应急食品的发展及储备

在全球局势变革的背景下,人类命运共同体的理念愈发深入,防灾、减灾、救灾、备灾是人类生存发展的永恒课题。食品作为紧急情况下的必需物资,在突发事件发生后可能会出现系列问题,如食物供应不足导致营养不良;被污染的食物在食用后可能会导致一系列的肠道性疾病等。世界减灾会议中曾提出“具有安全、高质量的食品在防灾准备计划中至关重要”,应急食品是在突发事件用以维持人体生存、满足特殊环境下能量、营养和功能需求的一类加工食品(含饮用水),储备应急食品对于保障人民生命健康、提升国家应急响应能力具有重要的意义和作用;本文通过对比国内外的应急食品发展、特殊要求、如何储备应急食品,为应急食品的研究和实践提供参考。

基于纹理特征融合的指纹活性检测方法

针对当前指纹识别系统容易遭受伪造指纹欺骗攻击的问题,提出一种基于纹理特征融合的指纹活性检测算法。通过设计边缘纹理增强(ETE)和对称差分统计(SDS)2种脊线纹理特征描述算子来表示真假指纹的显著性纹理,前者用来提取指纹图像脊线的方向纹理信息,后者用来描述邻域内脊线的频率纹理信息。首先,利用感兴趣区域(ROI)提取算法对指纹图像进行预处理,以消除指纹图像中背景空白噪声的干扰;然后,利用ETE和SDS分别提取指纹的脊线纹理特征;接着,统计上述2类特征的直方图,描述真假指纹的纹理特征;最后,将生成的特征输入支持向量机(SVM)中进行训练和测试。在LiveDet 2011指纹数据集的测试中,分别使用Biometrika、Italdata、Sagem 3种传感器,且与Best、韦伯局部描述算子(WLD)、局部相位量化(LPQ)和局部二值模式(LBP)4种指纹检测算法进行了比较,该文算法的检测性能优于其余方法,能够完成当前的活性检测任务。LiveDet 2013数据集使用Biometrika、Italdata和Swipe 3种传感器,通过与WLD、不变梯度直方图(HIG)、统一局部二值模式(ULBP)、深度表征结构优化(DRAO)和Winner 5种指纹活性检测方法对比,该文算法的指纹活性检测准确率有一定的提升。