课程文献中心 更多>>

关键词： 人脸表情识别   Gabor小波变换   二维复杂度   脉冲神经网络   决策级融合   支持向量机  

摘要： 人脸表情识别涉及到模式识别、心理学、图像处理和计算机图像学等许多研究领域,是人工智能技术中的一个重要领域。表情识别技术为人们利用计算机分析某群体人脸面部表情变化及其内心的情绪提供了方便,在人机交互智能化方面有重要意义。目前,国内有关人脸表情识别技术还处于起步阶段,需要进一步的研究。 本文以JAFFE人脸表情为主要研究对象,对于多特征融合的识别算法进行研究。在分析人脸表情图片表现特征的基础上,提出了新的特征提取算法,包括基于复杂度的Gabor小波变换纹理特征提取算法、基于脉冲神经网络边缘检测的几何特征提取算法,同时还介绍了基于Gabor域的统计特征提取方法,即表情图像子区域进行Gabor变换之后提取变换域的均值和方差等统计特征。这些算法首先对源图像进行预处理、分割获得表情子区域;然后将提取的多个特征进行特征级融合,这里采用PCA特征降维和K-W特征选择方法对特征进行融合,通过实验分析,本文选择PCA降维方法。最后,构建SVM多类分类器模型,不同特征的组合方式分别进行训练识别;通过实验结果筛选出3组特征,并将其识别结果进行决策级融合,获得最终的识别结果。 实验结果表明,本文提出的特征提取算法可以有效的表征人脸的表情特征,并将该特征提取算法与特征级融合和决策级融合的技术,以及SVM多类分类器相结合,有效地提高表情识别率。

关键词： 脉冲耦合神经网络   超声图像   滤除噪声   图像增强   图像分割   优化算法  

摘要： 随着近年来各学科研究的飞速发展，人们对医学图像处理的要求也随之增高。虽然目前已经有很多学者针对医学图像的处理目的研究出一些相关的算法，但寻求速度快、精度高的图像处理算法仍是目前医学图像处理的难点和热点。脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)来自于研究人员对哺乳动物视觉皮层细胞的研究成果，通过对其脉冲同步现象进行观察研究，总结出了PCNN的神经元模型。目前，国内外对PCNN的研究还处于起步阶段，还有待于进一步的扩展和深化。 本文在借鉴前人经验思想的基础上，经过分析比较现有文献中的PCNN模型，选用了合理的PCNN简化模型。然后将其应用到图像处理中，在每一步处理中对模型中的各个参数进行分析研究，解决了PCNN模型在超声图像处理中的相关应用问题，进一步深化了对PCNN的理解。 本文结合PCNN和图像处理的最新理论研究成果，开展了如下的研究工作： (1)针对受混合噪声（脉冲噪声和高斯噪声）干扰的灰度图像，提出了基于简化PCNN模型的综合滤波算法。通过在实验中与传统降噪算法的比较得出，该算法不但能有效滤除混合噪声的干扰，还能保护图像中的边缘和细节信息，降噪后图像的主观视觉效果较好，客观评价指标性能较高，在信噪比和去噪能力方面都有一定的提高。 (2)将PCNN引入到医学超声图像的处理领域，针对超声图像的成像特点，通过选择适当的PCNN网络参数，模拟人眼视觉特性，提出了一种基于PCNN的超声图像增强算法。经过计算机仿真表明，使用本文的增强算法能够得到比传统经典算法更好的处理结果，能为临床提供内容清晰的超声图像，便于医生诊断观察以及对超声图像的进一步分析处理。本方法对于后续的医学图像的病灶自动分割有着重要的意义，大大提高计算机辅助诊断的正确率。 (3)提出了针对超声图像病灶区域的分割算法。针对以往基于PCNN的分割算法网络参数难以确定的问题，结合粒子群算法的自动寻优能力，同时以改进的最大熵函数作为适应度函数，在熵函数达到最大时，自动终止迭代过程，省去了人工交互和实验的麻烦，自动设置PCNN的网络参数，实现了基于粒子群算法的PCNN自动分割，分割出超声图像的病灶区域。

关键词： 鲸   脑容量增大   小脑症基因   正选择   趋同进化   正相关  

摘要： 脑容量增大是现生鲸类一个显著的特征。齿鲸亚目特别是海豚科的EQ值高于非类人猿的灵长类,仅次于现代人类。而且鲸类在神经解剖学、认知能力、社会行为以及自我意识等方面与灵长类相似。化石证据表明,鲸类从陆地进入海洋并完全适应海洋生活的过程中,鲸类脑容量发生过两次显著的增大,分别在齿鲸亚目和海豚总科起源时期。然而,驱动鲸类脑容量增大的进化机制仍不清楚。鉴于此,我们选择4个小脑症基因MCPH1、ASPM、CENPJ和STIL,测定14个鲸类代表物种的小脑症基因编码序列,与其他陆生哺乳动物的同源基因进行比较分析：首先,我们检测小脑症基因在鲸类中是否受到正选择压力作用以及选择作用是否与鲸类两次脑容量增大事件相联系;其次,分析同样出现脑容量增大的灵长类和鲸类是否受到相似的选择压力;最后,我们检测小脑症基因的分子进化与鲸类脑容量之间是否存在相关性。研究结果显示四个小脑症基因在鲸类中都受到较强的正选择作用,ASPM和STIL基因在齿鲸和海豚总科受到正选择,与鲸类两次脑容量增大事件一致,CENLJ基因在海豚总科即鲸类第二次脑容量增大时期受到正选择作用,而MCPHl在须鲸中也检测到正选择作用。另外,值得注意的是小脑症基因的正选择仅出现在鲸类和灵长类,两个脑容量都增大的支系的小脑症基因受到相似的选择压力。相关性分析发现,ASPM和STIL基因的进化与鲸类的EQ值呈正相关,与体重和脑重无显著相关性,而MCPH1和CENPJ基因与表型没显示出显著的相关性。本研究揭示了ASPM、CENPJ和STIL基因在鲸类脑发育过程中的重要作用。

关键词： 图像融合   离散分数随机变换   离散多参数分数随机变换   脉冲耦合神经网络  

摘要： 随着现代遥感技术的发展,各种遥感传感器提供了大量不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感图像,但由于各种传感器提供的遥感图像数据各有特点,这些遥感图像数据在时间、空间和光谱等方面的差异很大。作为图像融合领域的一个重要分支,遥感图像融合研究的是如何综合利用来自不同遥感传感器的图像信息,以获取对同一事物或目标的全面、客观及本质上的认识。近年来,一种新的基于离散分数随机变换的方法被提出应用于遥感图像的融合,离散分数随机变换域上的高低振幅携带不同的图像信息,高振幅部分携带图像的光谱信息,而低振幅则携带图像的空间细节信息,如果变换域上融合,由于其能量谱是均匀随机分散开来的,会对相同频谱畸变产生较小影响,所以能够减少光谱失真,但该方法不能高效智能地提取图像的高低振幅信息,对融合结果造成较大影响,不便于工程应用。为了满足遥感图像高分辨率和低光谱畸变的融合需求,本文提出了一种新的基于离散分数随机变换的自适应脉冲耦合神经网络的图像融合算法。在提出的方案中,多光谱图像和全色图像分别被变换到了离散分数随机变换域上,本文充分利用了脉冲耦合神经网络的同步脉冲发放特性得到了对应的点火映射图,以便恰当地提取了变换后的图像高低振幅谱和决定如何选择融合参数。本文还介绍了一种离散多参数分数随机变换,它同样可以使得频谱随机均匀分布。然后将新的频谱变换引入到遥感图像融合,提出了一种新的基于离散多参数分数随机变换的自适应的脉冲耦合神经网络的图像融合算法。在离散多参数分数随机变换域的图像融合过程中,其能保持绝大部分离散分数随机变换的优良特性。另外,由于其多参数性的敏感性,使得本文算法拥有更强的鲁棒性和安全性,增加了其在信息安全领域的实用性。该算法融合过程和基于离散分数随机变换的自适应的脉冲耦合神经网络类似。对比于HIS、PCA、基于离散分数随机变换等现存的图像融合算法,本文进行了大量的数值仿真,结果表明本文的算法效果可靠较好,不仅提高了遥感图像光谱信息保持能力,而且增加了融合结果图像的空间细节信息。

关键词： 脑-机接口   小波包分解/重构   共空域模式   滑动窗  

摘要： 脑-机接口是一种不经过传统的神经肌肉通道传输,直接将大脑与外界设备相连,通过软硬件设备结合将脑电信息转化为对外控制命令的通信系统。但是脑电活动信号在人与人之间,甚至是相同受试者在不同时间都会高度变化,这严重制约了脑-机接口技术在实际中的应用。因此需要研究一种全自动的EEG分类系统,而该系统最复杂之处在于EEG信号在特征提取之前时间段和频带的选择问题。为此,本论文提出两种方法来选择受试者各自最优的时频间隔,以提升脑-机接口应用中EEG信号特征提取的有效性。 第一种方法是小波包分解与共空域模式结合的方法。原始EEG信号经过8-30Hz滤波之后,经过小波包分解和重构,再将重构信号通过CSP算法进行特征提取。其主要创新点在于多通道数据进行小波包分解之后,通过自适应方法选择某些重要子空间的分解系数进行重构,以达到个性化频带选择的目的。通过三种不同频带选择方法,对6组基于两分类运动想象的BCI进行处理数据,结果显示该方法得到最优的分类结果,验证了该方法的可行性及有效性。 第二种方法是采用滑动窗对多类脑电数据进行分析,自动得出每个受试者对分类起重要作用的时间段、频带及分类结果。子数据段处理方式比较简单,采用的共空域模式算法进行特征提取和KNN分类器进行分类。通过对第四届国际BCI竞赛数据集Graz Dataset2a的9个数据进行三分类和四分类实验,分别得到组内间单独数据T(E)交叉验证和组外间T(E)到E(T)传输两种情况下的最佳分类正确率、时间段及频带。实验结果不仅验证了个体间及相同个体试验间的差异性,还表明滑动窗对每个受试者进行不同类别想象运动时自动选择其合适的时间段和频带有助于提升分类正确率。

关键词： 扩散张量   激素类避孕药   月经周期   纤维束成像   穹窿  

摘要： 目的使用扩散张量成像(DTI)评估单向复合口服避孕药(COCP)和自然月经周期对健康女性脑白质组织的影响。材料与方法30名年轻女性纳入本研究,其中15名女性采用COCP,15名女性为自然月经周期。所有参与者在卵泡期、黄体期或在不同的COCP循环周期接受MR扩散张量成像。使用扩散张量纤维束成像来获取不同脑白质结构的DTI参数,计算不同脑白质结构的部分各向异性指数和平均扩散系数。测量外周静脉血的激素血浆浓度,研究其与DTI表现的相关性。结果发现COCP组与自然月经周期组在穹窿的平均扩散系数具有显著不同。穹窿的平均扩散系数与促黄体激素、雌二醇血浆浓度水平呈负相关。结论边缘系统、穹窿的部分重要功能是调节情绪。穹窿的扩散参数的差异可能是由于使用COCP后行为交替变化所造成的。这些发现提示当进行DTI研究设计时要考虑到口服避孕药的使用。要点①扩散张量MR成像可以深入了解脑白质的微观结构。②检测口服激素类避孕药对年轻女性的影响。③评估DTI与激素血浆浓度。④女性服用激素类避孕药导致其穹窿区的平均扩散系数较高。⑤这些变化可能与使用避孕药引起的行为交替变化有关。

关键词： 时滞   脉冲   神经网络   周期解   数值模拟  

摘要： 神经网络是高度复杂的非线性动力系统,具有丰富的动力学行为和较强的数学理论基础,其研究具有很高的理论价值和广阔的应用前景,已在数学、信息、自动化、工程和经济等领域受到了学者的广泛重视. 脉冲和时滞现象在现代科技各领域的实际问题中普遍存在,它们最突出的特点是能够充分考虑到瞬时扰动现象和时间滞后对系统的影响,能够更深刻、更精确地反映事物的变化规律,已成为当前非线性科学研究的热点问题.本文运用Mawhin重合度理论和分支方法以及计算机数值模拟等研究传统的神经网络模型在施加脉冲和时滞后特有的动力学性状.发现了脉冲和时滞对神经网络的稳定性、周期性有着巨大的影响,特别是适当的脉冲下存在Gui吸引子现象.本文还研究两个神经网络系统之间的脉冲同步问题,这是神经网络应用于混沌保密通讯的关键技术.全文共分为五章. 第一章,简要概述神经网络研究的意义及应用前景.此外,介绍了脉冲微分方程、Lyapunov函数、微分方程稳定性以及混沌同步等概念. 第二章,我们对传统的Lotka-Volterra回复式神经网络增加了时滞和脉冲效应.这样的改进在神经网络应用于实际问题时是很有必要的.例如将神经网络运用于混沌保密通讯时,信号传输会带来时滞效应,带宽限制又需要脉冲同步.因此,我们详细研究了此类具有时滞和脉冲效应的Lotka-Volterra回复式神经网络的动力学性质,得到了周期解存在的充分条件. 第三章,运用拓扑重合度理论和Lyapunov函数研究具有脉冲和时滞的高阶Hopfield神经网络的周期解的存在性和全局指数稳定性,并且运用计算机数值模拟研究它的混沌性. 第四章,研究神经网络模型的脉冲同步.给出了一种基于脉冲控制的混沌神经网络同步策略,并得到了同步实现的充分条件.最后,用计算机仿真结果验证了该方法的可行性和有效性. 第五章,总结本文研究,并对后续研究加以展望.

关键词： Actin disruption   Ca-ATPase   Carbonate apatite   Clathrin   DNA uptake   Endocytosis   Nano-crystals   PKC activation   Radio-labeled calcium   T-leukemia cell   Transfection  

摘要： Leukemia and lymphoma cells are potential targets in cancer therapy for genetic manipulation either by transgene expression or silencing of endogenous gene expression. In addition, genetically engineered autologous lymphocytes expressing a chimeric antigen against a receptor overexpressed in tumor or tumor vasculature are promising cellbased therapeutics for cancer. The major hurdle to the successful implementation of these attractive approaches is the lack of a smart device for efficient transgene delivery and expression in the lymphocytes. Recently, we developed an efficient nanocarrier of carbonate apatite for intracellular delivery and release of DNA molecules, achieving very high level of transgene expression in primary as well as cancer cell lines. However, its efficacy in human T leukemia cells is comparatively low. Here, we reveal that simultaneous stimulation of human T leukemia cells by the most commonly used phorbol ester-based protein kinase C (PKC) activator and an actin filament disrupting agent dramatically enhanced carbonate apatite-mediated transgene delivery and expression in the cells by synergistically activating protein kinase C (PKC), while rapidly extruding Ca²⁺ of intracellularly dissolved particles through plasma membrance-associated Ca²⁺- ATPase. Moreover, endocytosis of the DNA-associated particles across the cell membrance was found to follow the clathrin-dependent route in both normal and activated cells. The findings thus offer significant insights for pre-clinical and clinical ex vivo trials of cancer treatment utilizing autologous T cells. © 2013 Nag K, et al.

关键词： 脉冲神经网络   基因调控网络   发育机制   进化算法   自主智能体  

摘要： 通过自然进化得到的脑包含几十亿的神经元和几万亿的神经连接,并表现出复杂的智能行为.受生物脑进化与发育的启发,研究者给出了进化神经网络的发育编码方法,特点是通过基因重用可在较小的基因空间中进行大规模神经网络的快速搜索.以人工基因组模型为框架描述基因调控网络,用基因表达的动态特性表示细胞命运特化的发育过程,提出了一种进化大规模脉冲神经网络的发育方法.该方法的特点在于可以快速有效地发育生成脉冲神经元、神经连接和突触可塑性.相应的食物采集进化实验突现了以神经驱动的自主智能体的智能行为,并验证了该方法对大规模脉冲神经网络的进化能力.