基于贝叶斯分类器的实时图像目标识别实验研究简

基于对不完全朴素贝叶斯分类器的分析,提出一种离线训练在线识别的目标图像识别与跟踪实验方法.实验将模板图像与目标实时图像之间的特征匹配问题转换为特征分类问题,并在成像自寻的导引系统上运行.实验结果表明,该方法在保持很高鲁棒性的同时,大幅减少在线目标识别的计算量,具有较强的实时性.     

基于模式识别的人体肺癌电阻抗检测方法研究

根据阻抗频谱理论及模式识别理论,对手术中切除的恶性肿瘤组织及非肿瘤组织进行阻抗测量并进行肺癌辨识.利用Agilent4294A阻抗分析仪测量手术中切除样本的阻抗值,获得100,Hz~100,MHz频率激励下的阻抗频谱,经最小二乘算法拟合,得到频谱特征参数.将测量样本分成训练集与测试集,设计LMSE及Fisher两种线性分类器;分类器经训练后获得判别函数,利用分类器对测试集进行分类实验.研究结果表明,LMSE以及Fisher算法对测试样本均能进行有效识别,并且识别结果与病理切片分析结果吻合,验证了基于模式识别的方法对肺癌阻抗检测进行辨识的可行性与可靠性,为肿瘤早期筛查提供有效检测方法.     

基于方向链码的书空手势识别

介绍了Leapmotion交互设备的结构及运行机制,在该设备产生的交互空间中的x-y平面上定义8个方向的方向链码,通过该设备检测手指在空间中的位置变化,确定手指的移动方向,并结合方向链码定义动态书空手势。为了消除手指在空间运动的不稳定性而导致的噪声干扰,将手指在平面上的位置信息映射到计算机屏幕上显示出手指的移动轨迹,对轨迹进行分段处理,根据分段的比重提取主要移动方向描述输入手势,采用顺序匹配算法对输入手势与模板手势进行匹配,识别输入的书空手势。     

猪Akt1、Akt2基因克隆与组织表达图谱分析

为了得到长白猪蛋白激酶Akt1和Akt2基因序列并分析其表达模式,本研究使用RT-PCR方法,首先克隆了蛋白激酶Akt1和Akt2的cDNA.序列分析显示:长白猪Akt1基因的cDNA全长1461bp,编码具480个氨基酸残基的前体蛋白,其氨基酸序列与人,牛,大鼠,小鼠同源性达到97%以上.长白猪Akt2基因cDNA全长为1505bp,编码具481个氨基酸残基的前体蛋白,其氨基酸序列与人,牛,大鼠,小鼠的同源性高达97%以上.SMART分析表明,猪Akt1和Akt2蛋白均包含了与PI-3K结合的PH结构域及2个具有丝氨酸/苏氨酸激酶催化活性的S_TKc结构域.RT-PCR检测结果显示:Akt1mRNA在垂体、心脏、肝脏、脾脏、肌肉组织中高表达,在大脑、小脑、肾脏表达丰度较低.Akt2则在小脑、垂体、心脏、肝脏、脾脏和肌肉组织中高表达,而在大脑和肾脏中表达丰度较低.     

甘薯HXK基因的克隆、组织表达及生物信息分析

通过RT-PCR技术从甘薯的总RNA中克隆得到了全长的己糖激酶基因,测序结果表明HXK(hexokinase)基因编码区长1491bp,编码496个氨基酸,其翻译的蛋白质分子量为53.4kD,其氨基酸序列与其它已知高等植物HXK基因具有很高的同源性.构建了原核表达载体pET-HXK,经IPTG诱导后可表达获得相对分子量约为71kD的外源融合蛋白,与预测结果一致.并对HXK基因在不同组织中的转录水平进行了数字表达谱和荧光定量分析.     

一种基于果蝇优化方法的连续查询攻击算法

针对位置信息服务的隐私保护轨迹安全隐患,在已有研究的基础上提出了一种新的连续查询攻击算法(Continuous Queries Attacking algorithms based on Fruit Fly,CQAFF).首先该算法结合熵和查询匿名度量定义了查询识别率的计算模型,并利用果蝇优化方法给出了模型的求解流程.最后,利用移动对象数据生成器来进行实验,深入研究了影响CQAFF算法的关键因素,同时对比分析了该算法与其它算法的性能差异,结果表明CQAFF算法的有效性.     

家猪BMP-2、BMP-3基因克隆及其组织表达探究

本研究以长白猪(Landrace)肺cDNA为模板,扩增获得猪骨形态发生蛋白BMP-2和BMP-3基因的cDNA全长.BMP-2基因cDNA全长为1742bp,编码395个氨基酸的前体蛋白,与人、牛、绵羊、大鼠、小鼠等的BMP-2基因的氨基酸序列一致性分别94.18%,95.4%,95.2%,90.3%,90.60%;BMP-3基因cDNA全长为1639bp,编码475个氨基酸的前体蛋白,猪与人、牛、绵羊、大鼠、小鼠等的BMP-3氨基酸序列的一致性分别是84.7%、87.7%、82.3%、80.4%、79.5%.采用RT-PCR方法,对BMP-2、3基因在家猪主要组织的表达进行探究.结果显示:BMP-2在所有组织中均有表达;而BMP-3在脑、肺、小肠中表达量较高,其他组织中表达量弱.     

复杂背景下的纤维识别研究

对在复杂背景下的纤维识别进行了研究.由于图像中纤维交错分布,相互遮挡,很难用现成的方法完成识别.本文作者提出的识别方法包括3部分:边缘检测,边缘细化与边缘修复.试验结果表明,本方法可避免纤维交叉,纤维弯曲等影响,并能较为准确地识别出每条纤维.     

基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法研究

手写体数字的识别在社会经济、社会生活的许多方面都有着广泛的应用。同时支持向量机是近几年来模式识别领域中的一种新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中。为此将支持向量机技术应用到手写体数字的识别中,通过使用改进的C-支持向量机进行手写体数字的识别,并得出相应的识别率,结果表明此方法可行且有较高的识别率。     

基于机器视觉的薄带铸轧熔池液位识别方法

为解决薄带铸轧熔池液位难检测的问题,研发机器视觉识别熔池钢水液位的方法.利用线阵CCD下熔池钢水与铸轧辊灰度值有明显差别的图像特征,建立熔池液位的机器视觉检测系统.利用所选线阵相机采集图像速度快的特性,提出基于时间建立熔池液位图像原型的方法,建立了以滤波处理、二值化处理和边界识别为核心的熔池液位视觉识别模型.使用建立的系统和模型在实验室铸轧机和感应加热炉上进行了测试实验,结果表明:所建的熔池液位视觉检测系统和识别方法具备可行性,具有较高的检测精度和较快的检测速度,能够满足工业生产需要.