过敏原肌质钙结合蛋白在毕赤酵母中的表达、优化及免疫反应性研究

目的 探究天然肌质钙结合蛋白(sarcoplasmic calcium binding protein, SCP)的可替代物,为蟹类过敏原的检测提供基础材料,本研究首次利用毕赤酵母(Pichia pastoris, P. pastoris)高效表达表达三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)重要过敏原SCP,并检验其免疫反应性。方法 根据毕赤酵母的密码子偏好性优化SCP基因并构建重组质粒。将其热激转化至P. pastoris GS115菌株后经遗传霉素(Geneticin, G418)筛选获得阳性高拷贝子。最后通过甲醇诱导表达重组SCP并结合免疫印记(Western blotting, WB)和间接酶联免疫吸附实验(enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA)验证其免疫反应性。结果 SCP在P. pastoris GS115中实现了可溶性高效表达,其表观分子量约为28 kDa。在摇瓶水平下,最佳诱导条件为pH为6.0、每24 h添加1.0%(v/v)甲醇,于28℃发酵144 h,在此条件下,纯度为91.6%的SCP产量可达15 mg/L。WB和间接ELISA结果表明,重组SCP具有IgG结合能力。结论 毕赤酵母表达系统可以得到纯度较高且免疫反应性良好的重组SCP。本研究为SCP的理化研究及产业化应用奠定了基础,并有望促进特异性甲壳类过敏原检测的发展。     

基于视角置信度和注意力的暴力行为识别

暴力行为容易出现遮挡情况, 识别准确率较低. 目前, 一些算法加入多视角视频输入来解决遮挡问题, 以等量权重将所有视角数据融合, 但是不同视角的视频因拍摄距离和遮挡情况本身就对识别存在差异性. 针对该问题, 本文提出一种基于视角置信度和注意力的暴力行为识别方法, 提高暴力识别的准确率. 本文将时序差分模块TDM的输入扩展成多视角, 将通道注意力机制运用在片段维度来增强TDM中跨段特征提取能力, 通过背景抑制方法突显移动目标的纹理特征并计算出每个视角图像的置信度, 引入双线性池化方法融合多视角视频特征, 根据视角置信度分配每个视角局部特征的权重. 本文在公开数据集CASIA-Action和自制数据集上进行了验证. 实验表明, 本文提出的视角置信度方法优于改进前的双线性池化方法, 暴力行为准确率相较于现有的行为识别方法取得了更好的效果.     

Action categorization with modified hidden conditional random field

In this paper, we present a method for action categorization with a modified hidden conditional random field (HCRF). Specifically, effective silhouette-based action features are extracted using motion moments and spectrum of chain code. We formulate a modified HCRF (mHCRF) to have a guaranteed global optimum in the modelling of the temporal action dependencies after the HMM pathing stage. Experimental results on action categorization using this model are compared favorably against several existing model-based methods including GMM, SVM, Logistic Regression, HMM, CRF and HCRF.     

基于集成学习的规范化LDA人脸识别

针对人脸识别问题中经常面临的“小样本”问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高样本在新的特征空间中的可分离性,将识别率提高至98.5%。通过ORL数据库的大量实验表明,该算法比传统算法有更好的性能。     

Checking determinism of XML Schema content models in optimal time

We consider the determinism checking of XML Schema content models, as required by the W3C Recommendation. We argue that currently applied solutions have flaws and make processors vulnerable to exponential resource needs by pathological schemas, and we help to eliminate this potential vulnerability of XML Schema based systems. XML Schema content models are essentially regular expressions extended with numeric occurrence indicators. A previously published polynomial-time solution to check the determinism of such expressions is improved to run in linear time, and the improved algorithm is implemented and evaluated experimentally. When compared to the corresponding method of a popular production-quality XML Schema processor, the new implementation runs orders of magnitude faster. Enhancing the solution to take further extensions of XML Schema into account without compromising its linear scalability is also discussed.     

基于稀疏PCA的多阶次分数阶傅里叶变换域特征人脸识别

文章提出基于稀疏PCA的多阶次分数阶傅里叶变换(fractional Fourier features,Frft)特征的人脸识别(Multiple Order discrete fractional Fourier Features ,MOFF). 鉴于分数阶傅里叶变换对光照、表情的鲁棒性, 并已在图像处理领域得到应用,首先,Frft幅度随阶次的变换呈现压缩性,而SPCA提取其主要信息将且分为主要信息域和次要信息域,融合二者的互补信息组成混合幅度特征,然后融合混合幅度特征、实部特征和虚部特征,最后融合不同阶次下Frft域特征。此外该文提出基于贪婪算法的分数阶阶次选择算法和基于Fisherfaces的权重方法。ORL 和AR人脸数据库上的仿真证明了本算法的有效性。     

Multi-category classifiers and sample width

In a recent paper, the authors introduced the notion of sample width for binary classifiers defined on the set of real numbers. It was shown that the performance of such classifiers could be quantified in terms of this sample width. This paper considers how to adapt the idea of sample width so that it can be applied in cases where the classifiers are multi-category and are defined on some arbitrary metric space.     

基于级连分组BP网络的高精度手写数字识别

本文提出了一种基于级连分组网的手写数字识别的新方法。这种方法根据将每次分类任务简单化的思想,将每个网络的任务简化以提高其辨别能力。整个系统分为两级,第一级进行粗分类,选取前两个后选字。第二级对两个后选字进行细分类。每个细分类网络完成区分两类特定模式的任务,由于每个子网络分类数目的减少导致识别精度的提高。使用我们自己构造的含10万个字符的库进行测试,我们的系统达到了在拒识为5%以内时误识为0.067%。     

手写体汉字在特征空间的可视化分析

手写体汉字特征一般在几百维以上,在这样的高维空间中,汉字样本是如何分布的?本文从可视化的角度对这一问题进行了探讨。论文首先给出了所选用的汉字特征的定义,然后对一些具有代表性的汉字实例,从K-L变换法、线性投影法和非线性投影法三个方面,对汉字在特征空间的分布问题进行了可视化分析,结果表明,可视化分析可以帮助人们了解汉字在特征空间的分布情况,对改进识别器的性能具有指导意义。