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融合卷积神经网络和Transformer的人脸欺骗检测模型 被引量:1
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作者 黄灵 何希平 +2 位作者 贺丹 杨楚天 旷奇弦 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期25-33,共9页
在人脸反欺骗领域,大多数现有检测模型都是基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),该类方法虽能以较少的参数学习人脸识别,但其感受野是局部的;而基于Transformer的方法虽然能够全局感知,但参数量和计算量极大,无法在移... 在人脸反欺骗领域,大多数现有检测模型都是基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),该类方法虽能以较少的参数学习人脸识别,但其感受野是局部的;而基于Transformer的方法虽然能够全局感知,但参数量和计算量极大,无法在移动或边缘设备广泛部署.针对以上问题,提出一种融合CNN和Transformer的人脸欺骗检测模型,旨在保持人脸全局和局部特征提取能力的前提下,实现参数量和准确度的平衡.首先,裁剪选取局部人脸图像作为输入,有效避免过拟合现象;其次,设计基于坐标注意力的特征提取模块;最后,设计融合CNN和Transformer模块,通过局部全局局部的信息交换实现图像局部特征和全局特征的提取.实验结果表明,该模型在CASIA-SURF(Depth模态)数据集上获得了99.31%的准确率以及0.54%的平均错误率;甚至在CASIA-FASD和Replay-Attack这2个数据集上实现了零错误率,且模型参数量仅0.59MB,远小于Transformer系列模型. 展开更多
关键词 人脸欺骗检测 CNN TRANSFORMER 模型融合 注意力机制
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非坚持型载波监听多路访问机制对LoRa网络扩展性的影响
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作者 万义程 杨光祥 +2 位作者 张庆达 甘晨阳 易林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第9期2885-2896,共12页
LoRaWAN是低功耗广域网(LPWAN)中的一种无线通信标准,为物联网的发展提供了支撑。然而,受限于扩频因子(SF)间不完全正交性的特点和LoRaWAN不具备先听后发(LBT)机制的事实,基于ALOHA的传输调度方式会引发严重的信道冲突,极大降低了LoRa(L... LoRaWAN是低功耗广域网(LPWAN)中的一种无线通信标准,为物联网的发展提供了支撑。然而,受限于扩频因子(SF)间不完全正交性的特点和LoRaWAN不具备先听后发(LBT)机制的事实,基于ALOHA的传输调度方式会引发严重的信道冲突,极大降低了LoRa(Long Range Radio)网络的扩展性。为提高LoRa网络的扩展性,提出用非坚持型载波监听多路访问(NP-CSMA)机制替代LoRaWAN中ALOHA的介质访问控制机制,通过LBT协调LoRa网络中SF相同的各个节点接入信道的时间。不同SF之间的传输则采用多种SF信号并行传输,以减少共信道中同SF干扰和避免SF间干扰。为了分析NP-CSMA对LoRa网络扩展性的影响,通过理论分析和NS3仿真对LoRaWAN与NP-CSMA构建的LoRa网络进行比较。实验结果表明,在相同的条件下,与LoRaWAN相比,NP-CSMA在网络通信负载率为1的情况下,它的理论数据包交付率(PDR)性能比LoRaWAN高58.09%。在信道利用率方面,与LoRaWAN相比,NP-CSMA的饱和信道利用率提高了214.9%,容纳的节点数量也增加了60.0%。另外,NP-CSMA的平均时延在网络通信负载率小于1.7时也低于确认型LoRaWAN,而且在扩频因子为7和10时,它用于维持信道活动检测(CAD)模式所造成的额外能耗也比LoRaWAN用于接收来自网关确认消息所需的额外能耗低1.0~1.3 mJ和2.5~5.1 mJ;充分反映了NP-CSMA可以有效提高LoRa网络的可扩展性。 展开更多
关键词 物联网 低功耗广域网 LoRa 扩展性 非坚持型载波监听多路访问 NS3仿真
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基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗方法
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作者 贺丹 何希平 +2 位作者 李悦 袁锐 牛园园 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第12期3708-3714,共7页
如何高效地辨别各种被攻击的人脸是人脸识别过程中迫切需要解决的问题。基于深度学习的人脸反欺骗方法在有着高性能的同时,也带来了庞大的参数量和计算量,使其无法部署在移动或嵌入式设备中。针对以上问题,提出了一种基于区域分块和轻... 如何高效地辨别各种被攻击的人脸是人脸识别过程中迫切需要解决的问题。基于深度学习的人脸反欺骗方法在有着高性能的同时,也带来了庞大的参数量和计算量,使其无法部署在移动或嵌入式设备中。针对以上问题,提出了一种基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗方法。首先,对训练样本进行随机区域分块;然后,设计了一种基于注意力机制的轻量级网络用于特征提取和图像分类;最后,为了提高测试准确率,对测试样本进行基于区域分块的数据扩增。实验结果表明,所提模型在CASIA-FASD和REPLAY-ATTACK数据集上达到了100%的准确率;在CASIA-SURF数据集的Depth模态上获得了99.49%的准确率和0.4580%的平均分类错误率(ACER),远优于ResNet、ShuffleNet等卷积神经网络,且该模型的参数量也仅有0.2582 MB。在实际应用中,端到端的轻量级网络结构使所提模型更方便部署在移动设备上来进行实时的人脸反欺骗检测。 展开更多
关键词 人脸反欺骗 区域分块 中心差分卷积 注意力机制 轻量级网络 卷积神经网络
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经验研究中情景感知需求获取与建模系统文献综述 被引量:5
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作者 栗元邦 彭蓉 +2 位作者 季晶晶 王帮超 赖涵 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期320-339,共20页
情景感知(context aware)的应用是当前的一个研究热点,但是,由于情景的复杂性和不确定性,如何获取这些应用的需求面临着巨大挑战,需求工程领域出现了大量的研究来解决这一挑战.使用系统文献综述(systematic literature review)的方法首... 情景感知(context aware)的应用是当前的一个研究热点,但是,由于情景的复杂性和不确定性,如何获取这些应用的需求面临着巨大挑战,需求工程领域出现了大量的研究来解决这一挑战.使用系统文献综述(systematic literature review)的方法首先分析了不同情景维度对需求获取与建模的支持,统计并深入分析情景感知的需求获取与建模中常用的方法,评估了不同经验方法的技术转移成熟度.最后,基于上述结论,给出了情景感知的需求获取与建模下一步的研究方向. 展开更多
关键词 系统文献综述 经验研究 需求获取 需求建模 技术转移
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