一种面向检索的三维模型多特征最优融合方法

【6】 第39卷 第3期 2017-03

一种面向检索的三维模型多特征最优融合方法

THE

李 亮1，白晓亮2，卫青延1

LI liang 1, BAI Xiao-liang 2, WEI Qing-yan 1

（1.中国空空导弹研究院，洛阳 471009；2.西北工业大学 现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，西安 710072）

摘 要：针对不同检索场景下三维模型的多特征融合问题，提出一种三维模型的多特征最优融合方法，

该方法利用粒子群算法，采用监督学习模式在不同场景下依次完成最合适特征的挑选并计算最合理的权重，进而确定出针对指定检索场景的最优特征融合方案。实验结果显示，该方法能够充分迎合不同检索场景的特点，与现有同类方法相比，能更有效地发挥多特征融合在用于三维模型检索时的优势和效果。

关键词：三维模型检索；多特征融合；粒子群算法中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2017)03-0006-04

收稿日期：2016-11-01

基金项目：中国空空导弹院青年创新基金资助项目（CQKJJ00-2016-18）；西北工业大学民口重大项目培育资助项目 （3102015BJ(II)MYZ21）；国家自然科学基金资助项目（51175434）

作者简介：李亮（1983 -），男，工程师，博士，主要从事三维模型检索技术和智能制造技术研究。0 引言

随着三维模型已成为产品研制过程越来越不可获取的基础信息载体，为了应对愈加复杂和不确定的市场需求环境，如何有效地检索并重用企业已有的三维模型资源，进而缩短新产品的研制周期，已成为研究热点之一[1,2]。在目前对三维模型检索技术的研究中，如何描述模型对象进而准确衡量不同模型的相似性是其中的核心问题[3]。迄今为止，虽然已有众多的三维模型特征提取方法被学者们提出，例如著名的光场算法[4]、球面调和算法[5]等，然而不同方法由于受观察和处理三维模型的角度等因素制约，所提取的模型特征实质上都只是对三维模型某一特定方面的内容描述，以致尚未有一种方法能够完全适用所有模型对象。将多种模型特征按一定规则融合被认为是一种能够有效解决上述问题的处理方式，其目的在于对这些特征优势互补，从而更加完备地描述三维模型的内容信息以提升检索精度[3]。

由于三维模型检索技术的实际应用场景存在多样化的特点，例如根据企业需求的不同，用户所面对的检索对象往往分布于不同的模型数据库（例如回转体类模型库、棱柱类模型库，或是由多类模型所组成的混合类模型库等），因此，在进行多特征融合时，必须充分考虑不同检索场景下目标模型的特点。针对不同场景，是否选取到最合适的模型特征，以及是否对这些特征在检索目标模型时所起作用进行了最合理的权重分配，是保障多特征的融合效果，进而充分提升检索效果的重要影响因素。然而，现有三维模型多特征融合方法的设计主要

是通过经验、或者某些简单的指标来对候选特征搭配取舍，如均值法[6]、单值评价指标法[7]等。这些工作虽然能够改善仅使用单一模型特征检索时的效果局限，但由于所给出的多特征融合方案并不能保证最优，限制了检索效果的提升空间。基于此，本文利用粒子群算法设计了一种三维模型的多特征最优融合方法，通过监督学习及启发式求解的策略确定出最优的特征融合方案，以期充分迎合不同检索场景的特点并提升最终的检索效果。

1 方法实现

本文方法的整体思路如图1所示，首先在训练阶段，针对不同检索场景下的三维模型训练集，根据候选特征的种类选择相应的特征提取方法对集合中的模型进行处理，并计算这些模型关于这些候选特征的相似度矩阵；在此基础上，利用粒子群算法寻找最适合进行融合的候选特征类别（即最优特征组合），并计算这些特征的对应权重（即最优特征权重），从而组成最优的特征融合方案；在测试阶段，根据上述融合方案对测试模型进行多特征的融合，进而据此获得不同模型之间的相似性评价。1.1 预处理操作

为了获取三维模型多特征的最优融合方案，首先需要根据不同种类的特征分别计算不同模型间的相似度。由于不同特征的方法来源差异，导致模型相似度的计算结果在取值范围上也大相径庭，为了保证最终的融合效果，还需对其进行归一化处理。对于给定的由n个三维

万方数据

基于多特征融合的图像匹配模式

第16卷　第3期强激光与粒子束Vol.16,No.3 2004年3月HIGH POWER LASER AND PARTIC LE BE AMS Mar.,2004　文章编号:　100124322(2004)0320281205 基于多特征融合的图像匹配模式Ξ 彭真明1,2,　张启衡2,　魏宇星2,　张覃平2 (1.电子科技大学光电信息学院,四川成都610054; 2.中国科学院光电技术研究所,四川成都610209) 摘　要:　常规图像匹配模式主要利用了像素的灰度信息和形状信息,而弱小目标检测与跟踪过程中,这 两种信息都缺乏明显特征,难于满足高精度、稳定跟踪的要求。提出一种新的匹配模式,即从图像数据里提取 包括灰度、形状在内的多种特征信息。寻找一种简单有效的信息融合手段,进而获取一种综合特征,利用“综合 特征”进行相似度量来确定目标的最佳定位。仿真计算结果表明,该方法是可行和有效的。 关键词:　图像处理;　多特征融合;　K2L变换;　图像匹配;　弱目标检测 中图分类号:　O413;　T L56 文献标识码:　A 图像匹配技术是决定图像中彼此对应的物体相似性度量的过程,即图像匹配总是使相似性度量最大。图像匹配过程中至关重要的三个因素就是:匹配的数据类型、相似性的度量函数以及搜索方法。这三个因素都是匹配技术必不可少的环节,每一种因素都有其深入研究的价值所在。而本文讨论的重点将放在匹配的数据类型上。 从匹配数据类型上看,匹配可初步分为以下几种模式:基于灰度相关的匹配模式,基于特征的匹配模式,基于解释的图像匹配模式。基于灰度相关的匹配就是逐像素地把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能的窗口灰度矩阵按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法。其优点是具有相对较小的计算量,易于硬件实现。基于特征的匹配模式是首先提取反映图像重要信息的特征,而后以这些特征为模型进行匹配。一般来说绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配。而基于解释的图像匹配技术需要建立在图片自动判读的专家系统上,目前尚未取得突破性进展[1～3]。 成像跟踪系统中弱小目标的检测一直被认为是一个难题,主要表现在远距离、低对比度;目标形状为点状或模糊斑点状,点、角、边缘等特征不明显;甚至运动过程中出现目标闪烁、间断等现象。不言而喻,针对这种灰度差异、几何特征不明显的断续目标的检测跟踪,利用上述的匹配检测模式是难于满足高精度、稳定跟踪的要求的。为此,本文提出一种新的多特征融合的图像匹配模式。即综合利用目标的灰度特性、几何特性以及图像中蕴藏的其他典型特性,然后经过一种数学变换,得到其融合特性,以此作为图像匹配的相似度量依据。仿真计算结果表明,该方法是可行和有效的,尤其适用于低对比度弱小目标的检测与跟踪。 1　多特征提取 特征也称为目标特性,通常是指不同传感器获取的反映同一目标的图像数据,它直接携带的是目标的灰度信息以及点、角点、边缘特征等。由于图像数据获取过程中的各种干扰,它可能会受到各种畸变,甚至是不可恢复的扭曲。所以单一特性作为目标识别检测的度量会带来计算结果的不可靠性。对图像数据进行各种数学变换获取的信息同样可以从侧面反映物体或目标的几何形态、运动学特征和统计学特征,它们也的确蕴藏在图像数据之中,是间接的目标特性。大量的理论和实践表明,在直接特征不明显的情况下,辅于其间接特征,进而寻找一种综合目标特性,是解决问题的根本,同时也是当代信息技术领域数据融合的重要思想。通过反复实验验证,这些有效间接特征包括时频特征、分形特征和突变特征。 1.1　时频特征 根据图像信息在时、频域的分布情况,可知能量集中点在频率轴和时间轴的截距分别是信号的主频和群延迟。信号在时频域中的能量密度函数可表示为 ε(t,f)=|u(t)||u(f)|e i[φ(f)-θ(t)+2πft](1) Ξ收稿日期:2003204223; 修订日期:2003210229 基金项目:国家863计划项目资助课题 作者简介:彭真明(1966—),男,博士后,副研究员,主要从事信号处理、图像处理与成像跟踪技术研究;E2mail:pypzm@https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,。

多特征描述及局部决策融合的人脸识别

第43卷第9期 光电工程V ol.43, No.9 2016年9月Opto-Electronic Engineering Sept, 2016 文章编号：1003-501X(2016)09-0001-08 多特征描述及局部决策融合的人脸识别 任福继1，2，李艳秋1，2，胡敏1，2，许良凤1，2 ( 1. 合肥工业大学计算机与信息学院，合肥 230009； 2. 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室，合肥 230009 ) 摘要：提出一种多特征描述及局部决策融合的人脸识别方法。首先利用独立成分分析算法构造全局互补子空间,对待测样本进行粗分类。然后利用三种不同定义的纹理描述算法构造局部互补子空间，获取粗分类难识别样本的后验概率值，最后依据其大小设置等级分数，得到待测样本在局部互补子空间上的精确分类。在ORL、Yale和FERET人脸库上的实验结果表明，本文方法能较好的描述图像特征且具有较高的识别率和较低的时间复杂度，与其他方法对比也表明了本文方法的有效性。 关键词：信号处理；多特征描述；决策融合；互补子空间；人脸识别 中图分类号：TP391.4 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1003-501X.2016.09.001 Face Recognition Method Based on Multi Features Description and Local Fusion Classification Decision REN Fuji1,2，LI Yanqiu1,2，HU Min1,2，XU Liangfeng1,2 ( 1. School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2. Anhui Key Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent Machines, Hefei 230009, China ) Abstract: A face recognition method is proposed based on multi features description and local fusion decision. Firstly, we use Independent Component Analysis (ICA) to construct the global complementary subspace to roughly classify the test samples. Then the texture descriptor algorithms under three different definitions are used to construct local complementary subspace to obtain the posterior probability of sample which is difficult to classify by rough classification. Finally, we get the precise classification result of test sample on the local complementary subspace through setting grade scores based on the value of the posterior probability. The experimental results on ORL, Yale and FERET face database show that the proposed method better describes characteristics of the image and has lower time complexity and higher recognition rate. Compared with other methods, it also proves its effectiveness on the face recognition. Key words: information processing; multi features description; fusion decision; complementary space; face recognition 0 引 言 人脸识别[1-3]是近几年来一个热门的研究课题，人脸图像的描述和分类是识别的两个主要步骤。根据无免费午餐(NFL)定理，不存在某单一算法能在任何情况下都优于其他算法，因此研究图像的多特征和多分类器融合[4-6]成为当下一个主流的发展方向。利用全局和局部特征来描述人脸是目前常用的方法。全局特征主要描述和表达人脸整体属性和信息，局部特征则主要描述面部图像细节变化信息，往往反映物体的一些 收稿日期：2015-09-01；收到修改稿日期：2016-01-14 基金项目：国家自然科学基金重点资助项目(61432004)；国家自然科学青年基金(61300119)；安徽省自然科学基金项目(1408085MKL16) 作者简介：任福继(1959-)，男(汉族)，四川南充人。教授，主要研究方向为计算机视觉、模式识别、信号与信息处理及情感识别。 E-mail：ren@is.tokushima-u.ac.jp。 通信作者：李艳秋(1988-)，女(汉族)，安徽淮北人。博士研究生，主要研究方向为图像处理、模式识别、智能计算。E-mail:liyanqiu2012@https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,。 https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,

整理文献检索方法

文献检索的方法 文献检索目的是通过查阅各国药典、药政部门的公开信息、生产厂家的公开信息以及各类公开的期刊文献等一切可得资源，全面了解待研药物的有关物质信息，为产品的有关物质研究提供依据。 1、各国药典及国家标准 对3类化学药物，目前可供查阅的国外药典包括英国药典（BP）、美国药典（USP）、欧洲药典（EP）、日本药局方（JP）。主要查阅最新版次的药典，同时在检索时对各药典的增补也应关注。可在各国药典的官方网站进行检索。还有一些其他国家的药典也可检索（主要是上市国家）。 对6类化学药物，除检索上述国外药典外，还应检索中国药典、新药转正标准、部颁标准、新药注册标准及进口药品注册标准。其中前三项国家标准公司内部可查。 2、各国药政网站检索 分别检索FDA（美国）、EMA（欧盟）、PMDA（日本）等最新关于研制品种的信息。特别关注FDA（https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,）公布的NDA的REVIEW相关内容；EMA （www.emea.europa.eu）公布的scientific discussion中的相关内容；PMDA （www.pmda.go.jp）中的审查报告的相关内容。 第一部分：美国文献 1FDA文献查阅 https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,/default.htm

1.1 Drugs@FDA

1.2 Orange Book Seach 主要用来搜索专利 1、点击进入Orange Book Seach 2、选择检索方式 3、选择商品名搜索，输入商品名，点击Submit提交 4、点击申请号

6、复制专利号到soopat(非免费网站)检索：https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,/ 1.3 溶出度方法数据 回到“Drugs”首页，点击以下位置

三维模型轻量化技术

三维模型轻量化技术 1 模型轻量化的必要性 设计模型是一种精确的边界描述(B-rep)模型，含有大量的几何信息，在现有的计算机软硬件条件下，使用设计模型直接建立大型复杂系统装配、维修仿真模型是不可能的，因此需要使用轻量化的模型建立仿真模型，以达到对仿真模型的快速交互、渲染。 2 细节层次轻量化技术 90年代中期以来，模型轻量化技术得到了快速的发展，出现了抽壳(hollow shell)技术和细节层次(Level of Details, LOD)技术。抽壳技术只关心产品模型的几何表示而不考虑产品建模的过程信息，LOD技术将产品几何模型设定不同的显示精度和显示细节，根据观察者眼点与产品几何模型之间的距离来使用不同的显示精度，以此达到快速交互模型的目的。 LOD技术是当前可视化仿真领域中处理图形显示实时性方面十分流行的技术之一。LOD模型就是在不影响画面视觉效果的条件下，对同一物体建立几个不同逼近精度的几何模型。根据物体与视点的距离来选择显示不同细节层次的模型，从而加快系统图形处理和渲染的速度。保证在视点靠近物体时对物体进行精细绘制，在远离物体时对物体进行粗略绘制，在总量上控制多边形的数量，不会出现由于显示的物体增多而使处理多边形的数量过度增加的情况，把多边形个数控制在系统的处理能力之内，这样就可以保证在不降低用户观察效果的情况下，大大减少渲染负载。 通常LOD算法包括生成、选择以及切换三个主要部分。 目前轻量化的技术有多种，具有代表性的有JT和3DXML两种。3DXML是Dassault、微软等提出的轻量化技术，JT是JT开放组织提出的轻量化技术。SIEMENS公司的可视化产品都采用JT技术，如我们使用的VisMockup软件。 JT技术用小平面表示几何模型，采用层次细节技术，具有较高的压缩比，模型显示速度很快。 jt、ajt模型及其结构 jt模型文件是三维实体模型经过三角化处理之后得到的数据文件，它将实体表面离散化为大量的三角形面片，依靠这些三角形面片来逼近理想的三维实体模型。 模型精度不同，三角形网格的划分也各不相同。精度越高，三角形网格的划分越细密，三角形面片形成的三维实体就越趋近于理想实体的形状。模型曲面精度由Chordal、Angular 两个参数控制。图1(a)，Chordal表示多边形的弦高的最大值，图1(b)，Angular表示多边形相邻弦的夹角的最大值。?????????????????????????????? 图1 Chordal和Angular示意图 jt模型有三种结构形式，都保持了原来的产品结构。分别是： (1)Standard(标准结构形式)。包含一个装配文件和多个零件文件，其中零件文件都放在一个和装配文件同名的目录下。我们建立的虚拟样机模型都采用这种结构形式。 (2)Shattered(分散结构形式)。包含多个子装配文件和多个零件文件，其中子装配文件和零件文件都放在一个目录下。这种结构的优点是有子装配文件，并可以直接使用子装配，缺点是文件管理比较乱、不清晰。

改进证据理论的多生物特征融合方法

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2013，49（18）1引言通过多生物特征识别融合来提高识别的正确率是目前生物特征识别研究的热点之一。Nandakumar 等使用有限混合高斯模型（Gaussian Mixture Model ，GMM ）求取匹配分数进行多生物特征识别融合，获得了较好的效果[1]。刘红毅等提出了将匹配分数先降维，然后进行分类的改进ENN 多生物特征融合算法[2]。Wang 等研究了基于支持向量机的多生物牲识别融合问题[3]。证据理论是Dempster 于 1967年提出的，是一种不确定的数值推理方法。它最大的特点是对不确定信息的描述采用“区间估计”，而不是“点估计”的方法，用信任区间代替概率，用集合表示命题，在区分不知道与不确定方面以及精确反映证据收集方面显示出很大的灵活性，因而D-S 证据理论已被成功地应用于多生物特征识别[4-8]。在证据理论方法中，基本概率指派函数（Basic Probability Assignment ，BPA ）起决定性的作用[9-10]。 如何构成BPA 是实现证据理论融合方法的关键。目前的构成BPA 方法主要有：根据各分类器的识别率和误识率来计算BPA [11]；Rogova 根据各分类器的相对分类能力计算其BPA [12]；而Ng 等人则通过估计样本的后验概率来形成分类器的BPA [10]；根据分类器输出的不确定性度量形成BPA ，从而可以有效地拒绝不确定性较高的样本[9]。 2基于识别率和误识率的BPA 构造 在多生物特征识别中，各识别专家对输入模式的信任程度应当考虑到它对各个模式类的识别能力，所以可利用识别专家的性能指标来表征其不确定性，则基于识别率和误识率的BPA 构造方法[11]可描述如下： 设多生物特征识别的模式空间由N 个不相交的用户构改进证据理论的多生物特征融合方法 温苗利1，张洪才2 WEN Miaoli 1,ZHANG Hongcai 2 1.西安科技大学电气与控制工程学院，西安710054 2.西北工业大学自动化学院，西安710072 1.College of Electrical and Control Engineering,Xi ’an University of Science and Technology,Xi ’an 710054,China 2.College of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi ’an 710072,China WEN Miaoli,ZHANG Hongcai.Fusion of multi-modal biometrics based on modified D-S https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,puter Engineering and Applications,2013,49（18）：176-179. Abstract ：Multi-modal biometrics techniques have shown more accurately due to the presence of multiple physiological or behavioral characteristics.Multimodal biometrics has become one of inevitable trends in the future.In this paper,D-S fusion algorithm using the recognition rate and the error rate of training set,is proposed.Then through analyzing the recognition rate and error rate,it proposes a modified multi-biometric recognition algorithm based on cumulative frequency and D-S fusion method,named CFDS.The modified D-S algorithm is applied to fusing multi-biometric.Experimental results demonstrate that the modi-fied D-S algorithm is efficient and can improve the reliability of the combination results. Key words ：cumulative frequency;modified D-S theory;multi-modal biometrics recognition 摘要：多生物特征融合考虑了个体的多种生理或行为特征，因而能显著地改善系统的识别性能，成为生物特征识别技术未来发展趋势之一。利用训练样本的识别率和误识率，提出了基于证据理论的多生物特征融合识别方法；对各识别专家的识别率和误识率进行分析，提出了一种基于累积频率和证据理论（Cumulative Frequency based D-S ，CFDS ）的多生物特征融合方法；通过几个实验证明了改进的D-S 算法的有效性，提高了合成结果的可靠性。 关键词：累积频率；改进证据理论；多生物特征识别 文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1112-0186 作者简介：温苗利（1978—），女，博士，讲师，主要研究领域为图像处理、模式识别、生物特征识别、信息融合等；张洪才（1939—），男，教授， 博士生导师。E-mail ：wenml78@https://www.sodocs.net/doc/004947539.html, 收稿日期：2011-12-12修回日期：2012-02-13文章编号：1002-8331（2013）18-0176-04 CNKI 出版日期：2012-05-21https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20120521.1142.067.html 176

文献检索与利用综合作业

文献检索与利用综合作业 检索课题：关于供应链管理的思考 班级：物流10801 姓名：颜亚云 学号：200803125 序号： 1、分析研究课题： 此课题属于经济学范畴中的经济计划与管理，文献分类为F25; 检索主题词为供应链管理；检索文献类型为：学位论文，期刊论文，会议文献；查找时间范围为：2000年以后。 2. 选择检索工具 查找课题所需文献用《全国报刊索引》（哲学社会科学版），CNKI数字图书馆，人大复印报刊资料全文，长大图书馆书目数据库，维普期刊数据库。 3. 确定检索途径和检索方法 （1）利用《全国报刊索引》（哲学社会科学版），按照分类途径（F25）进行检索，检索方法采用的是工具法中的抽查法。 （2）利用CNKI数字图书馆，用主题词“供应链管理”按主题途径进行检索；检索方法采用的是工具法中的抽查法。 （3）利用维普期刊数据库，在题名字段，用主题词“供应链管理”，按主题途径进行检索；检索方法采用的是工具法中的抽查法。 4）人大复印报刊资料全文，在题名字段，用主题词“供应链管理”，按主题途径进行检索；检索方法采用的是工具法中的抽查法。 （5）长大图书馆书目数据库，在主题词字段，用主题词“供应链管理”，按主题途径进行检索；检索方法采用的是工具法中的抽查法。 4. 制定检索策略并获取部分检索结果（文献线索） (1)印刷本检索工具的部分检索结果： 选用《全国报刊索引》(哲学社会科学版)200*年**期，查得下列文献线索：1）范玉鹏. 供应链管理中的不确定性. IT经理世界.2000,(18).-88-94 2）涂山青. 供应链管理:[企业]. 企业家天地. 2002,(12).-28-30 3）冯俊文. 企业物流供应链管理. 科技进步与对策. 2005,17(9).-61-63

文献检索

化学类的最佳检索方案 2007年06月30日星期六 20:09 化学类的最佳检索方案 １．对于需要合成物质，先通过CA的分子式索引系统的检索，再调出相应的文献。如果是 要得到一类物质或某个反应，就通过CA的主题索引进行检索。目前CA多数用的是印刷版 的，现在也有光盘版的CA啦，就看你所在的单位有没有银子啦 ２．检索一般我用SCIFINDER，他可以用很多种检索方式，如结构式，cas号，方程式，等 等。如果化合物比较旧的，我也用CCD2004（combined chemical dictionary），这个比较 简单，是一个软件，有合成文献，物性数据的参考文献。比较不错～ ３．用pubmed检索,然后用各种代理,密码,google等搜索全文 ４．我们一般用https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,来查找合成方法,不过应该没CA好 ５．我的可能好多都不是最新的，所以喜欢在web of science里先看看别人一般是怎么做 的，再找到代理下载来看，当然如果直接可以下载的ISI的dl就更好用啦！楼上的多跟这 里的其它好厉害的老虫虫学习学习，就知道了！这里可都是卧虎藏龙啊！他们都很厉害的 ！俺也在学习中~~~~~ ６．我觉得查文献，刚开始都是通过查CA来检索，然后再找原文。到后来，慢慢就学会了 网上去搜索,搞有机的就是acs,sd,rsc,wiely,thieme这几大网站，而且现在收录的都很全 ！用代理基本上能满足科研需求，如果要很老的就用密码！另外还有一些如heterocycles ,J.heterocyclic chemitry,arkat-usa,日本化学会，orgsyn等，有些是免费的！还有专利 ，通过欧洲专利局可以下载原文。还有我觉得在上面几大网站上注册了，它们会在第一时 间发e-mail过来（通常还没有期刊号），那么我们就很快了解最新的科研动态，或者有没 有与自己做的相关的文献 ７． 1.检索文摘，或合成方法用scifinder，web of science，功能最强大的

基于多变量多项式模型的多模态生物特征分数层融合算法

基于多变量多项式模型的多模态生物特征 分数层融合算法 第39卷第11期 2009年11月 中圈料孽教求大誊辱取JOURNALOFUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA V o1.39,No.11 NOV.2009 文章编号:0253—2778(2009)11—1177—06 基于多变量多项式模型的多模态生物 特征分数层融合算法 张志坚,张培仁 (中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230027) 摘要:提出了一种基于多变量多项式模型的多模态生物特征分数层融合算法(MPMSF),用多变量 多项式模型获取融合分数,用最小二乘法确定模型中的参数.并对多变量多项式模型进行简化,以 减小计算量.MPMSF的特点在于不需要分数归一化.采用交叉验证的方法,评估了各种分数层融 合算法的正确接受率和分数归一化,单模态性能对分数层融合算法的影响.开集测试表明, MPMSF算法优于传统的分数层融合算法.同时,MPMSF满足多模态生物特征识别系统实时性的 需求. 关键词:多模态生物特征识别;分数层融合;多变量多项式模型;交叉验证开集测试中图分类号:TP391.41文献标识码:A Ascorefusionalgorithmbasedonthemultivariatepolynomialmodel

ZHANGZhi—jian,ZHANGPei-ren (DepartmentofAutomation,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei23007,C hina) Abstract:Anovelmultivariatepolynomialmodelbasedscorefusionalgorithm(MPMSF)wa sproposed.A fusedscorewasobtainedfromthematchingscoresofsinglebiometricsbyusingthemultivaria te polynomialmode1.Theparametersofthefunctionwereestimatedusingtheleastsquaresmet hod(LSM). Also,crossvalidationwasemployedforscorefusionalgorithmevaluation.Theopensettests howsthat MPMSFoutperformsotherscorefusionmethodsandthatitsCPUtimecanmeettherealtimere quirement ofmultimodalbiometrics. Keywords:muhimodalbiometric;scorefusion;multivariatepolynomialmodel;crossvalida tionopentest 0引言 生物特征识别技术为身份识别提供了有效的方 法.一般来说,多模态生物特征识别技术与单模态的 生物特征识别技术相比,不仅具有更高的识别率,而 且可靠性和普适性更强引.生物特征识别系统一 般由四个环节构成:获取生物特征信号,特征提取, 特征匹配以及决策.按照融合在哪个环节进行,多模 态生物特征识别系统的融合方法可以分成四类:传 感器层或像素层融合,特征层融合,分数层融合和决 策层融合Ⅲ3].特征层融合利用了最多的原始信息,从 理论上可以得到最高的性能,但是不同模态提取的 特征不相容.例如,用PCAE,LDAE提取的人脸特 征均是实数向量,而虹膜提取的特征是二进制编

基于多生物特征融合模糊金库算法综述

基于多生物特征融合模糊金库算法综述 2008年，Nandakumar 等人在文献[1]里面提出了多生物特征模板的模糊金库，利用指纹模板的细节点编码和虹膜模板的特征点转换信息在特征层面上融合，形成的融合信息用于构成模糊金库。作者在文章里给出了相关的安全分析，虽然该方案在安全方面得到了增强，但是缺乏实用性。 2011年，Wu L, Xiao P, Jiang S 等人[2]提出了基于特征融合的模糊金库方案，他们分别从一幅人脸图像里提出MB-LBP 特征和PCA 特征，然后将原始密钥分成连个子密钥，再利用MB-LBP 特征和PCA 特征分别保护，恢复阶段先分别恢复子密钥，再恢复原始密钥。该方案在是实验结果给出了不同方案的ROC 曲线的比较，证明了该方案比其他方案要好。 2012年，Nagar A, Nandakumar K, Jain A K 等人[3]提出了基于多生物特征融合的加密系统，同用他们只是给出了一个融合的加密框架，这个框架包括三个部分，嵌入算法，融合模型，生物特征加密系统。他们并将这个框架应用到模糊金库上面，他们同时提取指纹，指静脉和虹膜特征，分别成三个模糊金库用同样的密钥，最后将三个模糊金库转化成单一的模糊金库。他们在实验结果里面给出了详细的安全分析，并给给出了这种融合加密系统的最高正确接受率可达99%。 2012年，N Geethanjali，R Priyadharshini等人提出了[4]在分布式系统里的基于特征级融合的多模态生物特征识别系统。他们提出融合不同生物特征的二进制向量，并将此方法应用于模糊金库，但是没有给出具体的实现，只是一个框架。 2013年，Geetika, Kaur M.[5]提出了基于虹膜、视网膜和指静脉的多模模糊金库方案。他们利用这些生物特征的稳定性和他们融合后高的安全性应用，提出了这种融合框架，但是他们并没有给出实际的融合方案。 2014年，Lu L, Peng J等人[6]提出了用特征水平融合的多生物特征加密系统，并给出了指静脉特征、指纹特征、指关节特征和手指形状特征融合的模糊金库，他们分别提取指静脉、指纹、指关节和手指形状的特征向量，这些特征向量在特征水平上融合，然后用过相关的转换和量化，我们从中提取比特串，这个比特串就是最终的融合向量，用于构建模糊金库。实验结果也给出了此方案具有很

文献检索与利用题目

习题1 1.结合专业特点，选择若干篇期刊文献，判断其文后所附的参考文献的出版类 型，并查找它们的馆藏情况。 2.图书、期刊和专利文献的著录特征各是什么？举例说明 3.图书馆书、刊的排架依据是什么？与本专业相关的中图分类号有哪些？专业 期刊有哪些？ 4.计算机信息检索中常用的检索技术有哪些？简述逻辑运算符、截词运算符的 种类和作用。 5.数据库记录得常见字段有哪些？限定字段检索的好处？ 6.自选课题，确定检索词以及各检索词之间的逻辑组配关系，并制定该课题的 检索策略。 习题2 1.要系统、有效的搜集与下列课题（任选一或自拟题目）有关的文献，可选择 哪些中外文检索工具？请选择2种中文，1种英文检索工具，说明它们各有哪几种检索途径？请利用分类或主题索引查找相关文献各2篇。要求写明检索工具及年份、检索步骤（参见相关实例）。 1)电子货币与无纸贸易 2)计算机病毒与防止 3)电信网传输与安全 4)食品包转材料与健康 5)工业机器人控制系统 6)碘代环丙烷的光解反应动力学 7)新型丝素整理剂的制备应用 8)壳聚糖的制备研究 9)净水剂的合成工艺研究 10)pH值光传感器的研制与设计 11)基因工程在药物学中的应用 12)现代生物技术在食品工业中的应用 13)转基因食品及安全性研究 14)纳米技术在生物工程领域中的应用 2.利用CA的分子式索引查找甲基间苯二酚的标准命名，并转查化学物质索引获 取相关文献。 3.利用CA的登记号索引，查找已知登记号为[4940-11-8]或[26074-70-4]或 [6574-98-7]所代表的化合物正式名称。

习题3 1.自拟题目（或参考以下选题），利用印刷型中国专利检索工具或专利检索网 站查找所选课题的相关专利文献。注明：课题名称、检索系统、检索过程以及你认为最切题的专利摘要2-3条。 1)蓝牙手机接收器 2)指纹验证系统 3)考勤机识别装置 4)数字电视播送方法 5)多臂机纹版控制装置 6)手提照明灯具 7)服装裁剪机 8)数码喷绘技术 9)丝织物活性/酸性/还原染料染色方法 10)织机经纱张力控制装置 2.请进入国家知识产权局网站，查询本校在2005年以后申请的发明专利，并 下载其中你认为最有创意的一项发明专利的专利说明书全文。 3.利用专利资源查找某高校最近几年申请的有关纺织产品、纺织机械等方面的 专利，请写明检索工具（或数据库）名称、检索途径、检索步骤、专利权人、摘要等信息 4.利用WPI的Patentee Index 查找以下公司的相关专利一件，并说明该专利 垄断的国家和地区：美国杜邦公司（DuPont）、日本东丽（Olpia）、东泽纺（Preleal）、日本兄弟（Brother）。 5.熟悉美国专利、欧洲专利数据库相关网站，掌握其使用方法。 习题4 1.利用印刷型参考工具书查找以下内容： 1)人物的平生简介：弗洛伊德、郎世宁、贝多芬、牛顿、鲁迅、钱学森、 苏步青、林启； 2)名词含义：纳米材料、克隆、基因、光导纤维、数字签证、服装主题、 人造血管； 3)英文缩写的全称和中文含义：OCLC（图书馆）， WTO（组织）， ISDN（网 络）， MIS（系统，） CIO（职务）， ERP（商业）。 2.利用专业手册查阅以下相关信息： 1)查找有机中间体己二酸的标准命名、制备方法及其物理化学参数等； 2)加酶洗衣粉（或防晒霜）的主要化学成分及配方； 3)香水香精主要香韵、常用的原料与配方； 4)相关电话机电子密码锁的电路图； 5)光纤传感器的工作原理及主要特性； 6)丝绸典型服装面料、主要性能、适用服装；

文献检索课题作业

文献检索课题作业 （08081056 章振华） 一、基本方法、掌握如何开始查找文献，查找文献的必要条件。 1．课题名称 （中文名称）酰胺类阳离子表面活性剂的合成及性能 （English Name ）Synthesis and property of cationic surfactant with amide group 2. 分析课题主题 酰胺类阳离子表面活性剂是含有酰胺基团（C O N ）的阳离子表面活性剂，，阳离子表面活性剂通常用作良好的柔软剂、抗静电剂、杀菌剂等，具有很大的应用前景，但是在国内市场上目前用的较多的酰胺类产品只有烷醇酰胺类的6501、6502等，可见这是一类需要大力发展的表面活性剂系列，而在这些方面国外一些公司如 Mona Industries. Inc 和 Scher Chemicals 等，开发的产品品种多样，质量好，有效成分含量高。目前制备酰胺类阳离子表面活性剂的方法主要是通过脂肪酸或油脂与胺化物反应制得，常用的是椰子油或椰子油酸，用这种方法制备的典型产品是6502型烷醇酰胺，但这样形成的酰胺转化率不高，一般只有60%~70%；在水中溶解性不好，只有与其它的表面活性剂尤其是醇醚硫酸盐或烷基硫酸盐配伍时,才能充分发挥其性能。如硬脂酸与N,N –2-乙基-乙烯基二胺的反应， C 17H 35COOH +NH 2CH 2CH 2N C 2 H 5 C 2H 5 C 17H 35COHNCH 2 CH 2-N(C 2H 5)2C 17H 35COHNCH 2CH 2-N(C 2H 5)2·CH 3COOH 反应的关键就是在制备过程中所用的中间体的质量要得到充分保证,对不同脂肪酸或脂肪酸酯类的分离技术要求高，只有从基础的原料做起，才能保证最终产品质量, 生产多种优质产品，彻底改善国内市场表面活性剂原料品种单调局面，这样在生产各种产品时有足够多的原料可供选择，才能进一步提高产品质量，增加产品品种及其功能，适应多种不同的应用和需求。 3.检索词 （中文）酰胺类阳离子表面活性剂，酰胺类表面活性剂，阳离子表面活性剂，表面活性剂，酰胺，合成，制备，性能 （English ）cationic surfactant with amide group , surfactant with amide group, cationic surfactant, surfactant, amide group, synthesis, preparation, property 二、 能力训练 1、查找图书馆目录要求：在图书馆中任选1个图书馆馆藏目录进行检索，查阅参考图书。（给出2个实例） 实例一： 进入“汕头大学图书馆书目检索系统” 在“快速检索”栏下的“任意字

文献检索与利用综述作业

文献检索与利用综述作业 生物技术1201 于凤川 1020512129

检索课题名称：代谢工程改造酿酒酵母合成青蒿素 一、检索目的：青蒿素（artemisine）是从中药黄花蒿中提取的有过氧基团的倍半萜内酯抗疟新药。被WTO批准为世界范围内治疗脑型疟疾和恶性疟疾的首选药物。但目前青蒿素的生物合成途径仍未清晰。 二、文献检索范围及检索策略 检索结果序号所检索数据库名称检索的数据库收录时间 （篇） 1 中国期刊全文数据库（CNKI）1994-现在12 2 中文科技期刊数据库（重庆维普）1989-现在12 3 中国学位论文全文数据库（万方）1977-现在15 4 Calis外文期刊网CCC- 3 检索词： 中文：1、酵母 2、青蒿素 3、代谢 4、生物合成 5、基因工程 6、中间体 英文：1、Yeast 2、artemisinin 3、metabolism 4、biosynthesis 5、genetic engineering 6、midbody 检索式： 中文：酵母*青蒿素*（生物合成+代谢） （基因工程菌+酵母）*青蒿素*中间体 英文：（Yeast or genetic engineering ) and artemisinin 三、检索结果

1、 篇名：酵母中青蒿素作用靶点的探索 作者：黄倩; 周兵; 文献来源：清华大学学报(自然科学版), Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 编辑部邮箱 2008年 03期 摘要：为了验证前人提出的青蒿素在疟原虫中靶点蛋白的可信性并寻找其直接作用的靶点,用酵母作为模式生物,对候选靶点在酵母中的同源蛋白进行基因改造,研究其对青蒿素抑制作用的影响,并利用与琼脂糖偶联的二氢青蒿素(DHA)寻找与之特异性紧密结合的酵母蛋白。研究发现酵母中的同源蛋白似乎没有在青蒿素抑制中起关健作用;并且未找到能与DHA特异性紧密结合的酵母蛋白。结果表明:过去提出的青蒿素作用靶点可能不正确,并暗示青蒿素可能没有特异专一的蛋白靶点或同时作用于多个靶点。 2、 篇名：青蒿素生物合成研究进展 作者：静一; 罗安才; 文献来源：安徽农业科学, Journal of Anhui Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2010年 04期 摘要：综述了青蒿素生物合成途径及其关键酶3-羟基-3-甲基戊二酰CoA还原酶、法呢基焦磷酸合酶、紫穗槐-4,11-二烯合酶、紫穗槐-4,11-二烯P450单加氧酶。3、 篇名：酵母代谢工程菌生产青蒿素中间体的研究 作者：孔建强、王丽娜、朱平、程克棣、王伟 文献来源：2008全国药用真菌学术研讨会论文集 摘要：青蒿素是重要的抗疟药物,紫穗槐-4,11-二烯是其中间体。本论文构建了两种能生产紫穗槐-4,11-二烯的酿酒酵母工程菌:整合体型和质粒型.以朱栾倍

合成文献检索方法

有机合成方面的文献： 一、中文：中国知网、万方、维普、中国专利（国家知识产权局）； 二、英文：CA、美国化学会（https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,/）、Elsevier数据库 （https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,/）、英国皇家化学会（RSC）、Wiley-Blackwell、Springer以及美国专利局等等； 三、如果你的单位没有购买这些数据库的使用权，你可以到小木虫论坛发布文献求助（http;//https://www.sodocs.net/doc/004947539.html,/bbs/），一般一小时内就有人回复可用的下载链接，但需要论坛“金币”。 环芳烃之类的超分子综述可以直接在ACS等数据库中以英文名称进行检索，并限定在Chem.Rev.、Acc. Chem. Res.等综述性期刊中检索。 合成文献检索方法：（分享版） 一、检索方法： 学化学的人，如果刚进实验室的话，往往是两眼黑，不知道如何下手，要下手往往是漫天刷浆，抓不住重点！那么如何能抓住重点，进行有目的的去读一些论文呢？ 首先用google来看看你的研究方向，比如你研究某系列的天然物合成，那么你就用这个名字去search，然后先看看有没有中文的介绍，如果有的话，那么先看看它是不是review，最好的是找到中文的review，然后大体看以下，了解你要做的东西当前的进展，有什么人在做，结果如何啊。 然后按图索骥，找到英文的文献，那么可能有很多英文的文献，如何去选呢？选择发表在影响因子高的期刊上的文章来读！！！这个很重要！，因为大牛的教授都是把自己的好结果发在高水平的论文上的。只要你找一篇比如是JOC 上的文章，那么就要看好，里面是否引用了某些review，如果有的话，那么你就去找那个review，一般来说国外的高水平的review都是约稿的，请的是当前的牛教授来写的，有读的价值！依次你可以进行全面的了解相关的研究进展了。 如何对待中文的杂志呢？我的意见可能偏激，我认为完全没有任何读的价值！为什么呢？第一，20%的杂志覆盖了80%的内容，第二，IF太低，低于1的就是垃圾了，没有引起任何人的重视，那么这个结果是没有价值的。第三，很多中文文献的重复性很差，数据被人为的修改。

文献检索经验

文献检索过程中，自己总结的经验： 一、文章的标题为：Direct formation of the -CaSO4 phase in dehydration process of gypsum: In situ FTIR study ，以下两种关键词查询： 1、Direct formation of the γ-CaSO4 phase in dehydration 查不到 2、Direct formation of the CaSO4 phase in dehydration 查到 总结：关键词Direct formation+ CaSO4 phase+ dehydration，而使用“γ-CaSO4”，实际上是没有用的。今后少用这类汉语输入法输入的希腊字母。 二、利用CALIS镜像站点： 查阅：A new calcium sulfate hemi-hydrate #1：用google 学术收索，直接查到RSC（英国皇家化学学会）数据库，但是打开起来很难，而且未见下载键连；× #2：利用浙大图书馆—RSC—用CALIS镜像站点登录—找到RSC中该文章的期刊（检索功能最近似乎不好用，而用文献-年份-卷-页数得到）—下载√ 总结：（1）用google学术了解该文章在个期刊； （2）期刊附属那个数据库通过浙大图书馆进入该数据库，再找期刊，一点点往下找。（直接用IP不行时，一定想到进入图书馆，它有很多可能的键连） 附：浙大IP—RSC不行—→浙大IP—CALIS—RSC行！ （三、四不重要，已删除） 五、以下是同一篇文章，相同的标题，但是二者能够同时存在于文件夹中： 1、Crystallization and Phase Stability of CaSO 4 and CaSO 4 - Based Salts .pdf 2、Crystallization and Phase Stability of CaSO4 and CaSO4-Based Salts.pdf 总结：英文字母间，数字间不要有空格。 六、Google Scholar SFX@zjulib 使用帮助 Google Scholar（Google 学术搜索）提供了一种可广泛搜索学术文献的简便方法，使用户可以从一个位置搜索众多学科和资料来源，包括来自学术著作出版商、专业性社团、预印本、各大学及其他学术组织的经同行评论的文章、论文、图书、摘要和文章。而SFX@zjulib则是浙江大学图书馆使用了Google学术搜索的图书馆链接，简单的说，这是一种链接解析服务，使用户可以在Google学术搜索结果中看到一些附加链接，以便轻松访问图书馆的资源。通过这些链接可以访问图书馆的服务器，服务器又会将链接定位到该文章的全文。通过SFX@zjulib，用户在Google