HPLC法测定蓝花喜盐鸢尾中一种新的异黄酮糖苷

建立简单、快速的HPLC法测定蓝花喜盐鸢尾中一种全新异黄酮糖苷——鸢尾甲黄素B 4'-O-β-D-葡萄糖苷。采用HPLC法,Agilent 1260HC-C18(4.6 mm×250 mm,5μm)色谱柱,流动相为甲醇-1%冰醋酸梯度洗脱,流速为0.9 m L/min,检测波长为268 nm,柱温为25℃。结果表明,该异黄酮糖苷在17.2~172μg/m L浓度内线性关系良好,相关系数为0.999 4;回收率为99.78%(RSD=0.76%)。该检测方法准确灵敏,适用于蓝花喜盐鸢尾中鸢尾甲黄素B 4'-O-β-D-葡萄糖苷的测定。     

基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法

针对近红外光下现有的人眼定位算法普遍存在准确性不高、泛化能力不佳等问题，提出了一种基于方向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM）相结合的双眼虹膜图像的人眼定位算法。利用HOG提取虹膜图像的人眼特征，并结合SVM分类器对HOG特征进行训练从而实现人眼的精确定位。为了减少漏检和误检，进一步提高定位准确率，又提出了多级级联SVM分类器算法；另外针对近红外光线下虹膜图像独特的灰度分布特点，设计了一种图像预处理方法，能够显著提高人眼定位速度。在MIR2016和CASIA-IRIS-Distance数据集上的实验结果表明，基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法具有高准确率、强泛化能力和高实时性。     

基于SVM的多生物特征融合识别算法

针对单生物特征识别的局限性,提出融合手背静脉和虹膜两种生物特征实现身份识别.基于尺度不变特征变换(SIFT)提取手背静脉的局部SIFT特征并对特征点进行匹配,利用特征匹配率作为手背静脉图像的相似度测度.通过Haar小波变换实现虹膜特征编码,利用加权汉明距对虹膜进行相似度测试.最后基于支持向量机(SVM)实现两种生物特征在匹配层的融合识别.利用CASIA虹膜数据库和TJU手背静脉数据库对算法性能进行测试,其等错率为0.02%,实验结果表明,该融合算法具有很高的识别性能,为生物特征识别研究提供了新思路.     

桌面式眼动跟踪系统研究

眼动跟踪技术作为一种新的人机交互方式,已受到越来越多人的关注,现有的眼动跟踪系统大都是头戴式的,它的硬件设备复杂,对人干扰较大,而且价格昂贵。文章实现了一个简单的基于桌面的眼动跟踪系统,本系统硬件构成简单,而且不与人直接接触,使用虹膜中心坐标来估计用户的注视点。实验表明,当误差距离不超过40个像素时,系统估计的人眼注视点准确率超过80%。     

基于并查集和边缘检测模板的非理想虹膜定位

非理想虹膜图像往往存在虹膜边缘模糊、灰度变化不均匀、位置偏移及光斑干扰等问题, 这些问题的存在会在一定程度上影响虹膜内、外边界定位的准确率. 针对这个问题, 本文提出采用并查集和边缘检测模板的方法来对非理想虹膜进行内、外边界定位. 内边界定位是首先采用并查集方法完成瞳孔区域粗定位, 然后采用Hough变换对瞳孔进行精确定位; 外边界定位是先利用一系列边缘检测模板大致确定外圆的位置, 然后再依据外边界附近圆环内边缘点的密度来最终完成外边界的精确定位. 实验结果表明, 对于非理想虹膜图像, 本文方法的定位正确率和定位速度均高于其他同类方法.     

Iris Feature Extraction Method Based on 1D Gabor Filter

The normalized iris image was divided into eight sub-bands,and every column of each sub-band was averaged by rows to generate eight 1D iris signals.Then the even symmetry item of 1D Gabor filter was used to describe local characteristic blocks in 1D iris signals,and the results were quantified by their polarities to generate iris codes.In order to estimate the performance of the presented method,an iris recognition platform was produced and the Hamming distance between two iris codes was computed to measure the dissimilarity of them.The experimental results in CASIA v1.0 and Bath iris image databases show that the proposed iris feature extraction algorithm has a promising potential in iris recognition.     

虹 膜 识 别 综 述*

回顾了虹膜识别的研究背景及发展,对近年来虹膜识别方法的研究进展进行综述,并对各种方法加以介绍和评价,总结了存在的研究难点并提出了解决方法及今后的发展方向。     

一种新的虹膜图像配准算法*

提出了新的虹膜配准算法。该算法以虹膜外边界为基准,对虹膜图像的平移和伸缩进行校正。在较好保持虹膜纹理特征分布的前提下,快速有效地得到了虹膜的矩形展开。仿真实验证明,使用该算法预处理虹膜图像,可以获得较好的分类效果。算法为虹膜识别及相关研究提供了新思路。     

一种用于虹膜识别的眼睑和睫毛检测算法

为减少眼睑和睫毛对虹膜识别率的影响,提出了一种用于虹膜识别的眼睑和睫毛检测算法。应用灰度形态学运算去除睫毛、光斑对眼睑区域的干扰,提取上眼睑区域每列灰度最小值点作为边缘点,对下眼睑区域进行梯度变换,根据最大梯度积分区间确定下眼睑边缘点;对眼睑边缘点进行最小二乘抛物线拟合上、下眼睑;利用眼睑抛物线在邻域内上下移动,当灰度突变时精确定位上下眼睑。根据上眼睑抛物线下移后抛物线像素点灰度的分布,自适应生成阈值对睫毛进行分割。实验结果表明:该眼睑算法能有效、快速地检测眼睑,与Hough变换算法相比,准确率相当,速度提高约4 s;睫毛检测算法能有效、简便和最大限度地检测出睫毛。     

基于能量最大响应方向的虹膜识别算法*

为提高虹膜识别算法的正确识别率,给出了基于能量最大响应方向的虹膜识别算法。该算法首先对人眼图像进行预处理得到归一化虹膜图像,并依据归一化虹膜纹理的分布特点,选择多尺度多方向滤波技术对归一化虹膜图像进行分解;然后提取最优分解尺度下像素点的能量最大响应方向数,进行二进制虹膜编码和去噪;最后通过计算两个虹膜编码间的加权海明距离和衡量两者的差异性,给出识别结果。实验证明,在等误率为0.1176 时,正确识别率达到99.997%。与经典的虹膜识别算法相比较,该算法具有更高的识别率。