为应对侧信道能量信息泄漏检测中的多重 t检验问题, 提出了一种控制多重 t检验过程的错误识别率并提升检验效力的泄漏检测方案。在对多重假设检验问题进行分析的基础上引入错误识别率和检验效力作为多重 t检验过程中的控制参量。介绍了已有控制多重假设检验问题的方案, 结合泄漏检测过程, 通过提升检验阈值和调整检验水平的方法对已有控制方案进行了改进, 并进行了实验验证。验证结果表明该方案能在提升能量信息泄漏检测能力的同时将检验差错控制在一定范围内。
侧信道能量信息泄漏 多重 t检验 错误识别率 检验效力 side-channel power information leakage multiple t-test false discovery rate test effectiveness 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(4): 717
南京理工大学智能弹药技术国防重点学科实验室, 江苏 南京 210094
为了解决目前目标识别方法应用平台难以实现小体积、低成本的问题,利用线扫描完成激光引信的探测成像,得到了DHGF算法的样本矩阵,建立了基于激光线扫描成像引信的四元评价算法对典型目标的识别模型。该模型使用德尔菲法确定目标轮廓相似度指标集;采用层次分析法确定指标权重分配;运用灰色系统理论确定评价灰类,得到单因素模糊评判矩阵;通过模糊数学理论得出目标识别的评价结果。该算法克服了在小样本数据的情况下,目标识别过程中的模糊性、不确定性等问题,并完成了对典型目标的仿真。仿真结果表明:该算法具备对典型目标的识别能力,可为激光扫描成像引信目标识别提供参考。
测量 目标识别 激光引信 DHGF算法 灰色系统理论 模糊数学理论
应用独立成份分析(ICA)方法研究了不同照明条件下同一姿势人脸的图像,并用图像在ICA空间中任意三个独立成分的组合系数模拟得出:1)强度变化的同一幅人脸图像分布在一条直线上;2)照明方向变化下的同一姿势人脸的图像按一定规则集中分布.这两个结论可以分别用来判断两幅图像是否源于同一幅图像和一幅图像是否源于照明角度变化下的同一个姿势物体.
独立成份分析 照明变化 脸图像 空间分布
