两面针红外指纹图谱与抗癌活性的谱效研究

研究两面针的红外指纹图谱与抗肿瘤活性之间的相互关系.基于不同产地的两面针氯仿提取物的红外指纹图谱特征峰强度及其抗肿瘤活性的效果,采用后退法构建以两面针抑制人胃腺癌7901和人宫颈癌Hela两种肿瘤细胞株的谱效模型.所建立数学模型的预测值与实际测量值的偏差率全部在10%以内,说明两面针红外指纹图谱和两面针抗肿瘤活性之间具有相关性.结果表明,生物碱类成分在两面针抗肿瘤药效活性中发挥了重要的作用.     

基于小波变换与分形的中药指纹图谱的特征提取

探讨基于小波变换与分形的中药指纹图谱特征提取方法。使用小波变换将中药指纹图谱分解至不同的分辨尺度,然后利用分形理论计算各尺度下的分量的分形维数,用分形维数参量代替指纹图谱的采样值,对中药进行分析识别。试验结果表明,使用小波基分形参量对一药物指纹图谱的实验条件的辨别效果要优于单纯使用分形维数和使用指纹图谱的采样值。     

基子毛细管电泳技术的中药指纹图谱研究

本文综述了基于毛细管电泳的中药指纹图谱研究的优势和意义。介绍了毛细管电泳的研究方法,并与高效液相色谱（HPLC）指纹图谱进行了比较,提出了笔者的一些观点或看法。     

基于红外指纹光谱的快速鉴别黑色记号笔墨水

为了实现对记号笔墨水的检验与认定，采集了广博等5种品牌共计40支黑色记号笔红外指纹图谱数据。采用了多元散射校正、峰面积归一化、自动基线校正和Savitzky-Golay平滑等技术，建立了基于多层感知器的黑色记号笔墨水分类模型，进行了理论分析和实验验证。结果表明，红外指纹图谱能反映分子结构的细微变化，可将水性与油性记号笔区分; 针对4种油性记号笔样本，发现模型在30维矩阵上特征提取最好，准确率为100%, 其中特征12、特征26和特征17对模型区分效果的贡献程度最高，分别为0.0355, 0.0347和0.0346;4种油性品牌记号笔样本均实现了100%的准确区分, 其中乐途品牌样本聚敛程度较高，分布集中，其墨水组分和含量差异较小，宝克品牌样本分布较为分散，其墨水组分和含量相对差异较大; 在验证性分析中，8个待判定样本均实现了100%的准确区分和归类，实验结果理想，利用红外指纹图谱结合多层感知器可实现黑色记号笔墨水品牌间的准确识别与分类。该方法提高了检验鉴定效率、降低了检验鉴定成本、可满足一线执法人员快速、准确的检验需求。研究结果具有一定的普适性和借鉴意义。     

用共有峰率和变异峰率双指标序列分析法分析百合的红外指纹图谱

利用共有峰率和变异峰率两个指标,以不同产地的百合样品的红外指纹图谱为标准,计算出10个样品之 间的共有峰率和变异峰率,建立了共有峰率和变异峰率双指标序列分析方法。结果表明,产地相近的L1与L2之间、L8与L7、 L3之间具有很高的共有峰率和很低的变异峰率;产地相近的另外几个区域的百合L9与L8、L5、L6之间和L10与L5之间的共 有峰率均≥80.0%,变异峰率均≤25.0%;产地相距较远的L1与L10、L6、L9、L3的共有峰率≤60.0%, 变异峰率≥15.8%。该方法比色谱鉴别法更加简便、快速,可以准确地区分不同产地的百合,也为中药质量评价 提供了一种新方法。     

用红外光谱技术研究打蜡梨的红外光谱特性

采用CCD阵列光谱仪研究了打蜡梨的红外光谱特性。经分析,在655~660 nm波段,经过打蜡处理后的梨会出现吸收峰,而未经打蜡处理的梨则没有出现吸收峰;在610~620 nm波段,打过石蜡梨的红外图谱吸收峰峰高和未打蜡梨的红外图谱吸收峰峰高相当,而打过果蜡梨的红外图谱吸收峰远远低于未打蜡梨的红外图谱吸收峰。该结果表明红外光谱技术在打蜡梨检测中具有一定的可行性,同时也为进一步研究针对打蜡梨的智能化无损检测技术提供了参考依据。     

红外多光谱遥感数据的校准

主要介绍了一种对由特定红外图谱一体化系统采集的光谱数据进行校准与分析的方法。在实验部分,首先对得到的设定已知特定温度的黑体红外光谱数据进行归类和整理,然后在最大保留特征信号的条件下利用不同的滤波算法与滤波窗宽尽量消除信号噪声,并采用偏最小二乘算法对所得信号进行校准,使之与理论值相符。最后利用校准结果构建数学模型,并考虑主成分个数这一概念,检验模型准确度。通过数据分析可知,由这个特定红外图谱一体化系统采集的光谱数据经偏最小二乘算法校正后与理论值相近,此时能够拟合出校正数列与波数之间的函数关系,且受温度影响较小。     

游走双面生活

人有双面:工作、生活。越来越忙碌的工作和越来越精彩的生活常常将一个现代人的时空切割得支离破碎,而在每一个碎片之间疲于奔命恰恰是现代人的悲哀。如何才能在工作与生活之间顺畅自如,如何才能一人两面轻松游走?MI给你答案。     

中红外光谱法对肉苁蓉的定性和半定量分析

本文尝试将中红外光谱(MIR)应用于肉苁蓉药材的质量评价和分析中.首先比较肉苁蓉药材粉末样品及其3种主要活性成分提取物,包括本乙醇总苷(PeGs)、甘露醇(Man)和多糖的红外光谱图差异,得出3种提取物的特征红外吸收峰,确定药材样品各特征峰的强弱与PeGs和Man含量高低的关系.然后用Spectrum v5.02软件计算得出不同波段内药材图谱与两种提取物图谱的红外相似系数,通过SPSS11.0软件分析发现,药材PeGs的含量(y)和1800~1200cm-1范围内的红外相似系数(x)呈极显著相关(R2=0.9927),回归方程:y=19.846x+0.0623.同样,药材Man的含量(y)与1100~600cm-1波数范围的红外相似系数(x)呈极显著相关(R2=0.9705),回归方程:y=13.855x-0.1714.因此,M IR可作为肉苁蓉药材质量定性和半定量分析的快速有效方法,直观评价药材质量.     

拉曼光谱快速诊断恶性肿瘤研究

恶性肿瘤是目前威胁人类健康的主要疾病之一,早期发现可降低发病率和死亡率。本文利用表面增强拉曼散射原理,自行研制了超高灵敏近场拉曼分子指纹分析系统。对癌症患者血清和正常人血清进行检测,分别得到了它们的拉曼指纹图谱。通过癌症患者血清和正常人血清拉曼图谱的对比分析,初步证明用拉曼光谱可以实现恶性肿瘤的早期诊断。     

Magnetic energy-based feature extraction for low-quality fingerprint images

In fingerprint recognition systems, feature extraction is an important part because of its impact on the final performance of the overall system, particularly, in the case of low-quality images, which poses significant challenges to traditional fingerprint feature extraction methods. In this work, we make two major contributions: First, a novel feature extraction method for low-quality fingerprints images is proposed, which mimics the magnetic energy when attracting iron fillings, and this method is based on image energies attracting uniformly distributed points to form the final features that can describe a fingerprint. Second, we created a new low-quality fingerprints image database to evaluate the proposed method. We used a mobile phone camera to capture the fingerprints of 136 different persons, with five samples for each to obtain 680 fingerprint images in total. To match the computed features, we used the dynamic time warping and evaluated the performance of our system based on k-nearest neighbor classifier. Further, we represent the features using their probability density functions to evaluate the method using some other classifiers. The highest identification accuracy recorded by several experiments reached 95.11% using our in-house database. The experimental results show that the proposed method can be used as a general feature extraction method for other applications.     

A new algorithm for distorted fingerprints matching based on normalized fuzzy similarity measure.

Coping with nonlinear distortions in fingerprint matching is a challenging task. This paper proposes a novel algorithm, normalized fuzzy similarity measure (NFSM), to deal with the nonlinear distortions. The proposed algorithm has two main steps. First, the template and input fingerprints were aligned. In this process, the local topological structure matching was introduced to improve the robustness of global alignment. Second, the method NFSM was introduced to compute the similarity between the template and input fingerprints. The proposed algorithm was evaluated on fingerprints databases of FVC2004. Experimental results confirm that NFSM is a reliable and effective algorithm for fingerprint matching with nonliner distortions. The algorithm gives considerably higher matching scores compared to conventional matching algorithms for the deformed fingerprints.     

汗潜指纹紫外偏振反射特性研究(特约)

汗潜指纹是犯罪现场最常见的指印类型,具有特征消失快且不易被检测等特点。根据其特点,使用紫外偏振成像探测技术进行目标检测,相比传统强度图像,偏振参量图像可以提高目标对比度,有助于辨别不同背景中的目标。但紫外偏振成像探测技术对角度、波段及客体材料等较为敏感,所以通过设计合理的实验,分析了汗潜指纹紫外偏振反射特性随角度、波段及客体材料的变化特点。结果表明:汗潜指纹在不同角度下表现出规律的偏振特性;在系统提供的四个光谱偏振通道中,近紫外波段相比之下有很好的可重复性和区分性;不同客体材料偏振特性差异变化较大,对比分析样本的紫外偏振反射特性能有效提高潜指纹的探测和识别性能,为汗潜指纹紫外偏振成像探测技术提供依据。     

基于纹理指纹的恶意代码变种检测方法研究

提出一种基于纹理指纹的恶意代码特征提取及检测方法,通过结合图像分析技术与恶意代码变种检测技术,将恶意代码映射为无压缩灰阶图片,基于纹理分割算法对图片进行分块,使用灰阶共生矩阵算法提取各个分块的纹理特征,并将这些纹理特征作为恶意代码的纹理指纹;然后,根据样本的纹理指纹,建立纹理指纹索引结构;检测阶段通过恶意代码纹理指纹块生成策略,采用加权综合多分段纹理指纹相似性匹配方法检测恶意代码变种和未知恶意代码;在此基础上,实现恶意代码的纹理指纹提取及检测原型系统。通过对6种恶意代码样本数据集的分析和检测,完成了对该系统的实验验证。实验结果表明,基于上述方法提取的特征具有检测速度快、精度高等特点,并且对恶意代码变种具有较好的识别能力。     

全光纤光学相干层析系统用于人造指纹的识别

目前商用指纹识别系统由于仅依赖于手指表面二 维图像的脊模式和细节特征进行识别,对人造 指纹有极大的安全漏洞。本文提出一种利用光学相干层析(OCT)技术识别 人造指纹的方法。在分析OCT系统原理及皮肤光学特性的基础上,使用研制的全光纤OCT系 统分别对 人体手指以及被商用指纹识别系统识别通过的人造指模进行成像,获得了二者的二维OCT图 像和对应的一 维信号,同时获得人造指模的三维OCT图像,通过对比分析二者深度方向 上的微结构信息 以及光学特性可以准确地识别出人造指模。实验结果表明,OCT技术不仅可以用于指纹的防 伪,有效地提高生物特征识别系统的安全性能,而且还具有用于指纹识别的潜力。     

Incomplete fingerprint recognition based on feature fusion and pattern entropy

Considering the inherent characteristics of incomplete fingerprint： local feature loss and global information distortion, the recognition progress has been mainly restricted by two critical problems： how to precisely extract informative features and still with compact representation of the incomplete fingerprint; and how to effectively measure the similarity between fingerprint images. In this paper, to handle the first problem, both the minutiae and orientation field feature are extracted and then fused to get a more comprehensive feature with scale and rotation invariability. Dealing with the second one, the pattern entropy is introduced to robustly measure the similarity of two incomplete fingerprints. Extensive experiments have been conducted on both those popular fingerprint databases and our extended databases containing more incomplete fingerprints. Meanwhile, thorough performance comparisons have been made with existing approaches. Experimental results show that our approach has more efficient ability especially in incomplete fingerprint recognition, and also performs well in both accuracy and efficiency.     

基于稀疏训练点和指纹重构的室内可见光三维定位算法

目前构建基于机器学习的室内可见光定位模型主要依赖于光电二极管和指纹数量,为了降低指纹采集的复杂度,提高定位精度,提出一种基于指纹矩阵稀疏重构的室内三维可见光定位算法。该算法利用极限学习机训练稀疏采样点,采用奇异值分解和交替方向乘子法求解稀疏指纹矩阵的重构问题。该算法可以有效降低指纹的采样率,同时可以基于极限学习机算法较强的泛化能力提高定位速度和定位精度。在此基础上,由于可见光的多径反射等因素的影响,定位区域的边界定位误差大于内部定位误差,通过引入一种边界修正定位算法,可以有效降低边界定位误差。仿真和实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该算法在减少其所需指纹数量的同时,具有更高的定位速度和精度。     

Fingerprint indexing based on minutiae-dependent statistical codes

Methods based on minutiae matching have been extensively used in fingerprint recognition because minutiae can be reliably extracted from poor quality and noisy fingerprints. However, structures have to be defined due to minutiae displacements and irreproducibility. Some of the structures, though very efficient, incur large computational complexities. In this article, a feature vector of statistically based values derived from the minutiae pattern in a fingerprint is proposed for indexing fingerprints using the incremental search retrieval method. The proposed indexing technique in combination with the incremental retrieval method proves to have an added advantage over certain minutiae-based structures, especially when the minutiae points are numerous in a fingerprint. The feature vector for a fingerprint requires negligible storage resources and, consequently, the computational time in the retrieval of a candidate list for a query fingerprint is very little.