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World File Search System变形过程
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
建模3D心脏收缩和用点云变形网络放松
摘要 - 通常在临床实践中使用的心脏功能的全球单值生物标志物，例如射血分数，提供了对真实3D心脏变形过程的有限见解，因此限制了对健康和病理心脏力学的理解。在这项工作中，我们提出了点云变形网络（PCD-NET），作为一种新型的几何深度学习方法，用于模型3D心脏收缩和心脏周期的极端之间的放松。它在基于点云的深度学习中采用了最新的进步，成为编码器解码器的编码器结构，以实现有效的多尺度特征学习，直接在心脏解剖的多级3D点云表示上。我们在英国生物银行研究的10,000多个案例的大数据集上评估了我们的方法，并在基本图像获取的像素分辨率下方的预测和地面真相解剖结构之间找到平均的倒角差异。此外，我们观察到了预测和地面真理人群之间的类似临床指标，并表明PCD-NET可以成功捕获正常受试者和肌肉拨动梗塞（MI）患者之间的亚群特异性差异。然后，我们证明，在接收器操作特征曲线下，学到的3D变形模式在接收器操作特征曲线下，在Harrell的一致性INDEX进行MI生存分析方面，在接收器操作特征曲线下的面积优于13％和7％。
机器人操纵的手眼协调
在基于视觉的机器人操作中，当机器人识别物体掌握的对象时，对物体的位置，几何和物理特性的了解并不完美。可变形的物体（例如苏打罐，塑料瓶和纸杯）在学习这些特性的不确定性方面占据了最佳的challenges。为了敏捷地掌握这些，机器人必须在不同的非结构化表示下自适应地控制和协调其手，眼睛和鳍力量的力。换句话说，机器人的手，眼睛和施加力的量必须得到很好的协调。本论文探讨了人类启发的机制的基本原理，并将其应用于基于视觉的机器人抓地力，以开发手眼镜协调以进行可变形的物体操纵。有了一个对象找到任务，机器人遇到了一个无知的对象混乱的非结构化环境。它首先必须查看环境的概述，并存储场景的语义信息，以进行以后的对象触发迭代。使用存储的信息，机器人必须找到所需的对象，仔细抓住它，然后将其带回定义的位置。为了实现感知目标，该机器人首先能够将环境视为一个整体，例如当人类遇到新探索的场景时，并通过模拟视觉选择性注意模型来学会在三维空间中有效地识别对象。最后，在某些特殊情况下，由于人类或以后的迭代中，机器人可能会遇到已经变形的对象。为了更有效地对此进行完善，该机器人还经过训练，可以通过合成的变形对象数据集重新认识这些项目，该对象数据集使用基于直观的Laplacian的网状网格变形过程自动生成。在整个论文中，都解决了这些子问题，并通过在实际机器人系统上进行实验来证明所提出方法的可行性。
脑衍生的神经营养因子，伤害感受和疼痛
我们研究了与中子断层扫描结合互补织物分析技术和3D建模相结合的鞘褶折内和结晶的变形过程。Investi门控鞘褶皱是一种多层亚米尺度的单眼结构，在Ben Hope Nappe的Metapsammites中开发，上面覆盖了西北苏格兰西北的Moine推力区。通过中子衍射仪和SEM-EBSD系统获得了石英和Biotite的晶体学首选方向（CPO），以比较主相的全型和“原位”结构控制的主动滑移系统。与方向图和晶粒尺寸图进行了融合，结果表明，尽管研究的微区域的结构位置不同（上折折，内部与外鞘闭合，距鞘褶的铰链铰链的距离），但石英和Biotite均匀变形，表明了恒定的压力和方向的Kinemitic Vorictic vorsis actis actis actis actis actis actis actis actis actis actis actis actis axis axis sawise vorsis actis actis sawise vorsis axiSis。先前已识别的样品片段内的脱离范围不会影响石英和Biotite记录的织物图案。这可以通过两种不同的方式来解释：i）在较早的主动折叠期间形成的de旋转，然后在被动放大之前与更均匀流动相关的褶皱，以创建鞘褶折几何； ii）石英C轴模式与延迟变形阶段（造山楔的加载）是同时涂层的，它泛滥为先前的织物，因此没有保留活性折叠成分。这里报告的几个证据，例如与区域运动学相反的自上而下的正常剪切感，更支持第二个假设。矿物质纹理的分析为整个鞘褶皱提供了改进的数据集，并提高了我们对剪切区域中活性的重结晶机制的理解。
在3D和4D的生成模型中的PHD位置（3D+T ... - AFIG
开始日期：尽快主管：穆罕默德·道迪（Mohamed Daoudi）（IMT北欧欧洲），SylvainArguillère（CNRS/UNIV。里尔）与马丁·鲍尔（Martin Bauer）（美国佛罗里达州立大学）和尼古拉斯·夏隆（Nicolas Charon）（美国休斯顿大学）合作。要填写填写表格：https：//docs.google.com/forms/d/e/1faipqlscb93qqvatvdsyskfuihwklpr13p4imcb wgcoi27U4SZQCCANA/view form？4D Shape项目将于2024年11月和过去3年开始。它涉及来自法国和美国的4个合作伙伴。目标3D/4D人类形状，生成模型，表面的几何形状。近年来，人们对分析和产生3D人类（身体和面部）的形状和运动的兴趣增加。3D人类形状估计算法，3D扫描技术，硬件加速3D图形和相关工具的进步正在使大规模3D人类形状数据访问。此数据通常以3D表面网格的形式出现，通常，这些表面网格与连贯的离散化相对应，即，相同的表面可以由许多不同的三角形网格表示，连通性不同，并且数量不同。因此，当应用于此类真实数据时，专为参数化表面的3D/4D形状分析而设计的方法将面临严重的限制。拟议研究的中心假设是几何方法和深度学习技术的结合将导致这些具有挑战性的问题在理论和定量绩效突破。该项目的目的是识别，开发和完善自然框架，在该框架中，可以既可以嵌入和生成人体的表面，又可以独立于参数化/离散的方式，包括原始扫描，以捕获和复制主体的身份及其能够产生的自然运动。它将提供理论和实用的新工具，不仅用于比较3D/4D表面，而且还可以定义新颖的变形过程，以使其运动和/或更改其身份，而与输入数据的参数化方式无关。在我们的框架中包括4D数据，我们希望结果将为包括虚拟现实，AR/VR内容创建，游戏和情感计算在内的多个应用程序打开新的视野。国际合作该项目是由ANR和NSF资助的国际项目。项目4DShape参与的小组已在顶级期刊和
扭曲和变形分析
本手册按照四大类故障进行组织：断裂、腐蚀、磨损以及本文的主题——变形。金属被广泛用作工程材料的原因之一是它们不仅强度高，而且通常能够通过变形来响应载荷（应力）。事实上，冶金工程的很大一部分都与强度和延展性的平衡有关。因此，在分析其他类型的故障时经常会观察到变形，而考虑变形可能是分析的一个重要部分。变形过程中会吸收能量，在某些情况下，吸收的能量也可能是一个重要因素。此外，应该注意的是，并非所有的变形都必然构成“故障”。本文首先考虑真正的变形故障，即变形不应该发生并且变形与功能故障有关的情况。然后，介绍故障分析中对变形的更一般考虑。在这里，变形是指部件形状发生变化但没有材料损失的情况。变形是指导致变形的过程。当结构或部件变形，无法再支撑预期承载的负载、无法执行预期功能或干扰其他部件的操作时，就会发生变形失效。变形失效可以是塑性失效或弹性失效，可能会伴有或不伴有断裂。变形主要有两种类型：尺寸变形（指体积变化（增大或收缩））和形状变形（弯曲或翘曲），指几何形状的变化。本文中的大多数示例涉及金属，但这些概念也适用于非金属。金属、聚合物和木材等各种材料都容易变形，尽管不同类别的材料的变形机制可能略有不同。变形失效通常被认为是不言而喻的，例如，碰撞中车身损坏或钉入硬木时发生弯曲。然而，失效分析师经常面临更微妙的情况。例如，汽车发动机气门杆变形（弯曲）的直接原因是气门头与活塞接触，但故障分析人员必须超越这一直接原因，才能推荐适当的纠正措施。气门可能因润滑不良而卡在打开状态；气门弹簧可能因腐蚀而损坏。弹簧可能强度不足并变形，导致气门掉入活塞的路径中，或者发动机可能多次超过每分钟转速限制，导致线圈碰撞和随后的弹簧疲劳断裂。如果不仔细考虑所有证据，故障分析人员可能会忽略变形故障的真正原因。本文讨论了变形故障的几个常见方面，并提供了变形故障的合适示例以供说明。