基于注意力和挤压-激励Inception的双分支合成语音检测

合成语音攻击给人们的生活带来巨大的威胁。为了解决现有模型从冗余信息中提取关键信息能力不足和单一模型无法综合利用多检测模型优势的问题,提出一种基于注意力和挤压-激励(SE)模块Inception(SE-Inc)的双分支(Dual-ABIB)合成语音检测模型。首先,基于SincNet(Sinc-based convolutional neural Network)提取的初始特征图训练注意力分支合成语音检测模型,并输出注意力图;其次,将注意力图和初始特征图相乘后再叠加,并将结果作为SE-Inc分支的输入进行训练;最后,通过决策级加权融合处理2个分支获得的分类分数,从而实现合成语音检测。实验结果表明,所提模型在参数量为539×10^(3)的情况下,在ASVspoof2019数据集上获得了0.0332的最小串联检测代价函数(mint-DCF)和1.15%的等错误率(EER);与SE-ResABNet(Squeeze-Excitation ResNet Attention Branch Network)相比,所提模型在参数量仅为它的56%的情况下,min t-DCF和EER分别下降了34.5%和39.2%;同时,在ASVspoof2015和ASVspoof2021数据集上所提模型表现了更好的泛化能力。以上结果验证了所提模型能够在参数量较小的情况下,获得更低的min t-DCF和EER。

基于二维Gabor小波矩阵表征人脸的识别算法

提出基于二维Gabor小波特征(Gaborface)矩阵的人脸表征方法,二维Gaborface矩阵有别于常规的一维采样特征矢量方法。对该方法的2种运用方式:整体Gaborface表征(EGFR)和多通道Gaborface表征(MGFR)进行了研究,在ORL数据库中采用二维PCA人脸识别算法进行了实验。对比实验结果表明了该方法的有效性和可行性,特别是基于MGFR的2DPCA方法实现了100%的识别率。

基于D-S证据理论的遥感影像融合技术研究

多源遥感影像融合是一种将来自多个传感器所拍摄的同一区域图像进行智能合成的一项技术。目前,遥感影像融合研究大多数都停留在像素级融合方面,很少考虑到异质影像融合后新像元的物理意义丢失。因此,提出基于D-S证据理论的热红外高光谱和可见遥感影像决策级融合方法,首先采用最大似然监督分类方法分别对热红外高光谱遥感影像和可见光遥感影像分类,并对分类结果进行评价,然后利用D-S证据理论对热红外高光谱影像和可见光遥感影像分类信息实现决策级融合,实验结果表明:使用D-S证据理论融合后的图像分类精度较融合之前改善效果非常明显,说明该方法在异质遥感影像融合中有很强的理论和实际意义。