为明确内麦系列小麦品种(系)的染色体结构特点,利用荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization,FISH)技术和pTa535、pSc119.2探针对21份内麦系列小麦材料的染色体进行分析。结果显示,5份材料含1RS/1BL易位染色体;探针除3A、7A、2...为明确内麦系列小麦品种(系)的染色体结构特点,利用荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization,FISH)技术和pTa535、pSc119.2探针对21份内麦系列小麦材料的染色体进行分析。结果显示,5份材料含1RS/1BL易位染色体;探针除3A、7A、2B、3B、4B、2D和4D外的其他染色体在21份材料间存在结构差异;共鉴定出49种染色体多态类型,其中数量最多的是A基因组(22),其次是B基因组(14)和D基因组(13);在5B、6B、3D和7D染色体的同源染色体间存在不对称核型;根据A、B和D基因组的FISH核型,把21份材料分为16类。通过FISH信号模式,发现所有材料在染色体水平上都有变异。多数材料的染色体类型一致,推测这些材料的遗传背景一致或者相似。展开更多
多生物特征的融合与识别可提高身份识别系统的整体性能.本文在研究特征层融合的基础上,结合二维Fisher线性判别分析(2-Dimensional Fisher Linear Discriminant Analysis,2DFLD),提出了一种人脸与虹膜特征融合与识别模型.首先,对人脸图...多生物特征的融合与识别可提高身份识别系统的整体性能.本文在研究特征层融合的基础上,结合二维Fisher线性判别分析(2-Dimensional Fisher Linear Discriminant Analysis,2DFLD),提出了一种人脸与虹膜特征融合与识别模型.首先,对人脸图像与虹膜图像分别进行压缩降维处理,得到相应的初始特征矩阵.然后将人脸与虹膜的初始特征矩阵进行组合,获得组合特征矩阵.同时,利用2DFLD算法对组合特征矩阵进行融合,获得了人脸与虹膜的融合特征.最后运用最小距离分类器进行识别.基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库和CASIA(Chinese Academy ofSciences,Institute of Automation)虹膜数据库的实验结果表明,该模型实现了特征层融合,不仅克服了"小样本"效应,而且有效提高了身份识别的正确识别率,为多生物特征身份识别提供了一种有效模型.展开更多
文摘为明确内麦系列小麦品种(系)的染色体结构特点,利用荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization,FISH)技术和pTa535、pSc119.2探针对21份内麦系列小麦材料的染色体进行分析。结果显示,5份材料含1RS/1BL易位染色体;探针除3A、7A、2B、3B、4B、2D和4D外的其他染色体在21份材料间存在结构差异;共鉴定出49种染色体多态类型,其中数量最多的是A基因组(22),其次是B基因组(14)和D基因组(13);在5B、6B、3D和7D染色体的同源染色体间存在不对称核型;根据A、B和D基因组的FISH核型,把21份材料分为16类。通过FISH信号模式,发现所有材料在染色体水平上都有变异。多数材料的染色体类型一致,推测这些材料的遗传背景一致或者相似。
文摘多生物特征的融合与识别可提高身份识别系统的整体性能.本文在研究特征层融合的基础上,结合二维Fisher线性判别分析(2-Dimensional Fisher Linear Discriminant Analysis,2DFLD),提出了一种人脸与虹膜特征融合与识别模型.首先,对人脸图像与虹膜图像分别进行压缩降维处理,得到相应的初始特征矩阵.然后将人脸与虹膜的初始特征矩阵进行组合,获得组合特征矩阵.同时,利用2DFLD算法对组合特征矩阵进行融合,获得了人脸与虹膜的融合特征.最后运用最小距离分类器进行识别.基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库和CASIA(Chinese Academy ofSciences,Institute of Automation)虹膜数据库的实验结果表明,该模型实现了特征层融合,不仅克服了"小样本"效应,而且有效提高了身份识别的正确识别率,为多生物特征身份识别提供了一种有效模型.