基于二次多项式模型的人脸光照归一化

 根据人脸光照变化非线性的特性,本文提出用二次多项式模型来描述非正面光照条件下的人脸图像与正面光照条件下的人脸图像在对应象素点灰度之间的关系,进而提出一种人脸光照归一化方法.本方法的一个重要特点是独立于先验的物理模型而通过建立统计回归模型来学习不同光照图像之间的关系.此外,提出用基于PCA的方法对光照归一化后的人脸图像进行加权补偿,进一步改善图像的视觉效果.在Extended YaleB和CMU-PIE人脸库上的实验结果表明,新方法在改善人脸视觉效果同时能大大提高人脸识别准确率.     

3D numerical study of tumor blood perfusion and oxygen transport during vascular normalization

The changes of blood perfusion and oxygen transport in tumors during tumor vascular normalization are studied with 3-dimensional mathematical modeling and numerical simulation. The models of tumor angiogenesis and vascular-disrupting are used to simulate "un-normalized" and "normalized" vasculatures. A new model combining tumor hemodynamics and oxygen transport is developed. In this model, the intravasculartransvascular-interstitial flow with red blood cell(RBC) delivery is tightly coupled, and the oxygen resource is produced by heterogeneous distribution of hematocrit from the flow simulation. The results show that both tumor blood perfusion and hematocrit in the vessels increase, and the hypoxia microenvironment in the tumor center is greatly improved during vascular normalization. The total oxygen content inside the tumor tissue increases by about 67%, 51%, and 95% for the three approaches of vascular normalization,respectively. The elevation of oxygen concentration in tumors can improve its metabolic environment, and consequently reduce malignancy of tumor cells. It can also enhance radiation and chemotherapeutics to tumors.     

V-cluster algorithm: A new algorithm for clustering molecules based upon numeric data

Summary Clustering molecules based on numeric data such as, gene-expression data, physiochemical properties, or theoretical data is very important in drug discovery and other life sciences. Most approaches use hierarchical clustering algorithms, non-hierarchical algorithms (for examples, K-mean and K-nearest neighbor), and other similar methods (for examples, the Self-Organization Mapping (SOM) and the Support Vector Machine (SVM)). These approaches are non-robust (results are not consistent) and, computationally expensive. This paper will report a new, non-hierarchical algorithm called the V-Cluster (V stands for vector) Algorithm. This algorithm produces rational, robust results while reducing computing complexity. Similarity measurement and data normalization rules are also discussed along with case studies. When molecules are represented in a set of numeric vectors, the V-Cluster Algorithm clusters the molecules in three steps: (1) ranking the vectors based upon their overall intensity levels, (2) computing cluster centers based upon neighboring density, and (3) assigning molecules to their nearest cluster center. The program is written in C/C++ language, and runs on Window95/NT and UNIX platforms. With the V-Cluster program, the user can quickly complete the clustering process and, easily examine the results by use of thumbnail graphs, superimposed intensity curves of vectors, and spreadsheets. Multi-functional query tools have also been implemented.     

光反馈自混合干涉信号预处理方法

为了提高参数估计的精确度,根据光反馈自混合干涉信号的特点,采用对原始光反馈自混合实验信号进行滤波和归一化等预处理方法,有效地滤除了噪声,使信号平坦化,而且预处理后的实验信号与理论模型仿真数据更加吻合。分别利用原始实验信号和预处理后的信号对参数进行估计,比对结果表明,使用预处理后的光反馈自混合信号进行参数估计,线宽展宽因数和光反馈水平因子C的测量精度分别提高了5.52%和4.55%。     

恒星巡天光谱中天光残留成分的自动识别与检测

天光作为一种主要的噪声,叠加在目标天体光谱之中,降低了光谱的信噪比。经过减天光处理后,若光谱中仍含有大量强度高的天光残差将不利于对目标光谱的后续分析。自动识别减天光异常恒星光谱的研究较少,目前只能通过人工检测的方法去寻找减天光异常的光谱,效率较低。首先对影响减天光结果的因素进行分析,找出减天光异常光谱的特征,然后提出一种简单有效的方法能够自动识别LAMOST巡天经过Pipeline处理之后仍然存在减天光异常的恒星光谱并检测其位置。该方法先对光谱进行归一化处理,然后通过检测天光线附近是否有一定强度的类似发射线或吸收线的残留来判定该天光线位置是否出现减天光异常,最后得出光谱中所有的减天光异常的天光位置。通过对LAMOST光谱数据的实验表明,这种方法可以有效识别出减天光异常的光谱和发现不同残留强度的天光线异常位置,并且该方法简单易懂,识别效率高,可以应用于大量的减天光异常光谱的识别与检测问题。     

迁移时间归一化法改善毛细管电泳表征中药大黄的重现性

探讨了迁移时间归一化法改善中药毛细管电泳分析迁移时间重现性的原理,并将其应用于实际样品的分析。迁移时间归一化法认为,在相同的操作电压、缓冲液组成和温度条件下,多次电泳实验中迁移时间产生差别的主要原因是多次电泳实验中电渗流产生了差异。迁移时间归一化法就是通过选择电泳谱图中的一个或两个峰作为标记峰,将各次电泳实验的迁移时间都归一到第一次电泳实验中的迁移时间。比较多次电泳实验中迁移时间(t)的相对标准偏差(RSD)、经单峰归一化处理的迁移时间(t′)的RSD、经双峰归一化处理的迁移时间(t″)的RSD、迁移时间比(t/tistd,istd代表所选择的标记物)的RSD,发现RSD(t″)相似文献   

R-基团相似性的比较

介绍了对化学取代基(R-基团)进行相似性比较的工作．每个R-基团主要依赖一些对反应影响较为明显,同时又便于计算的结构描述符来进行描述,例如电负性、氢键受体、氢键给体等参数．由于与反应核心相距过远的环境对反应的影响较小,R-基团相似性比较对象,就由每个R-基团截取从它与母体连接的位点出发向外扩展6层的子结构组成．在确立了对R-基团描述和距离限制的基础上,提出了用一个45维向量表示一个R-基团,并由化学结构的比较,转化为向量比较来实现R-基团相似性比较的方法．采用这一方法,成功地对大量的R-基团进行了相似性的区分,并实现了对未知化合物进行相似性预测的目标．     

标准化变换在视频隐形图像重现中的应用

针对低照度环境下,网络监控视频图像由于对比度低、灰度信息少,视频图像存在隐形问题,提出了一种基于人类视觉系统感知的标准化变换算法,并嵌入基于ARM平台的视频网络监控中。实验结果表明,与其他图像增强算法对比,该算法有效地提高了视频图像对比度分辨率,重现隐形图像,取得了较好的整体视觉效果,而且满足网络监控的时实性要求。     

一种新的gyrator变换的快速算法

为了研究gyrator变换在光学信息处理中的应用,提出了一种采用两次快速傅里叶变换实现快速计算gyrator变换的新算法.在量纲归一化条件下,研究了gyrator变换离散化过程,获得了空域、傅里叶变换域和gyrator变换域的采样间隔,形成了一种能避免尺度变换的算法.采用该算法进行了数值模拟实验,实验结果与相关文献中报道的计算结果一致.结果表明,该算法可以应用于gyrator变换的研究中.     

基于局部Zernike矩的RST不变水印

旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,而使常规水印检测失败,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变水印算法.利用图像归一化后的Zernike矩幅度具有RST不变的性质,将由Zernike矩重构的水印图像在空域嵌入原始图像的局部中,并提取该区域的Zernike矩幅度矢量作为水印矢量.水印检测时,计算局部区域的Zernike矩,并与已知Zernike矩矢量计算均方误差根(RMSE)判断水印存在与否.与使用图像全局Zernike矩相比,使用局部矩使得水印具有更好的旋转不变性,同时水印对于缩放、JPEG压缩和噪声等攻击也具有较好的检测性能.