alpatov A.N., Terloev E.Z., Matchin V.T.
用于检测视频序列伪造事实的三维卷积神经网络的体系结构
// 软件系统和计算方法.
2024. № 3.
和。 1-11.
DOI: 10.7256/2454-0714.2024.3.70849 EDN: MNOVWB URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=70849
注释,注释:
文章反映了使用神经网络技术来确定视频序列内容的伪造事实。 在现代世界中,新技术已成为多媒体环境中不可或缺的一部分,但它们的扩散也造成了新的威胁-误用以伪造视频序列内容的可能性。 这导致了严重的问题,如假新闻的传播和社会的错误信息。 科学文章考察了这个问题,并确定了使用神经网络来解决它的必要性。 与其他现有模型和方法相比,神经网络具有提取复杂特征和从大量源数据中学习的能力,在检测视频数据伪造方面具有较高的效率和准确性,这在降低分析视频序列的分辨率时尤为重要。 在这项工作的框架内,提出了一个识别视频记录中音频和视频序列伪造的数学模型,以及一个基于三维卷积神经网络的模型,通过分析单个帧的内容来确定视频序列伪造的事实。 在这项工作的框架内,有人建议将识别视频记录中的伪造问题视为两个问题的联合解决方案:识别音频和视频序列的伪造,由此产生的任务本身转化为 任何视频记录都可以分配到作品中描述的四个组中的一个。 只有属于第一组的视频被认为是真实的,其他的都是捏造的。 为了增加模型的灵活性,增加了概率分类器,这使您可以考虑预测的置信度。 结果解决方案的特点是能够调整阈值,这使您可以根据任务将模型适应不同级别的严格性。 提出了三维卷积神经网络的体系结构,包括预处理层和神经网络层,以确定制造的光头。 所得到的模型在确定伪造的视频序列时具有足够程度的准确性,同时考虑到帧分辨率的显着降低。 在训练数据集上对模型的测试表明,正确检测视频序列伪造的比例高于70%,这明显优于猜测。 尽管有足够的准确性,但模型可以被细化以更显着地增加正确预测的比例。
关键词:
机器学习, 神经网络, 卷积神经网络, 伪造录影带, 深吻,深吻, 探测深陷, 音频篡改, 数据预处理, 异常检测, 批量标准化
文章的正确链接:
Zelenskii A.A., Gribkov A.A.
配置面向内存的运动控制系统
// 软件系统和计算方法.
2024. № 3.
和。 12-25.
DOI: 10.7256/2454-0714.2024.3.71073 EDN: TTQBBA URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=71073
注释,注释:
本文探讨了配置控制周期的可能性,即确定沿执行流程执行单个控制操作所需的时间间隔的分布,以确保控制的可实现性。 控制操作的并行执行,在控制算法允许的情况下,在控制循环的成功配置的情况下,可以显着减少其持续时间。 本文的研究对象是具有面向对象体系结构的控制系统,该体系结构假定功能块和模块的垂直-水平组合,这些功能块和模块在它们之间分配所有管理任务。 该架构是通过使用元编程的actor器乐模型实现的。 这样的控制系统最好地确保由于计算和其它控制操作的并行执行而减少控制周期的持续时间。 考虑了几种配置控制周期的方法:没有优化,在时间上具有组合优化,在系统资源方面具有组合优化。 还有,实现接近最优的配置可以通过使用自适应配置来实现。 研究表明,配置控制系统循环的任务有几种解决方案。 组合优化情况下配置问题的实际解决方案由于问题的高算法复杂性和所需的大量计算而与显着困难相关联,随着控制周期阶段的操作数量的增加而 克服这些困难的一个可能的方法是使用随机方法,这大大减少了所需的计算量。 还有,配置控制系统周期的任务的复杂性的显着降低可以通过使用自适应配置来实现,该自适应配置具有两个实现选项。 第一种选择是实时配置控制系统周期。 第二种选择是基于具有不同源数据的重复配置和随后获得的结果的比较来确定准最优配置。
关键词:
管理系统, 记忆导向, 配置, 优化设计, 周期, 元素, 管理运作, 执行流, 适应性, 分类方法