种属识别（精选3篇）
种属识别 篇1
0引言
罗汉果,学名“光果木鳖”[siraitia grosvenori(swingle)C.jeffrey]是我国特有的珍贵的葫芦科植物果实,主产广西。目前,由于罗汉果野生资源分布地得不到保护,野生资源流失严重;果农一味地追求果实的大小,部分栽培品种在选优去劣过程中遭丢失,甚至部分品种面临绝种的危险。因此研究罗汉果种属分类对罗汉果的栽培、提高甜甙含量等品质、鉴别其生物学特性方面的差异以及保护罗汉果种属等具有重要意义。
在不损坏果实的前提下,目前罗汉果种属的分类主要依靠人的经验,通过观测罗汉果花、茎、叶、果实等进行,缺乏客观性和准确性,而且费工费时。考虑到神经网络具有良好的容错性,且对处理具有大量数据而又不能用符号或数字方法描述的问题具有极大的灵活性和自适应性[1],因此本文采用了神经网络的方法来实现罗汉果种属的自动分类。
1罗汉果果实图像处理
1.1图像样本采集系统
果实图像样本的采集系统主要由计算机、数码相机、灯箱组成。为使测定对像表面的照度均匀一致、不产生镜面反射,设计了木质灯箱(光源的不稳定会造成果实图像颜色信息的不规则变异,因此必须在可控光条件下进行图像的采集工作。本实验采用自行制作的灯箱,该灯箱为木质结构),箱体内壁用细沙打磨后涂上黑色墨水以减弱光的反射,顶部中央用一根三基色环形荧光灯管提供均匀照明,载物台可变换黑、白两种背景,经实验发现,白色背景下图像能比较准确地反映果实的特征细节,而且对图像直方图易于采用阈值分割算法以去除背景,因此采用白色作为载物台背景。
1.2图像预处理
采集到的原始罗汉果图像不宜直接进行特征参数的提取,首先采用中值滤波算法对图像去噪。再分别绘制图像R、G、B分量直方图,经比较发现B分量直方图双峰最明显,双峰相隔距离最远,这样更利于进行阈值分割以去除背景。因此采用对图像B分量直方图进行阈值分割,获取去除背景的果实图像。
1.3特征提取
1.3.1 颜色特征
颜色是描述物体外在特征的一个重要参数,人们提出了各种颜色模型来科学地定量描述和使用颜色。在图像处理中最常使用的是RGB模型和HIS模型。RGB模型就是用三维空间中的一个点来表示一种颜色,每个点有三个分量,分别代表该点颜色的红、绿、蓝亮度值。通过混合R、G、B三个单色来形成各种颜色。HIS模型是根据颜色的色调(H)、亮度(I)、饱和度(S)由人眼对颜色进行区分。模型中I分量与图像的彩色信息无关,H和S分量与人感受颜色的方式紧密相连。由数码相机获得的图像采用的是RGB模式,我们可通过以下公式把RGB模式转换到HIS模式[2]:
I=(R+G+B)/3 (1)
S=I-3/(R+G+B)[min(R,G,B)] (2)
H=arccos{[(R-G)+(R-B)]/
2[(R-G)2+(R-B)(G-B)]1/2} (3)
当G≥B,计算出的H值范围[0°,180°];当G<B,H值大于180°,只要令H=360°-H,即可把H转换到[180°,360°]区间。考虑到颜色对表征物体的重要性,且两种颜色模式从完全不同的角度描述颜色,本文选择了这6种颜色参数。本文在Microsoft Visual C++编程环境下,先求出各像素R、G、B分量的均值,再通过转换公式求出H、S、I分量。程序界面如图1所示。
1.3.2 几何特征
本文采用偏心率来描述罗汉果的几何特征,其计算公式为:E=L/S;其中L为果实长轴长度,S为果实短轴长度。考虑到周长、面积、矩形度等一些其他几何特征需要与实物进行尺寸标定,而偏心率是个无量纲数,减小了研究复杂度的同时也减小了误差。
2BP神经网络的设计
人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。BP神经网络是一种采用误差反向传播算法的多层前馈型神经网络。传统的BP学习算法是一种有监督学习算法,其基本思想是最小二乘法。它采用梯度搜索技术,使网络的期望输出与实际输出的误差均方值达到最小,网络的学习过程包含输出值的前向传递和误差值的反向传播两个阶段。
2.1神经网络权值学习算法
标准的BP网络是根据Widrow-Hoff准则,采用梯度下降算法,在非线性多层网络中反向传播计算梯度。但BP网络存在自身的限制与不足,如需要较长的训练时间、会收敛于局部极小值等,使得BP算法在实际应用中往往不能奏效[3]。因此近十几年来,许多研究人员对其做了深入的研究,提出了许多改进的算法。本文采用的是使用了数字优化技术的L-M(Levenberg-Marquardt)算法。
L-M优化算法的权值调整方案为[4]:
XK+1=XK-(JTJ+μI)-1JTe (4)
其中,J为误差对权值微分的Jacobian矩阵,e为误差向量,μ为一个标量,依赖于μ的幅值。该方法光滑地在两种极端情况之间变化:即牛顿法(μ→0)和最陡下降法(μ→∞)。L-M优化算法的特点是训练时间很短,但对于复杂的问题需要较大的内存。
2.2神经网络结构选择与网络训练
2.2.1 网络结构
本研究是在Matlab 7.0环境下设计一个三层BP神经网络。以罗汉果果实图像的6个颜色特征参数和1个几何特征参数作为神经网络的输入,所以神经网络的输入节点为7个。选取了柏林果、大叶1号、渡头果、亦生元4个品种进行训练,则输出节点为4个,四种果实类型的目标输出分别用[0 0 0 1]、[0 0 1 0]、[0 1 0 0]、[1]来表示。隐含层节点数的选择尚无理论上的指导,只能根据经验和反复试验确定。本文选择参考公式
2.2.2 网络训练
训练代码入下:
P=[训练样本特征数据];
T=[0 0 0 1;0 0 0 1;0 0 0 1…
0 0 1 0;0 0 1 0;0 0 1 0…
0 1 0 0;0 1 0 0;0 1 0 0…
1 0 0 0;1 0 0 0;1 0 0 0…]; %目标向量
net=newff(minmax(P),[4,9],{′tansig′,′logsig′,},′trainlm′);
%建立训练网络
net.trainParam.epochs=1000; %设定循环次数为1000
net.trainParam.goal=0.01; %训练目标为0.01
LP.lr=0.01; %学习速率为0.01
net=train(net,P,T);
P_test=[测试样本特征数据];
Y=sim (net,P_test) %仿真输出。
3网络训练结果
经过L-M算法训练后,仿真输出结果如图2所示。
根据以上训练仿真结果可知,只经过14步训练网络的均方误差性能函数就达到了要求的0.01。对比网络输出值Y和目标向量可知,此次训练识别率达到100%,训练过程中误差曲线如图3所示。
使用同一组训练样本以及相同的网络参数,运用标准的梯度下降BP算法重新对网络进行训练,并用同一组测试样本进行测试仿真,误差曲线图如图4所示。
由图可见,采用标准的梯度下降BP算法的训练误差曲线下降得非常缓慢最终并没有收敛,意味着训练了500步网络的均方误差性能函数都没有达到要求的0.01。相比之下L-M算法所用的训练时间要短得多。但由于网络节点的连接权值和阈值初始化时被赋予一组[-1 1]之间的随机数,具有不确定性,并且本文所选用的罗汉果样本是由同一公司的组培苗培育而得,个体差异较小,特征参数差别不大。因此用同一组训练样本和测试样本对对同一个网络进行多次训练识别的结果会略有偏差。本实验经过100次训练仿真,平均识别率达87.5%,说明网络模型的识别准确性较高,并具有良好的稳定性。
4结语
本文利用数字图像处理技术对四个种属罗汉果果实图像进行处理,提取了6个颜色特征和1个几何特征。在Matlab7.0环境下建立了基于L-M改进算法的三层BP网络。实现了对不同种属罗汉果的自动识别,平均识别率可达87.5%。从理论上解决了人机判别不一致的问题。同时,也验证了我们所提取的果实特征参数对果实种属判别的有效性。
参考文献
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种属识别 篇2
试验集中研究了动物毛皮DNA的鉴别技术,用于活体动物,采集少量毛发( 5 mg) 即可进行DNA分析,取样量少且对活体动物无伤害。若是毛皮,尤其是皮革制品,皮革加工技术的不断发展,贴膜革、移膜革、压花革等新产品不断涌现,给皮革的鉴别增加难度。不法商贩还将廉价皮革加工处理冒充高档皮革,牟取利益。皮革经鞣制,水溶性的DNA已经大量流失,鞣制过程中的重金属和酸对蛋白酶的活性有影响,裂解效率并不好,使得皮革DNA的提取变得异常困难。研究改进了皮革DNA的抽提方法,获得相对较多的DNA,联合短片段荧光定量PCR法,成功鉴别了羊皮革的种属。
1 材料
1. 1 试剂及仪器
缓冲液A: 1 mol/L三羟甲基氨基甲烷( Tris) -HCl 5 m L,500 mmol / L乙二胺四乙酸( EDTA) 2 m L,十二烷基硫酸钠0. 2 g,蔗糖1. 2 g,Na Cl 170 mg,DTT920 mg,补水至10 m L,备用。
所用仪器为微量紫外分光光度计( VastechNV3000) 、空气溶振荡仪( Taitec Bioshaker M - BR -022UP) 、冷冻离心机( Beckman coulter Microfuge22R) 、荧光定量PCR仪( AB 7500) ,均由上海出入境检验检疫局提供。
1. 2 供试材料
研究使用的鹿皮革、牛皮革、羊皮革、猪皮,均为上海出入境检验检疫局工业品与原材料检测技术中心纺织室储藏。4 种皮革的表面形态见288 页彩图1。
2 方法
2. 1 DNA的抽提与纯化
针对皮革制品,需首先用沙皮除去皮革的表层或表面涂层。用剪刀剪碎或者用冷冻研磨机将其粉碎,使用0. 03 mol/L的Na2HPO4溶液浸泡样品,不间断振荡6 h。用纯化水浸泡至无色,每30 min换水1 次,烘干待用。将上述烘干的样品细细剪碎,取40 mg至于2 m L EP管内,取500 μL缓冲液A加到EP管内。盖上EP管盖,将样品上下颠倒几次充分浸润样品;将EP管置于60 ℃水浴箱内20 min,每5 min取出剧烈振荡; 20 min后取出,冷却至室温。加入20 个单位的胶原蛋白酶,37 ℃ 空气浴,以500 r/min的速度振荡1 h; 再加入20 个单位的蛋白酶K,50 ℃空气浴,以500 r / min的速度振荡过夜。
取出EP管,加入10 mmol/L Na OH溶液0. 5 m L,50 ℃ 空气浴,以150 r / min的速度振荡1 h。待样品全部溶解后,加入2 mmol/L Tris - HCl( p H值为8. 0)0. 2 m L,再加入浓HCl 0. 4 m L中和该溶液,上下颠倒数次。离心,取出上清液约1. 2 m L,平均置于2 个新的EP管内。加入0. 6 m L的苯酚氯仿溶解( 1∶1) ,剧烈振荡,4 ℃、12 000 r/min冷冻离心10 min。转移水相加入新的EP管,加入等体积的氯仿,4 ℃、12 000 r / min冷冻离心10 min。 转移水相,加入0. 7 V的异内醇深沉,12 000 r / min冷冻离心15 min。70% 乙醇洗去残余异丙醇,晾干。 用适量水溶解DNA,并管。使用DNA纯化试剂盒纯化,最终溶解体积为40 μL,使用微量紫外分光光度计检测DNA浓度。
2. 2 PCR引物与探针
兼顾山羊种内12S rRNA序列的相同部分与绵羊种内12S rRNA序列的相同部分,就两者12S rRNA序列的差异部分,设计引物和探针,山羊产物67 bp,绵羊产物97 bp［1］,结果见表1。
nmol·L- 1
2. 3 实时荧光PCR扩增
实时荧光PCR检测采用AB公司Taqman Uni-versal Master Mix ( Part No. 4440040 ) 。 总体积( 20 μL) : 2 × Master Mix 10 μL,引物和探针终浓度( 见表2) ,取DNA 2 μL,加水补至20 μL。荧光定量PCR程序: 95 ℃ 10 min; 95 ℃ 15 s,60 ℃ 45 s,共40 个循环。
3 结果与分析
3. 1 DNA浓度检测( 结果见表2)
3. 2 绵羊皮革、山羊皮革DNA检测
对3,4 号样品的DNA提取液分别进行山羊12SrRNA、绵羊12S rRNA基因检测,检测结果见288 页彩图2、图3。
3 号样品检测到了明显的山羊12S rRNA荧光信号,而4 号样品检测到了明显的绵羊12S rRNA荧光信号,与标样的种属符合。
4 讨论
皮革主要由哺乳动物的皮毛经脱毛和鞣制等处理而成,形成防腐、柔软的动物皮。多道处理使皮革的DNA受到破坏而流失,同时残存许多重金属、酸碱等,影响了皮革DNA的抽提。
研究建立了一种改良的酶消化,结合碱裂解的皮革DNA处理方法,提高了DNA的抽提效率。使用0. 03 mol / L的Na2HPO4溶液浸泡皮革样品,除去影响酶活力的不良因素。酶消化结合了碱裂解,使富含胶原蛋白、角质蛋白的皮革最大限度地释放出DNA,为后序的检测提供了便利。
5 结论
种属识别 篇3
痕迹检验中研究的足迹, 是犯罪嫌疑人在进行犯罪活动过程中, 足与地面等物体表面接触时留下的痕迹。虽然犯罪现场中的足迹和日常生活中的足迹没有本质区别, 但由于犯罪嫌疑人受到犯罪情景下各类因素的影响, 其遗留的足迹所包含的信息却具有一定的复杂性。所以, 痕迹检验中的足迹概念是有其特定含义的。
足迹检验是一种专门的科学活动。它包括足迹分析与足迹鉴定两部分。足迹分析是指依据足迹的各类形象特征反映分析人身特点及鞋、袜种类的检验过程。足迹鉴定是依据同一认定理论, 运用比对检验的方法, 比对现场足迹与样本足迹的特征异同, 确定现场足迹与犯罪嫌疑人或其所穿鞋、袜关系的检验过程。
2 足迹检验中的同一认定和种属认定
赤足检验是通过现场赤足足迹和犯罪嫌疑人赤足样本进行特征比对, 得出两者是否为同一人所留的结论, 所得结论可以直接认定人身。
赤足迹检验主要依据的是赤足的形象特征, 有时辅以步法特征。当前, 形象特征是进行同一认定的基础。例如赤足乳突纹线, 因人各不同, 终身不变, 是在认定人身时的重要基础。而形象特征中后天形成的特征, 无论从形态结构, 位置, 数量等方面都有较强的特定性。例如伤疤, 因其出现的随机性, 使其具有很强的特定性, 成为足迹检验中进行个人鉴定的重要依据。
穿鞋足迹检验一般有三种:a.根据现场穿鞋足迹对犯罪嫌疑人的鞋进行同一认定或否定;b.根据现场足迹对犯罪嫌疑人足迹进行人身同一认定;c.根据现场遗留的鞋对犯罪嫌疑人所穿其他种类鞋是否为同一人所穿进行同一检验。
鞋底的形象特征包括鞋底的外形, 使用的原料, 生产工艺, 鞋底磨损等。根据鞋底的生产工艺, 鞋底材料以及花纹形态等, 对嫌疑鞋印属于哪一类鞋所留进行种属认定;根据鞋在穿用过程中形成的一些磨损, 孔洞, 断裂等特征, 在足迹反映中表现为空白或隔裂, 尤其是鞋底的磨损部位, 大小, 形状, 程度具有人各不同的特点, 成为在种属认定的基础上进一步同一认定的重要依据。
3 足迹检验中种属特征和个别特征的研究
3.1 赤足足迹的种类特征和个别特征
赤足足迹所能反映的关于造痕体即足的特征主要有:赤足结构特征和运动特征。赤足结构特征包括足型特征、肤纹特征和其他特征;赤足运动特征即赤足足迹中反映出来的步法特征, 包括赤足步态特征和步幅特征。赤足足迹所能反映的特征较多, 但按特征的属性分类, 可划分为种类特征和个别特征。每类特征的属性不同, 对足迹的形象反映也不同, 对同一认定的作用也不同。对于赤足特征而言, 一般以结构特征为主。
3.1.1 赤足足迹结构特征中的种类特征主要有:
(1) 长、宽特征, 包括足长、宽以及各部位长、宽特征。 (2) 趾排列、分布的类型。 (3) 足弓的类型。 (4) 乳突纹线花纹类型。 (5) 边缘形状, 包括各区域的各边缘的形状。 (6) 褶皱纹的形状和分布。 (7) 畸形趾的类型。 (8) 鸡眼、老趼、脱皮的形状。 (9) 伤疤的类型及形状。 (10) 附着物的气味、种类、形状。如图1所示为赤足结构种类特征的足长足宽, 图2, 图3, 图4为不同的种类特征中不同的趾排列关系类型示意图。
3.1.2 赤足足迹结构特征中的个别特征主要有:
(1) 足型特征中的趾的形态、具体分布关系、趾间区和趾节区的形态、边缘形态、各边缘之间相互关系、第五跖骨粗隆的具体形态。 (2) 肤纹特征中的乳突纹线细节特征, 褶皱纹的具体形态、方位、流向及相互关系。 (3) 畸形趾的具体形态。 (4) 伤疤、鸡眼、老趼、脱皮的具体形态、方位及其与乳突纹线的关系。 (5) 附着物的位置、形态以及包扎的方式方法等。如图5所示。
3.2 穿鞋足迹的种类特征和个别特征
穿鞋足迹结构特征的种类特征和个别特征有:
a.种类特征主要包括:原料特点、鞋型结构、花纹种类及形状、注射孔和放热孔的形状及方位、附着物种类。
b.个别特征主要包括:非平直型冲切底鞋的鞋底边缘花纹形态;厂号、商标、鞋号的形态、方位;大牙子、围条的粘贴方位、方式;袢孔、袢头的方位、形态;原料、温度不均和碰撞等所引起的花纹变形, 模糊;模压或注压底鞋的绱线针脚、走料痕、冷却凹陷、削边整形的特征;皮底鞋和步底鞋的针脚、裁切形成的鞋底边缘轮廓形态、接头、跳线、表面凸凹等特征;修补方式与形态特征;附着物的附着方式与形态特征;穿用特征中的局部磨损的方位、形态特征。
穿鞋足迹步法特征中的种类特征和个别特征有:
a.种类特征包括: (1) 步幅特征中的步长、步宽、步角特征及双足摆动方式特征。 (2) 步态特征中的蹬痕、踏痕、压痕的形状、方位及伴生痕迹的形状、方位。
b.个别特征包括: (1) 蹬痕、踏痕、压痕的具体形态及其关系。 (2) 伴生痕迹如擦痕、挑痕等的具体形态、具体位置, 伴生痕迹之间的相互关系及其与蹬痕、踏痕、压痕之间的相互关系
4 足迹种类特征和个别特征的关系和相互转化
通常来说, 单个足迹种类特征一般不会变化。但当多个种类特征结合在一起, 各种类特征之间的相互关系共同形成足迹的个别特征, 则可用于足迹的同一认定, 以图6, 图7, 图8为例来说明。
对于图6, 单纯的拇指内缘突点和跖内缘突点的位置两者对应关系为拇指内收关系, 属于种类特征。但分别过拇指内缘和跖内缘突点作足迹中心线的平行线, 测量两平行线之间的距离, 进行具体量化之后, 则可以将种类特征转化为个别特征。图7中对于掌区跖前缘形态为波浪型, 属于种类特征。当具体计算波峰、波谷数量及波峰与波峰顶点之间具体距离及测量三指中心到所对应波峰顶点的距离时, 则可以将种类特征转化为个别特征。
图8中对于穿鞋足迹, 趾区、掌区内外侧整体的磨损位置、范围为种类特征, 但将各重磨损部位进行定位, 对各个区域重磨损点进行勾线画图, 所形成的具体图形形状、距离、长度、角度进行测量, 则将磨损的种类特征转化为个别特征。
5 结论
足迹检验是一种专门的科学活动, 也是侦查破案的一个重要方面, 随着目前犯罪形势的变化和案件复杂性的增强, 足迹检验在侦查破案中的地位和作用不言而喻。要保证足迹检验科学, 准确, 应在包括种属特征和个别特征在内的足迹特征研究上加以重视, 以便提高足迹的利用率, 更好的指导侦查破案。
参考文献
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