室外监控下特定目标人员的判别

城市流动人口激增,给城市社区的治安和犯罪的治理带来一个新的挑战。为了更好在监控视频中识别目标嫌疑人员,利用深度学习的方法对目标进行判别。基于卷积神经网络的深度学习是主流方法,包含人脸检测和人脸辨识两个步骤。对图片采用卷积神经网络进行训练,得到模型参数,然后根据区域卷积神经网络在监控中判别出目标。具体采用卷积层、激活层、池化层、全连接层联合的深度学习方法,结果显示,该方法具有不错的效果,识别精度可以达到90%以上。     

结合多层池化的卷积神经网络在表情识别中的应用

为了解决传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)对于人脸微表情识别的泛化能力差的问题,提出了一种改进的Inception结构与残差结构结合的卷积神经网络方法。首先在改进的Inception结构的基础上将输入特征直接映射到输出结果中构成残差结构,并针对表情局部特征复杂模糊等不足采用多层池化的方式进行优化,实现端到端的人脸表情识别。为防止训练数据量少、数据分布不均匀,采用了数据增强技术从原始数据集中生成更多的训练样本。新模型在Fer2013数据集上进行测试,准确率达到71.26%,表明该方法相比于传统的卷积神经网络具有更高的准确率,训练模型更加稳定。     

基于卷积神经网络的人脸性别识别

人脸性别识别是人脸识别的重要组成部分,但是人脸识别容易受到光照、旋转、平移、遮挡等因素的影响。将卷积神经网络引入到人脸性别识别中,该网络的结构具有稀疏连接和权值共享的优点,卷积层和采样层交替进行,简化了模型的复杂度。实验表明,该方法的网络结构有效地克服了旋转、遮挡等因素的影响,具有较好的鲁棒性。     

基于3D卷积神经网络的活体人脸检测

非法入侵者通过伪装人脸骗取系统认证,给人脸认证系统带来了严重的威胁。因此,活体人脸检测成了人脸认证系统走向实用必须解决的一个重要课题。现有活体人脸检测方法多为基于照片的人脸攻击方面的研究成果,对于基于视频的人脸攻击,效果并不理想。3D卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）具有深度学习的特点,能自动学到图像的分布式特征表示;与2D卷积相比,它能学到连续视频帧的动作信息。本文结合3D卷积神经网络的特性,提出利用3D卷积实现视频人脸伪装检测。通过提取3D卷积神经网络最后全连接层学到的时间空间特征,训练SVM（Support Vector Machine）分类器,实现真实人脸和伪装人脸的分类。实验采用两个人脸伪装公开数据库ReplayAttack和CASIA,实现多尺度内部数据库测试和交叉数据库测试。实验结果相对于纹理特征及2D卷积方法有较大提高,可应用于视频人脸攻击的活体人脸检测。      

基于卷积神经网络的肺炎检测系统

提出一种利用卷积神经网络对胸部X光影像数据进行分析,实现对肺炎这一常见症状进行检测的系统。该方案首先进行图像预处理,然后采用VGG卷积神经网络和改进VGG卷积神经网络分别实现对胸部X光影像的特征提取,得到两种网络对肺炎的检测准确率,最终测试结果显示,改进VGG卷积神经网络在对肺炎检测上具备比VGG网络更好的识别效果,同时,改进VGG网络在标定好的数据集进行训练时能够更快的收敛。通过在公开数据集上进行测试表明,改进VGG卷积神经网络得到了98.5%的准确率,相比于VGG网络提升了2%以上的识别准确率,证明该方案在肺炎识别上具有可行性。     

基于多任务卷积神经网络的人脸识别技术研究

深度神经网络是目前计算机机器学习领域的一个关键技术,可应用于图像处理。其中,多任务卷积神经网络(Multi-task Convolutional Neural Network,MTCNN)是一种基于卷积神经网络的多任务人脸检测框架,这里采用MTCNN人脸检测模型代替传统的卷积神经网络,在深度学习框架TensorFlow上进行人脸识别。首先,在数据预处理阶段利用灰度化方法将图像集转变为灰度图,降低图像通道。其次,基于MTCNN构建人脸检测模型,并利用Softmax函数进行分类识别。最后,实验过程中选择不同迭代次数进行准确性对比,在模型趋于稳定的情况下,得到较高的准确性。     

基于深度学习的人脸识别方法研究

作为非接触式生物识别方法之一,人脸识别在诸多情况下被广泛使用。然而,传统的人脸识别方法由于识别准确度低以及在多个场合的应用受到限制,已不能满足目前的需求。文中提出了采用深度学习的方法来实现脸部标志检测和无限制人脸识别。为解决人脸标志检测问题,使用一种深层卷积神经网络的逐层训练方法,以帮助卷积神经网络进行收敛,并提出了一种避免过拟合的样本变换方法;为了解决人脸识别问题,文中提出了一种SIAMESE卷积神经网络,其在不同部位和尺度上进行训练。实验测试显示,ORL和人脸识别算法的精度分别达到了91%和81%。     

基于卷积神经网络多方位的人脸检测

针对单个摄像头在进行视频监控时视野域有限的问题,提出了一种基于卷积神经网络多方位人脸检测方法。网络的所有权值都是通过学习来不断更新的,所以该网络可以从大量训练集中自动生成特征提取器提取特征,而不需要事先对训练集中的面部图案特征进行手工标记和分析且有很好的鲁棒性。多方位的人脸检测可以更好的捕捉到人脸信息,进而更好地进行人脸检测和识别。同时文中采用改进后的背景差分法,提高运算速率。在通过对人脸数据进行训练的实验结果显示:文中的方法有更高的检测率,并且相对经典卷积神经网络收敛速度更快。     

全局融合卷积神经网络的边缘分类的人脸性别识别

人脸性别识别是人脸识别领域研究的热门课题。为了进一步提高人脸性别识别的准确率,在传统的融合模型基础上,提出一种新型全局融合卷积神经网络模型(NFDCNN)。在NFDCNN模型结构上,每两采样层之间的卷积层在卷积特征提取之前融合前一级的子采样特征,这种方法可以保留原始的特征信息同时与深层纹理融合,具有高度的还原度,缩小网络误差。NFDCNN模型分类函数在常规的Softmax上做了改进,引入了区域边缘分类函数AM-Softmax,该分类函数在归类上是以一块区域为界限来划分,挤压同类,扩大类间距离,缩小类内距离。实验是在不同的人脸数据集上采用该模型方法与其他先进方法对比,验证了提出的NFDCNN模型分类识别是有效的。     

面向人脸表情识别的迁移卷积神经网络研究

人脸表情识别是模式识别研究的一个重要领域,现实环境中人脸表情识别容易受到光照、姿态、个体表情差异等因素的影响,识别效果仍有待提高。为了取得更好的人脸表情识别效果,本文提出一种基于迁移卷积神经网络的人脸表情识别方法,本文在训练得到人脸识别网络模型的基础上,采用迁移学习方法将所得人脸识别模型迁移到人脸表情识别任务上,并提出Softmax-MSE损失函数和双激活层(Double Activate Layer, DAL)结构,以提高模型的识别能力。在FER2013数据库和SFEW2.0数据库上的实验表明,本文所提方法分别取得了61.59%和47.23%的主流识别效果。      

Technology innovation and process integrations for sub-100nm gate patterning

This paper presents a brief overview of the Applied Centura(R)DPS(R)system,configured with silicon etch DPS Ⅱ chamber, with emphasis on discussing tuning capability for CD uniformity control. It also presents the studies of etch process chemistry and film integration impact for an overall successful gate patterning development. Discussions will focus on resolutions to key issues, such as CD uniformity, line-edge roughness, and multilayer film etching integration.     

White organic light-emitting devices based on fac tris（2- phenylpyridine） iridium sensitized 5,6,11,12-tetraphenylnap -hthacene

We have fabricated the white organic light-emitting devices （WOLEDs） based on 4,4＇ -bis（2,2 -diphenyl vinyl）-1,1＇ - biphenyl （DPVBi） and phosphorescence sensitized 5,6,11,12,-tetraphenylnaphthacene （rubrene）. The device structure is ITO/2T-NATA （20 nm）/NPBX （20 nm）/CBP： x%Ir（ppy）3：0.5% rubrene （8 nm）/NPBX （5 nm）/DPVBi （30 nm）/Alq（30 nm）/LiF（0.5 nm）/A1. In the devices, DPVBi acts as a blue light-emitting layer, the rubrene is sensitized by a phosphorescent material, fac tris （2-phenylpyridine） iridium [Ir（ppy）3], acts as a yellow light-emitting layer, and N,N＇ -bis- （1-naphthyl）- N,N＇ -diphenyl -1, 1＇ -biphenyl-4,4＇ -diamine （NPBX） acts as a hole transporting and exciton blocker layer, respectively. When the concentration of Ir （PPY）3 is 6wt%, the maximum luminance is 24960 cd/m^2 at an applied voltage of 15 V, and the maximum luminous efficiency is 5.17 cd/A at an applied voltage of 8 V.     

Complete approach to automatic identification and sub-pixel center location for ellipse feature

To meet the need of automatic image features extraction with high precision in visual inspection, a complete approach to automatic identification and sub-pixel center location for similar-ellipse feature is proposed. In the method, the feature area is identified automatically based on the edge attribute, and the sub-pixel center location is accomplished with the leastsquare algorithm. It shows that the method is valid, practical, and has high precision by experiment. Meanwhile this method can meet the need of instrumentation of visual inspection because of easy realization and without man-machine interaction.     

小角度扩展相关性近似算法分析

本论文提出一种在多天线MIMO信道相关性建模中小角度扩展近似理论算法,并应用于分析MIMO系统性能。分析中分别对三种不同角能量分布情况下的空间相关性研发快速近似计算法,并同时提出双模(Bi-Modal)角能量分布情况下的近似运算。通过分析这些新方法的近似效率,可以得到计算简单、复杂度低、而且符合实际的MIMO相关信道矩阵,对系统级的快速高效计算法的研究和系统级的评估以及误差分析具有重要的意义。     

A Versatile Mixed-Signal Pin Approach for Cost-Effective Test of Automotive ICs

Integrated circuits (ICs) intended for increasingly sophisticated automotive applications bring unique test demands. Advanced ICs for applications such as highly integrated automatic braking system (ABS) and airbag controllers combine high voltage digital channels, significant VI demands and precise timing capability. Along with continued missioncritical reliability concerns, the trend toward higher voltage operation and increased device integration requires specialized test capabilities able to extend across the wide operating ranges found in automotive applications. Among these capabilities, automotive test requirements increasingly dictate a need for a cost-effective versatile mixed-signal pin electronics with very high data rates reaching up to 50MHz with a voltage swing of-2 V to +28 V.     

Optical vibration and deviation measurement of rotating machine parts

It is of interest to get appropriate information about the dynamic behaviour of rotating machinery parts in service. This paper presents an approach of optical vibration and deviation measurement of such parts. Essential of this method is an image derotator combined with a high speed camera or a laser doppler vibrometer （LDV）.     

INTEGRATION OF OPTICAL AND WIRELESS NETWORKS

正For a long time,optical and wireless systems/net-works are developed in separate communities witha few attempts for in-depth convergence.In fact,it prom-ises many advantages to combine the optical and wire-less technologies in the levels of systems and networks.Recently,both academia and industry have made manyefforts to enter a new phase of development to take op-tical and wireless systems as fully integrated networks.To provide high bandwidth and reliable service for bothfixed and mobile users,a well-designed network must     

社长序言（英文）

正Happy New Year!As we step into a new year,we take a look back at the key feature topics covered in China Communications over the past 12 months and set out our expecta-     

云计算专题（英文）

正Cloud computing is a novel computing paradigm that utilizes remote cloud resources to achieve a high-performance computation.Cloud provides infrastructure,platform and software as different on-demand services.China has made remarkable progress in cloudbased products and operating system technology.The government,enterprises and research institutions are all active in the development of cloud computing-related projects.Despite the progress,many important problems     

Call for Papers—Feature Topic,Vol.12,No.3,2015

正Smart Grid Communications The electric power industry is undergoing profound changes as the industry aims to capture the promise of a smart grid for a sustainable energy future.Enabled by the advanced sensing devices such as Phasor Measurement Units(PMUs),increasingly powerful