基于注意力的热点块和显著像素卷积神经网络的人脸防伪方法

人脸防伪用于验证被测试者是否为真实活体,是计算机视觉领域的一个研究热点。攻击手段的多样性以及人脸识别主要在嵌入式、移动式等不具备高计算能力的设备上应用,使得快速有效的人脸防伪计算成为具有挑战性的任务。针对该问题,文中提出了一种基于注意力的热点块和显著像素卷积神经网络的方法。其中,热点块机制以对5个热点块的判别来取代对整张人脸的判别,显著降低了计算量,迫使网络模型集中关注更具有鉴别信息的热点块,提高了网络模型的准确率;显著像素方法对输入的人脸图像进行显著像素预测,通过判断显著预测图是否符合人脸的深度特性来鉴别活体与攻击。该方法将热点块与显著像素的结果进行融合,充分发挥了局部特征和全局特征的作用,进一步提升了人脸防伪的效果。与现有方法相比,所提方法在CASIA-MFSD、Replay-Attack以及SiW数据集上都达到了很好的效果。     

光刻调焦调平测量系统算法比较研究

调焦调平测量系统是光刻机对焦控制的核心部件,调焦调平测量系统的数据处理精度影响光刻机的对焦控制性能,计算速度影响光刻机产能。论文通过仿真与实验对比分析了多项式拟合算法(polynomial fitting)、RF(random forest)算法和XGBoost(extreme gradient boosting)算法在调焦调平测量系统中的测量精度与计算耗时。仿真与实验结果表明,多项式拟合算法精度随时间变化不敏感,RF算法和XGBoost算法精度随计算时间的增加而迅速提升。对于不存在噪声的仿真数据,7阶多项式拟合的3σ值为0.001nm;RF算法在2ms时可对仿真数据完全拟合;XFBoost算法在5ms时,拟合精度基本趋于稳定,为0.6nm。对于存在噪声的实验数据,RF算法与XGBoost算法对噪声有较好的鲁棒性,随计算时间的增加,RF算法与XGBoost算法拟合精度不断提升并分别于3ms和5ms超越多项式拟合算法,但精度提升有限。在光刻机中,为了兼顾对焦精度和产能,必须兼顾算法的拟合精度与拟合时间,因此调焦调平测量系统选用多项式拟合算法较为合适。     

Proton irradiation damage mechanism of the InAlAs／InGaAs／InAlAs quantum well

InP-based high electron mobility transistors (HEMT) have shown a great potential for national defense and satellite radar in space radiation environment applications. This paper studies the proton radiation damage mechanism of its critical structure InAlAs／InGaAs／InAlAs quantum well. The proton projection range and vacancy defect information are obtained at different incident proton energies of 50keV, 75keV and 200keV by SRIM software. With the increase of proton energy, the proton injection depth is increasing and eventually protons pass through the material layers. Besides, the proton radiation induced vacancy defects numbers around hetero-junction increase first and decrease subsequently, and As vacancies are the main proton radiation induced defects. In addition, non-ionizing energy loss (NIEL) of In_0.52Al_0.48As and In_0.53Ga_0.47As material is computed under different incident proton energies by the analytical model. The change trend of NIEL is identical to the induced vacancy numbers, namely, NIEL first increases and then decreases as the incident proton energy increases. Finally the degrading effect of the radiation-induced As defect is detected in the two-dimensional electron gas in the quantum well, which confirms that the major proton radiation damage mechanism of the quantum well is the induced vacancy defects by NIEL.     

SiO2/TiO2共混电纺纤维的制备及光催化性能研究

以正硅酸乙酯(TEOS)和钛酸四丁酯(Ti(OC4H9)4)为原料,采用静电纺丝技术制备了SiO2/TiO2共混纤维膜,经过煅烧后得到了SiO2/TiO2无机纳米纤维.采用TG-DTA对SiO2/TiO2共混无机纤维的热行为进行了表征,并对不同电压、不同纺丝液配比以及不同煅烧温度条件下得到的样品进行了SEM表征,研究不同条件对纤维形貌和光催化性能的影响.结果表明:当纺丝电压+17 kV、接收距离13.5 cm时,纺丝液最佳配比是4.0 g PVP、11 mL EtOH、1.0 mL HAc、1.3 mL TEOS和1.0 mL Ti(OC4H9)4.为了得到形貌和组成兼备的SiO2/TiO2共混无机纤维,确定最佳热处理条件是450℃保温3 h,样品在紫外光照射下对亚甲基蓝的最高去除率达到51%.     

不同缝纫工艺下缝纫阻力的测试与分析

本文采用LM缝纫性测试仪对不同缝纫工艺下的针织物和机织物缝纫阻力进行了测试.测试了织物层数、织物正反面以及缝纫方向不同时,面料缝纫阻力的大小;测试了不同缝针、缝纫线时的缝纫阻力.实验结果表明:织物的缝纫阻力随织物的层数增加而成倍数以上的增大;机织物在45°角左右缝纫时,缝纫阻力最大;针织物在接近纵行和横列方向,缝纫阻力出现最大值;穿引缝纫线会增大缝纫阻力,但缝纫线对缝纫阻力的增大作用较缝针的作用微弱.同时,实验过程中还发现,针织物的缝纫阻力比机织物的不匀率高,缝针刺到纱线上的概率高,因此针织物不易于缝纫.本论文的研究,希望对服装加工给予帮助,以提高服装质量和服装加工效率.     

基于CI综合指数的DEA模型在备件ABC分类管理中的应用

ABC分类库存法是目前企业库存管理方面广泛应用的分类方法之一。将DEA模型结合CI综合指数法应用到了库存备件的分类管理中。通过这种方法与DEA-CCR方法的对比,得出综合指数法在库存备件的分类时效果更佳。同时,对DEA-CI模型中的非阿基米德值和λ值的选取给出了直观的解释和经验性的指导。     

基于OpenGL的视点跟踪与系统实现

视点跟踪是实现虚拟漫游的关键技术,OpenGL图形库中的视点变换函数并不能满足精确的视点跟踪要求。基于OpenGL的视点跟踪技术,设计了复杂狭窄空间三维自动漫游系统,通过在跟踪模式下视点的自由变换,解决漫游过程中y方向上的场景翻转问题。以三维管道为例,应用结果表明,在T形转弯处使用旋转方式,在弧形转弯处使用插值方式,漫游画面连续、真实,沉浸感较好。     

JPEG合成图像的盲篡改检测及定位

提出一种经过JPEG压缩且保存为BMP格式的图像盲篡改检测方法。该算法基于原始量化表不一致性实现篡改定位。首先根据压缩图像特性定位DCT块;然后依据块划分估计原始量化表;最后计算图像块偏离量化表程度,并寻找合适阈值,实现篡改区域的自动检测和定位。改进原始量化表估计算法的实验结果表明:改进算法能实现直流(DC)分量的量化系数估计,并提高量化表估计的正确率,且能有效检测单次JPEG压缩图像的篡改及定位。     

重力式芯片处理机监控系统设计

重力式芯片处理机是依靠重力作用进行芯片分类收纳的设备,广泛应用于芯片生产线末端分类筛选工作。为了解决原系统设置参数不灵活、不能查询历史报警、无权限操作设置、卡机率(JAM率)高和运行速度慢等问题,采用PLC和触摸式人机控制系统,优化了系统结构,实现了多功能人机交互、动态数据库管理、实时报警查询和账户安全管理的功能,使芯片处理速度达到3 500n/h,JAM率低于0.5‰,设计达到工艺指标要求。     

基于可信计算的恶意代码防御机制研究*

根据TCG规范中可信传递的思想,提出一种恶意代码防御机制,对被执行的客体实施完整性度量以防止恶意代码的传播;对客体的执行权限严格进行控制,防止恶意代码的执行,降低恶意代码的传播速度并限制其破坏范围,确保系统的完整性不被破坏。利用可信计算技术设计并实现恶意代码防御机制。