【摘 要】
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由于数字图像数量的快速增长，基于内容的图像检索已成为管理图像数据库的强大工具。但是，随着图像数据库的扩大，图像检索系统对存储和计算资源的需求随之增加。幸运的是，随着云计算的繁荣，中小型企业开始在云平台上构建和维护大型、经济、高效的图像检索系统。尽管云平台提供了便捷的存储、计算和通信服务，但它们带来了新的隐私问题。在加密图像上进行检索是一种保护用户隐私的技术，并且在过去十年中学者们已经进行了广泛的研究。尽管一些方案已经被提出并可以在一定程度上保护用户隐私，但是它们仍然具有一些缺点。首先，在实践中，仅图像的部
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由于数字图像数量的快速增长，基于内容的图像检索已成为管理图像数据库的强大工具。但是，随着图像数据库的扩大，图像检索系统对存储和计算资源的需求随之增加。幸运的是，随着云计算的繁荣，中小型企业开始在云平台上构建和维护大型、经济、高效的图像检索系统。尽管云平台提供了便捷的存储、计算和通信服务，但它们带来了新的隐私问题。在加密图像上进行检索是一种保护用户隐私的技术，并且在过去十年中学者们已经进行了广泛的研究。尽管一些方案已经被提出并可以在一定程度上保护用户隐私，但是它们仍然具有一些缺点。首先，在实践中，仅图像的部分区域是隐私的（例如图像中的人脸和显著物体），因此加密整个图像将增加用户和云服务提供商的计算负担，并使进一步地处理变得困难（例如，场景识别）。其次，不同用户的敏感级别差异很大，这在现有的隐私保护图像检索方案中被忽略。
受上述限制的启发，本文提出了一种对隐私敏感的图像检索方案SensIR。该方案旨在保护图像的隐私区域并保证检索准确性。类似于现有的基于感兴趣区域的隐私保护方案，本文假设显著区域是隐私的，并且用户的敏感程度与物体的显著性一致。基于此假设，①本文提出了一种隐私区域检测算法PRDet，以优化现有显著性检测算法生成的隐私区域。②本文还使用局部卷积来优化基于卷积网络的图像检索方案，以减少伪随机加密像素的影响。③本文注意到，当隐私区域较大时，检索准确度较低。为了解决这个问题，本文提出了一种图像重排算法，该算法利用固定长度的保持相似性哈希来提高查询的准确度。④本文还进行了大量的实验，以说明所提出方案在隐私保护和准确度上的优越性。
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传统的多智能体系统编队控制一般是基于智能体的精确信息设计渐近稳定的控制器。而在实际应用中，获取精确信息较为困难。因此，本文第三章研究基于粗糙距离信息的有限时间编队控制问题，使智能体在只能感知粗糙信息的情况下依然可以完成编队任务。相比于传统的渐近稳定
现实网络之间存在相互作用，单层网络的研究已经不能满足实际需要。最近几年，国际上提出了多层网络的概念。多层网络能更好地描述实际网络之间的相互作用。同步是现实网络中普遍存在的现象。多层网络的同步研究具有十分重要的意义，正吸引着不同领域研究者的关注。由于实际网络往往包含大量节点，且拓扑结构复杂，牵制控制实现多层网络的同步更加实际和经济。
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针对突发灾难下应急救援工作，以灾后应急医疗设施选址与分配问题作为研究主体，在现存医院的基础上选择要新建的临时应急医疗设施的位置、将有限数量的救护车分配至应急医疗设施以及将受灾点伤员分配至应急医疗设施进行统一决策，
语义分割旨在对图片所有像素点进行类别标记，随着深度学习与高精标记数据集的快速发展，该视觉任务取得了重大进展。然而，繁琐耗时的人工标记成本极大限制了样本数量与识别类别种类，阻碍了语义分割的实际应用。因此，近几年基于弱监督的语义分割得到了广泛关注。给定图片级别的类别标签(即只标明图片含有的类别)，CAM(类别响应图，ClassActivationMaps)常用于初始图片分割(也称初始种子)，其分割区域通常集中于小且稀疏的显著判别域，而非完整的物体对象。为了提升分割性能，本文着眼于初始种子的区域扩张。
频发的自然灾害对人类社会造成了巨大的损失。随着人类社会的快速发展，人们在抗灾救灾方面的意识也越来越强烈，关于应急管理的政策和研究也受到了广泛的关注。面对难以预测的自然灾害，最高效的应急管理措施就是灾后快速地展开救援活动。而灾后救援活动的首要任务就是为灾民提供安全的应急避难场所和生存所需的资源。因此，立足于自然灾害背景，对灾后应急避难场所选址与资源分配问题进行探索研究具有重要的现实意义。
基于自然灾害下应急避难场所选址与资源分配问题的特性，针对现有研究的不足，提出了根据灾民的受伤程度将灾民划分为不
滑坡灾害是一种极具破坏性的地质灾害，严重威胁人们的生命财产安全，造成全球生态环境的破坏和资源的浪费。因此，深入对滑坡预测及其控制系统的研究对降低滑坡灾害的影响具有重要意义。
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