基于共性梯度的人脸识别通用对抗攻击

人脸识别技术的恶意运用可能会导致个人信息泄露,对个人隐私安全构成巨大威胁,通过通用对抗攻击保护人脸隐私具有重要的研究意义.然而,现有的通用对抗攻击算法多数专注于图像分类任务,应用于人脸识别模型时,常面临攻击成功率低和生成扰动明显等问题.为解决这一挑战,研究提出了一种基于共性梯度的人脸识别通用对抗攻击方法.该方法通过多张人脸图像的对抗扰动的共性梯度优化通用对抗扰动,并利用主导型特征损失提升扰动的攻击能力,结合多阶段训练策略,实现了攻击效果与视觉质量的均衡.在公开数据集上的实验证明,该方法在人脸识别模型上的攻击性能优于Cos-UAP、SGA等方法,并且生成的对抗样本具有更好的视觉效果,表明了所提方法的有效性.

融合人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法

身体质量指数(BMI)是人类健康重要指标。从2D正脸图像中估计3D人脸信息并提出一个端到端BMI估计框架,以进一步提高BMI估计性能。首先,计算人脸468个3D关键点,并根据关键点相对头部质心的深度绘制深度人脸图;其次,提取人脸图像的方向梯度直方图(HOG)并可视化以表示外观特征;最后,利用卷积神经网络(CNN)VGGNet、ResNet分别对深度人脸图和HOG进行特征提取,并使用Hadamard积融合2个骨干网络的特征以估计BMI。与目前已有方法的对比实验中,本文提出方法在2个公开数据集上的整体平均绝对误差(MAE)分别比最优结果低0.38和1。上述实验结果证明了本文提出的融合3D人脸图像深度和外观特征的BMI估计方法的有效性。

涡轮泵用球面装配机械密封热变形及磨损特性实验研究

以少量常压煤油介质条件下涡轮泵用球面装配机械密封为对象,通过实验测试分析端面磨损形成机理。设计实验工装,实现金属环截面9点温度矩阵和石墨环座3位置轴向位移的测试,得到两种弹簧力条件下温升和位移演变数据,并对磨损端面进行光学显微观测和径向轮廓测量。结果表明:磨损深度以内径处最大,至靠近外径处一定宽度内无磨损;随转速的升高密封环轴向及径向温度梯度不断增大;两工况下密封环倾转热变形造成的端面间隙锥度约为2.5 mrad和7.5 mrad。对于该型式密封,有必要通过端面开设流体动压槽以形成主动泵入润滑等方法来改善流体静压润滑效应缺失造成的严重磨损。

基于图像梯度和改进椭圆拟合算法的视线追踪方法

针对单摄像机视线追踪系统检测精度低且速度慢等问题,提出一种基于图像梯度和改进的椭圆拟合算法的视线追踪方法.首先,利用改进的人脸识别算法和“三庭五眼”的人脸比例算法对预处理后的图像信息进行人脸和眼睛部位的检测定位;其次,采用图像梯度算法定位人眼的瞳孔中心点,再分别利用改进的星射线算法与椭圆拟合方法确定虹膜边缘和虹膜中心,通过中心坐标评判完成瞳孔中心定位;最后,使用坐标法判定视线方向.实验结果表明,该方法可有效降低头动、眼睑和眼镜等因素造成的检测误差,并且能够准确判断人眼视线方向,具有较好的鲁棒性和实时性.

基于改进GD-HASLR算法的遮挡人脸识别

针对遮挡人脸识别方面的算法在训练样本数目减少时,其识别结果也会下降。为了解决该问题,文中提出了一种改进的GD-HASLR(Gradient Direction-Based Hierarchical Adaptive Sparse and Low-Rank)算法。该算法先求得人脸图像的广义梯度方向,计算人脸图像从一阶到三阶的梯度大小和梯度方向,再利用映射函数进行映射后求得梯度方向向量,然后将其作为层次稀疏低秩模型的输入,求解出图像的表示系数和误差。文中采用了重启的快速迭代收缩阈值算法-Ⅱ求解稀疏表示系数。最后,计算一阶到三阶测试样本的残差,选取其频率最高或者平均等级最低的类别作为分类结果。在AR、Extended Yale B数据库上的实验结果表明,与GD-HASLR等方法相比,文中改进方法获得的识别效果更好。

高面板堆石坝分期分区填筑高差对坝体变形影响研究

高面板堆石坝需采用分期分区的填筑方法,填筑高差的选取会对坝体变形产生一定影响。运用FLAC3D对阿尔塔什面板堆石坝进行三维数值模拟,分析其在反抬高下游填筑形式下上下游填筑体高差为5、10、15、20、25、30 m时坝体的应力变形情况。结果表明:填筑高差越大坝体应力变形越大,也对面板的受力状态更为不利;填筑高差达到30 m时,坝体最大竖直沉降达84.8 cm,下游侧水平位移12.9 cm,最大主应力2.23 MPa,且下游特征点变形倾度达1.02%,超过临界变形倾度,可能发生剪切破坏。综合考虑,高面板堆石坝在设计填筑方案时,应十分注重上下游填筑高差的选择,建议高差小于30 m。

融合多尺度梯度特征的人脸素描照片合成

人脸素描照片合成是异质图像变换重要分支,近年来受到广泛关注,在数字娱乐和执法领域都得到了广泛应用。近几年基于生成对抗网络的方法在图像跨域转换方面取得了较大的进步,但合成图像会产生噪声、伪影等问题。以U-Net网络为基础,提出了一种融合多尺度梯度特征的人脸素描照片合成方法,该方法结合了MSG-GAN的思想:允许判别器不仅使用生成器最终输出的梯度,而且还使用从上采样中间层输出的不同分辨率的梯度。同时在U-Net网络中加入了残差学习单元,来缓解深度神经网络训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸的问题。此外还加入了基于MRF-CNN的伪人脸特征生成器,采用块匹配的方法来生成伪人脸图像用于监督生成器的人脸生成。最后在CUFS和CUFSF数据集上的实验结果表明所提出方法的有效性。

基于深层特征嵌入的高分辨率人脸图像重建

提出了一种基于深层特征嵌入的高分辨率人脸图像重建方法,利用预训练的StyleGAN2生成对抗网络模型作为人脸图像生成器,并将深层特征嵌入到StyleGAN2的W+空间中,通过梯度下降法优化w+向量,并将优化后的w+向量输入到StyleGAN2中生成分辨率为1 024×1 024的重建人脸图像。实验结果表明,重建图像与对应真实人脸图像不仅在视觉上有着较高的相似性,且在同一特征提取网络下,LFW和ColorFeret数据集的重建图像在FAR为0.1%时Ⅱ型评估TAR分别为96.04%和100.00%,并且在两种不同的活体检测程序下的通过率分别达到了88.67%和74.67%。所提方法在实现重建高分辨率人脸图像的同时,与真实人脸图像的特征相似度方面也表现优秀。

多层尺寸梯度面心立方点阵结构力学性能研究

针对均匀点阵结构能量吸收性能低和截面梯度点阵结构刚度性能较差的问题,设计了多层尺寸梯度面心立方点阵结构,通过理论、仿真和试验方法研究了其力学性能。首先,采用SS316L不锈钢材料和选择性激光熔融(SLM)技术,制备了胞元尺寸梯度面心立方(SG-FCC)和均匀面心立方(U-FCC)两种点阵结构的试验件,并进行了准静态压缩试验;然后,在试验和有限元分析的基础上,获得了两种点阵结构在压缩过程的力学行为,基于杆梁变形理论和多层梯度点阵结构刚度组集方法,提出了两种点阵结构的等效弹性模量理论模型;最后,研究了不同梯度因子对SG-FCC点阵结构压缩性能的影响规律。试验结果表明:相比于U-FCC点阵结构,SG-FCC点阵结构的力学性能更加优异,其刚度和比刚度分别增长了17.8%和16.2%,吸能量和比吸能量分别提高了10.8%和10.36%。所提出的SG-FCC点阵结构弹性模量理论模型与试验和有限元分析结果相比吻合较好,误差小于10%,可用于SG-FCC点阵结构的刚度预测;当梯度因子为1.5时,SG-FCC点阵结构的刚度性能较好;当梯度因子为3时,SG-FCC点阵结构的吸能性能较好。该研究可为集高刚度和大吸能性能的轻质化结构设计和工程应用提供参考。

盾构隧道不满舱开挖掌子面渗透破坏规律分析

为掌握地下水作用下的掌子面渗透破坏规律,以广州轨道交通十八号线为例,在其盾构区间内以自制渗透破坏装置对不满舱开挖掌子面各项水力参数进行研究。结果发现:地下水的渗流作用是导致不满舱掘进时掌子面失稳的重要因素;水力梯度是反映掌子面渗透破坏程度的重要水力参数,当其达到0.4时模拟的掌子面会失稳并出现渗透破坏;土体的颗粒级配与临界水力梯度之间存在一定的相关关系,控制级配可达到强化掌子面稳定的效果。

调剖剂对非目的层伤害的防治方法

注水井调剖作为控制油井含水、提高水驱效果的一项重要措施在注水开发油田发挥了十分重要的作用，而调剖效果的好坏很大程度上取决于调剖剂的选择性进入能力。本文以岩心实验为基础，针对调剖剂能否在非目的层形成表面堵塞的两种情况，分析了影响调剖剂的选择性进入能力的因素。对于调剖剂能在非目的层形成表面堵塞的情况，分析了渗透率级差、调剖剂的地面交联强度、非目的层绝对渗透率等因素对调剖剂选择性进入能力的影响；对于调剖剂不能在非目的层形成表面堵塞的情况，采用平面夹砂模型实验和数值分析方法研究了油水流度比、渗透率级差、调剖剂的阻力系数和低渗透层启动压力等因素对调剖剂选择性进入能力的影响。结合岩心实验对如何防治调剖剂对非目的层伤害的方法进行了研究，分析了控制注入压力法、形成表面堵塞法、暂堵剂注入法在减少调剖剂对非目的层伤害中的作用。

基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别方法在单样本条件下识别效果不佳的问题,提出一种改进的对光照和表情姿态等变化具有较强鲁棒性的梯度脸算法——正交梯度二值模式(OGBP)。首先采用正交梯度二值模式对样本图像进行特征提取,然后将每个方向特征向量串接起来作为用于人脸识别的总体特征向量,最后通过主成分分析(PCA)方法降维并利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,性能优于原始的梯度脸算法,且对单样本人脸描述具有更好的效果。

HOG在人脸识别中的性能研究

介绍梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法,设计基于脸部识别技术人脸库的HOG人脸识别实验,以测试不同HOG参数对人脸识别的影响,从而进行最优参数设置。实验结果表明,HOG特征在行人检测和人脸识别上对梯度方向空间和区间的选择是一致的,不同分块模式对人脸识别的影响与行人检测不同,HOG特征描述子用较少的特征维数就能有效地表达人脸,采用块内标准化方式后,识别性能有大幅度提升。

基于多尺度韦伯脸和梯度脸的复杂光照下人脸识别研究

针对复杂光照变化影响人脸识别准确性的问题,提出了一种基于多尺度韦伯脸和梯度脸相结合的复杂光照下人脸识别方法。首先定义了能够有效描述人脸纹理结构的多尺度韦伯脸,一定程度上减弱了不同光照条件的影响;其次融合多尺度韦伯脸和梯度脸提取人脸光照不变量;最后利用SVM多类分类算法实现人脸识别。使用CMU PIE与Yale B人脸库进行验证,结果表明:提出的算法能够有效消除复杂光照变化对人脸识别的影响,即在光照极差情况下,单样本图像作为训练图像也可以有很好的识别效果,且识别率显著高于韦伯脸、多尺度韦伯脸和梯度脸。

SiC梯度涂层对掺杂石墨材料性能的影响

利用化学气相反应法对掺杂石墨材料进行了SiC梯度涂层,研究了SiC梯度涂层对掺杂石墨材料热力学性能以及微观结构的影响。获得了约100μm的SiC涂层,涂层后的材料导热性能下降,而机械强度有所增加。对涂层表面的物相成分分析表明,除了SiC之外,还有少量的单质Si。厚膜SiC梯度涂层的掺杂石墨材料在HT-7托卡马克装置中经等离子体放电实验后,SiC的颗粒形貌发生了明显的变化,涂层厚度下降到约30μm。

肤色与梯度互补的人脸检测研究

用YcbCr色彩空间中的Cr、Cb通道和HSV色彩空间中的H通道相结合,确定一种混合的肤色模型,即三维直方图模型。肤色在三维直方图中的聚类进行投影,结果为一个椭球,从而检测出可能的人脸区域。根据人脸的边缘形状,建立梯度模型定位人脸位置。利用两种模型的互补性,对算法进行线性组合,确定一个匹配度函数f(k)来衡量是否检测到目标人脸。实验结果表明该方法能够很好地排除人体其他部分裸露的肤色和背景中类肤色的干扰。其运算简单,检测速度快,对于侧面人脸和部分遮挡也有很好的效果。

一种稳健的人脸检测方法

人脸检测作为人脸识别的第一环节 ,也是一个模式识别问题 .本文提出了一种稳健的复杂背景下人脸检测方法 ,并对人脸图象库 FDB6 0 3进行了实验 ,结果表明我们的方法是有效和稳定的 .我们首先在原始灰度图象上计算了各象素点的梯度方向对称性 ,然后以梯度方向对称性高的点为特征点 ,并进一步组合成特征块 ,通过一种简单的抑制方法 ,滤去了大部分孤立的非人脸部件的特征点 ;再运用一组规则对各个特征块进行组合得到候选人脸区域 ;最后用另一组规则对候选人脸进行人脸部件的结构验证 ,剔除假脸 。

基于Fechner定律和梯度特征的人脸识别算法及实现

光照一直是人脸识别中的一项热点问题。为了消除光照影响,提高人脸识别率,基于Fechner定律和梯度特征提出一种新的人脸识别方法。该方法在对数域内进行图像增强,并基于Fechner定律得到光照分量。通过消除光照,获得对光照不敏感的反射人脸,并且梯度特征完整地提取局部人脸信息。在CMU-PIE数据库上的实验数据表明,该方法平均识别率高达97. 86%,明显优于其他几种方法,并且对光照更加鲁棒。

基于密封舱压力场梯度的盾构开挖面稳定性判定

提出了一种基于密封舱压力场梯度的土压平衡盾构开挖面稳定性的判定方法。利用非均匀B样条最小二乘方法建立了密封舱压力场的分布模型,在此基础上,分析了竖直与水平方向压力梯度的变化,基于密封舱压力场梯度范数给出了开挖面的稳定域及判定方法。对于压力场梯度范数的极值,采用多级动态惩罚函数与粒子群相结合的优化算法对优化函数进行求解。最后,利用现场施工数据进行了仿真研究,对密封舱压力平衡、失衡时的压力场及等压线分布特征进行了分析,并进一步对开挖面的稳定性进行了判断,验证了判定方法的有效性。

基于学习的人脸图像超分辨率重建方法

提出一种针对正面人脸图像的超分辨率重建方法,通过学习人脸图像梯度的空间分布特性,获取梯度先验知识;通过结合贝叶斯最大后验概率估计理论,采用最速下降优化方法得到高分辨率人脸图像。实验结果表明,该方法在仅输入2—3幅低分辨率图像的情况下即可重建出具有较佳高频细节的超分辨率图像。