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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本文是第一个探索自动检测深度卷积神经网络中的自动化方法,只需查看其权重。此外,它也是了解神经网络以及它们的工作方式。我们表明,确实可以知道模型是否偏离或不仅仅是通过查看其权重,而没有特定输入的模型推断。我们分析了使用彩色MNIST数据库的玩具示例在深网络的权重中编码偏差,并且我们还提供了使用最先进的方法和实验资源从面部图像进行性别检测的现实案例研究。为此,我们生成了两个具有36k和48K偏置模型的数据库。在MNIST模型中,我们能够检测它们是否具有超过99%的精度呈现强大或低偏差,我们还能够在四个级别的偏差之间进行分类,精度超过70%。对于面部模型,我们在区分偏向亚洲,黑人或高加索人的型号的模型方面取得了90%的准确性。
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开发了一种能够处理NMR图像的算法,用于使用机器学习技术来分析以检测脑肿瘤的存在。
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在本文中,我们为多机器人系统提供了一种分散和无通信的碰撞避免方法,该系统考虑了机器人定位和感测不确定性。该方法依赖于计算每个机器人的不确定感知安全区域,以在高斯分布的不确定性的假设下在环境中导航的其他机器人和环境中的静态障碍物。特别地,在每次步骤中,我们为每个机器人构建一个机器人约束的缓冲不确定性感知的voronoI细胞(B-UAVC)给出指定的碰撞概率阈值。通过将每个机器人的运动约束在其对应的B-UAVC内,即机器人和障碍物之间的碰撞概率仍然可以实现概率碰撞避免。所提出的方法是分散的,无通信,可扩展,具有机器人的数量和机器人本地化和感测不确定性的强大。我们将方法应用于单积分器,双积分器,差动驱动机器人和具有一般非线性动力学的机器人。对地面车辆,四轮车和异质机器人团队进行广泛的模拟和实验,以分析和验证所提出的方法。
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交通预测模型依赖需要感测,处理和存储的数据。这需要部署和维护交通传感基础设施,往往导致不适合的货币成本。缺乏感测的位置可以与合成数据模拟相辅相成,进一步降低交通监测所需的经济投资。根据类似道路的数据分布,其中最常见的数据生成方法之一包括产生实际的流量模式。检测具有相似流量的道路的过程是这些系统的关键点。但是,在不收集目标位置收集数据,没有用于该相似性的搜索可以使用流量度量。我们提出了一种通过检查道路段的拓扑特征来发现具有可用流量数据的方法的方法。相关的拓扑功能被提取为数值表示(嵌入式)以比较不同的位置,并最终根据其嵌入之间的相似性找到最相似的道路。检查该新颖选择系统的性能,并与更简单的流量估计方法进行比较。找到类似的数据源后,使用生成方法来合成流量配置文件。根据感知道路的交通行为的相似性,可以使用一条路的数据来馈送生成方法。在合成样品的精度方面分析了几种代理方法。最重要的是,这项工作打算促进进一步的研究努力提高综合交通样本的质量,从而降低对传感基础设施的需求。
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磁共振成像(MRI)是一种重要的非侵入性临床工具,可以产生高分辨率和可重复的图像。然而,高质量的MR图像需要长时间的扫描时间,这导致患者的疲惫和不适,由于患者的自愿运动和非自愿的生理运动,诱导更多人工制品。为了加速扫描过程,通过K空间欠采样和基于深度学习的重建的方法已经推广。这项工作引进了SwinMR,这是一种基于新型的Swin变压器的快速MRI重建方法。整个网络由输入模块(IM)组成,特征提取模块(FEM)和输出模块(OM)。 IM和OM是2D卷积层,并且FEM由级联的残留的Swin变压器块(RSTBS)和2D卷积层组成。 RSTB由一系列SWIN变压器层(STL)组成。 STL的Shifted Windows多头自我关注(W-MSA / SW-MSA)在移位的窗口中执行,而不是整个图像空间中原始变压器的多头自我关注(MSA)。通过使用灵敏度图提出了一种新的多通道损耗,这被证明是为了保留更多纹理和细节。我们在Calgary-Campinas公共大脑MR DataSet中进行了一系列比较研究和消融研究,并在多模态脑肿瘤细分挑战2017年数据集中进行了下游分段实验。结果表明,与其他基准方法相比,我们的SwinMR实现了高质量的重建,并且它在噪音中断和不同的数据集中显示了不同的遮光罩掩模的稳健性。该代码在https://github.com/ayanglab/swinmr公开使用。
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