Semi-Adversarial Networks: Convolutional Autoencoders for Imparting Privacy to Face Images

In this paper, we design and evaluate a convolutional autoencoder that perturbs an input face image to impart privacy to a subject. Specifically, the proposed autoencoder transforms an input face image such that the transformed image can be successfully used for face recognition but not for gender classification. In order to train this autoencoder, we propose a novel training scheme, referred to as semi-adversarial training in this work. The training is facilitated by attaching a semi-adversarial module consisting of a pseudo gender classifier and a pseudo face matcher to the autoencoder. The objective function utilized for training this network has three terms: one to ensure that the perturbed image is a realistic face image; another to ensure that the gender attributes of the face are confounded; and a third to ensure that biometric recognition performance due to the perturbed image is not impacted. Extensive experiments confirm the efficacy of the proposed architecture in extending gender privacy to face images

Aspects of the fracture toughness of carbon nanotube modified epoxy polymer composites

Epoxy resins used in fibre reinforced composites exhibit a brittle fracture behaviour, because they show no sign of damage prior to a catastrophic failure. Rubbery materials and micro-particles have been added to epoxy resins to improve their fracture toughness, which reduces strength and elastic properties. In this research, carbon nanotubes (CNTs) are investigated as a potential toughening agent for epoxy resins and carbon fibre reinforced composites, which can also enhance strength and elastic properties. More specifically, the toughening mechanisms of CNTs are investigated theoretically and experimentally. The effect of aligned and randomly oriented carbon nanotubes (CNTs) on the fracture toughness of polymers was modelled using Elastic Plastic Fracture Mechanics. Toughening from CNT pull-out and rupture were considered, depending on the CNTs critical length. The model was used to identify the effect of CNTs geometrical and mechanical properties on the fracture toughness of CNT-modified epoxies. The modelling results showed that a uniform dispersion and alignment of a high volume fraction of CNTs normal to the crack growth plane would lead to the maximum fracture toughness enhancement. To achieve a uniform dispersion, the effect of processing on the dispersion of single walled and multi walled CNTs in epoxy resins was investigated. An instrumented optical microscope with a hot stage was used to quantify the evolution of the CNT dispersion during cure. The results showed that the reduction of the resin viscosity at temperatures greater than 100 °C caused an irreversible re-agglomeration of the CNTs in the matrix. The dispersion quality was then directly correlated to the fracture toughness of the modified resin. It was shown that the fine tuning of the ratio of epoxy resin, curing agent and CNT content was paramount to the improvement of the base resin fracture toughness. For the epoxy resin (MY0510 from Hexcel), an improvement of 38% was achieved with 0.3 wt.% of Single Walled CNT (SWNT). Finally, the CNT-modified epoxy resin was used to manufacture carbon fibre laminates by resin film infusion and prepreg technologies. The Mode I and Mode II delamination properties of the CNT-modified composite increased by 140% and 127%, respectively. In contrast, this improvement was not observed for the base CNT-modified polymers, used to manufacture the composite laminates. A qualitative analysis of the fractured surface using a Scanning Electron Microscope revealed a good dispersion in the composites samples, confirming the importance of processing to harness the full potential of carbon nanotubes for toughening polymer composites.Les résines époxy utilisées dans des composites à renforts fibreux ont en général un comportement à rupture fragile qui peut conduire à une rupture catastrophique des composites. Afin d'améliorer leur ténacité à la rupture, des matériaux caoutchouteux et des microparticules sont ajoutés, au dépend de leurs propriétés mécaniques. Dans cette recherche, des nanotubes de carbone (CNTs) ont été ajoutés à la résine époxy pour améliorer sa ténacité. Plus spécifiquement, les mécanismes de résistance à la rupture des nanotubes de carbone ont été étudiés de façon expérimentale et numérique. Tout d'abord, l'effet de l'alignement des nanotubes de carbone (aligné ou aléatoire) sur la résistance à la rupture a été modélisé en utilisant les lois de mécanique de la rupture élastique et plastique. L'influence de la longueur critique des CNT sur les conditions de rupture et sur les mécanismes de résistance à la rupture par arrachement des nanotubes à été considérée. Le modèle développé a été ensuite utilisé pour identifier l'effet des propriétés géométriques et mécaniques des nanotubes de carbone sur la ténacité à la rupture des résines époxy modifiées. Les résultats montrent qu'une dispersion uniforme ainsi qu'une orientation des nanotubes de carbone perpendiculairement à la direction de propagation de la fissure conduisent à une amélioration de la ténacité de la résine. L'effet du procédé de fabrication sur la dispersion des nanotubes de carbone à paroi simple et à parois multiples a été également étudié expérimentalement. Une plaque chauffante instrumentée avec un microscope optique a été utilisée pour quantifier la dispersion des CNT pendant la polymérisation de la résine. Les résultats montrent qu'une réduction de la viscosité de la résine à des températures supérieures à 100ºC cause une ré-agglomération irréversible des CNT dans la matrice. La qualité de la dispersion a été ensuite corrélée à la ténacité de la résine modifiée. La détermination d'un ratio optimum entre la résine époxy, le catalyseur et la concentration de CNT est primordiale pour améliorer la ténacité de base de la résine. Pour la résine époxy étudiée (MY0510 de Hexcel), une amélioration de 38% a été obtenue avec 0.3% de CNT à paroi simple. Finalement, la résine modifiée avec les CNT a été utilisée pour fabriquer des laminés avec des renforts de fibres de carbone par les procédés d'infusion de résine et de préimprégnés. Les propriétés de délamination du composite ont été augmentées d'un maximum de 140% (mode I) et 127% (mode II) par rapport aux propriétés de base du composite. Cette amélioration n'a pas été observée pour les échantillons de résine modifiée sans renfort. Une analyse qualitative de la surface de cassure par microscope électronique à balayage (SEM) révèle une bonne dispersion des CNT dans le composite. Ceci reconfirme l'importance du procédé de fabrication et de la dispersion afin d'utiliser les nanotubes de carbone au maximum de leur potentiel pour renforcer les composites à matrice polymère

Modelling the structural efficiency of cross-sections in limited torsion stiffness design

Most of the current optimization techniques for the design of light-weight structures are unable to generate structural alternatives at the concept stage of design. This research tackles the challenge of developing an optimization method for the early stage of design. The main goal is to propose a procedure to optimize material and shape of stiff shafts in torsion.Recently introduced for bending stiffness design, shape transformers are presented in this thesis for optimizing the design of shafts in torsion. Shape transformers are geometric parameters defined to classify shapes and to model structural efficiency. The study of shape transformers are centered on concept selection in structural design. These factors are used to formulate indices of material and shape selection for minimum mass design. An advantage of the method of shape transformers is that the contribution of the shape can be decoupled from the contribution of the size of a cross-section. This feature gives the designer insight into the effects that scaling, shape, as well as material have on the overall structural performance.Similar to the index for bending, the performance index for torsion stiffness design is a function of the relative scaling of two cross-sections. The thesis examines analytically and graphically the impact of scaling on the torsional efficiency of alternative cross-sections. The resulting maps assist the selection of the best material and shape for cross-sections subjected to dimensional constraints. It is shown that shape transformers for torsion, unlike those for bending, are generally function of the scaling direction.The efficiency maps ease the visual contrast among the efficiency of open-walled cross-sections and that of close-walled cross-sections. As expected, the maps show the relative inefficiency of the former compared to the latter. They can also set the validity range of thin- and thick-walled theory in torsion stiffness design. The analytical results are validated with the numerical data obtained from ANSYS to guarantee the consistency of the models. The thesis concludes with three case studies that demonstrate the method