展示了在欧洲生物安全卓越网络框架内设计和获取的新的多模态生物识别数据库。它由600多个个人在三种情况下在三种情况下获得:1)在互联网上,2)在带台式PC的办公环境中,以及3)在室内/室外环境中,具有移动便携式硬件。这三种方案包括音频/视频数据的共同部分。此外,已使用桌面PC和移动便携式硬件获取签名和指纹数据。此外,使用桌面PC在第二个方案中获取手和虹膜数据。收购事项已于11名欧洲机构进行。 BioSecure多模式数据库(BMDB)的其他功能有:两个采集会话,在某些方式的几种传感器,均衡性别和年龄分布,多式化现实情景,每种方式,跨欧洲多样性,人口统计数据的可用性,以及人口统计数据的可用性与其他多模式数据库的兼容性。 BMDB的新型收购条件允许我们对单币或多模式生物识别系统进行新的具有挑战性的研究和评估,如最近的生物安全的多模式评估活动。还给出了该活动的描述,包括来自新数据库的单个模式的基线结果。预计数据库将通过2008年通过生物安全协会进行研究目的
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通过生物手段自动验证一个人的身份是在每天的日常活动,如在机场访问银行服务和安全控制的一个重要应用。为了提高系统的可靠性,通常使用几个生物识别设备。这种组合系统被称为多模式生物测定系统。本文报道生物安全DS2(访问控制)评估由英国萨里大学举办的活动,包括面部,指纹和虹膜的个人认证生物特征的框架内进行基准研究,在媒体针对物理访问控制中的应用-size建立一些500人。虽然多峰生物测定是公调查对象,不存在基准融合算法的比较。朝着这个目标努力,我们设计了两组实验:质量依赖性和成本敏感的评估。质量依赖性评价旨在评估融合算法如何可以在变化的原始图像的质量主要是由于设备的变化来执行。在对成本敏感的评价,另一方面,研究了一种融合算法可以如何执行给定的受限的计算和在软件和硬件故障的存在,从而导致错误,例如失败到获取和失败到匹配。由于多个捕捉设备可用,融合算法应该能够处理这种非理想但仍然真实的场景。在这两种评价中,各融合算法被提供有从每个生物统计比较子系统以及两个模板和查询数据的质量度量得分。在活动的号召的响应证明是非常令人鼓舞的,与提交22个融合系统。据我们所知,这是第一次尝试基准品质为基础多模态融合算法。
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生物识别技术在过去十年中越来越多地部署,比传统的个人认可方法提供更大的安全性和便利性。虽然生物识别信号的质量严重影响生物识别系统的性能,但在评估质量的先验研究中有限。质量是安全的关键问题,特别是在涉及监视摄像机,取证,便携式设备或通过互联网远程访问的不利情景。本文分析了对生物识别质量产生负面影响的因素,如何克服它们,以及如何将质量措施纳入生物识别系统。在这些问题中对本领域的审查提供了一种对生物识别质量挑战的整体框架。
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指纹验证中的一个开放问题是对图像质量退化的鲁棒性缺乏鲁棒性。质量差的图像导致虚假且缺失的功能,从而降低整体系统的性能。因此,对于指纹识别系统非常重要,以估计捕获的指纹图像的质量和有效性。在这项工作中,我们审查了现有的指纹图像质量估算方法,包括发表措施背后的理由,以及在不同质量条件下显示其行为的视觉示例。我们还测试了一系列指纹图像质量估计算法。对于实验,我们雇用BioSec多模态基线语料库,其中包括在两个与三个不同传感器中获取的200个个人的19200个指纹图像。比较所选质量措施的行为,在大多数情况下显示它们之间的高相关性。还研究了低质量样本在验证性能中的影响,也是广泛可用的小型指纹匹配系统。
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提出了一种使用基于质量相关特征的新颖的指纹参数化的新的基于软件的活性检测方法。该系统在高度挑战的数据库上测试,该数据库包括超过10,500个实际和假图像,其中包含不同技术的五个传感器,并在材料和程序中覆盖各种直接攻击情景,然后遵循生成胶状手指。所提出的解决方案证明对多场景数据集具有强大,并呈现90%正确分类的样本的总速率。此外,所呈现的活性检测方法具有上述从手指中仅需要一个图像的先前研究的技术的额外优点,以决定它是真实还是假的。最后一个特征提供了具有非常有价值的功能的方法,因为它使其更不具有侵入性,更多的用户友好,更快,并降低其实现成本。
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近年来,使用小型和远程控制的无人驾驶飞行器(无人机)或无人机的无人驾驶。这与滥用剧集平行,对人或设施的安全有明显的威胁。结果,UAV的检测也被出现为研究主题。关于无人机检测的大多数研究未能指定采集设备,无人机类型,检测范围或数据集的类型。尽管它与其他目标取得了成功,但缺乏采用热红外摄像机的适当的无人机检测研究也是一个问题。此外,我们还没有找到任何以前的研究,以作为与目标距离的函数来解决检测任务。传感器融合也被称为开放式研究问题,尽管在这方面的研究也很稀缺。为了抵消所提到的问题并允许与普通公共基准的基本研究,我们有助于带注释的多传感器数据库,用于无人机检测,包括红外和可见视频和音频文件。该数据库包括三种不同的无人机,不同的尺寸和其他飞行物体可以被错误地检测为无人机,例如鸟类,飞机或直升机。除了使用几种不同的传感器之外,类的数量高于先前的研究。为了允许研究作为传感器到目标距离的函数,根据行业标准检测,识别和识别(DRI)要求,将数据集分为三类(关闭,中,遥远),识别和识别(DRI)要求,建立在Johnson标准上。鉴于无人机必须在视觉范围内飞行,由于法规,无人机的最大传感器到目标距离为200米,并且在白天进行采集。该数据已在瑞典的三个机场获得:Halmstad Airport(IATA规范:HAD / ICAO代码:ESMT),哥德堡市机场(GSE / ESGP)和MALM \“o机场(MMX / ESMS)。
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在这项工作中,我们分析了嘈杂的重要抽样(IS),即,正在使用对目标密度的嘈杂评估。我们展示了一般框架,并获得最佳建议密度为噪音是估算。最佳建议包含嘈杂的实现方差的信息,提出噪声功率更高的区域中的点。我们还比较使用最佳提案与以前在嘈杂中考虑的最佳最优方法是框架。
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这项工作探讨了CFGAN的再现性。 CFGan及其模型(Tagrec,MTPR和CRGAN)学会通过使用先前的交互来为TOP-N建议者生成个性化和假的偏好排名。这项工作成功复制了原始纸张中发布的结果,并讨论了CFGAN框架与原始评估中使用的模型之间的某些差异的影响。没有随机噪声和使用真实用户配置文件作为条件向量离开发电机容易发生一个退化的解决方案,其中输出矢量与输入向量相同,因此,表现为简单的AutoEncoder。该工作进一步扩展了比较CFGAN对一系列简单且众所周知的适当优化的基线的实验分析,尽管计算成本高,但仍观察CFGAN并不一致地对抗它们。为确保这些分析的再现性,这项工作描述了实验方法,并发布了所有数据集和源代码。
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制定了具有机器学习模拟(骆驼)项目的宇宙学和天体物理学,通过数千名宇宙的流体动力模拟和机器学习将宇宙学与天体物理学结合起来。骆驼包含4,233个宇宙学仿真,2,049个n-body和2,184个最先进的流体动力模拟,在参数空间中采样巨大的体积。在本文中,我们介绍了骆驼公共数据发布,描述了骆驼模拟的特性和由它们产生的各种数据产品,包括光环,次麦,银河系和空隙目录,功率谱,Bispectra,Lyman - $ \ Alpha $光谱,概率分布函数,光环径向轮廓和X射线光子列表。我们还释放了超过骆驼 - 山姆的数十亿个星系的目录:与Santa Cruz半分析模型相结合的大量N身体模拟。我们释放包含350多个Terabytes的所有数据,并包含143,922个快照,数百万光环,星系和摘要统计数据。我们提供有关如何访问,下载,读取和处理数据AT \ URL {https://camels.readthedocs.io}的进一步技术详细信息。
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有希望的方法来改善气候模型中的云参数化,因此气候预测是使用深度学习与来自Storm-解析模型(SRM)模拟的培训数据结合使用。 ICOSAHEDRAL非静水压(图标)建模框架允许模拟从数值天气预报到气候投影,使其成为开发基于神经网络(NN)的子网比例过程的参数化的理想目标。在图标框架内,我们通过基于逼真的区域和全局图标SRM模拟培训基于NN的云覆盖参数化。我们设置了三种不同类型的NNS,其垂直局部程度不同,它们假设从粗粒粒度大气状态变量诊断云盖。 NNS精确地从粗粒数据中估计子网格尺度云覆盖,该数据具有与其训练数据相似的地理特征。此外,全球培训的NNS可以再现区域SRM仿真的子网格级云覆盖。使用基于游戏理论的可解释性库福芙添加剂解释,我们识别特定湿度和云冰上的过分传播,以及我们基于列的NN不能从全局到区域粗粒度SRM数据完全概括的原因。该解释工具还有助于可视化区域和全球训练的基于列的NNS之间的特征重要性的相似性和差异,并在其云覆盖预测和热力学环境之间揭示了本地关系。我们的结果表明,深度学习的潜力从全球SRMS获得准确但可解释的云覆盖参数化,并表明基于邻域的模型可能是精度和概括性之间的良好折衷。
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