Moving Object Detection Algorithm in Video Sequences

提出一种基于前景目标分类的视频序列中运动目标检测方法。该方法在RGB空间内建立了一种新颖的背景模型;为了解决背景更新“死锁”问题,提出了像素点的跳跃度函数和稳定性函数,将前景分类为静止目标、运动目标及虚假目标;最后提出了一种基于HSV颜色信息和一阶梯度信息的混合阴影剪除算法。实验结果表明,该方法能有效分割视频场景中的运动目标并鲁棒地分离目标及其阴影区域。An efficient algorithm of detecting moving objects in video sequences was proposed.An adaptive background model was built and subsequently the background model is updated by a foreground object classification based background update algorithm which can resolve the "deadlock" problem efficiently.An improved shadow suppression algorithm which combines HSV color information with first-order image gradient information was exploited to segment shadows.Extensive experiments results on indoor and outdoor image sequences demonstrate that the proposed system can effectively detects moving objects and suppresses their shadows.国家自然科学基金资助项目(60175008);; 国家创新研究群体科学基金项目(60024301

Moving Object Tracking Based on Location and Confidence of Pixels

运动目标跟踪是视频信息处理的重要研究课题之一·首先将时间域上的中值背景建模与空间域上最小交叉熵法相结合,用于检测运动目标所在跟踪区域·在此基础上,提出了跟踪区域内基于像素的可信度与空间位置的权重函数,利用HSV色彩分布模型计算出目标模型与预测模型间的相似性,选出最优相似模型作为当前目标模型,从而实现了多目标的跟踪·实验显示,该算法计算简单,对相似目标能实现准确的跟踪,对非刚性目标的尺度变化、多目标的交叉及部分遮挡具有鲁棒性·Moving object tracking is a critical issue of image sequence processing. In this paper, a moving object tracking algorithm based on location and confidence of pixels is proposed. Firstly, the moving objects are detected by combining the median background model in temporal domain with the minimum cross-entropy in spa tial domain. Then the rectangle area of the objects are obtained, and at the sa me time an HSV color distribution model is used to measure the similarity betwe en t arget rectangles and hypothetical rectangles. In this process, a weighting func tion based on location and confidence of pixels is presented to weigh the pixel values in the rectangle area of the tracking. The experimental results show tha t the algorithm is computationally efficient and robust to scale invariant, part ial occlusion and interactions of non-rigid objects, especially similar objects .国家创新研究群体基金项目(60024301);; 国家自然科学基金项目(60175008

超声对乳腺单纯黏液癌与纤维腺瘤鉴别诊断的价值

目的探讨乳腺单纯黏液癌（PMC）和纤维腺瘤（FA）的超声表现差异，为临床鉴别诊断提供参考。方法回顾性搜集2012年1月至2021年1月间在中山大学孙逸仙纪念医院就诊的连续乳腺PMC初诊患者50例及2018年6月至2019年1月间的连续乳腺FA初诊患者100例超声资料。依据2013年版乳腺影像报告与数据系统（BI-RADS）评估两组病变的超声图像特征，并比较两组患者年龄、病变的长径及超声图像特征的差异。结果PMC患者中位年龄为47岁，而FA为33岁，PMC患者年龄较FA偏大，两者差异具有统计学意义（P<0.001）。PMC患者病变中位长径2.4 cm大于FA的1.8 cm，差异有统计学意义（P=0.001）。PMC中，70% （35/50）表现为不规则形， 82%（41/50）与皮肤平行， 92%（46/50）边缘不清晰， 72%（36/50）内部呈低回声， 68%（34/50）后方回声增强；FA中，69%（69/100）表现为卵圆形或圆形，98%（98/100）与皮肤平行，54%（54/100）边缘清晰，98%（98/100）内部呈低回声，75%（75/100）后方回声未见变化，PMC与FA相应超声表现的差异有统计学意义（P<0.001，P=0.001，P<0.001，P<0.001，P<0.001），而病变内是否存在钙化、病变的血流表现在两者间差异无统计学意义。结论与FA相比，PMC患者年龄及病变长径偏大，并且在超声上，大部分乳腺PMC的形态及边缘仍表现为浸润性癌的生长特点，同时，PMC的后方回声增强，是其独特的表现

AlGaN/GaN HEMT电流崩塌效应研究进展

简要回顾了AlGaN/GaN HEMT器件电流崩塌效应研究的进展,着重阐述了虚栅模型、应力模型等几种解释电流崩塌效应形成机理的模型和器件钝化、生长盖帽层等减小电流崩塌效应的措施

Exploring Implicit Social Cognitive Measurement through Eye Tracking

自内隐社会认知兴起以来，如何对其进行有效的测量一直是研究者们关注的 核心问题之一。迄今，研究者们已经基于启动范式、分类范式、纸笔测验等开发 了很多测量任务。这些任务虽被广泛应用，但仍存在许多问题，比如：预测效度 和内容效度较低、使用存在一定的认知能力要求、难以测量婴幼儿时期的内隐社 会认知等。本文将传统内隐测量中的启动范式和分类范式与眼动技术相结合，期 望设计一种新的、有效的、应用范围广泛的内隐社会认知测量方法——眼动内隐 测验。具体来说，本文由两项研究组成，每项研究又包含两项子研究，分别考察 被试在分类范式和启动范式下观察内隐刻板印象、内隐态度的相容或不相容图片 时的注视、眼跳、瞳孔变化三类眼动的情况，并采用相容和不相容两种条件下的 眼动差异构建个体差异测量的指标，最后以对应的内隐联系测验和外显测验的结 果作为效标，检验内隐眼动测验的信效度。 研究一的结果表明：基于分类范式的实验中，刻板印象条件能显著正向预测 注视时间、注视次数、回视次数，能显著负向预测首次到达时间、首次扫视幅度， 其中基于回视次数构建的测量指标“E 分数”具有良好的信效度，可以作为内隐 刻板印象个体差异的测量指标，其值越小表明个体的内隐刻板印象越高；基于启 动范式的眼动实验中，刻板印象条件能显著地负向预测首次凝视时间、首次扫视 幅度和首次注视比例，其中首次凝视时间的“E 分数”和首次注视比例的“E 分 数”具有良好的信效度，可以作为内隐刻板印象个体差异的测量指标，其值越高 说明个体的内隐刻板印象越高。研究二的结果表明：基于分类范式的实验中，态 度条件能显著正向预测被试的注视时间、首次凝视时间、首次眼跳角度、平均瞳 孔尺寸和最大瞳孔尺寸，其中首次眼跳角度、平均瞳孔尺寸和最大瞳孔尺寸的“E 分数”具有良好的信度，且能测量个体的外显种族态度，其值越低说明个体的外 显种族偏见越高；基于启动范式的实验中，态度条件能显著负向预测被试的注视 时间、注视次数、首次凝视时间、首次眼跳角度和末次注视比例，其中首次凝视 时间的“E 分数”具有良好的信效度，可以作为内隐种族态度个体差异的测量指 标，其值越低说明个体的内隐种族偏见越高，注视时间的“E 分数”也具有良好 的信度且能测量个体的外显种族态度，其值越低说明个体的外显种族偏见越高。 本研究初步证实了以眼动为基础构建的内隐测量指标有良好的信效度，为内 隐社会认知的间接测量提供一种新的参考指标，对内隐社会认知的理论发展、内 隐社会认知的测量以及婴幼儿的内隐社会认知发展研究具有重要的意义

HSV Color Space and First-order Gradient Based Shadow Suppression Algorithm

提出了一种新的基于HSV颜色信息和一阶梯度信息的阴影剪除算法,该算法运用双重准则检测阴影:准则一利用了HSV颜色空间与人观察彩色的方式十分接近的特性;准则二利用了空间上的一阶梯度信息。引入一种阴影剪除算法的评估方法,并用之对论文算法的效率进行了量化分析。实验结果表明该算法能有效剪除视频场景中运动目标的阴影。This paper proposes an efficient shadow suppression algorithm which combines HSV color information with first-order image gradient information.The algorithm uses double rules to detect shadows:Rule 1 makes use of the character of HSV color space which corresponds closely to the human perception of color;Rule 2 utilizes first-order gradient information.A quantitative method is imported to evaluate shadow suppression algorithm and further analyse the efficiency of the proposed algorithm.Extensive experiments results on indoor and outdoor image sequences demonstrate that the proposed algorithm effectively suppresses their shadows in the scene.国家自然科学基金项目(编号:60175008);; 国家创新研究群体项目(编号:60024301);; 福建省自然科学基金项