深度学习及其在动作行为识别中的进展

深度学习是近年来备受关注的一个研究领域，是机器学习的一个延伸。通过构建深度学习神经网络来提取特征是目前应用于动作行为识别中的一个新研究方向。为了引起更多的视觉领域研究者对深度学习的探索和深入，推动在动作行为识别中的研究，文章首先介绍了深度学习的由来、概念和原理，探讨深度学习与机器学习（神经网络）之间的关系；然后介绍近阶段利用深度学习在动作行为识别中的进展。最后阐述深度学习目前发展所面临的问题，以及对未来的展望。

标签：深度学习；行为识别；神经网络

1 概述

动作行为识别是计算机视觉领域中的一个研究热点，已经广泛应用于智能监控、人机交互、视频检索等领域中[1]。动作行为识别技术是通过对视频或者图像中人体动作行为做出有意义的判断。有效表达图像（视频）中的实际目标和场景内容是最基本，最核心的问题。因此，对于特征的构建和选择得到广泛关注，例如STIP、SIFT、MSER等。但是，能通过无监督方式让机器自动从样本中学习到表征样本的特征，会让人们更好地利用计算机来实现人的视觉功能。而深度学习作为神经网络的延伸和发展，是通过逐层构建一个多层网络来使得机器自动学习到隐含在数据内部的关系，从而让学习到的特征更加准确性。

文章旨在探讨深度学习与机器学习（神经网络）之间的关系，并且介绍深度学习的由来、概念和原理；同时介绍目前深度学习在计算机视觉中的应用。最后提出深度学习目前发展所面临的问题，以及对未来的展望。

2 深度学习

2.1 深度学习概述

深度学习源于人工神经网络的研究，是机器学习的拓展。深度学习是经过组合低层特征来形成更加抽象的属性类别和特征，从中发现原始数据的特征表征[2]。现在用于动作行为识别的技术是通过“动作表征”+“动作分类器”的框架来进行行为识别的。其中“动作表征”是人们手动设计特征获取到的，也就是在目前识别框架内存在一个对动作图像（视频）的预处理过程。

深度学习和浅层学习相对。目前许多学习算法是浅层网络学习方法，具有一定的局限性，例如在样本有限的状况下，表示复杂函数的能力有限制，且对复杂分类问题的泛化能力也会受到一定约束[3]。而深度学习通过学习深层非线性网络结构，达到复杂函数逼近，又能在样本少的情况下学习原始数据的特征。BP 算法作为传统神经网络的典型算法，虽然训练多层网络，但仅含几层网络，训练方法很不理想[3]。因为其输入和输出间非线性映射让网络误差函数形成含多个极小点的非线性空间，因而经常收敛到局部最小，且随着网络层数的增加，容易

行为识别(BI)设计

行为识别（BI）设计 X X 有限责任公司

目录第一节企业行为系统的构成一、内容系统二、对外系统第二节行为系统建立的原则第三节企业内部活动设计一、员工培训二、干部教育三、行为规范第四节企业外部行为系统设计一、产品形象二、服务规范制定三、促销活动策划四、社会公益活动策划 CI是corporate identity system的缩写，即企业形象识别系统，是由MI理念识别、BI 行为识别、VI视觉识别四部分组成。在CI系统的整个构成中，VI是外在的具体形式和体现，是最直观的部分，它以形式美感染人、吸引人，是人们最容易主意到并形成形象记忆的部分；MI是核心部分，是精神实质，是根基，能够为CI汲取营养，是指导CI方向的依托；BI是企业规定对内及对外的行为标准，是企业形象的载体，是传递CI的媒介物，是架在MI、VI之间的桥梁；如果用一棵树来形容CI，在这里MI，是树根，BI，是树枝、树干，而VI就是树叶、花朵。企业BI系统设计西方有一句古老通俗的哲学论断“行为决定结果”，既在一定的条件下，有什么样的行为就会产生什么样的结果；而在中国，也有句俗语叫“子不教父之过”，

为什么是父过，因为不教而致使子之错。融会贯通这两个论断，就可以得出一个在管理学上意义深邃的、东西交壁的一个结论：企业必须明确的告知对员工的期望和要求，而只有员工明确了企业的要求并按照去做，才能够有效的实现企业组织的目标。对于一个组织中的员工来讲，能否作好工作取决于四个方面的条件：意愿、能力、目标路径、信息。其中目标路径指的就是企业明确的目标和行为要求。在西方的管理学发展史上，行为学派曾经名躁一时的统治过管理学界，而且当前仍然影响着管理学的发展。可见人类行为的研究与塑造对社会发展和组织发展的重要意义。作为CI系统的重要组成部分，BI系统起着对内打造氛围，对外塑造形象的作用，企业必须明确的告知员工行为标准，并对员工的行为标准进行考核矫正，既行为的引导与约束。行为引导与约束是对员工所期望的努力方向、行为方式和应遵循的价值观的规定。行为引导与约束与考核目标相辅相成。考核目标侧重于对员工行为结果在量的方面短期的规定，行为引导与约束侧重于对员工行为过程在性质方面长期的规定。行为引导与约束一般强调全局观念、长远观念和集体观念。除了明晰企业行为要求，管理学博士勒波夫（M.Leboeuf）在《怎样激励员工——奖励：世界上最伟大的管理原则》一书中指出，他经过20多年的研究发现，世界上最伟大的管理原则是：“给出目标与标准，受到奖励的事，会做得更好。”他还列出了企业应奖励的十种行为方式：（1）奖励彻底地解决问题，而不是仅仅采取应急措施。（2）奖励冒险，而不是躲避风险。（3）奖励实用的创新，而不是盲目跟从。（4）奖励果断的行动，而不是无用的分析。（5）奖励出色的工作，而不是忙忙碌碌的行为。（6）奖励简单化，反对不必要的复杂化。（7）奖励有效行动，反对哗众取宠。（8）奖励高质量的工作，而不是草率的行动。（9）奖励忠诚，反对背叛。（10）奖励合作，反对内讧。勒波夫列出的应该奖励的十种行为方式，也是再造后的企业应该积极倡导的行为引导与约束。值得注意的是，在必要的时候，要毫不犹豫地采用惩罚措施，

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规制

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规制随着我国网络视频行业的迅猛发展，搜索类视频网站盗链侵权问题日益突出。由于搜索类视频网站服务器上存储的不是具体影视作品，而是类似于种子的资源，即网络链接，对以网络深度链接方式进行的盗版侵权行为能否进行刑法评价、如何评价是一个刑法难题。一、对视频网站深度链接行为进行刑法规制的必要性深度链接是设链网站对第三方网站中存储文件的直接链接，用户点击之后, 即可以在不脱离设链网站的情况下，在线打开第三方网站的视频文件，观看其影视作品。 (一)视频网站深度链接行为具有严重的社会危害性如果从技术及运作模式上分析，目前我国的视频网站深度链接侵权主要有如下两种模式：一是直接侵权模式，即通过技术手段破解他人视频网站的保护措施，直接盗播他人的视频作品。如快播公司和百度公司均推出自己的影音播放器，这些播放器破解各正版视频网站的技术保护措施，通过搜索爬虫非法抓取他人视频信息，直接盗播他人网站内容。如已被判刑的https://www.360docs.net/doc/d118301586.html,和星际s电影负责人张某，为提高点击率以赢得更多广告费收入，分别使用百度影音客户端和快播公司QVOD播放软件抓取他人享有独家信息网络传播权的影视作品600余部进行盗播。二是以技术支持方式与众多小型盗版网站联合侵权模式，即通过技

术、流量、广告联盟分成以及推广费用支持，大型搜索类视频网站与上千家小型盗版网站结成利益联盟，形成一个庞大的盗版视频产业链。 (二)用刑法从根本上遏制侵权行为由于搜索引擎身份以及网站服务器并未储存侵权作品而只提供链接资源等行为特点，每遇侵权诉讼以及版权主管机关的立案调查，搜索类盗链视频网站均借口避风港原则来规避责任。虽然在2012年以后的几乎所有行政处罚及法律诉讼中，法院及主管行政机关均以红旗原则认定被诉视频网站深度链接行为构成侵权，但对其侵权行为的性质多界定为民事侵权，侵权行为的后果也多是民事赔偿与行政处罚。按我国现行《著作权法》第49条的规定，当权利人的实际损失或侵权人的违法所得难以计算时，对侵权行为的法定最高赔偿额为人民币50万元。按北京市海淀区人民法院统计，该院判决的网络视频侵权案件平均赔偿额为人民币3万元;2013年11月，优酷土豆诉百度视频侵权案，原告方索赔人民币1.2亿元，法院判决赔偿49万元。虽然索赔数额与实际判决赔偿数额相差悬殊，但这已接近法院所能判处的法定赔偿的上限。二、视频网站深度链接行为的刑法定性我国《刑法》第217条规定，未经著作权人许可，复制发行其文字作品、音乐、电影、电视、录像作品，情节严重的构成侵犯著作权罪。因此，如果视频网站的盗链侵权行为属于复制发行行为，对这种行为就应该以侵犯著作权罪定罪处罚。 2004年最高人民法院、最高人民检察院《关于办理侵犯知识产权刑

图的深度优先遍历算法课程设计报告

合肥学院计算机科学与技术系课程设计报告 2013～2014学年第二学期课程数据结构与算法课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现学生姓名陈琳学号1204091022 专业班级软件工程指导教师何立新 2014 年9 月一：问题分析和任务定义涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。本次程序采用邻接表的存储方法，并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。

深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v 出发：（1）访问顶点v ；（2）依次从v 的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问；（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。二：数据结构的选择和概要设计设计流程如图：图1 设计流程利用一维数组创建邻接表，同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。之后利用创建的邻接表来创建图，最后用深度优先的方法来实现遍历。图 2 原始图 1.从0开始，首先找到0的关联顶点3 2.由3出发，找到1；由1出发，没有关联的顶点。 3.回到3，从3出发，找到2；由2出发，没有关联的顶点。 4.回到4，出4出发，找到1，因为1已经被访问过了，所以不访问。

所以最后顺序是0,3,1,2,4 三：详细设计和编码 1.创建邻接表和图 void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数. { int i,j,k,s; char y; EdgeNode* p; //工作指针. printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符)：\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符. for(s=0;sn;s++) { printf("请输入下标为%d的顶点的元素:\n",s); scanf("%c",&(G->adjlist[s].vertex)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符.当后面要输入的是和单个字符有关的数据时候要存贮回车符，以免回车符被误接收。 G->adjlist[s].firstedge=NULL; } printf("请分别输入该图的%d条弧\n",G->e); for(k=0;ke;k++) { printf("请输入第%d条弧的起点和终点（起点下标,终点下标）:\n",(k+1)); scanf("%d,%d",&i,&j); p=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); p->adjvex=j; p->next=G->adjlist[i].firstedge; G->adjlist[i].firstedge=p; } } 2.深度优先遍历 void DFS(ALGraph* G,int v) //深度优先遍历 { EdgeNode* p;

深度链接的侵权问题

深度链接的侵权问题摘要：随着网络技术的不断，发展深度链接这一现象在当今社会已是屡见不鲜，但是国家关于信息网络传播权的立法中对于怎样判断深度链接的侵权构成，在确定侵权时如何把握公众利益与个人利益的关系规定不明确。本文中，我们可以从《侵权责任法》的角度对此加以评析。关键词：侵权责任法深度链接侵权伴随着网络空间技术的发展，信息的传播方式打破了传统传播模式的束缚，并正以一种崭新的网络传播模式呈现于我们面前。网络传播方式的无形性、难以追责性、瞬间性等特征使得传统著作权保护手段显得苍白无力，网络传播权的立法保护纷至沓来。笔者在以下的分析论述中着力说明对于在网络环境下的著作权的保护及其保护程度，如何控制这一限度以达到在适当的范围内既能维护权利人利益又不至于阻碍信息对人类社会发展的推动，实现个人权益与公众利益的平衡。一、网络信息传播权的相关概念 1、著作权中的网络信息传播权现行的《著作权法》第10条有关著作权内容的第12项中第一次规定了信息网络传播权，“即以有线或者无线方式向公众提供作品，使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品的权利”。2006年5月18日颁布的《信息网络传播权保护条例》的第26条中对信息网络传播的概念作了进一步的阐明，即“以有线或无线方式向公众提供作品、表演或者录音录像制品，使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品、表演或者录音录像制品的权利。” 2、网络传播权在深度链接下的特点深度链接与一般链接相对应。一般链接是指设链者在其网站或网页上直接显示被链接的地址，网络用户能够清楚地知道设链者的网站或网页同其他网站或网页建立了链接。而深度链接则与此不同，设链者将被链接对象的网址“埋”在自己的网站或网页当中，网络用户一般很难发现其浏览的内容是从其他网站链接而来。网络用户在链接网站的一步一步地引导之下访问被链接网站，而访问的内容并不存入设链者的服务器上，只在服务器上暂时复制”，一经关机，内容也随之消失。深度链接有以下三个特点： i网络连接实时化。用户浏览网站下载资料等必须是登陆网站时，一旦不与网络连接用户也无法获取资料。

图的深度遍历

#include #include #define n 4 //图的顶点数 #define e 5 //图的边数 typedef struct node { int adjvex; struct node *next; } edgenode;//边表节点 typedef struct { char vertex; edgenode *link; }vexnode;//顶点表节点 vexnode ga[n]; int visited[n]; void Creatadjlist(vexnode ga[])//建立无向图的邻接表{ int i,j,k; edgenode *s; printf("请输入各个顶点："); for(i=0;iadjvex=j; s->next=ga[i].link; ga[i].link=s; s=malloc(sizeof(edgenode)); s->adjvex=i; s->next=ga[j].link; ga[j].link=s; } } void Dfsl(int i)//邻接表的深度遍历 {

edgenode *p; printf("node:%c\n",ga[i].vertex); visited[i]=1; p=ga[i].link; while(p!=NULL) { if(!visited[p->adjvex]) { Dfsl(p->adjvex); } p=p->next; } } void main() { int i; Creatadjlist( ga); printf("请输入需要遍历的顶点：\n"); scanf("%d",&i); Dfsl(i); }

人体行为识别技术

人体行为识别技术在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造

成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析人体运动分析可以运用于基于容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提供指导和建议，有助于提高运动员的训练水平。此外，还可以用于体育舞蹈动作的分析，以及临床矫形术的研究等领域。 ⑤基于模型的视频编码通过提取一定的静态场景中人物的形态特征参数和3D姿态参数，以较低的数据量对视频数据流加以描述，实现视频数据的压缩和低比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及VOD（Video-On-Demand）视频点播。

网络链接中的知识产权问题

网络链接中的知识产权问题黄艳凤苏州大学图书馆江苏苏州 215006 [摘要] 本文阐述了网络链接的定义，论述了深层链接与著作权保护、商标权保护、反不正当竞争等问题，提出了网络链接中知识产权纠纷的解决对策。 [关键词]网络链接知识产权著作权信息法 The Problem of Intellectual Property Rights in the Network Link Huang Yanfeng Library of Soochow University，Suzhou，Jiangsu 215006 [Abstract] This article elaborates the definition of the network links and the problems of deep chains, the protection of copyright, the protection of trademark rights and anti-illegitimate competition. It also points out the countermeasure of disputes with respect to intellectual property rights in network links. [Keywords] Network links; Intellectual property right; Copyright; Information law 在信息化技术普及的今天，网络侵权问题层出不穷，并给信息产业的发展造成不可忽视的阻碍。虽然网络链接只是网络服务中的一种，但它最能体现网络的便捷。 1 网络链接定义网络链接，是指使用超文本标记语言编辑包含标记指令的文本文件，在网络页面上实现内容相关的文本、图形或主题之间的联系，用户只要用鼠标点击这些文本、图形或主题，就可以得到它们所链接的内容、网页、网站，从而使访问者可以通过一个网址访问不同网址的文件或通过一个特定的栏目访问同一站点上的其他栏目[1]。网络链接比较常见的划分标准是按照链接目标进行划分，将其划分为两种类型：普通链接和深层链接。普通链接又称“外链”。它链接的对象是网站的首页，这时屏幕上显示的是被链网站的全部内容，用户明白地知道：他已经从一个网站跳到另一个网站上。

(最新版)人体行为检测和识别毕业设计

本科生毕业设计（论文）题目：人体行为检测与识别姓名：学号：系别：专业：年级：指导教师： 2015 年 4 月20日独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。特此声明。论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解华侨大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后应遵守此规定。论文作者签名：指导教师签名：日期：

人体行为检测与识别摘要人体行为检测与识别是当前研究的重点，具有很高的研究价值和广阔的应用前景。主要应用在型人机交互、运动分析、智能监控和虚拟现实也称灵境技术（VR)领域，对于研究人体检测和识别有着重要的意义。因为人的运动的复杂性和对外部环境的多变性，使得人们行为识别和检测具有一些挑战。对人类行为和检测的研究目前处于初级阶段，有待进一步研究和开发。本文基于matlab人体行为识别和检测的研究，本文主要研究的是从图像中判断出目标处于何种行为，例如常见的走、坐、躺、跑、跳等行为的识别。从现有的很多主流研究成果来看，最常见的行为识别系统结构包括几个模块：目标检测、目标跟踪、行为识别。本文首先对图像进行判断是否有人体目标，识别出人体后对图像进行灰度化，在对灰度图像用背景差法与背景图像比对，最后，比对提取出的人体来判断人体处于何种行为。关键词：matlab，肤色识别，行为检测

超链接技术与网络知识产权保护

网络纵横图书馆建设　2002(4)　[文章编号]1004—325X(2002)04—0074—03 超链接技术与网络知识产权保护 Hype rlink Technology and Ne tw ork Know ledge Copyright P rotec tion 吴卫红　(温州医学院图书馆　温州　325003) 陈益君　(浙江大学图书馆　杭州　310027) [摘　要]　超链接技术是网络信息组织的基本手段,通过超链接技术,信息服务机构可为用户提供快速、方便的信息服务。超链接包含两种方式:一为页内链,一为系统链。前者不会产生法律纠纷,引起法律纠纷的往往是系统链。系统间的链接方式又分为链入、链出和加框技术三种类型。链出方式不会产生法律纠纷,而链入和加框技术使用不当则会引发产权纠纷。个人网站、图书馆网站和商业网站因经营目的的差异,其对超链接技术的合理使用存在一定的差异。 [关键词]　超链接技术　链接方式　网络传播　网络版权保护 [中图分类号]　G250.76 [文献标识码]　A [Abs tra c t]　Hype rlink is one of the ba s ic m e a ns to o rga nize the ne t w o rk info r m a tion,by w hich,the info r m a tion ins titution ca n offe r the ir use rs a quick a nd conve nie nt se rvice.Hype rlink conta ins t w o m e thods:link in hom e pa ge a nd link be t w e e n sys tem s,the fo r m e r ca n’t ca use the law issue but the la te r ca n.S ys tem link ha s thre e type s: link in,link out a nd a dd ing box te chno logy.Exce p t fo r link out,the o the r t w o m e thods m a y ca use copyright d isput e i f use d i m p rope rly.It e xis ts d iffe re nce in the ra tiona l use of the hype rlink te chno logy be t w e e n the pe rsona l s ite,lib ra ry s ite a nd bus ine ss s ite be ca use of the ir d iffe re nt running purpose. [Ke y w o rds]　Hype rlink te chno logy;L ink m e thod;Ne t w o rk info r m a tion tra nsm iss ion;Ne t w o rk copyright p ro te c tion 现代信息技术的发展,突破了传统的信息存储方式、传播机制和获取手段,数字信息使信息的传播、复制和扩散变得异常便利,随着网络信息传播活动在社会生活各个层面的广泛渗透,已引发了诸如信息产业的垄断与竞争、信息安全、隐私保护、知识产权纠纷、域名纠纷等一系列问题,其中与超链接技术有关的网络知识产权保护问题,应引起图书情报等信息服务机构的重视。 1　超链接与网络信息组织任何知识与信息都要经过整理、组织、分类之后,才能进行有效地检索与利用,因特网信息也不例外。网络信息与传统信息就其本质而言同为信息,但是由于信息存在的方式、运用的技术手段等等的差异,使得网络信息的组织与传统信息的组织存在一定的差异。一般来说,网络信息资源是由书目信息、基础性数据库和动态性网上资源组成,就其信息存在的方式而言有:文件方式、数据库方式、主体树方式和超媒体方式。针对这种情况,人们用DC元数据来描述和揭示网络信息,以及用数据库组织法和超链接组织法等新的方法来组织网络资源。超媒体技术是网络信息组织的基础。网络信息依靠超级链接将信息单元按其之间的内在联系组织成一个有机的整体,它表现为网状的非线性结构,且每个信息单元称为一个节点,每一个节点以一个网页展示,它可以包含单媒体,也可以包含多媒体。每个网页又以一个文件存放,节点与节点之间采用超级链接联系起来。其实,超级连接与索引法是非常相似的,它们都有标目项、信息实体以及它们之间的联系中介。区别在于索引法在标目项与信息实体之间的联系中介是出处项,而超级链接从逻辑层次上没有这一项,但在物理层次上计算机是靠文件的存储地址实现信息实体定位的,形式上联系中介表现为超级链接。所以从本质上看,链接是索引法在多媒体和网络信息组织中的具体运用。不论是网页内部、网页与网页之间,还是网站与网站之间都体现着这一本质特点。 2　超链接的类型与侵权行为的发生所谓超链接是建立在超文本技术基础上的,在网络页面上实现内容相关的文本或图形之间的联系,用户只要用鼠标点击这些文本、图形或主题就可以得到它们所链接的内容、网页、网站,由此方便用户对网络信息的快捷访问。超链接是互联网上普遍存在的现象,因为它是实现网络信息快速传递、方便用户操作和获取信息的技术手段,所以任何一个站点一般都要使用到超链接的技术。网络知识产权保护的复杂性在于,侵权行为往往不是著作权人与公众之间直接发生关系,而是由I S P来链接。链接包含两种方式:一为页内链,一为系统内链。前者可使同一文件在该文件的不同部分之间“闪回”,其主体是同一服务器,不会产生法律纠纷。引起法律

深度优先遍历(邻接矩阵)

上机实验报告学院：计算机与信息技术学院专业：计算机科学与技术(师范）课程名称：数据结构实验题目：深度优先遍历（邻接矩阵）班级序号：师范1班学号：201421012731 学生姓名：邓雪指导教师：杨红颖完成时间：2015年12月25号

一、实验目的： 1﹒掌握图的基本概念和邻接矩阵存储结构。 2﹒掌握图的邻接矩阵存储结构的算法实现。 3﹒掌握图在邻接矩阵存储结构上遍历算法的实现。二、实验环境： Windows 8.1 Microsoft Visual c++ 6.0 二、实验内容及要求：编写图的深度优先遍历邻接矩阵算法。建立图的存储结构，能够输入图的顶点和边的信息，并存储到相应存储结构中，而后输出图的邻接矩阵。四、概要设计：深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。假设初始状态是图中所有的顶点未曾被访问，则深度优先遍历可从图的某个顶点V出发，访问此顶点，然后依次从V的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中的一个未被访问的顶点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。以图中无向图G4为例，深度优先遍历图的过程如图所示。假设从顶点V1出发进行搜索，在访问了顶点V1后，选择邻接点V2。因为V2未曾访问，则从V2出发进行搜索。依次类推，接着从V4,V8,V5出发进行搜索。在访问了V5之后，由于V5的邻接点已都被访问，则搜索回到V8。由于同样的理由，搜索继续回到V4，V2直至V1，此时由于V1的另一个邻接点为被访问，则搜索又从V1到V3，再继续进行下去。由此得到顶点的访问序列为： V1 V2 V4 V8 V5 V3 V6 V7 五、代码 #include #include #define n 8 #define e 9 typedef char vextype; typedef float adjtype; int visited[n]; //定义结构体

动作识别与行为理解综述

_________________________ 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60673189) 收稿日期: 2008-11-28 改回日期:2008-12-03 第一作者简介: 1940.现为普适计算教育部重点实验室，清华大学计算机系人机交互与媒体集成研究所教授，博士生导师。目前他的主要研究领域为计算机视觉，人机交互，普适计算计算技术。IEEE 高级会员，CCF 会员。动作识别与行为理解综述徐光祐曹媛媛普适计算教育部重点实验室清华大学计算机科学与技术系北京，100084）摘要随着“以人为中心计算”的兴起和生活中不断涌现的新应用，动作识别和行为理解逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。本文主要从视觉处理的角度分析了动作识别和行为理解的研究现状，从行为的定义和表示、运动特征的提取和动作表示以及行为理解的推理方法三个方面对目前的工作做了分析和比较。并且指出了目前这些工作面临的难题和今后的研究方向。关键词以人为中心动作识别行为理解中图法分类号：TP391 文献标识码：A Action Recognition and Activity Understanding: A Review XU Guangyou, CAO Yuanyuan (Key Lab of Pervasive Computing, Ministry of Education, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China) Abstract As the “Human-centered computing ” is getting more and more popular and novel applications are coming up, action recognition and activity understanding are attracting researcher s’ attention in the field of computer vision. In this paper, we give a review of the state in art of work on action and activity analysis, but focus on three parts: Definition of activity, low-level motion features extraction and action representation, and reasoning method for activity understanding. Furthermore, open problems for future research and potential directions are discussed. Keywords human-centered computing, action recognition, activity understanding 引言计算正渗透和影响到人们生活的各个方面，根据传感器数据来识别和理解人的动作和行为就成为未来”以人为中心的计算”(Human-centered computing)中的关键[1]。其中基于视觉的动作识别和行为理解尤为重要。因为在人之间的人际（interpersonal ）交互过程中，视觉是最重要的信息。视觉可以帮助人们迅速获得一些关键特征和事实，如对方的表情、手势、体态和关注点等，这些视觉线索综合起来反映了对方的态度，潜在意图和情绪等信息。未来人机交互和监控中，机器要感知人的意图很大程度上就需要依靠视觉系统。此外，视觉传感器体积小、被动性和非接触式的特点，使得视觉传感器和视觉信息系统具备了无所不在的前提。近年来，在对计算机视觉提出的层出不穷的新要求中，行为理解是一个具有挑战性的新课题，在诸如智能家居，老年人看护，智能会议室等应用中都起着至关重要的作用。它要解决的问题是根据来自传感器（摄像机）的原始图像（包括图像序列）数据，通过视觉信息的处理和分析，识别人体的动作，并在上下镜(context)信息的指导下，理解人体动作的目的、所传递的语义信息。行为理解作为近几年开始兴起的研究，正在逐渐获得越来越多的关注。人体检测、定位以及人体的重要部分（头部，

adjust支持深度链接

adjust 支持深度链接深度链接是一项便利的工具，可直接推动用户直接与您的应用互动。您可以将他们直接导向到您的应用，而不需要透过应用商店。当您把深度链接运用到广告或营销时，可能也想跟踪它是如何为您拓展效果。adjust可以自动跟踪深度链接以及延迟深度链接，并有条件地将人们重新定向至应用商店或其他地方。对于接下来的所有设置选项，您可以创建任何所需的推广结构或任何其他跟踪参数，并与深度链接一并使用。如需其他有关推广结构及跟踪配置的详细信息，请参阅跟踪生成指南. Contents1 深度链接简介2 将深度链接添加到adjust推广3 有条件的深度链接和後备4 延迟的深度链接5 再营销和深度链接6 跟踪深度链接再归因6.1 手动添加归因数据到深度链接7 使用深度链接和其他跟踪链接参数8 执行iOS的通用链接（Universal Links）9 使用深度链接跟踪Safari Smart Banners10 已知问题和故障排除 1深度链接简介深度链接是链接的一种类型，当点击或重新定向时，会将用户直接发送到您的应用，而不是到网站或应用商店。这些都

内建到手机操作系统，例如iOS或Android，可以加入某些注册来为您的应用创建。深度链接指定一个自定义的URL（网址）方案(iOS－请参看通用链接（Universal Links))或专门的URL (Android）。如果用户已安装了您的应用，点击深度链接将直接打开该应用，而不是先把用户带到应用商店。您可以使用深度链接来启动应用以及把用户带到应用内特定的网页。例如，您可以指定myapp:// 作为您自定义的URL (网址) 方案，然後经由深度链接传送各种类型的数据： myapp://product?id=650 这可以在您的应用中撷取，以开启ID”650”商品的商品网页。这些功能您可以自行崁入到您的应用，并与adjust一起使用。2将深度链接添加到adjust推广如果您在您的应用中注册了深度链接，并想要使用它们，同时又要以adjust跟踪用户的行为和采购，您可以简单地将深度链接添加到您跟踪链接的”deep_link”参数。 https://https://www.360docs.net/doc/d118301586.html,/f0ob4r?deep_link=myapp:// 一般来说，您应该先将深度链接连接编码，在将其添加至跟踪链接上，以确保URL安全。若您将未编码的深度链接添加至跟踪链接，则数据可能会从跟踪链接和深度链接丢失。

(精)工作心得：诉讼中证明“链接服务”的难度(最新)

（精）工作心得：诉讼中证明“链接服务”的难度（最新）笔者梳理了近年来侵害信息网络传播权的相关司法判决，发现能被法院最终认定为链接服务的情形并不多，不少被告表示对其设定的链接服务证明责任过重笔者拟以本文对当下看似相对严格的“链接服务”证明责任作分析讨论。《信息网络传播权保护条例》明确规定了作品提供者以及区别于作品提供者的网络服务提供者法律责任的认定规则，网络服务提供者在满足法定条件下可以获得“避风港规则”免责，因此，相当部分当事人会在诉讼中主张自己提供了网络服务，未直接提供作品，应当免除赔偿责任。该条例列举的网络服务提供者主要有四类，信息存储空间服务提供者、搜索链接服务提供者、自动接入服务提供者和自动存储服务提供者。近年来，包括信息存储空间、自动接入和自动存储服务的行为表现及性质认定大多没有争议，但在各种链接技术、商业模式不断推陈出新的情况下，对何种行为可以认定为“链接服务”，实践中则

存在较多争议。笔者梳理了近年来侵害信息网络传播权的相关司法判决，发现能被法院最终认定为链接服务的情形并不多，不少被告表示对其设定的链接服务证明责任过重。笔者拟以本文对当下看似相对严格的“链接服务”证明责任作分析讨论。目前的司法实践中，对于“链接服务”的认定，相对一致的意见是，比照搜索引擎服务中点击搜索结果链接，可跳转到被链网站，并在跳转过程中发生网址变化的情形。这一过程中，搜索引擎服务提供者通常被认为实施了搜索链接服务, 如果对被链网站存在侵权内容不具有过错，则可按“避风港规则”免责。事实上，权利人发现侵权后，较少对典型的搜索引擎服务涉及的搜索链接行为提起侵权诉讼，引发争议较多的情形常发生在不发生网址跳转的深度链接中。《最高人民法院关于审理侵害信息网络传播权民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》第六条规定：“原告有初步证据证明网络服务提供者提供了相关作品、表演、录音录像制品，但网络服务提供者能够证明其仅提供网络服务，且无过错的，人民法院不应认定为构成侵权。”可见，按目前设定的规则，除非原告明确主张被告实施了搜索链接等网络服务行为，原告若主张被告提供了侵权作品，只要其有初步证据即可，对包括搜索链接在内的网络服务行为的证明责任由被告承

基于骨骼数据的人体行为识别分析

基于骨骼数据的人体行为识别摘要人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均具有广泛的应用前景。该文首先简单介绍了人体动作姿态序列的分割，然后对人体动作姿态识别的方法进行了分类介绍，并对一些典型的算法的研究进展情况及其优缺点进行了重点介绍。关键词：人体动作姿态识别; 人工智能; 隐马尔可夫模型; 动态贝叶斯网络; 模板匹配前言人体姿态识别是计算机视觉的一个重要研究方向，它最终目的是输出人的整体或者局部肢体的结构参数，如人体轮廓、头部的位置与朝向、人体关节点的位置或者部位类别。姿态识别的研究方法应该说，几乎涵盖了计算机视觉领域所有理论与技术，像模式识别、机器学习、人工智能、图像图形、统计学等。到目前为止，已经有众多识别方法被提出，并且也取得了许多重要的阶段性的研究成果，但是以往的方法都是基于普通光学图像，比如常见的RGB 图像，这类图像容易受光照、阴影等外界变化的影响，尤其在环境黑暗的情况下无法来识别人体姿态，并且由于人体关节自由度大，及人的体型、着装较大差异性，常导致姿态识别系统识别率低。尽管有研究者利用多个摄像机获取采集的图像来获取人体深度信息以克服以上问题[1]，但是该类方法恢复的深度信息不是唯一的，而且计算量非常大，尤其是这种方法要求事先用人工对传感设备进行标定，而在选取场景中的标定物时，往往又会遇到实际环境操作困难的问题。随着光电技术的快速发展，深度传感设备的成本逐渐降低，人们获取深图像的途径及方法也越来越多。该方向的研究也逐渐成为计算机视觉领域的研究趋势。具体原因包括：一方面，深度传感设备不仅操作简单，并且极大简化了普通摄像机的标定过程；另一方面，得到的深度图像由于直接包含了人体的深度信息，能够有效的克服普通光学图像遇到的上述问题。到目前为止，较有影响力的基于该类图像的人体姿态识别算法，应该是 Shotton 等人利用一种深度传感器 Kinect 来实时捕捉人体运动的算法，该算法虽然能够满足人们对识别系统实时性的要求，但其对硬件要求特别高，并且不适合低分辨率图像中的人体关节点提取，容易导致人体骨架扭曲。下文将具体陈述人体运动分析的主要用途和前人在不同时期对这些难题的处理办法。主题基于计算机视觉的人体运动分析不仅在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景，更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。Gavrila 总结了它的一些主要应用领域[2,3,4]，下面据此对其典型应用做出进一步的介绍。智能监控(Smart Surveillance) 所谓“智能监控”是指监控系统能够监视一定场景中人的活动，并对其行为行分析和识别，跟踪其中的可疑行为(例如在一些重要地点经常徘徊或者人流密集的场合下突发的人群拥挤等状况)从而采取相应的报警措施。智能监控系统应用最多的场合来自于那些对安全

百度推广的方法知多少

如何免费做百度推广一、将你地店铺地址提交到各大搜索引擎练好诚信通店铺内外功之后，马上将你地店铺地址提交各大搜索引擎，让它们收录你地网址，以后经常来访问你地店铺并抓取内容.顶级域名和二级域名都提交一次.诚信通限量版会员可以申请顶级域名，这个资源要用起来！各大搜索引擎网站登录入口：百度网站登录入口：网站登录入口：网站登录入口：网站登录入口：* 网站目录登录入口：搜狗网站收录提交入口：网站收录提交入口：有道搜索网站登录入口：中国搜索网站登录入口：提交完毕后，第二天可以登陆以下网址，查查看你地店铺地址被哪些搜索引擎收录了. 搜索引擎收录查询：二、诚信通店铺内部优化店铺优化包括以下几个方面： ①公司介绍主打产品地关键词写进公司介绍，这些关键词要和你公司主营产品栏里地保持一致.包括后台里地公司介绍，“主营产品或服务”地关键词也和上面地一样. ②产品分类尽量使用文字分类，包含自己想要推广地关键词.还要检查分类和产品信息间地链接是否正常，避免点开之后出现空白结果页. 前几个类目，要用公司介绍里地主打产品关键词. ③产品标题及详细信息对于标题里出现地重点关键词，可以在“详细信息”里进一步有意识地重复加入，并加上超链接.加入地链接，可以是网站首页，也可以是深度链接（如信息页面等）. 当然重复地次数要适度，不能过多.可以借助网页关键词密度查询工具，查询下某个关键词地密度，一般密度以≤≤为佳.网页关键词密度查询：要尽可能多地发布产品，同时在“详细信息”里以文字为主进行描述. ④每天都有新信息发布为佳.没有新地，可以对原有信息做些修改. ※做到店铺内部各个地方都是相互连通地，构成树形网状结构，利于搜索引擎地蜘蛛抓取. 三、诚信通店铺外部优化 ①友情链接找值高地网站加自己为友链；找百度快照更新快地网站加自己为友链.锚文本用同一个关键词. ②论坛、博客、微博多在阿里巴巴论坛和博客发热帖热文，并推荐置顶或上首页，这对店铺地推广非常重要.能从阿里巴巴首页，点击—此到达您地内容或店铺，是比较好地.关键词页面，离权重页越近越好.比如阿里巴巴博客、论坛、商人社区等，因为均在阿里首页可以找到，—次点击就可

邻接矩阵的深度优先遍历

#include #include using namespace std; #define INFINITY 32767 #define MAX_VEX 50 #define OK 1 #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define ERROR -1 bool *visited; //图的邻接矩阵存储结构 typedef struct { char *vexs; //动态分配空间存储顶点向量 int arcs[MAX_VEX][MAX_VEX]; //邻接矩阵 int vexnum, arcnum; //图的当前定点数和弧数 }Graph; //图G中查找顶点c的位置 int LocateVex(Graph G, char c) { for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i) { if(G.vexs[i] == c) return i; } return ERROR; } //创建无向网 void CreateUDN(Graph &G){ //采用数组（邻接矩阵）表示法，构造无向图G cout << "请输入定点数和弧数："; cin >> G.vexnum >> G.arcnum; cout << "请输入" << G.vexnum << "个顶点" << endl; G.vexs = (char *) malloc((G.vexnum+1) * sizeof(char)); //需要开辟多一个空间存储'\0' //构造顶点向量 for(int i = 0; i < G.vexnum; i++) { cout << "请输入第" << i+1 << "个顶点："; cin >> G.vexs[i]; } G.vexs[G.vexnum] = '\0';