摘要：安全有效的认证协议是对RFID系统安全的有力保障,适宜的形式化分析方法能为RFID认证协议提供有效的证明。设计了基于伪ID的RFID认证协议,伪ID由标签ID、标签认证数值和随机数产生。标签ID不出现在协议执行过程中,减少了系统遭受攻击的可能性。协议通过标签ID、标签认证值和随机数的Hash运算实现认证。利用串空间模型对协议进行形式化分析,建立认证协议的串空间模型丛图,证明了协议的保密性和匿名性。通过分析常规的基于Hash函数的认证协议的性能可知,该协议在使用较低运算成本的情况下可以抵抗多种攻击,并能够完成标签和读写器之间的双向认证。

摘要：年龄是人的固有属性,在人的社会交往中起到了基础性作用,因此人脸图像的年龄估计是人工智能领域的重要问题之一.为了解决非受限条件下人脸图像年龄估计困难的问题,提出一种非受限条件下的多级残差网络人脸年龄估计方法.首先针对高分辨率图像数据集构建多级残差神经网络模型;然后采用Image Net数据集对多级残差网络进行预训练,以获得图像的基本特征表达;最后在非受限人脸年龄数据集上结合随机深度算法对网络模型进行微调.在非受限的Adience人脸年龄分类数据集上进行年龄分类对比实验的结果表明,该方法能够明显地提高非受限条件下人脸年龄估计的准确率,并在提高网络学习能力的同时有效地抑制小规模数据集带来的过拟合问题.

摘要：输电线路航拍图像具有分辨率低、背景复杂、伪目标多等特点,使得传统图像特征描述法在解决航拍图像目标分类时效果不佳。标签分布学习(label distribution learning,LDL)算法能有效解决图像特征与标签分布的映射问题。该文提出一种基于VGG网络(visual geometry group net,VGGNet)深度神经网络和客观量化标签分布学习的航拍图像目标分类方法,将基于VGGNet提取的深度特征和客观标签量化相结合,完成测试图像的标签分布预测。在相同的客观量化标签分布学习分类器参数设置下,基于VGGNet提取的深度特征对输电线路航拍图像中绝缘子、杆塔和输电线分类的错误率分别为30.3%、33.0%和37.6%,均低于基于传统特征的分类错误率。试验结果表明,基于VGGNet提取的深度特征和客观量化标签分布学习方法能更好地解决航拍图像中目标分类问题。