杨沫
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：天津大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 采用传递概率与社会网络分析的延迟容忍网络路由
- 2016年
- 结合了传递概率与社会网络分析的路由设计,可以充分利用网络中节点的运动特性增强端到端的消息传输质量。通过对节点进行相遇历史信息分析和社会关系分析,提出了基于传递概率与社会网络分析的延迟容忍网络路由(RPRSA)。相遇历史信息分析是通过节点在相遇时进行独立概率计算和彼此概率信息交换,使得节点可以预测它在短期内的移动特性;社会关系分析是通过节点在长期内的移动所形成的关系亲疏程度,使得节点可以预测它的长期运动规律。仿真结果表明,该路由算法能够很好地利用节点的运动特性,保证弱社会关系节点和孤立节点有更好的消息传输质量,更好地提高节点端到端的消息传输质量。
- 杨沫由磊李冰赵建军
- 关键词：延迟容忍网络社会网络分析路由设计
- 应用并联卷积神经网络的人脸防欺骗方法被引量：3
- 2017年
- 针对人脸活体检测中人工提取的纹理特征不全面的问题,本文首次提出基于并联卷积神经网络(Parallel convolutional neural netw ork,P-CNN)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的人脸防欺骗方法.算法采用SM QT-SNOW人脸检测器定位人脸,并加入人脸对齐算法优化人脸框,得到精准的人脸图像;并将人脸的灰度图和局部定向模式分别作为两个不同结构的网络的输入;然后采用主成分分析对每个网络的全连接层的输出分别降维后级联;最后将级联的特征向量送入ELM判定人脸的合法性.在NUAA和REPLAY-ATTACK数据库上实验,最高准确率分别为99.96%和99.98%,最高受试者工作特征曲线下方面积(AUC)均为1.实验结果表明算法相比其他方法,其特征维数小,准确率高以及应对不同介质攻击的泛化能力强.
- 李冰王宝亮由磊杨沫
- 关键词：主成分分析极限学习机
