基于图像融合和DCT域增强的人脸识别

提出了一种基于图像融合和DCT域增强的人脸识别方法.首先对人脸图像分别进行直方图均衡化和对指数变换,将二者变换结果融合,减少光照对人脸识别的影响;然后进行DCI变换,在滤除高频分量的同时进行图像增强,抑制块效应,在此基础上进行IDCT图像重建,利用二维主成分分析提取人脸特征,降低空间维数;最后通过最邻近分类法实现人脸识别.Yale人脸库仿真实验表明,该方法在光照变化较大和人脸样本较少的情况下具有较高的识别率.     

一种基于核局部保留投影的人脸识别方法

为了有效提取人脸的非线性结构信息,提出一种新的基于最大散度差的核判别局部保留投影方法.首先通过核函数将样本数据映射到高维特征空间,计算特征空间中样本的散度矩阵,其次将样本原始空间中的近邻图嵌入到散度矩阵,最后采用最大散度差准则进行特征提取.在PIE与Yale人脸数据库上的实验结果表明,提出的人脸识别方法最高识别率可达到99%.      

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.     

基于Gabor滤波特征和一类分类器的人脸检测

人脸检测是人脸识别的一项重要任务.论文提出了一种基于Gabor滤波特征和一类分类器的正面人脸检测方法.算法首先利用了Gabor滤波器的良好的空间位置与方向的选择特性,采用了四种方向的Gabor滤波器提取人脸样本图像特征并用PCA方法对特征降维,然后用已降维的特征训练支持向量机分类器.最后应用一类分类器分类检测人脸.实验结果证明该方法是十分有效.     

用于人脸识别的图像预处理方法研究与实现

提出了一种人脸图像预处理改进算法:将图片转化为灰度图像后进行去噪滤波,根据灰度投影曲线确定人脸的边界,依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁,根据人脸特征的几何关系确定人脸图像的缩放系数,得到标准化图像.解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题.     

无网格方法在二维弹性力学计算中的应用

通过选取合适的权函数和基函数，将无网格局部伽辽金法用于二维弹性力学计算．计算中，积分都在规则形状边界子域上完成，因而容易实现；通过罚因子添加本质边界条件，从而使得到的刚度矩阵是正定对称矩阵．将计算结果与ANSYS有限元法的计算结果进行比较，结果表明，无网格法用于二维弹性力学计算具有精度高、稳定性好和适应性强等优点．     

基于特征脸和LS-SVM分类器的人脸性别分类

提出使用特征脸和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器相结合进行人脸性别分类.我们首先从训练图像中求得特征脸空间,然后将训练集和测试集图像投影到特征脸空间得到投影系数.使用训练样本投影系数训练LS-SVM分类器,对训练图像和测试图像进行分类试验,同时计算出分类准确率,实验结果表明LS-SVM分类要比其他分类算法有更好的优越性.在实验中我们也使用交叉验证来确定特征脸数目和核函数参数.     

一种基于数字水印的二维条码防伪的方法

针对现有PDF417条码的数字水印嵌入和检测算法比较复杂、水印的嵌入强度不好控制以及对条码打印机和扫描仪的精度要求比较高等问题,提出了一种在PDF417条码的合适边缘嵌入盲水印信息的方法,将二维条码和数字水印技术相结合以提高PDF417二维条码的安全性和保密性.     

基于差分能量图和CGBP的微表情识别

微表情是一种不能自主控制和伪装的面部表情,其与诚信度的关系密切,具有持续时间短且难以识别的特征.为提高计算机自动识别微表情的准确性,提出一种基于差分能量图和中心化Gabor二值模式（centralized Gabor binary patterns,CGBP）的微表情识别方法.该方法首先利用差分法计算微表情序列的能量得到差分能量图,获得人脸面部肌肉相位的变化;其次将Gabor与中心二值模式CBP相结合,得到CGBP算子对能量图进行微表情的特征提取;最后利用ELM分类器进行微表情分类识别.在CASME微表情库上的实验结果表明,该方法比LBP-TOP、DTSA3、Gabor、VLBP、CBP-TOP算法更能有效地获得微表情序列的时空纹理特征,平均识别率为86.54%.      

基于融合两类核Fisher鉴别函数的人脸识别方法

提出了一种基于两类核Fisher鉴别分析(KFDA)的人脸识别方法,对每2个不同人脸类别求解一个核Fisher鉴别函数,其优点是能针对特定的2个人脸图像类别,抽取区分该2类人脸的最佳鉴别特征,克服了多类KFDA和2类KFDA相比是次优的问题.为解决KFDA计算量大的问题,将MSE推广为基于核的MSE(KMSE),用其得到核Fisher鉴别函数,减少了训练和识别的计算时间.在识别阶段应用了两种融合方法融合各个基于KMSE的核Fisher鉴别函数.     

基于血流图双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图与双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法．首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行一级双树复数小波分解,保留分解后的4个低频子带并分别进行傅里叶变换,得到每个低频子带的特征矩阵,分别计算4个子带的欧氏距离并进行简单的加法融合,再用三阶近邻分类器得到最终的识别结果．为了减小算法的时间复杂度,我们对血流模型进行简化．实验结果表明,本文所提的方法有较好的识别结果．而简化的血流图相比原模型的识别率没有明显的下降,甚至某些情况下还稍高于血流模型,说明本文的方法是有效的．     

Orthogonal discriminant improved local tangent space alignment based feature fusion for face recognition

Improved local tangent space alignment (ILTSA) is a recent nonlinear dimensionality reduction method which can efficiently recover the geometrical structure of sparse or non-uniformly distributed data manifold. In this paper, based on combination of modified maximum margin criterion and ILTSA, a novel feature extraction method named orthogonal discriminant improved local tangent space alignment (ODILTSA) is proposed. ODILTSA can preserve local geometry structure and maximize the margin between different classes simultaneously. Based on ODILTSA, a novel face recognition method which combines augmented complex wavelet features and original image features is developed. Experimental results on Yale, AR and PIE face databases demonstrate the effectiveness of ODILTSA and the feature fusion method.     

基质金属蛋白酶-2及其抑制因子TIMP-2 在脑胶质瘤中的表达及意义

目的探讨基质金属蛋白酶-2(MMP-2)及其抑制因子TIMP-2的表达及其与脑胶质瘤恶性程度之间的关系。方法采用免疫组化SP法检测并比较了67例不同级别胶质瘤组织和10例正常脑组织中MMP-2和TIMP-2蛋白的表达情况。结果随着肿瘤恶性程度的增加,MMP-2蛋白表达增高而TIMP-2蛋白表达降低。结论MMP-2及TIMP-2对胶质瘤恶性程度的评估有重要的意义。     

多尺度注意力学习的Faster R-CNN口罩人脸检测模型

针对在佩戴口罩等有遮挡条件下的人脸检测问题，提出了多尺度注意力学习的Faster R-CNN （MSAF R-CNN）人脸检测模型. 首先，为充分考虑人脸目标多尺度信息，相较于原始Faster R-CNN框架，引入Res2Net分组残差结构，获取更细粒度的特征表征；其次，基于空间-通道注意力结构改进的Res2Net模块，结合注意力机制自适应学习目标不同尺度特征；最后，为学习目标的全局信息并减轻过拟合现象，在模型顶端嵌入加权空间金字塔池化网络，采用由粗到细的方式进行特征尺度划分. 在AIZOO和FMDD两个人脸数据集上的实验结果表明:所提出MSAF R-CNN模型对佩戴口罩的人脸检测准确率分别达到90.37%和90.11%，验证了模型的可行性和有效性.      

二维超声、弹性成像对乳腺肿块诊断价值的评价

目的 评价二维超声、弹性成像在鉴别诊断乳腺良、恶性肿块中的价值.方法 对随机来我院检查的103例患者共109个乳腺肿块分别进行二维超声和弹性超声检查,结果与病理对照并进行分析.结果 二维超声和弹性成像在鉴别乳腺良、恶性肿块中的价值相当(敏感性、特异性和准确性分别为81.58％、80.28％、80.73％和84.21％,...     

Improvement of Two-Dimensional Gel Electrophoresis for Study of Corm Formation Related Proteins in vitro from Taro (Colocasia esculenta)

It is an important step in understanding a bio-logical activity to profile proteins and peptides incells and tissues[1]. Two-dimensional polyacry-lamide gel electrophoresis (2D-PAGE) is very use-ful method for separating complex protein mix-tures[2]. Because of high resolution, improved re-producibility of 2D-PAGE with immobilized pHgradients, it has become one of the standard proce-dures for proteome research. Proteomic analyses are now emerged in manyareas of plant biology, such as genet…     

Face Hallucination with Weighted Nuclear Norm Constraint

Face hallucination via patch-pairs leaning based methods has been wildly used in the past several years. Some position-patch based face hallucination methods have been proposed to improve the representation power of image patch and obtain the optimal regressive weighted vector. The rationale behind the position-patch based face hallucination is the fact that human face is always highly structured and consequently positioned and it plays an increasingly important role in the reconstruction. However, in the existing position-patch based methods, the probe image patch is usually represented as a linear combination of the corresponding patches of some training images, and the reconstruction residual is usually measured using the vector norm such as 1-norm and 2-norm. Since the vector norms neglect two-dimensional structures inside the residual, the final reconstruction performance is not very satisfactory. To cope with this problem, we present a weighted nuclear-norm constrained sparse coding (WNCSC) model for position-patch based face hallucination. In addition, an efficient algorithm for the WNCSC is developed using the alternating direction method of multipliers (ADMM) and the method of augmented Lagrange multipliers (ALM). The advantages of the proposed model are twofold: in order to fully make use of low-rank structure information of the reconstruction residual, the weighted nuclear norm is applied to measure the residual matrix, which is able to alleviate the bias between input patches and training data, and it is more robust than the Euclidean distance (2-norm); the more flexible selection method for rank components can determine the optimal combination weights and adaptively choose the relevant and nearest hallucinated neighbors. Finally, experimental results prove that the proposed method outperforms the related state-of-the-art methods in both quantitative and visual comparisons.     

高糖对MMP-2与TIMP-2的表达及血管平滑肌细胞增殖的影响

目的探讨高糖作用下大鼠胸主动脉平滑肌细胞基质金属蛋白酶-2(MMP-2)及其组织抑制剂-2(TIMP-2)的表达情况及高糖对血管平滑肌细胞(VSMCs)增殖的影响。方法大鼠胸主动脉平滑肌细胞培养及传代后,分为正常浓度葡萄糖组(NG组,5.5mmol/L葡萄糖)、甘露醇高渗对照组(5.5mmol/L葡萄糖+19.5mmol/L甘露醇)、高浓度葡萄糖组(HG组,25mmol/L葡萄糖)和GM6001组(25mmol/L葡萄糖+5μmol/L GM6001),在4组不同的培养环境下分别培养72h后,用RT-PCR技术检测MMP-2与TIMP-2的表达情况,同时用MTT比色法检测4种不同培养环境下VSMCs的增殖情况。结果 HG组与NG组相比,MMP-2与TIMP-2mRNA的表达增强,差异具有统计学意义(P<0.01),甘露醇高渗对照组、GM6001组与NG组相比,MMP-2与TIMP-2mRNA的表达差异无统计学意义(P>0.05);HG组与NG组相比,MMP-2与TIMP-2 mRNA的相对表达量的比值显著增加,差异具有统计学意义(P<0.01),甘露醇高渗对照组、GM6001组与NG组相比差异无统计学意义(P>0.05);HG组各时间点细胞增殖与NG组相比差异具有统计学意义(P<0.05),而GM6001组、甘露醇高渗对照组各时间点的细胞增殖与NG组相比差异无统计学意义(P>0.05)。结论高浓度葡萄糖促进血管平滑肌细胞增殖,这可能是通过MMP-2与TIMP-2表达失衡介导的。     

Research on anti-counterfeiting quick response 2D barcode techniques based on digital watermark

In order to increase the watermarking capacity and improve the anti-counterfeiting performance of quick response (QR) two-dimensional (2D) barcode based on digital watermarking technique, this paper proposes a kind of graying algorithm for binary image to make transform domain watermarking methods possible. Based on the graying algorithm, the quantization-based watermarking scheme in discrete wavelet transform (DWT) domain is then designed. The experiments show that the proposed watermarking scheme for QR 2D barcode greatly improves anti-counterfeiting performance without loss of any barcode information.