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题名牛眼虹膜定位算法研究及其在肉食品追溯系统中的应用
被引量：9
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作者
李超
赵林度
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机构
东南大学系统工程研究所
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期124-130,共7页
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基金
"十一五"国家科技支撑计划重大项目(2006BAK02A16
2006BAK02A28)
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文摘
为实现动物个体的精确鉴别,提高肉食品的安全性,将动物虹膜识别技术引入到肉食品供应链中,构建了基于虹膜识别的肉食品安全可追溯系统业务流程,实现了肉食品"从农场到餐桌"的安全保障;并以牛眼虹膜为例,根据其非同心椭圆的结构特征和图像仿射变换不变特征的原理,提出了一种牛眼虹膜快速定位方法。将牛眼虹膜内、外边界分别转化为圆形,对内边界采用灰度均值法粗定位与"三点定圆"精定位相结合的方法实现,对外边界设计了一种逐点扫描分层圆环算法来精确拟合。实验结果表明:该方法避免了虹膜信息丢失,减少了空间参数的选择运算。
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关键词
动物个体标识
追溯
牛眼虹膜
仿射变换
虹膜定位
三点定圆
逐点扫描分层圆环算法
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Keywords
animal individual identification
tracking and traceability
cattle iris
affine transformation
iris localization
three-point-circle theory
pixel-wise scanning layered circles algorithm
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分类号
X924.2
[环境科学与工程—安全科学]
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题名基于CNN的相衬显微图像序列的癌细胞多目标跟踪
被引量：5
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作者
胡海根
周莉莉
周乾伟
陈胜勇
张俊康
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机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
天津理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第5期279-285,共7页
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基金
浙江省自然科学基金(LY18F030025)
国家自然科学基金(61802347
+2 种基金
U1509207
31640053)
中国微系统技术重点实验室基金(6142804010203)资助
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文摘
检测与跟踪相衬显微图像序列下的癌细胞对于分析癌细胞的生命周期以及开发抗癌新药具有非常重要的意义。传统的目标跟踪方法大多应用于刚性目标跟踪或单目标跟踪,而癌细胞是非刚性且不断裂变的多目标,这就大大增加了跟踪的难度。文中以相衬显微图像序列中的膀胱癌细胞为研究对象,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的癌细胞多目标跟踪方法。该算法采用基于检测的多目标跟踪方法,首先利用深度学习检测框架Faster R-CNN卷积神经网络实现癌细胞的检测,初步获得待跟踪的癌细胞;再利用扫描圆算法(Circle Scanning Algorithm,CSA)实现黏连细胞的检测优化,进一步提高黏连区域的细胞检测精度;最后提取综合特征描述子,对卷积特征、尺寸特征和位置特征进行加权求和,实现跟踪目标的综合描述,从而实现不同帧癌细胞间的高效关联匹配,最终实现癌细胞的多目标跟踪。一系列实验结果表明,相较于传统方法,所提方法不仅在癌细胞的检测和跟踪上性能有较大的提升,而且可以有效处理目标的遮挡问题。
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关键词
卷积神经网络
细胞检测
FASTER
R-CNN
扫描圆算法
多目标跟踪
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Keywords
Convolutional neural network
Cell detection
Faster R-CNN
Circle scanning algorithm
Multi-target tracking
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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