针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,不适用于复杂背景、数据及黑盒条件.为缓解上述问题,本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法,考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果.本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换,在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性.通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响,本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率.身份证数据集后续将开源.

基于ResNet50模糊称重装置双目识别系统的设计

针对肉类食品行业生产效率低,以及采用人工称重分拣的问题,设计了一种基于ResNet50的模糊称重装置双目识别系统,旨在实现称重设备的文字实时识别,提高后期分拣率。首先,设计一款模糊称重装置,用于对食品进行有效的定量称重;其次,选用双目相机作为称重装置的识别硬件,并进行标定;再次,设定称重食盒采集实验,并对食盒图像进行预处理;然后,以ResNet50前5层的残差网络为核心,利用CTPN算法对食盒图像进行模型训练,用LSTM神经网络、NMS算法对待测试图像数据特征序列进行预测;最后,利用LabVIEW软件设计文字实时监测界面,进行系统监测。经测试,系统网络的Precision、Recall、F-measure值分别达到98.64%、97.60%、98.12%,系统文字识别率得到有效提高,且能够进行实时监测。

基于文本关键词的对抗样本生成技术研究

深度学习模型已被广泛应用于处理自然语言任务,但最新研究表明对抗攻击会严重降低分类模型的准确率,使模型分类功能失效.针对深度学习模型处理自然语言任务时出现的脆弱性问题,提出一种新的对抗样本生成方法KeywordsAttack.该方法利用统计算法选择部分字词组成文本关键词集合,再根据关键词对模型分类结果贡献度大小进行迭代替换,直到成功误导分类模型或替换次数达到设定阈值.该方法针对中文的特点采用汉字拆分、拼音替换的方式生成对抗样本.最后,采用公开酒店购物评论数据集进行实验.实验结果表明,利用KeywordsAttack方法生成的对抗样本平均修改幅度占原始文本的18.2%,攻击BERT模型分类准确率约降低43%,攻击LSTM模型分类准确率约降低30%.该数据表明KeywordsAttack方法可以通过对文本进行较小的扰动成功误导分类模型,同时生成对抗样本过程中访问模型次数较少.

基于黑盒水印的NLP神经网络版权保护

随着自然语言处理(NLP,natural language processing)技术的快速发展,语言模型在文本分类和情感分析中的应用不断增加。然而,语言模型容易遭到盗版再分发,对模型所有者的知识产权造成严重威胁。因此,研究者着手设计保护机制来识别语言模型的版权信息。现有的适用于文本分类任务的语言模型水印无法与所有者身份相关联,且鲁棒性不足以及无法再生成触发集。为了解决这些问题,提出一种新的适用于文本分类任务模型的黑盒水印方案,可以远程快速验证模型所有权。将模型所有者的版权消息和密钥通过密钥相关的哈希运算消息认证码(HMAC,hash-based message authentication code)得到版权消息摘要,由HMAC得到的消息摘要可以防止被伪造,具有很强的安全性。从原始训练集各个类别中随机挑选一定的文本数据,将摘要与文本数据结合构建触发集,并在训练过程中对语言模型嵌入水印。为了评估水印的性能,在IMDB电影评论、CNEWS中文新闻文本分类数据集上对3种常见的语言模型嵌入水印。实验结果表明,在不影响原始模型测试精度的情况下,所提出的水印验证方案的准确率可以达到100%。即使在模型微调和剪枝等常见攻击下,也能表现出较强的鲁棒性,并且具有抗伪造攻击的能力。同时,水印的嵌入不会影响模型的收敛时间,具有较高的嵌入效率。

面向中文文本分类的对抗样本生成方法

针对深度神经网络鲁棒性问题,提出了一种面向中文文本分类的黑盒对抗样本生成方法WordBeguiler。该方法结合汉字的字形、字音特征构建对抗搜索空间,设计了新的扰动定位方式寻找影响分类结果的重要字或词组,并根据概率权重选取的方法确定修改策略生成对抗样本。使用两个主流的模型卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)在不同分类数据集上验证其有效性和可转移性。实验结果表明,与其他攻击方法相比,WordBeguiler具有攻击成功率高、扰动率低的优势,同时既保留了原始语义也一定程度上保证了语法正确性,并且可以有效地转移到BERT模型中。

面向多角度文字检测的旋转交并比神经网络

边界框回归是文字检测中关键的步骤,为了更好地预测边界框和收敛网络参数,在Faster RCNN目标检测算法的基础上提出一种利用旋转交并比损失函数的神经网络。该损失函数根据文字检测的评价指标而设计,增加预测框的角度参数,将其与宽和高的参数一起代入损失函数的惩罚项,代替了原版用于边界框回归的smooth L1损失函数,转化为交并比的损失向神经网络进行反向传播,并着重优化边界框的方向信息,通过设计与角度惩罚项相同的阈值运算作为非极大值抑制来输出检测结果。在公开文字检测数据集ICDAR2015上的实验结果表明,该方法有效提高了网络的收敛速度和检测精准度,比原方法综合提升11百分点左右。

清初理学视角下的“三苏古文”选评——以张伯行为中心

清代张伯行《唐宋八大家文钞》与明代茅坤的选本同名,但体例与价值取向完全不同。张氏选本中“三苏古文”比重大幅下降,张氏虽折服于三苏文采,但批评三苏学术,张氏选评在一定程度上揭示了清初理学家古文选本中文统与道统间的矛盾。

基于整车驻车试验的DCT箱体强度耐久仿真

以某双离合变速器(DCT)为研究对象,文章提出了基于整车驻车试验的DCT箱体强度及疲劳寿命预测方法。基于ADAMS建立目标车型,包含驻车系统整车冲击载荷仿真的系统模型,通过对不同驻车工况进行动力学仿真,获取对应工况下,驻车系统冲击载荷时域数据并与试验对标,验证了仿真结果的准确性。搭建DCT传动系统总成有限元模型,结合多体动力学仿真的整车冲击扭矩峰值及驻车系统的耐久试验载荷谱,分析了DCT箱体的强度及耐久性能,为DCT结构设计的正向开发及校验提供参考。

综合评分结合响应面法筛选北五味子木脂素提取工艺

目的筛选北五味子木脂素的提取工艺。方法以五味子醇甲、五味子醇乙、五味子酯甲、五味子甲素、五味子乙素和五味子丙素含量为评价指标,乙醇浓度、提取次数、提取时间和溶媒用量为考察因素,采用响应面Box-Behnken设计试验,筛选提取工艺参数。结果通过回归模型的预测,得到北五味子木脂素类成分最佳提取工艺为乙醇浓度88.24%,料液比10.37倍,提取时间34.70 min,提取次数2.76次。根据工业化生产需要,将提取工艺参数调整为11倍量90%的乙醇提取3次,每次35 min。结论采用多指标综合评价法能够更客观优化北五味子木脂素的提取工艺,为北五味子木脂素成分的分离纯化研究提供依据。

VB打印技术研究

提出两种技术可提高打印开发的速度和质量。通过程序自动识别窗体上文本框、标签和图片框等控件,并按以上控件对应打印程序进行输出,实现打印的自动化;介绍一种打印预览实用技术,可实现复杂格式的输出。

积厚文档扫描图像校正

扫描已装订的积厚文档时 ,由于页面不能紧贴于扫描平面 ,会产生两个问题 :(1)扫描图像中离装订线较近的一侧出现黑色的阴影区域 ;(2 )阴影区域中的文本产生扭曲 基于图像信息和几何变形信息 ,提出一种去除阴影和校正文本的算法 首先采用分块自动阈值算法去除阴影 ;然后通过垂直投影函数、有效包围盒和标记点提取文本行中心线 ,中心线被用于全局几何参数的估计 ;最后 ,扭曲的文本通过估计的几何参数和分片四边形映射进行校正

计算机考试系统中“文字录入题”的设计与实现

利用VFP开发“文字录入测试系统”，重点叙述“文字录入题”表单的设计技巧和可视化编程技术，论述了“文本框”控件事件InteractiveChange的代码设计技术．系统运行时实现实时显示输入文字正确数、显示打字速度、时钟倒记时．系统介绍了项日连编、生成安装盘等技术．

改进的差分功耗分析及其在DES中的应用

智能卡中加密硬件设计存在很高的操作并发性,单个时钟周期内就会完成多个加密的关键操作(S box查表),造成了差分功耗分析(DPA:Differential Power Analysis)很难有明显的差分效果。为了在差分功耗分析时滤除不相关的S box查表所造成的噪声,结合选择明文的攻击方法对差分功耗攻击进行改进,使攻击过程中多个S box中仅有1个S box输入变化,并对硬件实现的DES(Data Encryption Standard)加密卡进行了攻击。试验结果表明,改进的差分功耗分析方法对硬件DES加密攻击的相关度比普通差分功耗攻击提高150%以上。

联合边界框校准的自然场景文本检测

针对自然场景下多方向文本对象,提出一种基于深度学习的文本检测方法。该方法在设计锚框时剥离锚框的方向特征但保留其长宽比特征,在覆盖相同长宽比范围时,锚框设计数量减少,从而缓解采样密集时正负样本类别失衡的影响。在方法的后处理阶段,提出一种边界框校准算法,该算法利用最大稳定极值区域(MSER)获取字符边缘信息,通过基于规则的逻辑判断,对边界框进行收缩或膨胀操作,从而达到边界框校准目的。通过在公开数据集ICDAR2015上的测试与比较,验证了所提边界框校准算法的有效性。

Flash8.0文本应用小制作——迷你时钟

利用Flash 8.0的Date对象,制作了一个小闹钟。重点使用的知识有Flash的声音文件、Date对象的、输入文本框和动态文本框、文本变量的正确设置、按钮的制作等知识。

JSP实现文本框和列表框联动

JSP和JS实现文本框和列表框的联动,即文本框中输入数据后,从数据表中取出与文本框对应的数据填入列表框中。介绍网页中实现一对和多对文本框与列表框的联动。

基于改进Faster R-CNN的自然场景文字检测算法

自然场景中的文字受光照、污迹、文字较小等方面的影响,其检测难度较大,且传统的检测方法效果不好.在研究目标检测方法Faster RCNN的基础上,提出一种针对自然场景文字的改进方法.改进的模型由卷积神经网络特征提取模块,嵌套LSTM(nested long short-term memory,NLSTM)模块和区域候选网络(region proposal network,RPN)模块3部分组成,改进点主要是卷积神经网络特征提取模块增加了不同卷积层的空间特征融合,能够提取多层次的特征;增加嵌套LSTM模块能够学习长序列文本的序列特征,便于检测不定长度的文本序列;RPN模块通过设置宽为8像素,高度不定的锚点(anchor),可以提取一系列可能存在的目标建议框,其对小目标文字效果较好.在实验部分,通过对标准数据集(ICDAR 2013,Multilingual)的实验结果对比表明,所提出的改进算法在准确率和效率方面明显优于改进前的算法.通过实列测试,改进的模型对小目标文字检测效果也有所提升.

全球化下印度电影的海外传播经验与启示--以北美市场为例

北美市场是世界上所有非北美国家电影进入国际市场的第一站,也是它们海外拓展中最重要的市场区域。中印两国不仅在经济、文化、历史、地理等方面具有"类性"特征,而且在全球化语境下,中印电影面临着许多相似的问题,所以印度电影在北美的传播经验对于我国电影的海外拓展具有重要的参考和借鉴意义。

个人名片制作

本文主要以个人名片制作为实例,重点讲解了文本框的应用,包括文本框的插入,文本框格式的设置,在文本框中输入文本及格式设置,在文本框中插入文本框、线条、矩形、椭圆等形状的操作,图形的组合、复制、对齐分布等。

消息框中3D文字的绘制

探讨了在程序交互界面消息框的设计中,应用计算机图形学和色彩学原理,通过MFC提供的CFont类和CDC绘图类绘制层次感较强的3D文字的一种实现方法,获得了较理想的视觉效果.