基于噪声注意力的伪造人脸检测方法

随着人工智能和深度神经网络的不断发展,图像生成与编辑变得越来越容易,恶意运用图像生成工具进行篡改伪造的现象层出不穷,这对多媒体安全以及社会稳定造成了极大威胁,因此研究伪造人脸的检测方法至关重要。人脸篡改伪造的方式和工具多种多样,在篡改的过程中可能留下不同程度的篡改痕迹,而这在图像噪声中都有一定程度上的反映。从图像噪声的角度出发,通过噪声去除的方式挖掘反映伪造人脸篡改痕迹的噪声成分,进一步生成噪声注意力,指导主干网络进行伪造人脸检测。使用SRM滤波监督噪声去除模块的训练,并将噪声去除模块所得到的噪声再次加入真实人脸图像中,形成一对有监督的训练样本,通过自监督的方式对噪声去除模块进行加强指导,实验结果说明噪声去除模块得到的噪声特征具有较好的区分度。在多个公开数据集上进行了实验,所提方法在Celeb-DF数据集上达到98.32%的准确率,在FaceForensics++数据集上达到94%以上的准确率,在DFDC数据集上达到92.61%的准确率,证明了所提方法的有效性。     

偏二甲肼悬浊液电流变特性的实验研究

采用混合绝缘油的方法改善了偏二甲肼(UDMH)弱绝缘特性,实现了UDMH悬浊液的电流变效应。利用电流变测试装置对UDMH悬浊液进行实验研究,分析不同电场强度和藻酸介质含量对UDMH悬浊液电流变特性的影响。结果表明,悬浊液在无电场和有电场下的质量流率均随介质质量分数增加而减少,但变化趋势不同;随介质质量分数增加,无电场时质量流率不断减少,而有电场时质量流率趋于定值,此值受电场强度和介质质量分数相互作用影响;5%UDMH含量的悬浊液,在藻酸介质含量30%、电场强度2kV·mm~(-1)时的电流变效应最佳;偏二甲肼含量对UDMH悬浊液绝缘性有很大影响,其含量小于15%的悬浊液都可实现电流变效应。