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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在当代流行的音乐作品中,鼓声设计通常是通过繁琐的浏览和处理声音库中预录的样品的处理来执行的。人们还可以使用专门的合成硬件,通常通过低级,音乐上毫无意义的参数来控制。如今,深度学习领域提供了通过学习的高级功能来控制合成过程的方法,并允许产生各种声音。在本文中,我们提出了Drumgan VST,这是一个使用生成对抗网络合成鼓声的插件。Drumgan VST可在44.1 kHz样品速率音频上运行,提供独立且连续的仪表类控件,并具有编码的神经网络,该网络映射到GAN的潜在空间中,从而可以重新合成并操纵前持有的鼓声。我们提供了许多声音示例和建议的VST插件的演示。
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本文介绍了广义计划(GP)问题及其解决方案的新颖代表,作为C ++程序。我们的C ++表示允许正式证明广义计划的终止,并指定其渐近复杂性W.R.T.世界对象的数量。表征C ++广义计划的复杂性,可以应用组合搜索,该搜索以复杂性顺序列举了可能的GP解决方案的空间。实验结果表明,我们称之为BFGP ++的实施,我们的实施优于先前的GP作为启发式搜索方法,用于计算以编译器式程序为代表的通用计划。最后但并非最不重要的一点是,在经典计划实例上执行C ++程序是一个无确定性的无基接地过程,因此我们的C ++表示允许我们自动在数千个对象的大型测试实例上自动验证计算的解决方案,其中有数千个对象,其中现成的古典规划人员会陷入预处理或搜索中。
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从许多科目中,从一系列文本中提取频繁的单词都在很大程度上进行。另一方面,提取短语通常是由于提取短语时固有的并发症而进行的,最重要的并发症是双计数的并发症,当单词或短语出现在较长的短语中时,它们也被计算在内。已经写了几篇关于这一问题解决方案的短语挖掘的论文。但是,他们要么需要一个所谓的质量短语列表,要么可以用于提取过程,要么需要人类的互动来在此过程中识别这些质量短语。我们提出了一种消除双重计数的方法,而无需识别质量短语列表。在一组文本的上下文中,我们将主短语定义为不交叉标点标记的短语,不以停止词开头用停止单词,在这些文本中经常出现,而无需双重计数,并且对用户有意义。我们的方法可以独立地识别这种主短语而无需人类投入,并可以从任何文本中提取。已经开发了一个称为PHM的R软件包,以实现此方法。
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我们介绍了MLPERF小型推理基准(FPGA)平台上MLPERF微小的推理基准的最新结果。我们使用开源HLS4ML和Finn工作流,旨在使FPGA中优化神经网络的AI硬件代码民主化。我们介绍关键字发现,异常检测和图像分类基准任务的设计和实现过程。最终的硬件实现是针对速度和效率量身定制的,可配置的,可配置的空间数据流体系结构,并引入了新的通用优化和作为本工作的一部分开发的常见工作流程。完整的工作流程从量化感知培训到FPGA实施。该解决方案部署在芯片(PYNQ-Z2)和纯FPGA(ARTY A7-100T)平台上。由此产生的提交的潜伏期低至20 $ \ mu $ s和每次推论的低至30 $ \ mu $ j的能耗。我们展示了异质硬件平台上新兴的ML基准如何催化协作和开发新技术和更容易访问的工具。
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