基于顺序值融合策略的可撤销虹膜识别方法

为虹膜特征数据提供有效的保护对于虹膜识别技术的应用和普及具有重要意义。针对局部排序虹膜模板保护方案精度高但不可逆性较低,易遭受顺序逆向攻击的问题,提出了两种基于顺序值融合策略的改进方法。首先将原始虹膜数据与l个特定于应用的参数进行异或运算并排序得到相应的顺序值,在对顺序值进行融合之后,两种改进方案分别通过重新排序和取模运算来进一步增强不可逆性。实验结果表明,与局部排序方案相比,第一种改进方案可以实现精度下降2%以内,不可逆性指标提升超过15%;第二种改进方案实现不可逆性指标提升超过30%,而精度下降10%以内。     

1,1′-(2,5-噻二唑-二硫乙酰基)4,4′-(对氯苯甲酰基)氨基硫脲的合成与阴离子识别性能研究

设计合成了1,1-′(2,5-噻二唑-二硫乙酰基)4,4-′(对氯苯甲酰基)氨基硫脲,并用紫外光谱研究了其对阴离子客体的识别性能。主体1加入到对硝基酚氧阴离子(p-NO2C6H4O-)的DMSO溶液中,主客体间形成超分子配合物使得客体阴离子425nm处吸光度降低且溶液从黄色变为无色。受体1与F,CH3COO-,H2PO4-相互作用,吸收光谱也发生一定变化,而与Cl,Br,I,HSO4-,NO3-作用,吸收光谱几乎没有变化。其吸收光谱改变强弱顺序为p-NO2C6H4O>F>CH3COO>H2PO4-Cl-,Br,I,HSO4-,NO3-。紫外光谱滴定的结果经非线性拟合,表明主客体间形成1∶1络合物,并且计算出受体与阴离子结合的稳定常数。质子溶剂效应进一步证明了受体分子与阴离子之间以氢键作用方式相结合。基于实验结果,对主客体之间的作用机理及识别模式作了初步探讨。     

面向自然场景图像的三阶段文字识别框架

文字识别技术在文档管理、图像理解、视觉导航等中具有重要应用。然而,自然场景中的文字通常排列任意、形状不一、字体多样,难以被检测和识别。提出了面向自然场景图像的三阶段文字识别框架,该框架包括文字检测、文字矫正和文字识别。首先,利用特征金字塔网络分割图像中的字符,基于双向长短期记忆网络获取字符间的亲和度,连接孤立字符构建单词行,文字检测率（F分数）高达91.97%。然后,通过多目标矫正网络矫正被检测文字,以应对场景图像文字的复杂形变,增强阅读性。最后,通过注意力序列识别网络按序输出预测结果,实现单词级识别,文字识别正确率达84.98%。     

利凡诺分子模板聚合物的吸附与识别特性研究

以利凡诺药物为模板分子,α-甲基丙烯酸为功能基单体,乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂,选用分子模板技术,合成了一种新的具有类似于酶或药物受体结合部位为结构特征的分子模板聚合物.研究了它对利凡诺和其它底物的吸附特性和选择性识别能力.结果表明,与组成相同的非模板聚合物相比,利凡诺分子模板聚合物有较大的吸附性能和高度的选择性及识别能力.静电作用和氢键在吸附和识别过程中发挥着重要作用.     

因子分析在X射线荧光光谱重叠谱峰识别中的应用

用渐进因子分析（ＥＦＡ）方法处理合金样品的Ｘ射线荧光扫描谱数据,按照数学原理选取扫描步长,根据ＸＲＦ特性选择合适的训练集建立数学模型,可以准确判断谱峰重叠,该方法在合理取点和组分含量相当的情况下有良好的识别能力。     

含芘荧光化学敏感器及其与核苷磷酸盐的相互作用

设计合成3种含芘荧光化学敏感器--化合物(Ⅰ),(Ⅱ),(Ⅲ). 研究了芘丁酸,化合物(Ⅰ),(Ⅱ),(Ⅲ)等与腺嘌呤,5-腺苷单磷酸二钠盐(AMP),5-腺苷二磷酸二钠盐(ADP),5-腺苷三磷酸四钠盐(ATP),5-脱氧胸腺嘧啶三磷酸四钠盐(dTTP)等生物活性分子相互作用时的荧光猝灭光谱,运用Stern-Volmer猝灭等方程分别求出它们相互作用时的猝灭常数及稳定常数. 结合化合物荧光寿命的测定,对含芘荧光化学敏感器在不同波长激发下所得的荧光光谱以及基态下自由分子的CPK模型等对上述含芘荧光化学敏感器同核苷磷酸盐的作用机制进行了讨论.     

超分子体系中的分子识别研究--XXIV.化学修饰环糊精在水溶液中的构型及其配位能力

采用圆二色谱和荧光寿命等方法研究了单 [6_(对甲基苯硒基 )_6_脱氧 ]_β_环糊精 ( 1 )、单 [6_苯胺基_6_脱氧 ]_β_环糊精 ( 2 )和单 [6_(L_色氨酸 )_6_脱氧 ]_β_环糊精 ( 3)3种环糊精衍生物在 2 98.1 5K时磷酸缓冲溶液 (pH =7.2 ,0 .1mol·L-1)中的构型 .研究结果表明 ,化合物 ( 1 )和 ( 3)在水溶液中存在不同程度的自包结 ,而化合物 ( 2 )的取代基则游离于环糊精空洞之外 .采用圆二色谱滴定法测定了 3种环糊精衍生物对几种环醇的配位稳定常数 ,发现在磷酸缓冲溶液中 ,化学修饰β_环糊精疏水取代基在空间的位置影响了主体对客体的配位能力 .     

分子模型方法在色谱手性分离机理研究上的应用

介绍了计算机辅助的分子模型设计和理论计算方法,综述了近十年来该方法在液相色谱手性分离机理研究中的应用,主要集中在Ｐｉｒｋｌｅ类型和环糊精类型的手性固定相的研究上,随着计算机软件与硬件的发展,这种方法在手性识别机理研究中的应用会更加广泛。     

基于行为概率分析的室内行人导航方法

行人在室内场景下进行混合步态运动时,传统零速检测方法易出现“漏检”和“误检”,造成定位精度下降。针对此问题,提出了一种基于行为概率分析的行人零速检测与爬楼高度估计方法。一方面,设计了基于步态周期检验的最大概率零速点提取方法,通过足部零速广义似然比概率统计对步态周期进行准确划分,继而实现对步态周期内最大概率零速点的提取;另一方面,采用基于长短期记忆的深度学习网络模型实现上下楼运动检测,基于气压高度计与惯性器件数据,构建描述足部跨越台阶数的能量概率函数,并对台阶高度、跨越台阶数以及爬楼高度进行实时在线估计。最后开展了行人室内导航实验,相较于传统零速检测算法和零速阈值自适应调整算法,所提算法的平均零速点提取成功率分别提高24.44%和16.21%,平均导航定位性能分别提高了55.14%和39.15%,高度误差由7.79%降低到0.39%。     

利用双流卷积神经网络的人脸表情识别方法北大核心CSCD

近年来,人脸表情识别(FER)方法已经取得比较好的识别准确度,但实际环境中由于姿态、遮挡、光照等因素,会对其检测准确度有不小的减弱效果。针对这些问题,提出了一种新的基于双流卷积神经网络(CNN)的FER算法。从外观和几何特征差异两方面入手,建立双流CNN,基于外观特征的网络是提取预处理后图像的局部方向模式(LDP)特征作为该网络的输入,而基于几何特征的网络主要是基于动作单元(AUs)标志点的坐标变化,AUs标志点主要是标志面部做表情时运动肌肉的位置。此外,利用了一种自动编码器技术生成具有中性情绪的面部图像的技术。算法在CK+和JAFFE数据集上进行了验证,检测准确度分别为98.81%和96.05%,与其他最新方法比较均显示出更好的效果。