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当前以换脸为代表的伪造视频泛滥,给国家、社会和个人带来潜在威胁,有效检测该类视频对保护个人隐私和维护国家安全具有重要意义。为提高视频伪造人脸检测效果,基于可解释性好的胶囊网络,以Capsule-Forensics检测算法为基础,提出一种结合自注意力胶囊网络的伪造人脸检测方法。使用部分Xception网络作为特征提取部分,降低模型的参数量,在主体部分引入带注意力机制的胶囊结构,使模型聚焦人脸区域,将综合多维度的Focal Loss作为损失函数,提高模型对难分样例的检测效果。实验结果表明,与Capsule-Forensics算法相比,该方法能够减少模型参数量和计算量,在多种伪造类型数据集上均具有较高的准确率。 相似文献
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深度学习的快速发展带动着自动驾驶技术的迅速进步.深度学习感知模型在识别准确率逐步提升的同时,也存在鲁棒性和可靠性不足等隐患,需要在大量场景下进行充分测试以确保达到可接受的安全标准.基于场景的仿真测试是自动驾驶技术的核心和关键,如何描述和生成多样化仿真测试场景是需要解决的关键问题之一.场景描述语言能够描述自动驾驶场景并在虚拟环境中实例化场景获取仿真数据,但现有的场景描述语言大都缺少对于场景道路结构的高层抽象和描述.提出路网属性图来表示路网中抽象出的实体及他们的关系,并设计能简洁描述场景路网结构的语言SceneRoad. SceneRoad可以基于描述的场景道路结构特征构建路网特征查询图.这样,在路网中搜索符合描述的场景道路特征的问题被抽象为路网图上的子图匹配问题,该问题可用VF2算法求解.进一步地,将SceneRoad作为扩展集成到Scenic场景描述语言中.使用拓展后的语言随机生成大量多样的静态场景并构建仿真数据集.仿真数据集的统计信息表明生成的场景具有丰富的场景多样性.不同感知模型在真实和仿真数据集上的训练测试结果表明,模型在两个数据集上的表现呈正相关,意味着模型在仿真数据集上的评估... 相似文献
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采用挤压铸造方法制备mullite/Al-4.0Cu-1.85Mg铝基复合材料。用硬度测试(HB),差示扫描量热仪(DSC)和分析透射电镜(ATEM)等手段,研究了复合材料及其基体合金的时效硬化特性,时效相的析出序列,析出相和位错的微观形貌特征以及界面结构,结果表明:mullite纤维的引入抑制了GPB区的形成,提高了基体合金的时效硬度,但纤维加速复合材料时效硬化的作用不明显,这是由于Mg元素在纤维/基体界面处发生了界面反应,生成镁铝尖晶石(MgCl2O4),使复合材料中非纤维区内实际Mg含量降低所致。 相似文献