赵彤
- 作品数：11 被引量：16H指数：3
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院战略性先导科技专项中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术政治法律一般工业技术电气工程更多>>
- 基于视觉感知模型的指纹图像质量评价算法
- 2023年
- 指纹在刑事侦查和法庭科学领域被称为物证之首,在打击犯罪、维护社会稳定中发挥着十分重要的作用。指纹鉴定的结论是有效证据形成和刑事案件侦破的关键,而指纹图像质量直接影响指纹鉴定结论的准确性和可靠性,因此精准客观的指纹图像质量评价算法是辅助指纹专家进行指纹鉴定必不可少的工具。目前,美国国家标准与技术研究院研发的NFIQ2.0指纹图像质量评价算法得到国内外专家学者的广泛关注,但该算法质量评价结果与指纹专家的质量评价结果存在较大偏差,且缺乏对指纹图像局部区域的质量评价,所以无法满足刑事侦查和法庭科学领域指纹鉴定任务的需要。基于此,将指纹图像质量评价问题拓展到质量空间上,学习指纹专家对纹线局部区域的质量感知策略,提出基于专家感知的质量评价算法。实验结果表明本文算法对指纹图像整体质量评价的结果能够与指纹专家的质量评价结果保持一致,并且符合刑事侦查和法庭科学的应用场景。此外,进一步在国际公开指纹数据集上与NFIQ2.0算法进行对比实验,结果表明本文算法的质量评价分数更为合理,能够有效降低指纹匹配算法的拒识率。
- 冯起良韩丛英韩丛英
- 关键词：指纹图像质量指纹鉴定
- BaTiO_3/SrTiO_3超晶格的二次谐波产生研究被引量：3
- 1998年
- 用激光分子束外延技术生长了BaTiO3 /SrTiO3 超晶格并首次对之采用二次谐波产生的方法进行了研究 .实验表明其结构为类似BaTiO3 的四方相结构 .实验得到的材料的有效倍频系数远大于BaTiO3 薄膜 ,也大于BaTiO3 体材料的值 .这表明这种人为控制的BaTiO3 /SrTiO3 超晶格结构具有较大的非线性光学的应用前景 .
- 轩林震潘少华陈正豪陈凡吕惠宾赵彤杨国桢
- 关键词：二次谐波超晶格钛酸锶铁电材料
- 一种基于NCS数据的移动通信网络话务分布预测的模型及算法(英文)
- 2013年
- 目前已提出的一些计算移动通信网络话务分布的算法都不适合大规模的计算,并且不十分适合当前的移动通信网络.基于最优化理论,结合移动通信网络的实际特点,提出一个适于高精度话务分布预测的最优化模型.此外,为了便于计算机实现,又从最优化数学模型推导出一个更易实施的算法.话务分布预测算法通过比较NCS数据和实际的场强值得以实现.该算法的优点是无需增加额外的硬件设备并适合大规模计算.实验结果显示该算法既高效又精确.
- 张冬岩赵彤姜志鹏吴鸽鹏
- 关键词：移动通信网络
- 大库容量指纹自动识别系统中的优化模型与算法被引量：1
- 2017年
- 生物学研究表明,指纹在胎儿时期发育形成,并且其脊线结构在人的一生中从不改变,除非当指尖处深度擦伤之类的事故发生而导致指纹损伤.指纹的这种特性使得指纹作为生物特征进行身份认证非常有吸引力.指纹自动识别系统包括指纹图像的获取和存储、指纹图像数据的再表达和特征提取、指纹分类和索引、指纹匹配等模块.针对大库容量指纹自动识别系统各个模块中的一些关键技术,建立了最优化模型,设计了快速准确的求解算法,使得指纹自动识别系统的各项指标均能够达到国际先进水平,并应用到我国一些省市和公安部刑侦领域指纹自动识别系统中.
- 郭田德郭田德赵彤韩丛英吴敏赵彤唐思琦
- 关键词：指纹自动识别系统
- 不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法
- 2024年
- 样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖,从而导致模型过拟合且检测精度低,准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测,提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题,提出SA-Focal Loss函数,能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节,以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构,增强困难小目标样本全局特征的提取能力,达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能,分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明:相较于现有YOLO系列算法最优指标值,SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%,提升10.87%,各类目标AP 50提升均在2%以上,有极强的专精性;在COCO数据集中mAP 50提升1.58%,各项指标均不低于最优值,有良好的有效性。
- 苏亚鹏陈高曙赵彤
- 基于深度卷积神经网络的指纹纹型分类算法被引量：7
- 2016年
- 传统指纹纹型分类算法的准确率直接受到相应特征提取算法的影响.在海量指纹库中,同类纹型指纹形态变化明显增大,不同类纹型界限变得模糊,仅通过人工定义的特征进行分类很难适应全部指纹数据.为解除纹型分类问题与人工定义的特征提取问题的耦合,提出一种直接在指纹原图上进行纹型识别的算法.利用卷积神经网络自动特征提取的能力从大量指纹数据中学习得到纹型特征,并通过对训练数据的设计使网络能够适应指纹的多样性,提升算法的鲁棒性.此外,多尺度网络模型平均方法使分类准确性得到进一步提升.在国际公开指纹数据集NIST DB4上测得纹型四分类准确率达94.2%.
- 江璐赵彤吴敏
- 关键词：卷积神经网络指纹识别
- 指纹大数据集比对精度衰减问题分析及其应对
- 2015年
- 随着指纹自动识别系统在公安各领域的广泛应用,指纹数据库的库存数据量也随之迅速上升,进而导致指纹比对精度在一定程度上有所下降,其表现在于相同的指纹比重关系,在大数据集上(如千万人级甚至亿级指纹数据集)比对准确率及排前率可能明显劣于小规模数据集上的比对结果。拟就该问题展开分析,从细节特征点及指纹纹线角度提出:引入更多具有较高区分度的新特征是应对比对精度衰减问题的有效手段。
- 赵彤吴敏阿勇
- 关键词：指纹识别
- 基于自注意力深度哈希的海量指纹索引方法
- 2022年
- 现有的指纹索引方法大多是基于实数值特征向量,当应用于大规模指纹库时无法避免计算资源与存储空间消耗巨大的问题。为了在海量指纹库中进行高效快速检索并得到实时响应结果,提出了一种全新的基于有监督深度哈希的指纹索引方法。将传统指纹领域知识与自注意力深度哈希模型相结合。传统领域知识用于指纹图像预处理来获取指纹二值骨架图,自注意力深度哈希模型进行特征提取与哈希映射得到二进制编码。其中特征提取模块使用Transformer结构替换卷积神经网络来提取指纹细节特征,此外模型中加入了自动对齐模块并设计了一种STN-AE的结构来辅助训练该模块。最后在NIST4、NIST14、FVC2000、FVC2002、FVC2004等公开指纹数据集上进行了实验,实验结果证实该方法在提高海量指纹库中的检索速度以及降低存储消耗等方面是卓有成效的。
- 吴元春赵彤
- 关键词：自动对齐
- 基于胶囊网络的海量指纹纹型精准分类算法被引量：3
- 2020年
- 指纹识别作为“物证之首”一直被认为是最可靠的生物特征识别方法,目前已经广泛应用在刑事侦查、居民身份认定及核实等领域。这类应用的特点在于需将待识别指纹与海量指纹数据库中的全部指纹做快速比对,以确定该枚指纹所有人的身份。为了提高指纹识别速度,海量指纹数据库会按照纹型拆分成若干类,待识别指纹仅和同类指纹做逐一比对。随着指纹采集相关的法律生效,近几年指纹数据库规模迅速扩大。一方面库内同类纹型的图像差异性显著增加,另一方面不同类指纹图像的相似性也在增加,指纹分类算法误分率大幅增加。“海量指纹纹型精准分类问题”迅速成为公安应用及指纹识别领域研究的热点。针对上述问题,提出一种基于胶囊网络的指纹纹型精准分类模型Cap-FingerNet。该模型一方面将胶囊网络独有的网络特性与指纹图像特有的自相似纹理特征相结合,可构成更为鲁棒的特征提取器及分类器。新引入的Batch-Normalization方法还可避免典型胶囊网络易于出现“梯度消失”的不足。另一方面,引入注意力胶囊机制,使得Cap-FingerNet较典型胶囊网络更准确且全面地提取出指纹图像细节信息,并使用全局压缩算法对胶囊进行有效挤压。Cap-FingerNet模型在某公安刑侦指纹数据库的4分类纹分类上获得99.63%的极高准确率,并在国际公开指纹数据集NIST-DB04的纹型4分类和5分类任务上分别测得96.25%和94.5%的准确率,取得了目前文献中最好成绩。
- 李伯男赵彤赵彤
- 关键词：指纹分类
- 指纹自动识别与人工识别的差异及人机配合策略被引量：1
- 2017年
- 一般而言,技术人员和指纹自动识别系统各自在确定指纹特征、判断两枚指纹相似程度时,采用的方式、方法不完全相同。笔者结合多年的工作经验,对指纹特征提取及指纹特征识别等核心问题展开分析,给出指纹自动识别系统与人工指纹识别在问题判别及处理上的差异之处。在此基础上,针对指纹自动识别系统可能出现特征标注偏差、遗漏特征或者出现虚假特征的情况,总结出人机配合的指纹识别策略。
- 王勇吕楠赵彤
- 关键词：模式识别指纹识别人机协同
