一种基于近红外和远程光电体积描记术的活体检测方法

    公开(公告)号:CN110569760B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN201910794798.4

    申请日:2019-08-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于近红外和远程光电体积描记术的活体检测方法,属于计算、推算、计数的技术领域。该方法:定位待检测对象的面部区域进行人脸识别;对通过人脸识别的对象获取面部的近红外光图像,通过检测近红外光图像获取红外光图像为翻拍自屏幕介质的评分;获取通过屏幕翻拍检测的对象的面部图像序列,利用远程光电体积描记术对待测图像序列进行生命体征信号的提取,辨别待检测对象是否为活体人脸。本发明提高了活体检测的鲁棒性,具备更强的分类和学习能力,能较好地应对三维面具、视频、照片翻拍等表示攻击,区分结果准确率较高。叠加最短周期信号提取生命特征信号的改进型远程光电体积描记术则无需先验知识,能够适应实际使用场景的需求。

    一种低导通电阻的碳化硅功率半导体器件

    公开(公告)号:CN108231898B

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN201711343954.2

    申请日:2017-12-14

    Abstract: 一种低导通电阻的碳化硅功率半导体器件,所述低导通电阻的碳化硅功率半导体器件为轴对称结构,包括:N型衬底,在N型衬底的上设有N型漂移区,在N型漂移区中对称设置一对P型基区,在P型基区中设有P+型体接触区和N+型源区,在N型漂移区的表面设有栅氧层,在栅氧层的表面设有多晶硅栅。其特征在于:在P型基区体内设有由N‑型区构成的阵列,上表面与栅氧层相分离,所述N‑型区在器件栅宽方向上N‑型区与P型基区间隔分布,且N‑型区到栅氧层的距离、厚度和掺杂浓度使得N‑型区在自然状态下恰好完全夹断。这种结构的优点在于维持器件击穿电压的同时,有效降低器件导通电阻,提升器件开态电流能力,降低开态能量损耗。

    一种用于半桥结构的高压侧栅驱动电路

    公开(公告)号:CN107689787B

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN201710675218.0

    申请日:2017-08-09

    Abstract: 一种用于半桥结构的高压侧栅驱动电路,其中的脉冲滤波电路包括两条信号通路,两条通路均设有缓冲电路、倒相器单元和整形电路,两个倒相器单元均有四个端口,两个倒相器单元的第一端口为输入端,两个倒相器单元的第二端口分别为输出端,两个倒相器单元的第三端口为固定电位端,两个倒相器单元的第四端口为浮动电位端;若第一端口和第四端口的电压差的绝对值高于倒相器单元阈值电压VTH,第四端口的电信号可以通过第一倒相器单元或第二倒相器单元传递至第二端口;若第一端口和第四端口的电压差绝对值不高于倒相器单元阈值电压VTH,则第四端口的电信号无法通过第一倒相器单元或第二倒相器单元传递至第二端口。

    硅基IGBT和碳化硅肖特基二极管混合的栅驱动系统

    公开(公告)号:CN107493095B

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN201710674866.4

    申请日:2017-08-09

    Abstract: 一种硅基IGBT和碳化硅肖特基二极管混合的栅驱动系统,包括驱动输入级、逻辑使能电路、电流源电路、IGBT栅极电压对时间的变化率检测电路、IGBT集电极电流对时间的二阶微分变化率检测电路以及IGBT管、肖特基二极管D1和采样电阻Rx。通过对IGBT的栅极电压VG和栅极电压的变化率dVG/dt以及集电极电流的二阶变化率d(dIc/dt)/dt进行采样和检测,实时的掌握IGBT开启过程的各个阶段,之后经过逻辑使能电路的判断并对栅驱动电路中的电流源电路进行控制,便可以改变IGBT开启过程的驱动电流大小,从而达到在IGBT的开启过程中抑制电流振荡减小电流过冲和开启损耗的目的。

    一种正电压供电下的高精度负压检测电路

    公开(公告)号:CN107085132B

    公开(公告)日:2019-09-17

    申请号:CN201710351208.1

    申请日:2017-05-18

    Abstract: 一种正电压供电下的高精度负压检测电路,包括采样电压生成电路、带隙基准电压源、高精度电压比较器和输出驱动器,采样电压生成电路包括低压线性稳压管LDO和电阻分压网络,低压线性稳压管LDO稳定输出固定2.5V电压Vo与输入的负电压信号IN通过电阻分压得到正采样电压Vn,将Vn与带隙基准电压源产生的正基准电压Vref通过高精度电压比较器进行比较,Vn、Vref分别连接高精度电压比较器的负、正向输入端,比较结果通过输出驱动器输出对应的逻辑控制信号OUT,当输入信号IN为要检测的负电压信号时,输出驱动器输出逻辑高电平“1”,否则输出逻辑低电平“0”,实现了正电压供电下输入负电压信号的检测。

    一种针对硬件实现稀疏化卷积神经网络推断的加速方法

    公开(公告)号:CN109711532A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201811486547.1

    申请日:2018-12-06

    Abstract: 本发明公开一种针对硬件实现稀疏化卷积神经网络推断的加速方法,包括面对稀疏硬件加速架构的分组剪枝参数确定方法、针对稀疏硬件加速架构的分组剪枝训练方法和针对稀疏化卷积神经网络前向推断的部署方法:根据硬件架构中乘法器数量确定分组剪枝的分组长度和剪枝率,基于量级裁剪方式将压缩率以外的权值进行裁剪,通过增量训练方式提升剪枝后的网络准确率及压缩率,剪枝过的网络经微调后保存非剪枝位置的权值和索引参数并送入硬件架构下的计算单元中,计算单元同时获取分组长度的激活值完成稀疏网络前向推断。本发明基于硬件架构出发设定算法层面的剪枝参数与剪枝策略,有益于降低稀疏加速器的逻辑复杂度提高稀疏加速器前向推断的整体效率。

    一种基于元学习的细粒度分类方法

    公开(公告)号:CN109711433A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201811451465.3

    申请日:2018-11-30

    Abstract: 本发明公开一种基于元学习的细粒度分类方法,步骤是:建立外部数据集,将数据集分为训练集、验证集和测试集,三者之间的样本类别互不相交,且测试集的样本类别小于训练集;对数据集中的样本进行数据增强;建立卷积神经网络,该卷积神经网络的输入为彩色图片,输出为彩色图片所属类别,分类层的长度等于外部数据集的类别数,损失函数采用softmax loss;采用训练集训练细粒度分类网络;利用测试集对预训练好的卷积神经网络进行测试,并根据测试结果对卷积神经网络进行微调。此种方法可以快速生成一个良好的通用初始化模型,可以使得在测试相关但不同的类别时,仅用较少的样本就可以取得较好的分类效果,来解决细粒度分类时没有大数据集的问题。

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