臺灣大學電信工程學研究所學位論文
國立臺灣大學,正常發行
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深度偽造技術(Deepfake)，用來指稱透過深度學習來做到人臉圖像合成目的的技術，近來這種技術被廣為濫用製造假新聞、偽造名人情色影片等等，造成社會中許多危害與信任危機，使得對應的檢測技術日益受到人們的重視。在檢測臉部偽造技術中，偽造生成方法隨著深度學習的發展品質不斷提升，使得偽造檢測這項議題難以得到一個通用解，為了不讓偵測Deepfake的技術落後於偽造生成的進步，許多研究人員與企業都相繼投入對抗深度人臉偽造，好比如Facebook、Microsoft等企業於2019年底聯合舉辦了Deepfake Detection Challenge，除此之外相關的資料集也陸續在提出，來提供開發者來建構更好的Deepfake檢測工具。在本篇論文中，我們綜合多種圖片噪音模態（high pass filter DCT、Error-Level-Analysis、Photo Response Non-Uniformity）的分析作為訓練輸入，目的是為了能得到更穩健的訓練模型以獲得更高的檢測精度，並且搭配兩分支的預測網路，來分離不同組成成份的偽造偽影（manipulation artifact、blending artifacts），最後透過多種loss的結合，讓特徵向量在高維空間中的分佈能符合我們的預期；總結而言，我們的檢測方法相較於過去許多的作法，除了在檢測圖像真假上有著更好的表現，還能夠去預測偽造區域（manipulation region、blending boundary）的所在，使得訓練模型的檢測結果更具有解釋性。
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隨著高齡化社會的來臨，失智患者越來越成為一個需要重視的課題。而失智患者的篩檢，現階段主要是依靠醫師問診、認知功能評斷，腦部影像以及抽血檢查來完成。在未來失智症患者可能增多的前提下，我們希望借助機器學習與深度學習的技術，達成認知功能評斷的任務輔助。本論文使用的數據，主要來自臺北市立聯合醫院仁愛院區仁鶴軒以及臺大醫院記憶門診，被診斷為失智患者以及非失智患者(即正常人)，對於「偷餅乾」圖片的獨白文本。我們預期：失智患者因為一些腦內功能的缺失，影響語言的表達能力、獨白內容的流暢度以及深度。本研究會從最基礎的機器學習分類，乃至深度學習模型分類進行分析。分析過程分為兩個階段，第一個部分是透過語言學的方式擷取特徵，希望能藉由詞性分布、以及與詞性相關的特徵進行分類；第二部份則透過詞嵌入的方式，加入上下文的考量，並導入BERT的相關技術，從中找出能有效分辨失智患者的演算法。
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本論文以深度卷積類神經網路實作可用於台灣年長者的臉部表情辨識模型，並探討年齡效應對於卷積類神經網路模型的表情認知影響。該模型結合多個臉部表情圖片的資料庫訓練，並搭配適當的數據平衡，使模型具有跨情境的穩健預測準確度。另藉由遷移學習領域的微調方法，能使模型在少量額外資料的幫助下，使台灣年長者的臉部表情辨識準確率進一步提升。實驗結果顯示，卷積類神經網路模型對台灣人的臉部表情辨識整體準確度優於人類與使用人工特徵的傳統電腦方法，其對不同年齡族群的辨識結果差異也較人類與傳統方法小。如同人類以及傳統電腦方法，卷積類神經網路模型從老人表情中接受到的情緒強度仍然比年輕人弱。而藉由應用可解釋人工智慧的方法，我們也視覺化卷積類神經網路模型分類的依據，並發現臉部肌肉的弱化與皺紋影響卷積類神經網路模型。整體而言，年齡效應對卷積類神經網路模型的影響與人類有相似之處，但實際上仍比較類似傳統人工特徵方法。
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機器學習即服務為我們的日常生活帶來便利,然而當服務經由雲端提供時將會產生隱私洩漏的議題。為了解決這個問題,我們提出了PPCON隱私維護模型, PPCON結合了Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN)的技術與類重疊的想法,讓資料能夠以保護隱私的方式使用服務,並且能夠抵抗屬性推測攻擊。在種族保護性別分類與身份保護動作辨識兩個任務上PPCON展現了比過去方法更好的效能隱私取捨。我們更加發現PPCON較不受到不平均資料數量的影響,並對於影片的隱私維護只需要較少的參數量。
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在現代人的日常生活中，我們獲取資訊的途徑可能是透過文字，亦可能是藉由圖片。不得不說，有時候圖片所傳達的訊息量甚至高過文字。不過二者對比之下，圖片所需的記憶體空間往往大上許多。因此開發一套具備高效能的影像壓縮技術有其必要性。 提到影像壓縮的方式，最知名的莫過於由聯合影像專家小組在1992年所制定的JPEG。因其架構簡單，容易實現，所以至今仍受到廣泛的使用。不過隨著我們對高解析度圖片的追求，將它們壓縮成JPEG格式可能不是最有效率的方式。在JPEG標準中，會將圖片經由離散餘弦轉換(DCT)產生相應的直流與交流係數。而於此篇論文中，我們以可適性算術編碼為根基，提出了能夠更有效處理這些係數的編碼方式。 對於直流係數，我們並不直接對其數值進行編碼，而是會先預測它的值後再記錄二者之間的殘差。此操作的目的是為了降低鄰近區域間的空間冗餘。接著，我們從直流係數中萃取適合的特徵，並將之用於建立前文模型上。隨後將所建立的前文模型配合可適性算術編碼的使用來處理直流殘差。 另一方面，針對每個8x8 DCT塊內的63個交流係數，會透過斜向掃描將它們進一步表示成遊程編碼的形式。此外，我們利用所收集的圖片來研究這63個係數的統計特性，並把觀察到的結果作為編碼交流係數的先備知識。 最後，我們提出了一種新穎的前文模型建構方式。此方式是受到k-平均演算法的啟發。一開始，我們將特徵空間切割成許多細小的子空間，並且依照資料(直流係數與交流係數)的特性，將它們分配到對應的子空間。藉由把k-平均演算法的核心技術套用在這些子空間上，前文模型將會隨著疊代的進行而逐漸成形。將此方式所產生的前文模型搭配之前所提出的編碼架構，可以將直流項與交流項整體的編碼效率再向前推進。
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量子計算被認為是一項擁有極高潛能的科技，蘊含著徹底改變人類社會的可能性。本論文中要探討電子自旋量子位元，它是執行量子計算的基本單元，量子位元的實現手段中最著名的其中一種方式。我們提出並探討了兩種不同的結構用以有效地控制電子自旋量子位元的自旋狀態，而這兩種結構又會分為是否存在直流控制電路，也就是量子閘極的兩種情況來做個別的分析。 為了能快速地操縱電子的自旋狀態，同時避免系統遭受非預期的干擾，需要在量子點附近給予其強交流磁場並最小化交流電場，而利用短路的電路特性，就能藉由各種不同傳輸線的短路結構來產生強磁場和弱電場。 此外，為了使整個結構可以放置在同一個平面上，我們選擇了共面帶線的短路結構，環形結構，和共面波導的短路結構，開槽結構。然而，因為共面帶線屬於平衡式傳輸線，無法與為不平衡式傳輸線的同軸電纜直接相接，所以又額外使用了平衡-不平衡轉換器以連接共面帶線和共面波導，同時模擬並探討了結構中存在直流控制電路，也就是量子閘極時的情況。本論文所提出的這兩種結構的表現皆遠優於世界領先研究團隊澳洲新南威爾斯大學所提出的設計，在模擬與量測結果上的吻合度也相當的高。
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本論文分為三個部分，第一個部分為寬頻低雜訊放大器(Low noise amplifier)，第二個部分為雙輸入(Dual-input)低雜訊放大器，及最後一個部分的毫米波功率放大器(Power amplifier)。 第一個部分為應用於第五代行動通訊寬頻低雜訊放大器的研究。低雜訊放大器為無線接收系統的前端電路，需要具備低雜訊與高功率增益特性，頻率範圍包含14 GHz至44 GHz，其中包含28與39 GHz為5G毫米波通訊操作頻段。在輸入匹配網路針對雜訊匹配來主導整體雜訊指數，並於級間共軛匹配來達到高增益的效果。本章使用90奈米的互補式金屬氧化物半導體來設計此放大器電路，藉由第二級放大器使用轉導提升技巧(Gm-boosting technique)，降低寬頻阻抗匹配的難度。透過射頻探針量測並驗證模擬設計結果。 第二個部分為可切換雙圓極化衛星接收器的雙輸入低雜訊放大器之研究。作為衛星通訊使用，其頻率範圍19包含17.7 GHz至20.7 GHz。本章使用0.15微米的砷化鎵假晶高速電子移動率電晶體製程設計此放大器，此放大器包含兩個輸入端供兩種圓極化天線輸入，此設計將開關(Switch)功能納入第一級雜訊匹配設計中。級間與輸出匹配網路加入濾波器，為抑制發送端訊號造成低雜訊放大器提早飽和。透過射頻探針量測並驗證模擬設計結果。 第三個部分為操作於28 GHz的高瓦高效率功率放大器之研究。功率放大器為無線發送系統的後端電路，需要具備高功率輸出特性，此放大器頻率範圍包含26 GHz至30 GHz，針對28 GHz的5G毫米波通訊操作頻段。分析輸出匹配網路的架構，並加以優化使用低阻抗傳輸線(Low-impedance transmission line)的結構來達到低損耗、高功率轉換效率(Power added efficiency)的表現。本章使用0.15微米的砷化鎵假晶高速電子移動率電晶體製程設計此放大器，透過射頻探針量測並驗證模擬設計結果。
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本論文研究利用於無線供電之特高頻(UHF)頻帶的無線功率傳輸系統，為了激發標籤或無線感應器的電子電路，需維持接收到足夠的功率大小，因此，本論文主要研究為無線傳輸系統中的功率傳輸部分。為了解決單一發射架構收發端會因位移錯位和旋轉錯位造成接收功率不穩定之影響，應用調變和設計的發射架構來實現接收端之平均功率不受旋轉角度影響，並且使其在受到位置錯位的狀況下還能保有一定的平均功率大小。 本論文首先提出二維正交發射架構及更符合實際應用之三維正交發射架構，並採用分時切換調變來達到穩定的能量分佈，即利用開關切換來控制一段時間下只允許一個發射天線導通。後續再提出應用於薄型空間的雙線性極化發射架構來提升具高度的接收點之功率穩定度與簡化架設。根據弗里斯傳輸方程式來預估以上架構整體的平均接收功率穩定度與服務範圍。以接收天線於不同旋轉角度與位置的標準差比較可發現，二維旋轉架構中對稱的發射源擺設相對於非對稱發射源擺設接收功率穩定度能夠改善將近80 %，而三維架構中雙線性極化發射架構之接收穩定度能改善三發射源非對稱架構高達82 %。 實際量測方面可分為三個主要系統，分為前端、中端與後端。前端控制開關來實現分時切換發射之系統。中端由四單元所組成之系統，功能為(1)紅外線偵測啟動量測，由(2)功率偵測器接收天線功率，並由Arduino內部將類比訊號轉換成數位形式的輸出電壓值，和(3)九軸感測模組量測接收天線之旋轉角度，最後由(4)SD卡模組存取與無線收發器模組發送數值。後端則藉無線收發器模組接收數值，並應用調變技術遠端對數據做處理與結果分析，其理論分析與量測結果大致吻合。
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隨著壓縮感知理論的興起，基於次Nyquist取樣的寬頻頻譜感知再訊號處理領域變成一個熱門的研究主題。然而，大部分已知的方法並沒有事先確認在觀測的頻寬內是否存在主要用戶的訊號而是直接將主要用戶訊號的頻譜復原。而如果整個頻寬內並沒有包含任何訊號並且接收到訊號只包含雜訊的話，直接尋求訊號頻譜可能會導致錯誤的估測結果並且浪費運算資源。為了解決這些問題，PCER探測器被提了出來。然而我們發現PCER探測器並不適用於訊號有包含高斯程序的情況。因此我們提出了一個新的預決策探測器，新的探測器能夠處理上述PCER探測器無法應付的情況。在進行預決策後，會接著進行頻譜估測。我們利用Multitaper的概念提出了一個新的頻譜估測方法，經過一些數學推導後，我們發現欲估測的頻譜可以由簡單的最小平方法得到。整體而言，整個寬頻頻譜感知系統可以分為三個部分，次Nyquist取樣，預決策，頻譜估測。 這篇論文主要分成兩個部分。第一個部分為提出的預決策探測器的介紹，我們利用次Nyquist取樣點來得到我們的檢驗統計量，再進行一些數學運算後，可以得到最後的決策結果。我們也推導出了決策閾值和偵測機率的解析解。模擬結果顯示了新的探測器能在很大的雜訊比範圍內診測到主要用戶訊號的存在，並且能夠解決高斯程序無法被偵測的問題。 第二個部分為提出的頻譜估測方法的介紹。利用Multitaper的觀念，我們推導出收到的次Nyquist取樣點和訊號頻譜之間的關係，並且我們發現頻譜能夠利用最小平方法來進行還原。為了使估測的頻譜具有唯一性，我們也介紹了基於最小尺刻度問題的一種Multicoset取樣方式。模擬結果驗證了理論推導的正確性，並且顯示出了提出的方法能在雜訊比很低的情況下有很好的性能，能夠有效的對抗雜訊。
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本論文提出了三個應用於微波及毫米波系統的關鍵放大器，其所使用的製程皆為90奈米互補式金氧半電晶體(CMOS FET)製程，第一個為低功耗且小晶片面積的高增益寬頻可變增益分散式放大器。第二個為創新且晶片核心面積小的變壓器匹配之無開關雙向功率低雜訊放大器。最後一個為應用於E頻帶的可變增益低雜訊放大器。 首先提出的放大器以混和傳統分散式放大器(CDA)以及串接單級分散式放大器(CSSDA)為架構，並以疊接放大器(cascode amplifier)為其中的增益元件，再利用主動終端可變電阻(AVTR)來達到平坦增益度之可變增益分散式放大器。其中增益頻寬積(GBW product)、直流功耗、增益控制範圍以及晶片面積為此可變增益分散式放大器的重要考量。在利用主動終端可變電阻的情形下，其增益平坦度可以做到有效的調整，且不會有增加直流功耗以及占用晶片面積之問題。此可變增益分散放大器達到21 dB的小訊號增益、40 GHz的3-dB頻寬以及18 dB的增益控制範圍，且直流功耗在最高的增益狀態僅有32.9 mW，而晶片的總面積只有0.72平方毫米。 接著是設計於Ka頻段基於變壓器架構之無開關雙向功率低雜訊放大器(switchless bidirectional PA-LNA)，其採用了創新的雙向變壓器匹配網路來達到虛擬開關(virtual switch)之效果，以取代傳統的單刀雙擲開關(SPDT switch)電路，如此一來不僅能保有功率放大器以及低雜訊放大器原有之特性，還可以達到節省晶片面積之效果。此功率低雜訊放大器在功率放大器模式下達到18.1 dB的小訊號增益、9.5 GHz的3-dB頻寬以及在33 GHz的操作頻率下達到15.2 dBm的飽和輸出功率、29 %之最高功率附加效率。在低雜訊放大器模式下達到18.1 dB的小訊號增益、4.2 GHz的3-dB頻寬以及在35 GHz的操作頻率下達到最小4.5 dB的雜訊指數，而在3-dB頻寬下達到4.8 dB的平均雜訊指數。此晶片的核心面積只有0.21平方毫米。 最後提出的是應用於E頻段的可調增益低雜訊放大器，其電路由兩級的電流再利用(current-reused)架構串聯一級疊接放大器以及一級電流導引(current-steering)結構的放大器所組合而成。其中小訊號增益、直流功耗以及增益調控範圍為設計此放大器之考量。利用電流共享架構以及增益增強技術，此可調增益低雜訊放大器可以達到26.1 dB的小訊號增益和14.1 GHz的3-dB頻寬，在78 GHz的操作頻率下達到最小4.8 dB的雜訊指數以及17 dB的增益控制範圍，而在3-dB頻寬下達到5.4 dB的平均雜訊指數。此外其直流功率僅消耗23 mW且此晶片的整體面積只有0.52平方毫米。