一种安全的随机网格视觉密码方案

随机网格视觉密码体制与传统视觉密码体制相比,其数据量得到极大的降低.但这种视觉密码的安全性能却不理想.在传统随机网格体制基础上,提出了一种新的随机网格视觉密码方案.该方案与传统随机网格视觉密码相比,只增加了很少的数据量,却极为有效地提高了随机网格视觉密码的安全性能.     

基于机器学习的肺部CT图像非刚性配准误差预测方法

配准误差评估通常由人工完成,耗时费力;常用的Dice测度只关注组织边缘的配准误差,难以评估组织内部配准结果。针对以上问题,提出一种基于机器学习的肺部CT图像非刚性配准误差预测方法(PREML)。该方法首先构建形变场统计特征、形变场物理保真度特征和图像相似性特征三类特征,然后通过池化方法扩充特征数量,最后使用随机森林回归方法预测非刚性配准误差,并且使用自适应随机扰动方法模拟肺部配准误差空间分布,进一步提升形变场统计特征的配准误差表征能力。在三个肺部CT图像数据集上进行训练与测试,其配准误差预测结果与金标准之间的平均绝对差异为1.245±2.500 mm,预测性能优于基线方法。结果表明,PREML方法具有预测精度高、鲁棒性强的特点,可提升配准算法在临床应用的有效性和安全性。     

基于分类外形搜索的人脸特征点定位

针对传统由粗糙到精准的人脸外形搜索方法,其每一次外形搜索需要在整个外形搜索空间进行,提出一种基于分类的外形搜索方法。该方法始于一个包含不同人脸形状的外形搜索空间,首先利用基于相关性的特征选择方法对随机森林分类器进行优化,利用训练的随机森林分类器将外形搜索空间分为若干个外形搜索子空间;然后根据输入样本和随机森林分类器确定与当前外形最接近的外形搜索子空间,并计算对应子空间的中心和对应样本的后验概率分布,方便后续阶段更好地进行外形搜索;最后采用级联回归进行人脸特征点定位。在300-W数据集上的实验结果表明,此方法不仅有效降低了外形搜索的时间,同时在无约束环境中具有良好的鲁棒性。     

Relations between damage symptoms and nutritional status of Norway spruce stands (Picea abies Karst.) in southwestern Germany

Since the mid-1970s new types of forest damage are observed in the Federal Republic of Germany. Typical damage symptoms in coniferous tree species are needle yellowing, reddening and premature loss of older foliage. Needle analysis carried out in damaged Norway spruce stands indicated that these phenomena, most of all needle yellowing, are influenced by the nutritional status of the trees. For the investigated sites Mg but also other elements, particularly P, S, K, Ca and Zn may play a causal role. As N is the most abundant element in the plant its form of uptake is important for a balanced nutrition. On the contrary to NO₃-N high NH₄-N uptake reduces the uptake of cations, particularly Mg and Ca, eventually inducing foliar discoloration symptoms on specific sites. Fertilizer experiments indicated that Mg fertilization is an appropriate tool to mitigate forest damages associated with Mg deficiency for a sustained time period. The application of N in the form of NH₄-N may impede Mg uptake. This mechanism may cause severe damage in forest areas receiving continuously high NH₄-N deposition.     

林产化学加工学科的现况与发展前景

本文了介绍了并论述了林产化学加工学科所含的五个专业方向，木材化学加工工程，树木提取物化学工程，林产生物化工，木材保护与改性，林产化工装备与控制的研究内容，工业现状，存在问题与发展前景。     

基于条件随机场的中医临床病历命名实体抽取

中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,对病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临床病历的命名实体,如症状、疾病和诱因等的抽取问题,通过手工标注的413份病历数据(以中文字为特征)与4类特征模版,将条件随机场(CRF)、隐马尔科夫模型(HMM)和最大熵马尔科夫模型(MEMM)用于中医病历命名实体抽取的实验,并进行比较分析。结果表明,结合合适的特征模版,CRF命名实体抽取方法取得了较好的性能,F1值的症状达到0.80,疾病名称达到0.74,诱因0.74。与HMM和MEMM相比,CRF有最高的准确率和召回率,是一种较为适用的中医临床病历命名实体抽取方法。     

基于C-V模型和MRF的脑部MRI分割

为准确分割脑部磁共振图像(MRI)的灰质、白质和背景,提出一种基于C-V模型和马尔可夫随机场的全自动分割方法。采用C-V模型与形态学相结合的方法对脑MRI进行预处理,去除多余脑组织,获得待分割图像。引入灰度场局部熵的思想对惩罚因子进行估计,利用马尔可夫随机场模型建模实现脑灰白质的分割,并运用形态学方法获得最终分割结果。对96幅IBSR图像和46幅临床图像进行实验,结果表明,该方法能够实现脑部MRI灰白质的全自动分割,且具有较好的分割精度和较快的处理速度。     

整数的最佳带符号二进制表示的随机生成算法

整数的带符号数字(BSD)表示广泛应用于计算机算术、密码学、数字信号处理等领域。给定整数有多种最佳带符号二进制表示。对整数的最佳带符号二进制表示的性质进行研究,给出了整数的最佳带符号二进制表示随机生成算法,所得算法能快速产生给定整数的随机最佳带符号二进制表示。     

基于SURF与Hough森林的人脸检测研究

为实现复杂场景中的人脸检测与定位,提出了一种基于快速鲁棒特征SURF与Hough森林的人脸检测算法。采用SURF局部特征构建Hough森林分类器,每个叶子节点存储类别信息与特征点到达目标中心的偏移量,在图像局部外观与Hough投票之间建立映射关系,生成有监督的判别式的码本,获得可靠的概率Hough投票,以此预测目标中心位置,提高了检测精度。与此同时,采用SURF局部特征提取图像兴趣点有助于减小计算量、加快检测速度。实验证明了所提算法的有效性。     

混合排名映射概率和混沌搜索的ABC算法

针对由于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)采用直接映射概率选择食物源而引起收敛速度慢、陷入局部最优等问题,提出一种混合排名映射概率和混沌搜索的人工蜂群算法((Artificial Bee Colony algorithm based on Hybrid rank mapping probability and Chaotic search,ABC-HC))。首先,利用目标函数值的排名来获取选择食物源的排名映射概率,并提出计算排名映射概率的两种方法;然后,在观察蜂阶段,融合这两种计算概率的方法,即不同的搜索阶段采用不同的排名映射方法计算食物源选择概率,构造基于混合排名映射概率的人工蜂群算法,以便能够维持种群的多样性避免陷于局部最优;最后,在侦查蜂阶段,使用混沌搜索替代随机搜索以便进一步提高收敛速度,最终获得较好的全局最优解。对10个标准测试函数进行仿真,结果表明,ABC-HC算法不仅提高了收敛速度,而且更能跳出局部最优,有效地找到全局最优解,优于标准的ABC算法和进化算法。