A Survey of Recognizing Action from Single Still Images

人体行为识别是计算机视觉的研究难点与热点,目前大部分研究者主要针对视频中的行为展开研究.然而,人类的视觉往往根据单张图片就可判断图片中发生的行为.基于单张静态图像的人体行为识别,挑战性更大,是近年来人体行为识别研究的一个趋势,更是探索人类视觉奥秘的一个很好切入点.本文对单张静态图像的人体行为识别方法进行梳理,将其分为三类,最后对其未来研究方向进行展望.Human action recognition is a difficult and active research area in computer vision.At present,most of researchers in this field focus on recognizing action from video.However,human can understand human action based on a single picture.Recognize action from single still images has more challenge and is a trend in action recognition in recent years,but also a good entry point to explore the mysteries of human vision.In this paper,we sort out the methods of recognizing action from single still images and classify these methods into three categories.At last,the future research directions are discussed.国家自然科学基金项目(60873179);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20090121110032);深圳市科技计划项目-基础研究(JC200903180630A);深圳市科技研发基金项目-深港创新圈计划(ZYB200907110169A);湖南省科技厅科研项目(2010TC2006);教育厅科研项目资助(09A046

Hyperspectral image classification based on spectral-spatial combination features and graph cut

高光谱图像中存在着特征维度高而训练集小的问题。为解决该问题,提出了一种2步走的分类方法:1)通过支持向量机对图像进行初步分类,根据分类结果计算出每个类别的均值特征;2)使用1)计算出来的均值特征作为能量函数的数据项,然后利用图割原理对图像做二次分类。实验中发现:空间上相近的像素点往往具有相似的特征,且属于同一个类别。针对这种现象,提取一个将谱域特征和空域特征相结合的新特征。该特征既包含了光谱信息也包含了空间信息,具有较好的分类性能和鲁棒性。在IndIAn PInE数据集和PAVIA unIVErSITy数据集进行实验,实验结果表明了本文提出方法的有效性。The high-dimension of the feature vs.small-size of training set is an unsolved problem in the hyperspectral image classification task.To solve this problem a two-step classification method is proposed.Firstly,a preliminary classification is performed by the support vector machine( SVM) and the classification results are used to calculate the mean feature( MF) of each class.Secondly,a classification based on the graph cut theory is applied with the MFs as an input of the energy function.The experimental results showed that spatially nearby pixels have large possibilities of having the same label and similar features.Therefore,a new feature called spectral-spatial combination( SSC) is extracted that combines the spectral-based feature and spatial-based feature.The SSC feature contains the related spectral and spatial information of each pixel and provides better classification performance and robustness.Experiment results on the Indian Pine dataset and the Pavia University dataset demonstrated the effectiveness of the proposed method.国家自然科学基金资助项目(61202143); 福建省自然科学基金资助项目(2013J05100;2010J01345;2011J01367); 湖南省自然科学基金资助项目(12JJ2040

RBFD: a Robust Image Local Binary Feature Descriptor

针对传统浮点型特征描述子占用空间大、匹配速度慢的问题,提出一种基于梯度统计信息比较的局部二值特征描述子.通过对比特征点邻域梯度统计信息生成二值特征描述子,再利用多邻域和多分块策略提高描述子判别力,最后通过近似简化的AdA bOOST算法实现描述子降维.实验结果表明,与已有描述子相比,文中提出的描述子在实现快速生成的同时其鲁棒性更强.The traditional floating feature descriptors are in high memory load and slow in matching.To best address these problems, this paper proposed a novel binary feature descriptor based on gradient statistic information comparison.Firstly, the image patch around the keypoint is divided into sub-regions, and our binary descriptor is constructed by comparing the gradient statistic information of these sub-regions.Then, a multi-gridding and multi-support region strategy is applied to boost the discrimination of our descriptor.Finally, a simplified Ada Boost algorithm is applied to realize the descriptor dimension reduction.The experimental results show that our descriptor is both efficient in construction and robust to compare with the state-of-the-art methods.国家自然科学基金(61373076;61202143); 厦门大学中央高校项目(2013121026;2011121052); 厦门大学985平台建设费项目; 高等学校博士学科点专项科研基金(201101211120024); 福建省自然科学基金(2013J05100;2010J01345;2011J01367); 湖南省自然科学基金(12JJ2040); 湖南省教育厅科研项目(09A046); 厦门市科技重点项目(3502Z20123017); 深圳市战略性新兴产业发展专项基金(JCY

Action recognition based on the angle histogram of key parts

当前的姿态表示的行为识别方法通常对姿态的准确性做了很强的假设,而当姿态分析不精确时,这些现有方法的识别效果不佳。提出了一种低维的、鲁棒的基于关键肢体角度直方图的人体姿态特征描述子,用于将整个动作视频映射成一个特征向量。同时,还在特征向量中引入共生模型,用以表示肢体间的关联性。最后,设计了分层的SVM分类器,第1层主要用于选择高判别力的肢体作为关键肢体,第2层则利用关键肢体的角度直方图并作为特征向量,进行行为识别。实验结果表明,基于关键肢体角度直方图的动作特征具有较好的判别能力,能更好地区分相似动作,并最终取得了更好的识别效果。The current pose-based methods usually make a strong assumption for the accuracy of pose,but when the pose analysis is not precise,these methods cannot achieve satisfying results of recognition.Therefore,this paper proposed a low-dimensional and robust descriptor on the gesture feature of the human body based on the angle histogram of key limbs,which is used to map the entire action video into an feature vector.A co-occurrence model is introduced into the feature vector for expressing the relationship among limbs.Finally,a two-layer support vector machine( SVM) classifier is designed.The first layer is used to select highly discriminative limbs as key limbs and the second layer takes angle histogram of key limbs as the feature vector for action recognition.Experiment results demonstrated that the action feature based on angle histogram of key limbs has excellent judgment ability,may properly distinguish similar actions and achieve better recognition effect.国家自然科学基金资助项目(61202143); 福建省自然科学基金资助项目(2013J05100;2010J01345;2011J01367); 厦门市科技重点项目资助项目(3502Z20123017

ST段抬高型急性心肌梗死院前溶栓治疗中国专家共识

急性心肌梗死仍然严重威胁我国人民健康,在我国广大城乡地区,形势更为严峻[1,2]。及时救治急性心肌梗死患者,降低死亡率和保护心脏功能刻不容缓。鉴于我国的实际情况,院前溶栓治疗在大城市以外的城乡地区具有重要意义。为此,中国医师协会胸痛专业委员会及中国医学救援协会心血管急救分会专门组织有关专家制订了本共识,旨在帮助院前医疗急救人员对急性心肌梗死患者选择最佳

麻黄草中麻黄碱提取的工艺学研究

通过正我设计考察渗漉前的浸泡时间、温度、漉速和渗漉液用量麻黄草渗漉提取麻黄碱的影响，优化了渗漉条件；麻黄草中麻黄碱的鉴定及含量测定采用高效液相色谱（HPLC）分析技术。结果表明，在影响渗漉效果的4因素中，温度的影响远远大于其它3因素的影响，浸泡时间的影响最小，HPLC技术可以鉴定并定量麻黄草的乙醇渗漉液中麻黄碱，用乙醇对麻黄草进行浸泡和渗漉可以得到麻黄碱，其含量高于普通的索氏提取法，最好的渗漉条件是浸泡2d、漉速ml.min^－1、渗漉用液量130ml、温度40℃

麻黄草中麻黄碱提取的工艺学研究

通过正交设计考察渗漉前的浸泡时间、温度、漉速和渗漉液用量对麻黄草渗漉提取麻黄碱的影响 ,优化了渗漉条件 ;麻黄草中麻黄碱的鉴定及含量测定采用高效液相色谱 (HPLC)分析技术。结果表明 ,在影响渗漉效果的 4因素中 ,温度的影响远远大于其它 3因素的影响 ,浸泡时间的影响最小 ,HPLC技术可以鉴定并定量麻黄草的乙醇渗漉液中麻黄碱 ,用乙醇对麻黄草进行浸泡和渗漉可以得到麻黄碱 ,其含量高于普通的索氏提取法 ,最好的渗漉条件是浸泡 2d、漉速ml·min-1、渗漉用液量 130ml、温度 40℃

麻黄草中麻黄碱提取的工艺学研究

通过正我设计考察渗漉前的浸泡时间、温度、漉速和渗漉液用量麻黄草渗漉提取麻黄碱的影响，优化了渗漉条件；麻黄草中麻黄碱的鉴定及含量测定采用高效液相色谱（HPLC）分析技术。结果表明，在影响渗漉效果的4因素中，温度的影响远远大于其它3因素的影响，浸泡时间的影响最小，HPLC技术可以鉴定并定量麻黄草的乙醇渗漉液中麻黄碱，用乙醇对麻黄草进行浸泡和渗漉可以得到麻黄碱，其含量高于普通的索氏提取法，最好的渗漉条件是浸泡2d、漉速ml.min^－1、渗漉用液量130ml、温度40℃

细胞粗提液中木糖还原酶的催化特性考察

研究从 Candida Mogii细胞中 ,提取木糖还原酶 ( XR)的实验条件及 XR的催化动力学 .( 1)当破碎停留时间为 3min、离心转速为 12 0 0 0 r· min-1时 ,提取液中 XR的酶活保留较好 .( 2 )适当的 K+能够提高酶活 ,而 Mg2 +对 XR有抑制作用 .( 3)所得粗提液中的 XR具备一定的催化能力 ,可满足实际应用的要求 .( 4 )所得粗提液中的 XR半衰期约为 50 h,其稳定性还不足以实现长期连续催化生产

细胞粗提液中木糖还原酶的催化特性考察

研究从Candida Mogii细胞中，提取木糖还原酶（XR）的实验条件及XR的催化动力学，（1）当破碎停留时间为3min，离心转速为1200r.min^-1时，提取液中XR的酶活保留较好，（2）适当的K＋能够提高酶活，而Mg2+对XR有抑制作用。（3）所得粗提液中的XR具备一定的催化能力，可满足实际应用的要求。（4）所得粗提液中的XR半衰期约为50h,其稳定性还不足以实现长期连续催化生产