一种新的目标检测方法：Latent Dirichlet classification

图像目标检测的任务是通过对图像分块或者分区域提取特征,进行学习和分类,从而检测出目标在图像中的位置.基于潜在迪利克雷分布模型,提出一种应用于目标检测的主题模型latentDirichlet classification(LDC),结合图像连续值局部特征和共生关系来进行目标检测.LDC模型将latentDirichlet allocation(LDA)生成的主题信息作为权重赋予样本,生成多份样本,然后利用多份样本训练多个分类器进行集成分类.实验结果表明利用LDC模型能有效提高检测精度.

基于潜变量的保健对象健康状况综合评价模型构建及应用

目的按照世界卫生组织(World Health Organization,WHO)所确定的健康定义标准,结合国际上综合健康评价方法,建立基于潜变量的保健对象健康状况综合评价模型,并开展系列分析及应用。方法2020年3月—2022年4月,采用综合评价模型对1148名保健对象开展健康评价,通过以老年群体的全面健康状况评价为基础,运用躯体健康、心理健康、功能状态、环境及社会适应等多方面衡量技术,构建保健对象健康状况综合评价模型。结果采用该模型对1148名符合条件的保健对象开展健康状况综合评价,并将临床相关评价模型和专家咨询指导进行对照,结果显示该模型具有显著的一致性特点。结论综合评价模型作为一种可量化的科学有效的健康评价方法,在推动健康管理工作的规范发展上具有极高的应用价值。

隐结构分析与西医疾病辨证分型(Ⅰ):基本原理

西医疾病的辨证分型是中西结合研究中的一个基础性难题,以往的辨证分型方案主要是基于专家经验建立的,由于缺乏客观依据,难以形统一的、被广泛承认的标准。本文探讨怎样通过隐结构分析为辨证分型提供客观依据,从而改变这种不理想的状况。

隐结构分析与西医疾病的辨证分型(Ⅱ)：综合聚类

目的:探讨用隐结构模型研究西医疾病辨证分型时出现的一个方法学问题。方法:通过考察3021例心血管疾病数据的隐结构分析结果,指出隐结构分析可以系统地从不同侧面对数据进行多维聚类,但是在使用这些结果研究证候分类时,往往需要同时考虑多个侧面来对数据进一步进行综合聚类。结果:提出一种综合聚类的方法,并且利用这种方法对心血管疾病数据的隐结构分析结果进行了后续处理,得到几组辨证意义明确的划分。结论:在对无标签数据进行隐结构分析之后,常需进一步进行综合聚类分析,才能对证候分类提供恰当依据。

心理科学领域内的客观测量——Rasch模型之特点及发展趋势

Rasch模型是在国外学术界受到广泛关注和深入研究的一个潜在特质模型。该模型为解决心理科学领域内测量的客观性问题提供了一个可行性很高的解决方案。而国内关于Rasch模型的理论探讨和应用研究却并不多见。不同于一般项目反应理论,Rasch模型要求所收集的数据必须符合模型的先验要求,而不是使用不同的参数去适应数据的特点。Rasch模型的主要特点(包括个体与题目共用标尺、线性数据、参数分离)确保了客观测量的实现。未来关于Rasch模型的研究方向包括多维度Rasch模型、测验的等值与链接、计算机自适应性考试,大型应用测量系统(比如Lexile系统)等等。

隐性弓形虫感染小鼠的学习记忆能力障碍研究

目的应用物体识别试验和Morris水迷宫试验检测隐性弓形虫感染小鼠的学习记忆能力。方法 36只昆明小鼠随机分为对照组、低剂量弓形虫包囊感染组(低感染组)和高剂量弓形虫包囊感染组(高感染组),每组12只,低感染组和高感染组每鼠分别经口感染弓形虫Prugniaud(PRU)弱毒株6个和12个包囊。感染后第63天进行物体识别试验,通过第1天的适应期和第2天的熟悉期,于试验第3天记录小鼠对新旧不同物体的探究时间,计算分辨指数(DI)。感染后第66天进行Morris水迷宫试验,分别通过定位航行试验、空间搜索试验和工作记忆试验检测各组小鼠的空间记忆获得能力、空间记忆保持能力和工作记忆能力。于水迷宫试验结束当天,即感染后第74天处死小鼠,取左侧脑组织固定,切片,伊红-苏木素染色后,镜下观察病理改变。右侧脑组织用于检测超氧化物歧化酶(SOD)活性和丙二醛(MDA)含量。结果物体识别试验结果显示,高感染组和低感染组小鼠的分辨指数分别为(14.3±5.2)%和(17.5±5.6)%,均显著低于对照组[(28.9±7.1)%](P<0.01)。在定位航行试验中,两个弓形虫感染组小鼠找到平台的逃避潜伏期均长于对照组,其中试验第2天和第3天感染组和对照组间差异有统计学意义(P<0.05)。在空间搜索试验中,高感染组和低感染组小鼠穿越原平台所在象限的距离占游泳总距离的(19.9±5.0)%和(23.9±6.8)%,与对照组[(27.4±3.6)%]比较差异有统计学意义(P<0.05)。在工作记忆试验中,试验第4天高感染组和低感染组小鼠的逃避潜伏期[(36.5±14.2)s和(35.3±13.7)s]均比对照组[(30.4±12.5)s]显著延长(P<0.05)。所有试验中,低感染组和高感染组小鼠各观察指标的差异均无统计学意义(均P>0.05)。两组弓形虫感染小鼠的脑组织切片中均见弓形虫包囊,神经胶质细胞增生,小血管周围间隙增宽,出现"血管袖套"现象。高感染组和低感染组小鼠脑组织SOD活性均显著低于对照组,而MDA含量则均显著高于对照组(均P<0.05),2个感染组间差异无统计学意义(P>0.05)。结论隐性弓形虫感染可导致小鼠学习记忆能力障碍。

隐结构分析与西医疾病的辨证分型(Ⅲ):辨证规则的建立

目的:通过使用隐树模型对症状数据进行分析,为西医疾病的辨证分型提供证据,初步建立辨证分型方案和辨证规则。方法:本文为一个文章系列的第3篇,前两篇论文探讨了通过分析症状数据为辨证分型提供证据的基本原理,展示了隐树分析可以系统地揭示数据不同侧面,并且提出基于数个相关侧面对患者群进行综合聚类,获得辨证分型方案。本文以综合聚类的结果为出发点,提出一种建立辨证分型规则的方法。结果:使用该法对一组血管源性轻度认知障碍数据进行研究,获得辨证分型方案和相应的辨证规则。结论:通过一系列文章构建一套研究西医疾病之辨证分型的完整方法,遵循该法以从疾病患者群的症状数据出发,最终得到辨证分型方案和辨证规则。

基于潜在局部区域空间关系学习的物体分类算法

提出了一种物体分类模型——潜在局部区域空间关系模型及实现算法.模型描述物体各部分间的潜在空间关系,将抗缩放和仿射变换的特征区域方法与模型相结合,采用变分期望值最大方法进行学习.与同类空间关系模型算法比较,该文模型算法具有以下优点:(1)为非监督式学习模型;(2)可抵抗几何变换;(3)模型为稠密模型;(4)模型描述的是一种潜在的空间关系,这种关系对物体具有更本质的描述.在标准测试图像库上的实验表明了该算法在抵抗平移、旋转、尺度缩放、仿射变换和部分遮挡等难点问题上具有优势.

利用CdSe巯基乙酸溶液显现水浸客体表面潜手印

目的研究水浸客体表面潜指纹的显现方法;方法利用CdSe巯基乙酸溶液显现被水浸泡过的黄色封箱胶带、黑色塑料袋、玻璃等常见非渗透性客体上的潜手印,讨论影响水浸非渗透性客体上潜手印显现效果的各种因素,并与传统方法进行比较,初步探讨了CdSe巯基乙酸溶液显现水浸非渗透性客体表面潜手印的方法;结果使用巯基乙酸包覆CdSe纳米复合材料显现潜在手印,使每分子纳米复合材料外表包覆足够数量的羧基,则可以提高它同手印残留物的结合能力,从而得到更高清晰度、更高分辨率的手印显像;结论巯基乙酸包覆CdSe纳米复合材料可以很好的显现水浸塑料、胶带等表面潜指纹。

油面客体指纹显现

一直以来厨房及厨房用品、涉案枪支、涉案机动车辆等油面客体上遗留的油面客体指纹利用率极低,是困扰一线干警的难题。对具有代表性的常见植物豆油、动物猪油、矿物机油制作不同客体上的新鲜、油垢面指纹,进行大量实验,并通过提高汗液与手印的亲和力、汗液与荧光黄乳浊液的化学反应,增强反差染色显现手印,对油面客体指纹的影响因素进行了探讨,阐释油面客体指纹的形成机理、显现原理,探索出一种简单、易行、经济、安全的油面客体指纹显现方法。从而可以解决油层厚度、油脂遗留时间、油脂类型等因素对指纹显现的影响,并比较之前的显现方法,证明此法的优越性和实用性。

非渗透性客体上手印程序化显现方法研究

作者选取了碘熏显现法、粉末显现法、烟熏显现法、"502"胶熏显现法和小颗粒悬浮液法五种常规显现方法,针对非渗透性客体上的汗潜手印的程序化显现进行了实验研究,总结出了碘熏显现法、粉末显现法、"502"胶熏显法、小颗粒悬浮液法、烟熏显现法;或碘熏显现法、小颗粒悬浮液法、"502"胶熏显法、粉末显现法、烟熏显现法等两种推荐使用的显现顺序。该结论为提高现场手印的显出率和利用率提供了可靠的依据。

基于本地图像块模型的人造目标提取方法

本文提出了本地图像块模型,该模型使用概率隐含语义分析pLSA(probabilistic Latent Semantic Analysis)作为数据项的点过程对人造目标进行建模,用可逆马尔科夫链蒙特卡洛算法(RJMCMC)配合模拟退火算法提取模型的参数。在提取模型参数的过程中使用了数据驱动生灭和统计扩散方法加快算法收敛速度。最后通过对实际遥感图像的实验验证了该方法的有效性。

浅色调湿粉显现手印方法的研究

目的探索新的手印显现方法,祛除传统手印显现方法对使用者的健康危害;方法用浅色调湿粉采用不同操作对不同客体表面手印、不同物质手印及不同遗留时间手印进行显现,通过显现效果的比较,得出湿粉显现手印的适用范围、最佳操作方法及其显现效果;结果显出的手印清晰、流畅,与背景反差强;结论该方法适用于光滑非渗透性客体表面及潮湿或粘性表面的汗潜、油潜、蛋白手印的显现,使用方便有效。

面向目标检测与姿态估计的联合文法模型

针对部件模型在描述目标上的局限性,提出了一种判别化的视觉文法模型.该模型利用文法的可描述性和可扩展性能够对通用目标类别进行描述并且处理一般化的识别任务.根据目标检测和姿态估计的特点将文法模型实例化为两个单任务文法,同时对比了文法的异同.通过分析检测与姿态估计在应用背景和研究方法上的互补性,进一步提出了一种联合识别文法.联合文法由一组判别符号合并两个单任务文法,其特点是实现了并行化的目标检测与姿态估计,而且能同时提升检测和估计性能.鉴于参数训练所面临的弱监督环境,引入带隐变量的结构化学习框架优化文法参数.实验分别在单任务和多任务场景下对比了部件模型与提出的联合文法.实验结果说明联合文法在性能上优于当前主流的检测模型和姿态估计模型.

现代汉语中的“N_受+N_施+V”句

现代汉语中的“Ｎ受＋Ｎ施＋Ｖ”句是“Ｎ施＋Ｖ＋Ｎ受”句通过移位生成的，其生成条件是：Ｎ受具有周遍性或 有定性的特点，Ｖ的宾语能够悬空，谓词绝大多数是动作动词。

分割位置提示的可变形部件模型快速目标检测

针对滑动窗口目标检测方法需要穷举搜索目标、检测速度较慢的问题,提出一种可变形部件模型候选点检测算法.图像先经过两种不同原理的分割方法预处理,尽量使至少一个分割接近目标真实位置,分割的左上角附近称为候选点.然后,将可变形部件模型作为底层检测器,模型的训练和测试都只在候选点上进行,这大大提高了检测速度.在PASCAL2007数据集上的实验结果表明,候选点检测在一半类别上的正确率超过了穷举搜索方法.

提高执政党执政能力的道德维度透析

提高执政党执政能力对社会、对党自身有着深刻的道德内涵。党的执政目标充满立足于“为公”、“为民”的道德价值追求。能力建设体现着党对社会道德秩序的关切,适应了当前我国社会伦理关系协调的需要。通过党内民主建设将党的执政行为纳入以民主和法制为准则的伦理轨道,这是规范执政党自身行为和理顺社会伦理关系的根本保证。

物理显影液与油红O显现纸张上手印的效果评估

目的纸张作为犯罪现场经常遇到的一种客体类型,经常会遗留有油脂手印或油汗混合手印,物理显影液和油红O是显现此类手印的两种可行的方法,能够与手印遗留物质中的油脂成分发生结合,将纹线染色从而达到显现的目的,但未得到推广和使用,本文旨在对两种方法的显现能力进行比较考察,为该手段在刑事技术工作中的使用提供参考依据。方法选取复印纸、胶版纸、热敏纸、压敏纸、牛皮纸、报纸等常见的纸张作为实验的样本,在每种纸张上使用连续捺印的方法遗留手印,将手印样本从纵向一分为二,分别用于油红O和物理显影液显现的比较。结果油红O和物理显影液显现手印的效果受到样本遗留条件、溶液处理环境、操作条件等多种因素的影响,两种溶液中显色粒子与手印遗留物质成分的结合关系存在差异、显现手印的原理不同;同时,通过从溶液配制环节、显现操作环节以及最终的显现效果方面对两种方法进行比较,发现油红O方法比物理显影液有优势。结论油红O方法相对物理显影液有优势,具有较好的应用前景。

基于隐SVM和混合高斯模型的目标检测算法

针对目标检测算法的复合检测模板与变形约束进行研究,在目标外观状态满足高斯分布的前提下,提出一种结合隐支持向量机(LSVM)和混合高斯模型(GMM)的目标检测算法。使用滑动窗算法提取检测目标的梯度方向直方图特征,通过引入二次损失函数,将LSVM在目标检测训练过程中的半凸约束问题转化为凸优化问题,并利用GMM获得目标检测的全局优化结果。实验结果表明,相比双树分枝界限算法和DPM算法,该算法具有更高的目标检测准确率。

一种层次化的联合识别模型

目标检测与姿态估计在当前视觉研究中分属不同的任务,但两者在研究方法和现实应用上具有较强的互补性.提出了一种混合的层次树模型,该模型包含3类结点,分别描述整体目标、判别部件和组件(即语义部件).中间层的判别部件兼顾承上(目标)与启下(组件)的功能,一方面刻画整体目标的局部特征,另一方面隐含多组件的共现信息.相比当前最新的联合模型,层次树模型能够并行化处理检测与估计,避免串联化联合引发的错误传播.采用基于隐变量的结构化支持向量机训练模型,同时提出了一种新的部件学习方法以自动地初始化和优化判别部件.实验设计了多任务识别和单任务识别2种评估场景,对比了本文模型与当前主流的联合识别模型,实验结果说明层次化模型具有更强的识别性能以及更高的时效性.