简介：在现代公安警务工作中,人脸识别是智能化目标人物排查、线索追踪的重要支撑技术。在实际应用中,公安布控人脸图像采集通常处于非合作场景。在环境因素的作用下,采集的图像相比于标准库中人脸图像往往发生噪声叠加、曝光异常以及运动模糊等降质褪化。因此,人脸识别算法的鲁棒性应当成为其有效性的重要判断依据之一。鉴于上述考虑,本文研究了几种典型机器学习算法在不同图像降质因素作用下的人脸识别性能,进一步分析了上述算法的鲁棒性。
简介：研究了不同MTM反熔丝材料的特征电压,发现特征电压不受电极材料影响而变化。电热模型理论在硅极反熔丝编程模型中得到进一步诠释和扩展,其中MTM反熔丝编程电阻与编程电流的关系也符合魏德曼-费尔兹定律。
简介：针对战场电磁环境日趋复杂化,新型侦察和干扰手段层出不穷,数据链传输安全与可靠性不足等问题,提出了一种基于多维特征联合捷变的数据链抗干扰方法.该方法综合运用了时域、频域、码域和空域等信号处理手段,构造了低检测、低侦收、低截获和抗干扰无线传输信号,实现了多维特征联合捷变.仿真结果表明,与常规单一抗干扰技术相比,该方法提高了数据链系统抗相关跟踪式干扰能力,降低了经历深衰落的概率,增加了接收端解码成功率,且算法复杂度较低.
基于机器学习算法的人脸识别鲁棒性研究
编程MTM反熔丝的特征电压研究
基于多维特征联合捷变的数据链抗干扰技术
