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手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21％,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等. 相似文献
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本文扩增了包含卵清蛋白5’侧翼上游约3.4kb片段及其第一外显子、第一内含子与第二外显子的一部分,并分别删除5’端的一个DNA酶超敏感位点(DHSs)和第一内含子,得到四个不同长度的调控序列.经测序后,将四个片段分别连接在带有绿色荧光蛋白基因的pcDH-EGFP载体上,并同时为了消除载体上的CMV启动子的影响而将之切除,从而得到OV1.1k-EGFP,OV3.4k-EGFP,OV1.1k-intron-EGFP和OV3.4k-intron-EGFP四种慢病毒载体.经酶切鉴定这四种表达载体构建正确,并且尝试用OV1.1k-EGFP慢病毒载体转染培养家鸡原代输卵管细胞后,标记基因(EGFP)成功表达.这些结果为后续深入探究家鸡卵清蛋白基因调控序列功能奠定基础. 相似文献
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