一种改进的2DPCA方法在人脸识别中的应用

为了提高二维主成份分析(2DPCA)方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的2DPCA和分块图像相结合的人脸识别方法。该方法根据类内图像与该类平均图像的距离,引入加权函数,重新定义2DPCA的总体散布矩阵,并应用到分块图像中,对训练样本子图像采用改进的2DPCA方法进行特征提取,实现模式分类。在ORL标准人脸库上的实验结果表明,它可以有效地提高识别率。

相异度导引的有监督鉴别分析方法

提出了相异度导引的有监督鉴别分析方法(D-SDA)。结合模式局部信息和全局信息,定义了类内散度权重矩阵R^W和类间散度权重矩阵R^B,分别表示类内样本的相异度、类间样本的相异度。由R^W、R^B导出类内散度矩阵S^W和类间散度矩阵S^B,根据Fisher鉴别准则函数确定最优变换矩阵。在YALE和AR人脸图像库上的实验验证了这一算法的有效性。

注射用黄芪多糖相对分子质量测定方法的比较及研究

采用不同的方法对注射用黄芪多糖相对分子质量进行测定与比较。以SHODEX GS-620为色谱分离柱,右旋糖酐葡聚糖作为对照品,采用高效凝胶渗透色谱-示差检测器(GPC-RI)测定注射用黄芪多糖的重均分子量(M_w)。同时采用多角度激光光散射法(MALLS)及基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱法(MALDI-TOF-MS)对其相对分子质量进行测定。GPC-RI法测得注射用黄芪多糖依次呈现4个色谱峰,其M_w分别为:138万, 23.1万, 1.8万, 480; MALLS法测得3个信号较强的色谱峰,其M_w分别为:114.8万, 18万, 4.3万; MALDI-TOF-MS法测得在15.5万和1.8万有较强的信号,并获得黄芪多糖的糖残基单元为己糖。通过3种方法的测定与相互验证,初步确定了注射用黄芪多糖各分离峰的M_w,同时获取了部分黄芪多糖单元结构信息。最终经过普适校正后的GPC-RI法可应用于黄芪多糖的M_w测定。在研究中3种方法各有其优势,采用相互比较和验证的方式测定中药多糖可获得更为准确的结果。