基于可见光谱人脸识别技术的效率和精度受光照、姿态、遮挡、表情变化和照片欺诈等因素的影响较大,尤其是夜视环境下的人脸识别难题亟待解决。为此,提出了一种基于热红外光谱的人脸特征提取算法。对热红外人脸图像进行数据建模获取极大化数据模型,估计并调整混合模型参数到高斯混合模型;提取热红外高斯混合人脸图像的等温特征,实现热特征图像的重建;最后通过计算概率邻近指数来度量个体间的相似度,给出识别结果。UCHThermalFace数据库的实验结果表明:该方法应对夜视环境下的多姿态、特征变化、随机遮挡和眼部噪声样本具有较高的识别精度和稳健性,极大地提高了人脸识别系统夜视环境下的抗干扰能力。

石墨烯独特的结构和性能使其在纳米电子、 半导体器件等领域成为研究的热点, 但其零带隙的特性严重限制了其应用。 采用化学气化沉积法制备了多层石墨烯, 并使用溴蒸汽对制备的多层石墨烯进行掺杂, 分析研究了溴蒸汽化学掺杂对石墨烯带隙的影响。 为了对比溴蒸汽掺杂对石墨烯带隙的影响, 使用633 nm He-Ne光分别测量了石墨烯掺杂前和掺杂后的拉曼光谱, 根据拉曼光谱计算了石墨烯费米能级移动与掺杂溴蒸汽之间的关系。 实验结果表明: 溴蒸汽掺杂对石墨烯拉曼光谱G带产生影响; 随着掺杂溴蒸汽体积的增加, 拉曼光谱G带向高频移动并逐渐趋于稳定； G带和2D带强度比也迅速增加, 并最终趋于稳定。 费米能级的移动与G峰位置成线性关系, 利用G峰峰值位置与费米能级实验关系式计算了溴掺杂后石墨烯的费米能级, 分析了化学掺杂对石墨烯带隙的影响。

激光对光学薄膜的损伤仍然是限制高能激光系统的主要挑战。对杂质诱导薄膜损伤的激励进行了研究: 首先对损伤形貌进行了观测, 在此基础上对杂质对薄膜的作用效应进行了分析。研究结果表明: 杂质粒子对薄膜产生的各种效应, 主要分为热力学效应、散射引起干涉效应和激光等离子体破坏效应, 这三种效应的共同作用效果决定了损伤的特点。这些作用效应与粒子的半径密切相关: 当粒子较小时, 激光的沉积量较少, 引起邻近材料的温升较低, 扩散范围较小, 主要是熔化破坏; 当粒子较大时, 激光沉积量较多, 会引起邻近光学材料的汽化和电离, 形成激光等离子体而造成大的烧蚀坑。