基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

一种面向特定网络服务的异常检测方法

通过对入侵检测技术以及攻击种类的分析,发现常用的网络流量模型和简单的应用模型不能很好地检测R2L(Remote to Local)和U2R(User to Root)两类攻击.为此,提出一种面向特定网络服务的异常检测方法,考虑了特定网络服务的负载知识,结合信息论相关理论和n-gram分析方法,对正常服务请求报文的类型、长度、负载分布建立模型,对检测对象计算其特征异常值,有效检测R2L和U2R两类攻击.将该方法与误用检测结合,能有效提高入侵检测的准确性.     

Development of the CAS-IBB single-particle microbeam for localized irradiation of living cells

A single-particle microbeam facility has been constructed at the Key Laboratory of Ion Beam Bioengineering (LIBB), Chinese Academy of Sciences (CAS). The system was designed to deliver a defined numbers of hydrogen ions, produced by a van de Graaff accelerator, in an energy range of 2.0-3.0 MeV, into an area smaller than that of the nucleus of an individual living cell. The beam is collimated by a borosilicate glass capillary that forms the beam-line exit. An integrated computer program recognizes the cells and locates them one by one over the microbeam exit for irradiation. We present technical details of the CAS-LIBB microbeam facility, particularly on the collimator, hardware, control program, as well as cell irradiation protocols available. Various factors contributing to the targeting and positioning precision are discussed along with accuracy measurement results.     

基于超声多普勒效应的浴室跌倒检测

提出了一种使用20 k Hz超声波检测浴室跌倒状况的方法,并进行了浴室环境中的测试.由于跌倒会造成失重,身体运动速度增大,导致产生多普勒效应,造成反射的超声频率的偏移.根据这一频移判断人是否跌倒,并采取相关措施,可以在保护隐私的前提下结合浴室的特点保护人们的健康和安全,为智能医疗的发展打下良好的基础.     

工艺偏差下基于因子分析的硬件木马检测方法

针对侧信道硬件木马检测方法受到工艺偏差噪声和测试噪声影响的问题,提出了一种基于最大似然因子分析结合聚类判别的硬件木马检测方法.首先获取待测芯片的功耗信息,利用因子分析的方法提取公共因子,并利用最大似然方法计算因子载荷矩阵,最后使用分层聚类方法对因子载荷矩阵进行分类,区分出含有硬件木马的待测电路.利用现场可编程门阵列检测平台在考虑工艺偏差影响的情况下进行了实验验证,结果表明:在母本电路等效门数约为4 292个与非门的情况下,采用基于因子分析结合聚类分析的硬件木马检测方法可以在工艺偏差条件下有效检测出占母本电路面积比0.44%左右的硬件木马.     

驾驶员疲劳状态检测方法研究

为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题,采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征,运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域,实时采集眼睛二值化区域面积,采用阈值比较法进行眨眼判断,并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PEＲCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ,进行综合疲劳状态分析,最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示,人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高,设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态,有效防止疲劳驾驶。     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

一种运用显著性检测的行为识别方法

针对传统稠密轨迹行为识别法不能很好地区分行为区域和背景的问题,提出一种运用显著性检测的行为识别方法。考虑到视频显著性在较小的时空范围内变化不大,将视频在时域分割为多个短子视频,并将子视频在空域划分成小块,再以块为基础运用一种两阶段显著性检测方法获取每个子视频的行为区域。在检测的第一阶段,将低秩矩阵恢复算法应用于子视频的运动信息计算其初始显著性,并据此将其内所有块划分为候选前景集合和绝对背景集合;在第二阶段,为了将真正的行为区域从候选前景集合中分离出来,利用绝对背景集合中块的运动信息构建字典,通过加权稀疏表示算法计算候选前景集合中每个块的细化显著性,再通过阈值化获取二值显著图用以指示行为区域;最后,将显著图融入稠密跟踪过程以获取行为区域轨迹用于行为识别。基准数据集上的实验结果表明,该方法能够较好地检测视频中的行为区域,获得的识别率高于传统稠密轨迹法2.5%~4.5%。     

乳酸菌发酵过程参数的研究

为准确、快捷地掌握乳酸菌发酵过程中主要参数的变化情况,通过KRH-BI0300型发酵罐控制系统、细胞密度监测系统、SHP8400PM过程气体质谱分析仪、生物传感分析仪等多种发酵过程分析检测手段,对乳酸发酵过程中乳酸菌活细胞数、尾气成分、葡萄糖及乳酸含量的变化情况进行测定。结果表明,应用多种现代化分析检测手段可以快速、精确地掌握乳酸菌发酵过程参数变化情况。该研究为乳酸菌发酵过程的优化控制及规模工业化奠定了基础。     

人脸特征点定位及其在心率检测中的应用研究

在人脸检测基础上,进一步确定眼睛、嘴巴、脸部外形轮廓等位置的问题称为人脸特征点定位,是人脸分析识别的关键技术。通过仪器测量心脏每分钟跳动的次数称为心率检测,是评估心脏功能的重要途径。随着心脏的跳动,血液在人体的循环流动会导致人体肤色发生相应的变化,据此可以进行心率测量。实际中,皮肤区域选择是心率分析测量的关键。总结了人脸特征点定位的主要方法,研究了基于AAM(Active Appearance Models)模型特征点定位的有效皮肤区域选择方法。通过提取信噪比高的人脸区域进行分析,测量得到心率信息。实验结果表明,该方法能有效提高心率检测准确率和鲁棒性。