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人脸识别中,人脸特征作为生物特征的一种,具有唯一性、不可撤销性,一旦遭到攻击、篡改或泄露,用户隐私安全将面临巨大威胁。针对这一问题,提出一种基于深度学习和加密算法的人脸识别隐私安全方案。该方案中,利用FaceNet深度学习算法来高效提取人脸特征,协调生物特征模糊性与密码系统的精确性,采用CKKS全同态加密算法进行人脸识别密文域的运算,通过国密SM4算法增强人脸特征密文抵抗恶意攻击的能力,利用其对称密码的性质兼顾了安全性和运算效率,而SM9非对称密码算法则用于SM4算法对称密钥的管理。实验结果及分析表明,该方案在不影响人脸识别准确率、效率的前提下提高了数据传输、存储和比对的安全性。 相似文献
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在动力学实验中,准确测量实验模型的动态位移响应是保证实验品质的关键环节,传统获取位移响应的方法都存在一定缺陷,比如无法全场测量,动态测量效果较差等;针对这些缺陷,提出了一种基于三维数字图像相关法(3D-digital image correlation)的非接触式光学动态位移测量方法,搭建了基于三维数字图像相关法的非接触式光学测量平台,通过地面实验,将测量结果与真实位移进行对比分析,对其使用范围和精度进行了验证;实验结果表明,在像面内平移或垂直运动时,测量精度可靠;在绕像面横轴旋转运动时,角度应尽量小于20°;实验结果为基于三维数字图像相关法的测量技术提供了有效的参考。 相似文献
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针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。 相似文献
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准确估计锂电池荷电状态(state-of-charge,So C)是电源管理系统的核心技术问题之一。针对锂离子电池等效电路模型参数难以获取这一关键问题,该文采用自回归各态历经(autoregressive exogenous,ARX)模型建立锂电池等效模型,由基于赤池信息量准则的遗传算法确定ARX模型的阶数,采用递推最小二乘法获取模型系数;然后利用得到的模型系数和锂电池状态方程构造自适应卡尔曼滤波(adaptive Kalman filter,AKF)算法所需方程,再由卡尔曼迭代方程求出锂电池SoC,文中将这种估计锂电池SoC的方法称为ARX-AKF算法。最后,通过多组对比实验,验证了该算法的有效性和准确性。实验结果表明:在混合动力脉冲能力特性实验和美国城市循环工况下,采用该算法的锂电池SoC估计误差分别在0.5%和0.8%以内,从而证实了该算法具有一定的工程应用价值。 相似文献
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针对波束形成中目标方位失配以及噪声加干扰的协方差矩阵非精确重构造成的波束形成方法性能下降的问题,提出一种基于嵌套阵列的稀疏表示稳健波束形成方法。在该方法中,计算嵌套阵的采样协方差矩阵,通过差合作阵处理得到一孔径扩展的虚拟均匀线列阵;基于稀疏表示的方法来估计目标以及干扰的准确方位信息;进一步利用得到的方位信息构造导向矢量,通过最小二乘方法计算干扰信号的精确功率值;最后重构干扰加噪声协方差矩阵,通过波束形成实现干扰抑制。数值仿真表明,所提方法有效提升了干扰加噪声协方差矩阵重构精确度,在不同信噪比和快拍数条件下,输出信噪比都能逼近最优信干噪比,验证了该算法的有效性。 相似文献
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人脸识别系统面临着各种安全威胁和挑战,其中对抗样本攻击对人脸识别系统中的深度神经网络安全性和鲁棒性造成一定影响,论文针对传统对抗样本攻击方法中所存在生成效率低、对抗样本质量差等问题,提出了基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的人脸对抗样本生成方法。首先,采用梯度惩罚项来使得神经网络的参数分布得更加均匀,保证生成对抗网络训练的稳定性;其次,在人脸对抗样本生成过程中,通过训练适合亚洲人脸的facenent攻击模型,并进行人脸的局部扰动,生成视觉质量较高的亚洲人脸对抗样本。最后,通过仿真试验实现百度人脸比对API的黑盒攻击。在平均SSIM、MSE和时间指标下,与现有同类对抗样本方法对比,所提方法在生成人脸对抗样本质量和生成效率方面都有所提升,与传统对抗样本方法对比,在质量上SSIM有2.26倍的提升,MSE有1倍的降低;在生成效率方面有99%的提升。 相似文献
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随着数字化信息时代的到来,数控机床的编程与自动性也要求更高的精准性,加工精度的测量是衡量数控车床的重要标准,精度差的大小直接影响着零件质量的高低,减小误差,减小公差等级,提高加工精度,确保加工产品的质量是车床设计要长期思考的课题。通过分析数控车床加工精度的影响因素,提出解决的数控车床加工精度更加合理的对策方案是提高生产加工的效率的要求。 相似文献
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稀疏表示研究信号简洁表示与重构的本质问题,能够更好地揭示、分辨和提取信号中所蕴含的信息特征,在水声信号处理的许多应用方面都显示了巨大的优势和潜力.本文综述了水声信号处理中的稀疏表示理论及有关应用问题.首先介绍了稀疏表示模型和典型的稀疏分解算法;然后,研究了自适应过完备字典设计、离网格处理等稀疏表示的关键问题;接着,探索了稀疏表示理论在水下信号处理中的一些重要应用,包括高分辨波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计、水下体目标微多普勒特征提取、运动目标角度-多普勒声成像、水声信号压缩感知与重构;最后,指出稀疏表示理论在水声信号处理中的发展趋势.进行了必要的计算机仿真,提取了水下目标时、频、空域多维度信息特征,并实现了两类典型通信信号的有效压缩和精确重构. 相似文献