动摄像机下基于SIFT特征匹配和MHI的目标检测

摄像机的运动使得复杂背景下动目标的检测复杂化。为了应对动态变化的背景,本文提出基于SIFT特征匹配和运动历史图的目标检测算法。首先用SIFT算法提取特征点,采用RANSAC方法求得仿射变换模型参数并实现图像的全局运动补偿,最后利用运动历史图的方法检测出动目标。SIFT特征点匹配的准确性和RANSAC方法去除异常点的有效性使得仿射变换模型参数计算准确,运动历史图则给出了动目标清晰的轮廓,并指明了动目标的运动方向。与Ninad Thakoor实验结果对比说明:该算法能够准确地检测出动目标,并且显示了动目标的运动方向。

近红外荧光染料MHI-148应用于肿瘤活体成像的初步研究

评估近红外荧光染料MHI-148在肿瘤活体成像研究中的应用。近红外染料MHI-148(0.1 mmol/kg)腹腔注射SD大鼠,观察其体内的安全性;将MHI-148按照1μmol/kg剂量腹腔注射人胃癌原位荷瘤裸鼠,48 h后通过活体成像仪进行肿瘤特异性荧光成像;将MHI-148与放射性核素68Ga标记后,前肢静脉注射自发性睾丸肿瘤的犬,1h后进行PET/CT成像。MHI-148腹腔注射SD大鼠14 d,脏器未见任何病理变化;MHI-148腹腔注射荷瘤裸鼠,48 h后活体成像,在肿瘤部位能检测到特异性荧光;将标记成功的2.6 mCi的68Ga-MHI-148化合物注入实验犬体内,1 h后通过PET/CT成像,在犬的右侧睾丸部位检测到特异性的高量核素的摄取(SUV均值为1.43),是正常组织(SUV均值为0.44)的3.25倍,通过HE染色确认该部位为肿瘤发生区域。结论近红外荧光染料MHI-148毒性低,具有良好的安全性,标记核素68Ga后通过PET/CT能够特异性地检测犬肿瘤部位,具有重要的临床应用前景。

一种基于MHI和支持向量机的人体动作识别方法分析

针对现代人体动作识别过程中的问题,本文研究了基于MHI及支持向量机的人体动作识别方法,通过运动图像序列得到MHI图像,之后获得视频帧中的运动目标特点,通过此运动目标特点实现人体动作种类的分类,并且得到实验结果。通过得出的实验结果可以看出来,基于MHI和支持向量机的人体动作是被方法能够在提取特征的过程中不仅保证信息量,还能够避免出现信息冗余的特点,保证实验的精准度,有效提高运行效率,所以此识别方法有效且精准。

探地雷达MHI法及计算机仿真研究

对探地雷达的微波全息成像 (MHI)法进行了分析研究 ,根据有耗介质空间中的εr 对脉冲传播速度的影响 ,以及对脉冲在收发天线与目标之间的往返时间的影响指出 :可将有耗介质空间转化到自由空间 ,再将自由空间中的计算结果修正到有耗介质空间 .

MHI技术对改善脑卒中患者膈肌运动幅度与BI指数的临床疗效

目的予脑卒中患者MHI(改良人工膨肺)技术,采用临床对照研究,观察该技术对患者膈肌运动幅度及日常生活活动能力(BI)的影响。方法遵循随机原则,选择脑卒中患者40名,随机分为治疗组(MHI技术及常规康复治疗)和对照组(常规康复治疗),分别于治疗前,治疗4周,8周进行B超下膈肌运动幅度观察、BI指数(日常生活活动能力)评定。结果治疗后,治疗组的膈肌运动幅度、BI的评分优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),治疗组明显优于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。结论MHI技术联合常规康复训练可改善偏瘫患者的膈肌运动幅度,提升ADL能力。

基于MHI的三重运动表现人体动作图像识别方法

针对传统的老年人智能监护系统中运动历史图像(motion history image, MHI)动作识别方法仅考虑时间序列特征而难以表示相机光轴方向(即深度方向)上的运动问题,基于传统MHI进行改进,提出一种三重运动表现图像(triplet motion representation images, TMRI)识别方法.该方法首先通过跟踪移动物体表面的特征点计算光流和检测消失点得到动作的深度信息,然后创建包含与传统MHI相同的时间序列图像、表现前景出现频率的重叠度图像以及表现相机光轴方向运动信息的深度图像3种类型的运动历史图像来描述目标对象的动作,最后利用各图像的特征对动作进行识别.结果表明基于MHI的三重运动表现图像方法的平均动作识别准确率可达84.35%,明显高于传统MHI方法的识别准确率(55.43%).

MHI对脑卒中患者膈肌运动和肺功能的临床疗效

目的观察人工膨肺(manual hyperinflation,MHI)对脑卒中患者膈肌运动和肺功能状态的影响。方法选取脑卒中患者67名,随机分为治疗组(n=35)和对照组(n=32)。治疗组采用MHI联合常规康复治疗,对照组采用常规康复治疗,共8周,分别于治疗前,治疗后4周、8周采用进行B超下观察膈肌运动幅度观察、FVC、FEV1评估肺功能、Barthel指数评估日常生活能力。结果 FVC(L)、FEV1(L)、膈肌运动幅度及Barthel指数程度的组内比较:从干预前、干预4周后至干预8周后,治疗组指标是不断改善的(P <0.05),组间比较:干预8周后,治疗组各项指标均优于对照组(P <0.05)。结论 MH技术可改善脑卒中患者的膈肌活动度、肺功能以及日常生活能力。

基于MHI与LBP表情识别的辅助异常行为识别

为了进一步提高家居环境中异常行为的在线识别能力,将运动历史图像与表情识别相结合,提出了一种基于MHI(Motion History Image)与LBP(Local Binary Pattern)表情识别的辅助异常行为识别方法。该方法通过运动历史图像辅助识别运动轨迹,同时利用LBP提取人脸特征,进行面部表情识别,进而辅助识别异常行为状态。实验结果表明,本文方法对异常行为的识别率有一定的提升。

评估几何平均滴度(GMT)计算法在鸡新城疫微量血凝抑制试验(MHI)中的应用

近年来,国内外已广泛应用MHI试验作为监测鸡新城疫(ND)免疫动态必不可少的手段,但因该法中使用的抗原浓度及血清稀释法不一,故造成MHI滴度分析的困难及其统一,而GMT计算正是解决这种困难的最有效方法。笔者曾於1989年与美方谈判索赔某批鸡群时。

嘉和顶新再谱新篇 推出RYOBI MHI 924胶印机

2015年1月19日,北京嘉和顶新科贸有限公司在郑州举办新产品介绍演示会,RYOBI MHI（利优比新菱）新型924胶印机在中国正式亮相。作为RYOBI 920系列胶印机的升级版,RYOBI MHI新型924又会给业界带来怎样的惊喜？在嘉和顶新副总经理王荣德看来,＂惊喜＂集中体现在如下四个方面。

高品质RYOBI MHI 924胶印机嘉和顶新再谱新篇

怎样才能成为真正优秀的印刷企业?答案或许见仁见智,但有一点毋庸置疑,那就是:必须具备高品质的产品。在这一方面,北京嘉和顶新科贸有限公司的确是一个典范。2015年1月19日,嘉和顶新在郑州举办新产品介绍演示会,RYOBI MHI(利优比新菱)新型924胶印机在中国正式亮相。作为RYOBI 920系列胶印机的升级版,RYOBI MHI新型924又会给业界带来怎样的惊喜?

引进RYOBI MHI 928P胶印机 实现一站式服务

三条印刷株式会社的主要业务从海报印刷、样本印刷、广告单印刷等商业印刷到包装印刷,工作内容丰富多彩,多年来以诚信响应客户的需求。为了满足越来越高的短交货期需求,三条印刷株式会社于2014年3月引进了配备LED-UV干燥装置的大对开8色单双面兼用胶印机RYOBI MHI（利优比新菱）928P胶印机。

三条印刷株式会社引进RYOBI MHI(利优比新菱)928P实现一站式服务

要从策划到印刷,以一站式服务满足客户的需求,就需要928P这样的即时干燥的印刷机。三条印刷株式会社本部位于享有＂五金城＂之称的新泻县三条市。主要从事海报、样本等商业印刷,也涉足包装印刷。为了满足越来越高的短交货期需求,于2014年3月引进了配备LED-UV的大对开RYOBI MHI的8色单双面兼用胶印机。总经理（？）谷义德先生介绍说,＂公司里有个叫做‘全包队＇的吉祥物,这里面蕴含的是把客户的工作‘完整、可靠＇地承担下来的思想。

RYOBI MHI(利优比新菱)与您相约IGAS 2015

2015年日本国际印刷展览会（IGAS 2015）将于2015年9月11日到16日在东京国际展览中心举行。RYOBI MHI（利优比新菱）将以＂共同为世界添彩＂作为参展的主题,展出配备LED-UV干燥装置的正度全开、超大对开和大对开的胶印机,首次发布企业最新科技,在各个区位展出表现多种印刷工艺的样品。展位位于东馆6号馆6-1。

高品质RYOBI MHI 924胶印机 嘉和顶新再谱新篇

怎样才能成为真正优秀的印刷企业？答案或许见仁见智,但有一点毋庸置疑,那就是：必须具备高品质的产品。在这一方面,北京嘉和顶新科贸有限公司的确是一个典范。2015年1月19日,嘉和顶新在郑州举办新产品介绍演示会,RYOBI MHI（利优比新菱）新型924胶印机在中国正式亮相。作为RYOBI 920系列胶印机的升级版,RYOBI MHI新型924又会给业界带来怎样的惊喜？

Android平台下多路倾角传感器驱动的设计与实现

在面向臂架式桥梁检测车全局监控系统的研究中,针对需要在Android平台下获取多路倾角传感器中的角度数据来控制臂架式桥梁检测车3D仿真模型运动的实际需求,设计了Android平台下多路倾角传感器驱动的整体架构,研究了Android平台的多线程机制。在该基础上阐述了如何利用NDK技术和Android的多线程技术实现多路倾角传感器的驱动程序,并且给出了设计流程。实验结果表明,文中设计的驱动算法能快速稳定地获取多路倾角传感器中的角度数据,满足实际应用需求。

人体动作姿态的自动识别方法研究

提出了一种人体动作姿态的自动识别算法,用运动历史图像和运动能量图像分别表示动作姿态发生的区域以及动作姿态发生的过程,并从中提取出改进的不变矩作为特征向量进行人体动作姿态的自动识别,实验结果表明,该算法显著地提高了人体动作姿态的识别效率.

老年轻型颅脑损伤危险因素的Logistic回归分析

目的探讨老年人轻型颅脑损伤的危险因素,为老年轻型颅脑损伤患者的诊治提供参考依据。方法回顾性研究231例老年轻型颅脑损伤患者的临床症状、体征和CT检查,对其临床表现和颅脑CT检查结果进行χ2检验和Logistic回归分析。结果经SPSS12.0统计软件进行非条件Logistic回归分析,最终进入模型的变量有四项,其中意识障碍的Wald值是24.621,P=0.00;呕吐Wald值是15.727,P=0.00:神经病学阳性体征Wald值是8.001,P<0.01;GCS Wald值是4.920,P<0.05。结论引起老年轻型颅脑损伤的危险因素是意识障碍、呕吐、神经系统阳性体征及GCS。将这些危险因素作为一项参考指标,对临床判断老年轻型颅脑损伤的程度是很有必要的。

基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别

针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建了深度卷积神经网络,可以更好地表达时空信息;最后利用随机梯度下降法与dropout策略训练网络,实现行为类别分类.对比不同卷积神经网络训练与测试实验,该算法在Weizmann行为识别数据集上取得了95%的平均识别率,相较于未改进的网络结构提升了1.2%;对于持续时间为1.6s的行为动作,该算法的识别时间为1.56s.实验结果表明,所提算法在维持较高识别准确率的同时,实现了人体行为的在线实时识别与分类.