矿用隔爆兼本安型计算机信号隔离器设计

针对煤矿井下电气设备要求本质安全的特点,设计了一种矿用隔爆兼本安型计算机信号隔离器,主要介绍了该隔离器的硬件电路设计。该隔离器主要用于矿井中本质安全型计算机主机与外部输入输出设备的连接,能够实时地传送键盘输入的数据,具有良好的信号隔离功能和抗干扰性能。     

基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法

随着人脸识别技术的发展,人脸欺诈攻击已经成为一项实际的安全问题,人脸欺诈检测算法用于及早发现该类攻击,保护系统安全.文中将一种经典域自适应算法扩展到深度神经网络中,首先定义了基于深度特征增广的域自适应层,提出了一种基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法.该算法在已有的基于全卷积神经网络的人脸欺诈检测深度神经网络的中部嵌入域自适应层将卷积特征图增广,来适配源域和目标域的差异,随后根据增广后的特征图进行像素级分类,最后将像素级概率图从空间上融合为帧级决策.文中在CASIA-FASD,Replay-Attack和OULU-NPU 3个数据集和6个常见测评协议(2个CASIA-FASD与Replay-Attack跨库协议和4个OULU-NPU标准协议)下进行实验,验证了算法在不同背景、不同攻击设备、不同相机等跨域情况下的性能.实验表明,基准FCN人脸欺诈检测算法已经能够达到较好的性能,在此基础上,借助小样本目标域数据学习域自适应模型,可进一步显著提升性能,将错误率减半(CASIA-FASD训练+Replay-Attack测试的HTER指标从27.31％降至11.23％,Replay-Attack训练+CASIA-FASD测试的HTER指标从37.33％降至21.83％,OULU-NPU标准协议IV的ACER指标从9.45％降至5.56％),实验结果验证了基于深度特征增广的跨域小样本人脸欺诈检测算法的有效性.     

基于Host Link网络的气体浓度报警控制系统

在冶金行业和石油化工行业生产过程中可能产生或使用易燃易爆气体,利用PLC和上位机组成的Host Link网络系统能实现气体浓度自动监测和报警。采用“三取二”原则、空气取样、系统自检等措施提高了系统可靠性。     

复杂信息系统风险评估框架与流程

复杂信息系统( CIS)在系统风险管理和风险评估上因其结构复杂性而存在较大难度。为此,基于Zachman框架,提出一种CIS风险评估框架,并在GB/T 20984-2007信息安全技术-信息安全风险评估规范基础上,建立CIS的风险评估流程。依据风险管理层次与安全域划分原则对CIS进行架构分解,研究安全域内和域间的评估方法。在传统风险要素的基础上增加CIS互联关系的风险要素。引入互信息表征互联关系的关联度,利用层次分析法对风险权重进行评估。结合实例对CIS风险评估流程进行验证,结果表明,该流程可对CIS风险做出客观准确的评估。     

基于压缩感知的链型无线传感器网络节能数据收集

无线传感器网络(WSNs)中节点受体积、功率、成本等限制而导致了节点能量、生命周期有限的问题.提出一种基于压缩感知算法的无线传感器网络节能优化方法,并结合无线传感器网络中的链型拓扑网络模型,给出基于压缩感知理论的节能网络数据传输模型.通过理论分析比较表明压缩感知方法在节能方面的优越性,然后在得出的网络能耗模型的基础上进行仿真.仿真结果表明:压缩感知方法有效减少了网络能耗.     

基于预测模式蚁群优化的传感网节能路由机制

面向传感器网络中时间序列数据的时域关联性特征,针对网内数据流量不均衡分布模式所导致的传输能耗漏斗效应问题,提出了基于预测模式的能量感知数据路由机制。机制的设计结合了蚁群优化机理自适应网络状况动态性的优势和预测模型揭示数据流量变化规律的优势,通过将节点负载因子引入蚁群优化算法中启发式因子的构造和局部信息素更新规则的设计,赋予蚂蚁代理在路由解空间探索中预知网络局域能量状况的能力,提高了数据路由构建的自适应性和能量均衡性。实验表明,论文提出的面向预测模式的路由机制,通过引入蚁群优化机理和挖掘数据内涵的时域关联性,有效降低和均衡了数据路由能耗。     

连通性覆盖约束的WSN拓扑控制算法

本文从概率论角度分析了传感器网络平均节点度和通信丰径之间的关系,给出了网络满足连通性覆盖要求时所需的通信半径.在此基础上提出了一种基于本地平均算法LMA(Local Mean Algorithm) 新方案ILMA(Improved LMA).新方案的实施使得节点采用更低的功率工作,因此形成的网络拓扑的平均节点度大大减小,同时提高了网络的能量利用率.     

基于机器视觉的手机键盘质量检测系统

分析了利用机器视觉技术设计检测系统的现实意义,并介绍了系统的硬件和软件结构,对基于机器视觉的实时图像处理算法进行了研究。把主元分析的方法引入了图像校准领域,实现了图像的倾斜校正。通过现有分割方法的比较,提出了一种综合分割方法,对图像的特征有比较好的保持效果。使用轮廓跟踪技术完成了特征提取。根据特征的统计分布特性,利用特征区域匹配实现质量检测。实际使用情况表明该系统是可行且有效的。     

基于类内均值的双投影2DPCA人脸识别方法

在人脸识别问题中,如何提取具有鲁棒性的人脸特征和降低特征维数是两个关键。根据二维主成分分析方法直接利用二维图像来构建方差矩阵的优点,引入了类内均值的思想,首先计算每类训练样本的类内平均脸,并用它对各类样本进行规范化处理,有效扩大了类间样本的差别,缩小了类内样本的差别,进行协方差矩阵的计算并提取最优投影特征向量进行人脸图像的特征提取,通过在水平和垂直两个方向上顺序执行两次提取和投影的操作,极大压缩了特征的维数,克服了传统二维主成分算法的不足。在人脸库ORL和Yale的试验对比结果表明,方法对光照与表情变化有较好的鲁棒性,能实现较高的识别率,因此在实际中具有一定的应用意义。     

入侵容忍系统的安全性量化方法分析

入侵容忍系统的安全性量化评估技术目前已取得了初步研究成果。本文首先简要阐述该技术的进展情况,然后从构建安全模型和分析攻击行为两大方面,横向比较了目前国内外在该领域的研究成果,并进行总结和分析,提出了一些未来的研究设想。