考虑端元差异性的协同稀疏高光谱解混算法

智能视频监控的异常检测

智能视频监控的异常检测 摘要：视频监控在国民经济中发挥着越来越重要的作用，本文在对视频监控技术的构成与发展进行研究分析的基础上，针对智能网络视频监控系统图像采集范围广、通道数量多，难以实时全面兼顾的特点，对硬件故障，图像异常检测、异常分析等若干关键技术进行了深入研究，并建立了带有自动识别报警系统的视频监控设备故障检测系统。 关键词：视频监控；异常检测；报警系统 anomaly detection of intelligent video monitor zhang guimao1,liu xiang2, liu qu2 (1 xinjiang dushanzi tianli high-tech co.,ltd.,karamay 833600,china;2 xinjiang dushanzi petrochemical company,communications company,karamay 833600,china) abstract:video monitor in the national economy is playing an increasingly important role in this paper,the composition of video surveillance technology with the development of research and analysis,based on the intelligent network video surveillance system for image acquisition range,number of channels and more difficult to fully take into account the characteristics of real-time,hardware failure,the image anomaly detection,anomaly analysis,a number of key technologies in-depth study, and the establishment of an

高光谱图像的异常目标检测及亚像元定位研究

硕士学位论文 高光谱图像的异常 目标检测及亚像元定位研究 RESEARCH ON ANOMALY TARGET DETECTION AND SUBPIXEL MAPPING IN HYPERSPECTRAL IMAGERY 朱凤阳 哈尔滨工业大学 2009年6月

国内图书分类号：TN911.73 学校代码：10213 国际图书分类号：621.3 密级：公开 硕士学位论文 高光谱图像的异常 目标检测及亚像元定位研究 硕士研究生：朱凤阳 导 师：张钧萍教授 申请学位：工学硕士 学科：信息与通信工程 所在单位：电子与信息工程学院 答辩日期：2009年6月 授予学位单位：哈尔滨工业大学

Classified Index: TN911.73 U.D.C.: 621.3 Dissertation for the Master Degree in Engineering RESEARCH ON ANOMALY TARGET DETECTION AND SUBPIXEL MAPPING IN HYPERSPECTRAL IMAGERY Candidate:Zhu Fengyang Supervisor:Prof. Zhang Junping Academic Degree Applied for:Master of Engineering Specialty:Information and Communication Engineering Affiliation: School of Electronics and Information Engineering Date of Defence: June, 2009 Degree-Conferring-Institution:Harbin Institute of Technology

紫外可见分子吸收光谱习题集及答案

第二章、紫外可见分子吸收光谱法 一、选择题( 共20题) 1. 2 分 在吸收光谱曲线中，吸光度的最大值是偶数阶导数光谱曲线的( ) (1) 极大值(2) 极小值(3) 零(4) 极大或极小值 2. 2 分 在紫外光谱中，λmax最大的化合物是( ) 3. 2 分 用实验方法测定某金属配合物的摩尔吸收系数ε，测定值的大小决定于( ) (1) 配合物的浓度(2) 配合物的性质 (3) 比色皿的厚度(4) 入射光强度 4. 2 分 1198 有下列四种化合物已知其结构，其中之一用UV 光谱测得其λmax为302nm，问应是哪种化合物？( )

CH 3CH CHCOCH 3 CH 3CH 3(4)(3) (2) Br O HO O CH 3 3 CH 3(1) 5. 5 分 下列四种化合物中,在紫外光区出现两个吸收带者是 ( ) (1)乙烯 (2)1,4-戊二烯 (3)1,3-丁二烯 (4)丙烯醛 6. 2 分 助色团对谱带的影响是使谱带 ( ) (1)波长变长 (2)波长变短 (3)波长不变 (4)谱带蓝移 7. 5 分 对化合物 CH 3COCH=C(CH 3)2的n — *跃迁,当在下列溶剂中测定,谱带波长最短的 是 ( ) (1)环己烷 (2)氯仿 (3)甲醇 (4)水 8. 2 分 紫外-可见吸收光谱主要决定于 ( ) (1) 分子的振动、转动能级的跃迁 (2) 分子的电子结构

(3) 原子的电子结构(4) 原子的外层电子能级间跃迁 9. 1 分 下面哪一种电子能级跃迁需要的能量最高? ( ) (1) σ→σ*(2) n→σ * (3) π→π* (4) π→σ* 10. 2 分 化合物中CH3--Cl在172nm有吸收带,而CH3--I的吸收带在258nm处,CH3--Br 的吸收 带在204nm ,三种化合物的吸收带对应的跃迁类型是( ) (1) σ→σ*(2) n→π* (3) n→σ * (4)各不相同 11. 2 分 某化合物在乙醇中λmax乙醇=287nm,而在二氧六环中λmax二氧六环=295nm，该吸收峰的跃迁类型是（） (1) σ→σ* (2) π→π* (3) π→σ* (4) π→π* 12. 2 分 一化合物溶解在己烷中,其λmax己烷=305 nm，而在乙醇中时，λ乙醇=307nm，引起该吸收的电子跃迁类型是( ) (1) σ→σ * (2)n→π * (3) π→π* (4) n→σ* 13. 2 分

【CN109949278A】基于对抗自编码网络的高光谱异常检测方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910166323.0 (22)申请日 2019.03.06 (71)申请人 西安电子科技大学 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号 (72)发明人 谢卫莹　刘保珠　李云松　雷杰　 阳健　 (74)专利代理机构 陕西电子工业专利中心 61205 代理人 王品华　黎汉华 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 9/00(2006.01) (54)发明名称基于对抗自编码网络的高光谱异常检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于对抗自编码网络的高光谱图像异常检测方法，主要解决现有技术中计算复杂及检测精确度不高的问题。其实现方案是：1)利用像素更新方法制作高光谱图像训练数据集；2)将训练数据集输入生成对抗网络训练，提取训练数据集的光谱特征；3)利用波段融合和属性滤波方法处理光谱特征，得到训练数据集的空间特征；4)利用空间特征增强原始高光谱图像中的异常目标；5)利用RX检测器公式计算增强异常目标之后的高光谱图像光谱向量的异常值；6)根据异常值得到检测结果。本发明能获取高光谱图像中更丰富的潜在信息，增加图像中异常目标和复杂背景的差距，具有计算简单、检测精度高的优点，可用于对高光谱图像中异常目标的检 测。权利要求书3页 说明书6页 附图3页CN 109949278 A 2019.06.28 C N 109949278 A

1.一种基于对抗自编码网络的高光谱图像异常检测方法，其特征在于，包括： (1)利用像素更新方法，更新原始高光谱图像中每一个像素点的光谱向量，将更新后所有像素点的光谱向量按照原有的顺序构成新的高光谱图像，得到像素更新后的高光谱图像训练数据集； (2)提取高光谱图像训练数据集的光谱特征： (2a)将生成的高光谱图像训练数据集输入到对抗自编码网络中，训练迭代300次，得到训练好的网络； (2b)从训练好的网络中提取对抗自编码网络中编码器的输出，该输出即为高光谱图像训练数据集的光谱特征； (3)根据提取到的光谱特征得到高光谱图像训练数据集的空间特征： (3a)利用波段融合方法对光谱特征进行融合， 得到一张融合后的图像： 其中，Y表示融合后图像，H i 表示光谱特征第i个波段的值，n表示光谱特征的波段总数；(3b)对融合后的图像Y进行属性滤波，得到闭操作的属性概图E、原操作的属性概图A和开操作的属性概图O； (3c)按照(3b)的结果，得到高光谱图像训练数据集的空间特征S： S＝|O -A|+|C -A|； (4)利用空间特征S增强原始高光谱图像的异常目标： (4a)将三维M o ×N o ×B o 的原始高光谱图像K转换为二维L o ×B o 的矩阵，其中，M o 表示原始高光谱图像的总行数，N o 表示原始高光谱图像的总列数，B o 表示原始高光谱图像中光谱波段的总数，L o 表示原始高光谱图像中每一个波段的像素总数； (4b)将二维M s ×N s 空间特征S转化为L s ×1的矩阵，其中，M s 表示空间特征的总行数，N s 表示空间特征的总列数，L s 表示空间特征的像素总数； (4c)利用下述公式，得到异常目标增强之后的高光谱图像的光谱向量； L i ＝(1-exp(-λS i ))K i 其中，L i 表示异常目标增强之后的高光谱图像的第i个像素对应的光谱向量，λ表示空间特征权值，0＜λ≤1，S i 表示空间特征S中第i个像素对应的数值，K i 表示原始高光谱图像K中第i个像素对应的光谱向量； (5)计算异常目标增强后的高光谱图像的异常值： (5a)将上述求解的异常目标增强之后的高光谱图像的所有光谱向量L i 转换为二维L e ×B e 的矩阵，其中L e 是异常目标增强之后的高光谱图像的像素总数，B e 是光谱向量的波段总数； (5b)求解二维矩阵中每一个像素对应的波段的均值，将均值保存为一个均值矩阵I；(5c)用二维矩阵L e ×B e 减去均值矩阵I，得到去均值矩阵Q； (5d)根据去均值矩阵Q，利用RX检测器公式，计算异常增强后的高光谱图像中第n个光谱向量的异常值F n ，其中n表示光谱向量的序号，n的取值范围为1,2,3,…,B e ； (6)根据异常增强后的高光谱图像中每个光谱向量的异常值F n ，得到异常检测的结果图。 权　利　要　求　书1/3页2CN 109949278 A

基于协峭度张量的高光谱图像异常检测

基于协峭度张量的高光谱图像异常检测 孟令博 耿修瑞* (中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京 100190) (中国科学院电子学研究所 北京 100190) (中国科学院大学 北京 100049) 摘 要：高光谱图像中的异常像元往往具有在图像中出现的概率低和游离于背景数据云团之外的特点，如何“自动”确定这些异常像元是高光谱遥感图像处理中的一个重要研究方向。经典的高光谱异常检测方法一般从图像的统计特性入手，广泛应用的RXD 异常检测算法通过计算图像的2阶统计特征，可以直接给出异常点的分布情况，算法复杂度低，但缺点是没有考虑到图像的高阶统计信息。基于独立成分分析的异常检测算法虽然考虑了高阶统计量对异常点的敏感性，但需要反复迭代提取异常成分后，再对提取后的成分进行异常检测。该文提出一种基于协峭度张量的异常检测算法，该算法不需要事先提取异常成分，可以直接对观测像元进行逐一检测，从而给出异常点的分布情况。基于模拟数据和真实数据的实验结果表明，该方法能够在检测出异常像元的同时更好地压制背景信息、减小虚警率，从而提高异常检测精度。 关键词：高光谱图像；异常检测；高阶统计；协峭度张量 中图分类号：TP75 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2019)01-0150-06 DOI : 10.11999/JEIT180280A Hyperspectral Imagery Anomaly Detection Algorithm Based on Cokurtosis Tensor MENG Lingbo GENG Xiurui (Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System , Beijing 100190, China ) (Institute of Electronics , Chinese Academy of Sciences , Beijing 100190, China ) (University of Chinese Academy of Sciences , Beijing 100049, China ) Abstract : The abnormal pixels in hyperspectral images are often have the characteristics of low probability and scattered outside the background data cloud. How to automatically detect these abnormal pixels is an important research direction in hyperspectral imagery processing. Classical hyperspectral anomaly detection methods are usually based on statistical perspective. The RXD algorithm which is widely used can give the anomalies distribution directly through the second order statistical feature of the image, but the disadvantage is that it does not take into account the higher order statistics of the image. Anomaly detection algorithm based on Independent Component Analysis (ICA) considers the sensitivity of higher order statistics to outliers, but it needs iteration process to extract abnormal components first. And then the extracted components is used for anomaly detection. A method based on cokurtosis tensor for anomaly detection is proposed. This method does not need to extract anomaly components first. It can directly detect the observed pixels and give the distribution of abnormal pixels. Experiments results on both simulated and real data show that it can detect abnormal pixels while suppressing the background information better. Therefore, it can reduce false alarm rate and improve detection accuracy. Key words : Hyperspectral imagery; Anomaly detection; Higher-order statistical; Cokurtosis tensor 1 引言 光谱分辨率的提高是遥感对地观测技术的一个重要发展趋势，高光谱遥感将成像技术和光谱技术结合在一起，实现了图像和光谱的融合。近年来，高光谱遥感技术获得了越来越广泛的关注和研究[1–3]。它被广泛地应用于诸如土地资源使用管理、气候环境监测、广域监视等方面[4]。 收稿日期：2018-03-26；改回日期：2018-10-18；网络出版：2018-10-24 *通信作者： 耿修瑞 xrgeng@https://www.360docs.net/doc/6911283169.html, 第41卷第1期 电 子 与 信 息 学 报Vol. 41No. 12019年1月Journal of Electronics & Information Technology Jan. 2019 万方数据

紫外可见分子吸收光谱习题集及答案

第二章、紫外可见分子吸收光谱法 一、选择题 ( 共20题 ) 1. 2 分 在吸收光谱曲线中，吸光度的最大值是偶数阶导数光谱曲线的 ( ) (1) 极大值 (2) 极小值 (3) 零 (4) 极大或极小值 2. 2 分 在紫外光谱中，max 最大的化合物是 ( ) 3. 2 分 用实验方法测定某金属配合物的摩尔吸收系数，测定值的大小决定于( ) (1) 配合物的浓度 (2) 配合物的性质 (3) 比色皿的厚度 (4) 入射光强度 4. 2 分 1198 有下列四种化合物已知其结构，其中之一用 UV 光谱测得其max 为 302nm ， 问应是哪种化合物？ ( ) CH 3 CH CHCOCH 3CH 3 CH 3 (4) (3) (2) Br O HO O CH 3 CH 3 CH 3 (1) 5. 5 分 下列四种化合物中,在紫外光区出现两个吸收带者是 ( ) (1)乙烯 (2)1,4-戊二烯 (3)1,3-丁二烯 (4)丙烯醛 6. 2 分 助色团对谱带的影响是使谱带 ( )

(1)波长变长(2)波长变短 (3)波长不变(4)谱带蓝移 7. 5 分 对化合物CH3COCH=C(CH3)2的n—*跃迁,当在下列溶剂中测定,谱带波长最短的 是( ) (1)环己烷(2)氯仿 (3)甲醇(4)水 8. 2 分 紫外-可见吸收光谱主要决定于( ) (1) 分子的振动、转动能级的跃迁(2) 分子的电子结构 (3) 原子的电子结构(4) 原子的外层电子能级间跃迁 9. 1 分 下面哪一种电子能级跃迁需要的能量最高? ( ) (1) →*(2) n→ * (3) →* (4) →* 10. 2 分 化合物中CH3--Cl在172nm有吸收带,而CH3--I的吸收带在258nm处,CH3--Br 的吸收带在204nm ,三种化合物的吸收带对应的跃迁类型是( ) (1) →*(2) n→* (3) n→ * (4)各不相同 11. 2 分 某化合物在乙醇中λmax乙醇=287nm,而在二氧六环中λmax二氧六环=295nm，该吸收峰的跃 迁类型是（） (1) →* (2) →* (3) →* (4) →* 12. 2 分 一化合物溶解在己烷中,其λmax己烷=305 nm，而在乙醇中时，λ乙醇=307nm，引起该吸收的电子跃迁类型是( ) (1) → * (2)n→ * (3) →* (4) n→* 13. 2 分 在分子CH2 CHCH2OCH3的电子能级跃迁中,下列哪种电子能级跃迁类型在该分子中不发生( ) (1) →* (2) →* (3) n→* (4) n→* 14. 2 分 比较下列化合物的UV－VIS光谱λmax大小（）

传感器异常数据处理

异常数据处理方法研究 1异常数据处理概述 1.1 研究背景 近年来，随着海上风力发电技术的日益成熟和陆上风电可开发资源的不断减少，海上风电尤其是近海风电的开发开始加速。风机是海上风电开发的主要形式，而风机基础结构承担着抵抗海上风机结构的竖向、水平荷载和倾覆力矩的作用，其质量关系到海上风机结构的运行安全。作为隐蔽工程，其健康状况受到了社会各界的高度重视，如何对风机基础特别是MW级风机基础的安全运行状况监测成为研究领域的热点。现有的监测技术需要通过设置在风机基础中的数据采集系统自动获取基础的各状态的大量参数，如应力、应变、振动、变形等，采集到的海量原始数据通过通信网络传输到监控中心，经过数据存储，分析处理得到基础的安全运行状况和维修决策等结论。 风机基础监测系统是集结构监测、系统识别及结构评估于一体的综合监测系统，其内容包括几何变形监测、结构响应（应力、应变及振动）监测等。监测系统的质量主要取决于三方面因素:(1)传感器的灵敏性和精度以及数据传输和采集设备的性能；(2)测点的空间分布，即传感器的最优布置问题；(3)异常数据的分析处理。 从目前电子技术的发展来看，成熟、稳定、高性能的传感器已经被应用与监测系统中，而且合理安排传感器位置，以达到信息采集的最优化，也已经有很多研究成果。但由于监测信息格式复杂、信息量大，每天数据量甚至能达到十几GB，如果不能有效地对这些数据进行处理，很多异常数据将不能有效辨识，缺失信息将不能有效弥补，而且监测数据的分析必须建立在准确有效的监测数据之上，低精度和异常的监测数据常常影响数值分析的结果，会影响到系统的功能与特性分析，给后续数据处理带来很大的误差，正常信息不能得到有效利用，故有必要对原始采集数据进行处理。因此监测异常数据处理是三方面中至关重要的一点。 监测系统异常数据处理包含两个方面的内容：(1)异常数据检测，即找出异常信息并确定异常信息所在位置，根据需要将异常数据保存入专门数据库中或直接进行剔除；(2)异常数据修正，即通过插值等方法，参考数据异常点前后的数据，完成该异常数据点的修正，确保采集信息不缺失，保持原始采集数据的连续性。 异常是一个复杂的概念，迄今为止还没有一个统一定义。Hawkins提出的异常定义被大多数人所接受，其定义为：异常是在数据集中与众不同的数据，使人们怀疑这些数据并非随机产生的，而是产生于完全不同的机制。异常数据往往代

(完整word版)高光谱目标检测文献综述

基于核方法的高光谱图像目标检测技术研究 ----文献选读综述报告 1前言 20 世纪80 年代遥感领域最重要的发展之一就是高光谱遥感的兴起。从20 世纪90 年代开始，高光谱遥感已成为国际遥感技术研究的热门课题和光电遥感的最主要手段。高光谱遥感图像目标检测在民用和军事上都具有重要的理论价值和应用前景，是当前目标识别及遥感信息处理研究领域中的一个热点研究问题。 2 研究目的及意义 高光谱遥感图像是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，利用成像光谱仪获取的许多非常窄且光谱连续的图像数据（如图1.1所示）。成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段（通常波段宽度小于10 nm）的光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。 图1.1 成像光谱仪探测地物目标示意图[1] 高光谱遥感技术主要利用各种地物（例如某种土壤、岩石和作物）对不同的光谱波长具有各不相同的吸收率和反射率的原理，根据每种物质所拥有的独特光

谱反射曲线来进行检测和分类。 利用高光谱遥感技术，能够很好地提取目标的辐射特性参量，使地表目标的定量分析与提取成为可能。然而，高光谱遥感成像机理复杂、影像数据量大，这导致影像的大气纠正、几何纠正、光谱定标、反射率转换等预处理困难。由于成像光谱仪获取的地物光谱特征曲线近乎连续，波段间相关性很高，数据冗余信息很多。在使用传统目标检测方法对高光谱影像中感兴趣目标进行检测时，波段多且相关性高，会导致训练样本相对不足，致使分类模型参数的估计不可靠，检测分类存在维数灾难现象。 因此，高光谱影像给地物分类识别带来了巨大机遇，同时给传统的目标检测方法也带来了挑战。为了充分发挥高光谱遥感技术的优势，必须在影像检测分类基本算法的基础之上，结合高光谱影像分类的特点，研究新的适用于高光谱影像的理论、模型和算法〕。在国内外，许多研究机构在理论和应用上进行了探索，取得了不少成果。 自从上世纪90年代中期核方法在支持向量机分类中得到成功应用以后，人们开始尝试利用核函数将经典的线性特征提取与分类识别方法推广到一般情况，在理论和应用中都有许多成果，引起了继经典统计线性分析、神经网络与决策树非线性分析后第三次模式分析方法的变革，成为机器学习、应用统计、模式识别、数据挖掘等许多学科的研究热点，在人脸识别、语音识别、字符识别、机器故障分类等领域得到成功应用[2]。 基于核方法的非线性特征提取与分类，为高光谱影像分析提供了一条新的途径。 3 核方法理论发展概况 3.1 核理论基础 核的理论比较古老，Mercer定理可追溯到1909年，早在20世纪40年代，A.N.Kolmogorov和N.Aronszajn就已经开展了有关再生核理论的研究。该理论最早被引入机器学习领域是在1964年，M.Aizermann、E.Bravermann和L.Rozoener在势函数方法中应用Mercer定理把核解释为特征空间中的内积。1975年Poggiio首次用到了多项式核函数，然而一直到20世纪90年代中期，B.Boser、I.Guyon和V.N.Vapnik提出支持向量机（SVM）算法后，该理论的实际价值才开始被人们所广泛认识。并且在经过 B.Scholkopf等人后续的工作以后，逐渐形成了如下的“核技巧”：任何一个只依赖于内积的算法都可以被“核化”[3]。 近年来核方法和基于核函数的算法在许多领域都获得了重要的应用。这些应用主要包括图象和计算机视觉(人脸识别、手写体识别等)，文本分类，生物信息

异常声音检测识别研究背景意义及现状

异常声音检测识别研究背景意义及现状 1研究背景 (1) 2声音的检测识别的发展和现状 (1) 2.1声音识别技术的发展 (1) 2.2国外研究现状 (2) 2.3国内现状综述 (3) 3研究异常声音识别的意义 (4) 1研究背景 随着人类社会的进步，人们的生活水平有了较大的改善；然而复杂的社会负面因素，酝酿了许多不安全因素并导致了犯罪率的上升。随着城市化进程的加速，不安全因素对国家和人民生命财产安全的威胁日益加重。安全问题已经成为社会关注的焦点。随着信息化和网络化技术的发展，安全监控在国防和社会安全中所起的作用越来越突出。声音信号在日常生活中分布非常广泛，包含信息量大，也是人类交流的基本方式。声音传播媒介多种多样分布非常广泛，同时声音信号的获取也较为方便。公共场所的异常声音能够有效的揭示和表征异常状况以及突发事故，受到人们越来越多的关注。 2声音的检测识别的发展和现状 声音是由物体的振动产生的，并通过传播媒介传播开来。声音检测技术识别可以分为两个主要的方面：一个是语音信号检测识别技术(主要指语音识别技术)；另一个是非语音声音信号的检测识别技术。 2.1声音识别技术的发展 语音识别的研究工作大约开始于五十年代，当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统—Audry系统。 六十年代，计算机的应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态规划(DP)和线性预测分析技术(LP)，而后者较好地解决了语音信号模型的问题，对语音识别的发展产生了深远影响。 七十年代，语音识别领域取得了突破。在理论上，LP技术得到进一步发展，动 态时间规整技术(DTW)基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。 八十年代语音识别研究的重点是连续语音识别，各种连续语音的识别算法Lee 和Rabiner、Myers实验室的:Bell提出的二层动态规划算法NEC被开发，如． 等人提出的分层构造算法，以及帧同步分层构造算法等。同时，研究方向从基于模板匹配技术转向基于统计模型技术，不再追求刻意细化语音特征，而是从整体

表情识别技术综述分析

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 《脑与认知科学》调研报告 题目人类表情识别技术 学生姓名何伟峰 学号0918140119 专业班级智能科学与技术1401 完成时间2015/10/27

目录人类表情识别技术 一．摘要： (3) 二前言： (3) 三表情识别 (3) 人脸检测与定位 (3) 图像预处理 (4) 面部表情特征的提取方法 (4) 表情分类与识别 (5) 四应用前景 (5) 五面部表情识别的国内外研究情况 (5) 六目前存在的难点和问题 (6) 参考文献： (6)

人脸表情识别技术综述 一．摘要： 一直以来，表情是人类引以为傲的东西，这是我们和机器的一种本质上的区别。随着计算机的发展，我们更期盼人机之间的沟通交流，尤其是一种带有感情的沟通交流。计算机在情感方面的成长经历也类似于我们每个人的成长过程——以观察和辨别情感作为最终自然，亲切，生动的交互的开始。 在物联网技术发展的今天，面部识别已经不是什么太大的技术性问题，而对于人类表情识别来说，仍旧是一片空白。我们希望有一天机器可以读懂我们的语言、知悉我们的表情，更好的为我们服务，或许这才是真正的物联网时代。表情识别作为一种人机交互的方式，成为研究的热点。基于对表情识别的基本分析，文章重点介绍了面部表情识别的国内外研究情况和面部表情特征的提取方法和他的应用前景。 关键词：表情识别；特征提取；表情分类；应用前景。 二 前言： 进入21世纪，随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展，整个社会 的自动化程度不断提高，人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力，将从根本上改变人与计算机之间的关系，使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础，是计算机理解人们情感的前提，也是人们探索和理解智能的有效途径。如果实现计算机对人脸表情的理解与识别将从根本上改变人与计算机的关系，这将对未来人机交互领域产生重大的意义。 三 表情识别 人脸表情识别系统主要包括人脸检测与定位、图像预处理、人脸表情特征提取和人脸表情分类识别。 人脸检测与定位 可以基于Haar 特征的特征提取方法和基于Adaboost 的分类方法进行人脸检测与定位 人脸检测与定位 图像预处理 表情特征提取 表情分类与 识别 人脸检测与定位

第三节-两个样本平均数差异显著性检验

第三节两个样本平均数的差异显著性检验 在实际工作中还经常会遇到推断两个样本平均数差异是否显著的问题，以了解两样本所属总体的平均数是否相同。对于两样本平均数差异显著性检验，因试验设计不同，一般可分为两种情况：一是非配对设计或成组设计两样本平均数的差异显著性检；二是配对设计两样本平均数的差异显著性检。 一、非配对设计两样本平均数的差异显著性检验 非配对设计或成组设计是指当进行只有两个处理的试验时，将试验单位完全随机地分成两个组，然后对两组随机施加一个处理。在这种设计中两组的试验单位相互独立，所得的二个样本相互独立，其含量不一定相等。非配对设计资料的一般形式见表5-2。 表5-2非配对设计资料的一般形式 处理观测值xij 样本含 量ni 平均数总体平均 数 1 x11x12…n1 =Σx1j/n1 2 x21x22…n2 =Σx2j/n2 非配对设计两样本平均数差异显著性检验的基本步骤如下：（一）提出无效假设与备择假设：=，：≠（二）计算值计算公式为： （5-3） 其中：（5-4）

= = 当时， ==（5-5） 为均数差异标准误，、，、，、分别为两样本含量、平均数、均方。 （三）根据df=(n1-1)+(n2-1)，查临界值：、，将计算所得t值的绝对值与其比较，作出统计推断 【例】某种猪场分别测定长白后备种猪和蓝塘后备种猪90kg时的背膘厚度，测定结果如表5-3所示。设两品种后备种猪90kg时的背膘厚度值服从正态分布，且方差相等，问该两品种后备种猪90kg时的背膘厚度有无显著差异 表5-3长白与蓝塘后备种猪背膘厚度 品种头 数 背膘厚度（cm ） 长白1 2 、、、、、、、、、、、 蓝塘1 1 、、、、、、、、、、 1、提出无效假设与备择假设：=，：≠

分子吸收光谱解析

分子吸收光谱 首页资讯法规技术质量检验标准资料仪器图库商城人才英语课堂专题网刊网址论坛当前位置：首页>>检验技术>>食品理化检验>>仪器分析>>正文 分子吸收光谱 一. 分子吸收光谱的产生 （一）分子能级与电磁波谱 分子中包含有原子和电子，分子、原子、电子都是运动着的物质，都具有能量，且都是量子化的。在一定的条件下，分子处于一定的运动状态，物质分子内部运动状态有三种形式： ①电子运动：电子绕原子核作相对运动； ②原子运动：分子中原子或原子团在其平衡位置上作相对振动； ③分子转动：整个分子绕其重心作旋转运动。 所以：分子的能量总和为 E分子= Ee +Ev +Ej +⋯ (E0 +E平) (3) 分子中各种不同运动状态都具有一定的能级。三种能级：电子能级E（基态E1 与激发态E2） 振动能级V= 0，1，2，3 ⋯ 转动能级J = 0，1，2，3 ⋯ 当分子吸收一个具有一定能量的光量子时，就有较低的能级基态能级E1 跃迁到较高的能级及激发态能级E2 ，被吸收光子的能量必须与分子跃迁前后的能量差∆E 恰好相等，否则不能被吸收。 图1 双原子分子的三种能级跃迁示意图

对多数分子对应光子波长光谱∆E 约为1~20eV 1.25 ~ 0.06㎛ 紫外、可见区(电子) ∆E 约为0.5~1eV 25 ~ 1.25㎛ (中)红外区(振动) ∆E约为10-4~0.05eV 1.25cm~ 25㎛ （远）红外区(转动) 分子的能级跃迁是分子总能量的改变。当发生电子能级跃迁时，则同时伴随有振动能级和转动能级的改变，即“电子光谱”——均改变。 因此，分子的“电子光谱”是由许多线光谱聚集在一起的带光谱组成的谱带，称为“带状光谱”。 由于各种物质分子结构不同® 对不同能量的光子有选择性吸收® 吸收光子后产生的吸收光谱不同® 利用物质的光谱进行物质分析的依据。 二. 紫外-可见吸收光谱与有机分子结构的关系 （一）电子跃迁的类型 许多有机化合物能吸收紫外-可见光辐射。有机化合物的紫外-可见吸收光谱主要是由分子中价电子的跃迁而产生的。 分子中的价电子有： 成键电子：s 电子、p 电子（轨道上能量低） 未成键电子：n 电子（轨道上能量较低） 这三类电子都可能吸收一定的能量跃迁到能级较高的反键轨道上去，见图-3： 图2 分子中价电子跃迁示意图 1. s - s* 跃迁 s-s*的能量差大®所需能量高®吸收峰在远紫外(l<150nm) 饱和烃只有s 、s* 轨道，只能产生s - s*跃迁，例如： 甲烷吸收峰在125nm；乙烷吸收峰在135nm ( < 150nm ) ( 因空气中O2对< 150nm辐射有吸收，定量分析时要求实验室有真空条件，要求一般难达到） 2. p-p* 跃迁 p-p*能量差较小®所需能量较低®吸收峰紫外区(l200nm左右) 不饱和烃类分子中有p电子，也有p* 轨道，能产生p-p*跃迁：CH2=CH2 ,吸收峰165nm。（吸收系数e 大，吸收强度大，属于强吸收） 3. n- s*跃迁 n- s* 能量较低® 收峰紫外区(l 200nm左右) （与p-p*接近）

使用SPSS进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值

使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值 SPSS版本为SPSS 20. 如有以下两组独立的数据，名称分别为“111”，“222”。 111组：4、5、6、6、4 222组：1、2、3、7、7 首先打开SPSS，输入数据，命名分组，体重和组名要对应，111组的就不要输入到222组了。数据视图如下： 变量视图如下，名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等

点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验” 来到这里，分组变量为“分组嗷嗷嗷”，检验变量为“体重喵喵喵”。

【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组”

【关键的一步】输入对应的两组数据的组名：“111”和“222” 点击确定，可见数据与组名对应上了。

点击“确定”，生成T检验的报告，即将大功告成！

第一个表都知道什么回事就不缩了，excel都能实现的。 第二个表才是重点，不然用SPSS干嘛。 F检验：在两样本t检验中要用到F检验，F检验又叫方差齐性检验，用于判断两总体方差是否相等，即方差齐性。 如图：F旁边的Sig的值为.007 即0.007，<0.01, 即两组数据的方差显著性差异！ 看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么？ 此时由于F检验得出Sig <0.01，即认为假设方差不相等！因此只关注红框中的数据即可。 如图，红框内，Sig（双侧），为.490即0.490，也就是你们要求的P值啦， Sig ( 也就是P值) >0.05，所以两组数据无显著性差异。 PS：同理，如果F检验的Sig >.05（即>0.05），则认为两个样本的假设方差相等。 所以相应的t检验的结果就看上面那行。 by 20150120 深大医学院FG

T检验、F检验和统计学意义,想了解显著性差异的也可以来看

一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。 F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。 2，统计学意义（P值或sig值） 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 3，T检验和F检验

显著性检验卡方检验等剖析

第十章 研究资料的整理与分析 本章学习目标： 1.理解量化资料整理与分析中的几个基本概念。 2.掌握几种常用的量化分析方法。 3.掌握质性资料的整理分析方法。 无论采用什么研究方法进行研究，都会搜集到大量的、杂乱的、复杂的研究资料。因此，对大量的、复杂的研究资料进行科学、合理的整理和分析，就成为教育科学研究活动的必不可少的一个环节。这一环节体现着研究者的洞见，是研究者对研究资料进行理性思维加工的过程。通过这一过程，产出研究结果。 根据研究资料的性质，研究资料可以分为质性研究资料和量化研究资料。对研究资料的整理和分析就相应的分为：质性研究资料的整理与分析和量化资料的整理与分析。 第一节 定量资料的整理与分析 一、定量资料分析中的几个基本概念 1.随机变量 在相同条件下进行试验或观察，其可能结果不止一个，而且事先无法确定，这类现象称为随机现象。表示随机现象中各种可能结果（事件）的变量就称为随机变量。教育研究中的变量，大多数都是随机变量。如身高、智商、学业测验分数等。 2.总体和样本 总体是具有某种或某些共同特征的研究对象的总和。样本是总体中抽出的部分个体，是直接观测和研究的对象。例如，要研究西安市5岁儿童的智力发展问题，西安市的5岁儿童就是研究的总体，从中抽取500名儿童，这500名儿童就成为研究的样本。 3.统计量和参数 统计量：反映样本数据分布特征的量称为统计量。例如：样本平均数、样本标准差、样本相关系数等，都属于统计量，它们分别用 表示。统计 量一般是根据样本数据直接计算而得出的。 参数：反映总体数据分布特征的量称为参数。例如：总体平均数、总体标准差、总体相关系数等。它们分别用ρσμ，，等符号来表示。总体参数常常需要根据样本统计量进行估计和推断。 4.描述统计与推断统计 描述统计是指对获得的杂乱的数据进行分类、整理和概括，以揭示一组数据