碳酸盐岩岩性识别技术综述

碳酸盐岩岩性识别技术综述
碳酸盐岩岩性识别技术综述

碳酸盐岩岩性识别技术综述

岩性识别是碳酸盐岩储层测井评价的首要任务。以测井资料为主,综合运用微观岩心分析技术、宏观岩相分析技术,对碳酸盐岩储层的岩性、沉积成岩环境进行研究,并划分出岩石的主要类型。

(一)岩性识别技术

复杂岩性碳酸盐岩储层,其岩石骨架的主要矿物成分是方解石和白云石,通常还含有一些粘土矿物、有机质、石膏、盐岩、黄铁矿、硅质等,它们虽然含量不多,但对储层的影响及对测井信息的贡献都较大。因此,利用测井资料或者与其它资料相结合对其进行有效识别是十分必要的,以下是中国石油常用的两个单项技术。

1.测井交会图矿物成分识别技术

u技术原理:

利用碳酸盐岩矿物成分在测井曲线上的响应差别,通过2条或多条对特定矿物敏感的测井曲线做交会图的方法,可以有效识别复杂岩性岩石的骨架、粘土矿物等组分。常用的测井资料包括:岩性密度、补偿中子、声波时差、光电系数、热中子俘获截面、自然伽马能谱等。

u技术特点:

○1以常规测井资料组合应用为主;

○2需要岩石物理标准解释图版做支撑;

○3矿物成分最优化测井解释。

u技术指标:

○1资料点在标准图版上的分布应符合剖面岩性特点;

○2资料点在标准图版上的分布应符合剖面物性范围;

○3有取芯段的岩性、物性资料点检验标准图版应在资料点分布范围之内。

u 适用范围:

孔隙型、溶孔型碳酸盐岩地层。 u 实例:

1中子-声波交会图技术识别灰岩和白云岩 利用中子-声波时差交会法,能较好地识别白云岩和灰岩骨架。右图中2330-2333m 井段的蓝色点,全部落在灰岩线上,而2341m-2345m 井段红色点却大部分掉在灰岩线与白云岩线之间,仅少数点落在白云岩线上,说明该井上部地层岩性主要为纯灰岩,下部主要为灰质云岩,较纯的白云岩并不多。

2光电吸收指数-密度交会图技术识别灰岩和白云岩:

利用白云岩光电吸收指数值低于灰岩,而密度值却明显高于灰岩的特点,采用光电吸收指数值与密度交会可以较好地识别灰岩和白云岩。左图中,

2322-2340m 井段的红色点,全部落在白云岩线上,而2341m-2345m 井段的蓝色点却大部分掉在灰岩线

与白云岩线之间。说明该井上部地层岩性主要为纯白

云岩,下部主要为灰质云岩。

2.岩心分析与测井资料相结合矿物成分识别技术

u

技术原理:

岩心分析提供了一种直接测定岩石骨架矿物成分的方法,包括利用岩石学显微镜、扫描电镜、

阴极发光、微量元素分析、同位素分析等技术。它能够从微观角度,考察复杂岩性碳酸盐岩的岩石学特征、储集空间类型、物性特征及地球化学特征。将它与常规测井,声电成像、偶极子阵列声波及核磁等特殊测井方法相结合,以岩心资料刻度测井资料,就能够对地层的岩性、储渗特性及含油性进行综合识别和评价。

u

技术特点:

1以“岩心刻度测井”技术实现定量化; ○

2微观分析与宏观分析相结合; ○

3综合运用岩石学、岩相学及声电成像等特殊测井方法。 u 技术指标:

1岩心深度需准确归位; ○

2适当增加全直径岩心实验室分析,减少非均质性带来的影响; ○

3成像资料的动静态增强; ○

4常规测井曲线组合的确定性及误差分析; ○

5单矿物岩石的测井骨架响应特征值; ○

6流体影响扣除; ⑦岩芯实验数据与测吉数值之间的尺度匹配

u 适用范围:

孔隙型、溶孔型、裂缝型及复合型等各类复杂碳酸盐岩地层。 u 实例:

1微观岩心分析技术识别岩石骨架岩性: 利用岩心薄片照片,能清晰地识别岩石骨架类型,如图所示。该岩心取自石炭系中统灰岩地层。图中可见岩石骨架主要由大量原地生成的红、绿藻组成,呈现深灰色,未见白云岩化的次生改造作用。藻类体腔保存完好,局部充填少量的粘土矿物。从微观角度,将该岩石识别为藻灰岩。

2电成像测井技术识别复杂岩性碳酸盐岩: 利用灰岩、白云岩、石膏等不同岩性的岩石在电成像图上明暗对比不同的响应特点,结合测井岩相学分析技术,可以较好地识别出灰岩、白云岩和石膏等岩石,下图中识别出了3种岩性共6种岩石类型。

利用岩心薄片照片识别藻灰岩

厚层灰岩白云岩(开放缝洞)块状石膏

薄互层灰岩白云岩(填充缝)厚层石膏

(二)岩相分析技术

复杂岩性碳酸盐岩油气藏,其油气富集程度,在宏观上往往呈现出一定的地质规律。通常,白云化的碳酸盐岩地层比石灰岩地层更容易富集油气。另外,在寻找油气富集区时,一般也会寻找特定的地质体,如古潜山、古岩溶相带、陆棚边缘或浅滩斜坡等碳酸盐岩有利沉积相带。利用测井资料,结合微观岩心、宏观地质、地震等资料,开展岩相综合分析,可以有效识别特定岩性组合的岩相发育带,并对油气富集区域给出预测。

1.测井相分析技术

u技术原理:

根据碳酸盐岩复杂岩性的特定组合特征,利用常规、成像测井资料辅助岩心分析等资料加以识别,从地质角度开展岩相学分析,对照特定碳酸盐岩地质体的沉积模式及岩性组合,识别出有利岩

石相带。

u技术特点:

○1以寻找特定碳酸盐岩地质体为目标;

○2利用测井资料识别岩相组合;

○3对照特定地质体的沉积、成岩模式,锁定勘探目标。

u技术指标:

○1特定地质体的理论模型;

○2测井资料岩相学分析;

③未知区岩相分析检验,模型符合率应达到75%。

u适用范围

潜山型、岩溶型、生物礁型等岩相特征明显的碳酸盐岩地层。

u实例:

○1利用测井资料识别碳酸盐岩岩溶发育带:

岩溶相碳酸盐岩,按成因从地质上可以分为三类,即同

生岩溶、表生岩溶和埋藏岩溶,如右表所示。以表生岩溶为

例,它位于风化面表层,岩溶方式以大气淡水的地表径流为

主。岩溶产物主要为大气淡水产生的地表径流冲刷、溶蚀过

程中形成的一些溶沟、溶洞、溶缝、溶蚀洼地、溶蚀漏斗及

落水洞等,其充填物主要为地表残积物和洞壁塌积物,地表

沉积物多为棕色-红色等氧化沉积,包括铝土质和垮塌角砾等。

从测井资料上看,表层岩溶段的

自然伽马多呈锯齿状,如果该带顶部

的地表残积物被砂泥质充填时则明显

增大;电阻率值总体上呈现出由上而

下,电阻率增加的趋势;声波时差和

中子孔隙度出现明显的高异常,井径

扩大或略扩大,如图所示。钻井过程

中可出现明显的放空及泥浆漏失、钻

速加快等现象。表层岩溶带测井地质特征

在纵向上,岩溶相带又可以分为四个亚相,即表层岩溶带、垂直渗流带、季节变动带和水平潜流带,它们在测井曲线上均有不同的响应特征。如水平潜流带,当溶蚀孔洞发育而且未充填时,自然伽马一般较低,而在砂泥质充填的洞穴中则会很高;电阻率值明显降低,呈锯齿状。未充填时表现出非常明显的正差异,声波可能出现周波跳跃,中子和密度异常,井径扩径严重钻速明显加快或略加快,出现放空及大量泥浆漏失。

2.测井与地震结合进行有利相带预测技术

u技术原理:

综合运用测井交会图技术、成像测井岩相学技术、垂直地震剖面技术以及地面地震资料处理解释技术,识别出油气富集的有利相带,利用垂直地震剖面对地面地震进行乔氏标定,通过对地震属性的提取,预测特定储层在平面上的分布及厚度变化。

u技术特点:

测井、地质及地震多学科综合应用。

u技术指标:

○1测井资料数字处理相关技术指标;

○2测井岩相学分析;

○3地面地震资料处理相关技术指标;

④用部分井资料岩相分析对井震结合形成的相图进行检验,符合率应达75%。

u适用范围

潜山型、岩溶型、生物礁型等岩相特征明显的碳酸盐岩地层。

u实例:

○1测井与地震相结合识别白云岩有利相带:

中国石油海外某碳酸盐岩区块,油气主要富集在石炭系中统白云岩地层中。白云岩在硬石膏岩、泥质灰岩、灰质泥岩等的包围之中,分布不稳定,纵横向厚度变化较大,表现为典型的非均质性。

通过实验室岩心分析及测井资料综合研究发现,灰岩、白云岩、泥岩的光电指数光电吸收指数峰值不同,彼此间隔较大。虽然该区各种岩性经常混杂在一起,如含有灰质泥岩、泥质灰岩、泥质白云岩、白云质灰岩等,造成光电指数界限有部分重叠,但作为岩性的主体,各种岩性对光电指数的浮动范围还是比较有限,加上声波时差等参数的约束能够彼此区分开。

地震上预测白云岩的思路是,先由井震联合反演及乔氏标定得出足够精度的层速度体和光电吸

收指数光电指数数据体,然后由两图叠合剔除目的层段上面光电吸收指数值在白云岩约束外的数据,其中泥岩围岩可以通过声波时差(即层速度)和光电吸收指数交会约束予以剔除,由此预测出白云岩分布区,如下图所示。

测井与地震相结合识别白云岩有利相带

KT-I 顶

Б2底

Б1底

X-3

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X-2

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图像识别技术的研究现状论文

图像识别技术研究现状综述 简介: 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官,人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程,才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征,就会把它当作一个单元来识别,而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块,每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色,人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要,出现了另一类问题,就是不要求其结果输出是一幅完整的图像,而是将经过图像处理后的图像,再经过分割和描述提取有效的特征,进而加以判决分类,这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容,以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统,代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段:文字识别、图像处理和识别及物体识别:文字识别的研究是从1950年开始的,一般是识别字母、数字和符号,并从印刷文字识别到手写文字识别,应用非常广泛,并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究,是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究,而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声,同时还可以进行图像的增强与复原,然后进行图像的判读、解析与识别,如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等,其用途之广,不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识,它是和机器人研究有着密切关系的一个领域,在图像处理上没有特殊的难点,但必须知道距离信息,并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天,尽管机器人的研究非常盛行,还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代,随着计算机和信息科学的发展,计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系: 在研究图像时,首先要对获得的图像信息进行预处理(前处理)以滤去干扰、噪声,作几何、彩色校正等,以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码,图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说,输入是图像,输出(即经过处理后的结果)也是图像。图像处理主要用来解决两个问题:一是判断图像中有无需要的信息;二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类,确定类别名称,它可以在分割的基础上选择需要提取的特征,并对某些参数进行测量,再提取这些特征,然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像,还要对整个图像做结构上的分析,对图像进行描述,以便对图像的主要信息做一个好的解释,并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解,以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中,找出它的形状及纹理特征,以便对图像进行分类,并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说,输入是图像(经过上述处理后的图像),输出是类别和图像的结构分析,而结构分析的结果则

碳酸盐岩岩性识别技术综述

碳酸盐岩岩性识别技术综述 岩性识别是碳酸盐岩储层测井评价的首要任务。以测井资料为主,综合运用微观岩心分析技术、宏观岩相分析技术,对碳酸盐岩储层的岩性、沉积成岩环境进行研究,并划分出岩石的主要类型。 (一)岩性识别技术 复杂岩性碳酸盐岩储层,其岩石骨架的主要矿物成分是方解石和白云石,通常还含有一些粘土矿物、有机质、石膏、盐岩、黄铁矿、硅质等,它们虽然含量不多,但对储层的影响及对测井信息的贡献都较大。因此,利用测井资料或者与其它资料相结合对其进行有效识别是十分必要的,以下是中国石油常用的两个单项技术。 1.测井交会图矿物成分识别技术 u技术原理: 利用碳酸盐岩矿物成分在测井曲线上的响应差别,通过2条或多条对特定矿物敏感的测井曲线做交会图的方法,可以有效识别复杂岩性岩石的骨架、粘土矿物等组分。常用的测井资料包括:岩性密度、补偿中子、声波时差、光电系数、热中子俘获截面、自然伽马能谱等。 u技术特点: ○1以常规测井资料组合应用为主; ○2需要岩石物理标准解释图版做支撑; ○3矿物成分最优化测井解释。 u技术指标: ○1资料点在标准图版上的分布应符合剖面岩性特点; ○2资料点在标准图版上的分布应符合剖面物性范围; ○3有取芯段的岩性、物性资料点检验标准图版应在资料点分布范围之内。

u 适用范围: 孔隙型、溶孔型碳酸盐岩地层。 u 实例: ○ 1中子-声波交会图技术识别灰岩和白云岩 利用中子-声波时差交会法,能较好地识别白云岩和灰岩骨架。右图中2330-2333m 井段的蓝色点,全部落在灰岩线上,而2341m-2345m 井段红色点却大部分掉在灰岩线与白云岩线之间,仅少数点落在白云岩线上,说明该井上部地层岩性主要为纯灰岩,下部主要为灰质云岩,较纯的白云岩并不多。 ○ 2光电吸收指数-密度交会图技术识别灰岩和白云岩: 利用白云岩光电吸收指数值低于灰岩,而密度值却明显高于灰岩的特点,采用光电吸收指数值与密度交会可以较好地识别灰岩和白云岩。左图中, 2322-2340m 井段的红色点,全部落在白云岩线上,而2341m-2345m 井段的蓝色点却大部分掉在灰岩线 与白云岩线之间。说明该井上部地层岩性主要为纯白 云岩,下部主要为灰质云岩。 2.岩心分析与测井资料相结合矿物成分识别技术 u 技术原理: 岩心分析提供了一种直接测定岩石骨架矿物成分的方法,包括利用岩石学显微镜、扫描电镜、 阴极发光、微量元素分析、同位素分析等技术。它能够从微观角度,考察复杂岩性碳酸盐岩的岩石学特征、储集空间类型、物性特征及地球化学特征。将它与常规测井,声电成像、偶极子阵列声波及核磁等特殊测井方法相结合,以岩心资料刻度测井资料,就能够对地层的岩性、储渗特性及含油性进行综合识别和评价。 u 技术特点:

手势识别技术综述

手势识别技术综述 作者单位:河北工业大学计算机科学与软件学院 内容摘要: 手势识别是属于计算机科学与语言学的一个将人类手势通过数学算法针对人们所要表达的意思进行分析、判断并整合的交互技术。一般来说,手势识别技术并非针对单纯的手势,还可以对其他肢体动作进行识别,比如头部、胳臂等。

但是这其中手势占大多数。本文通过对手势识别的发展过程、使用工具、目的与市场等进行综述,梳理出手势识别发展的思路,让读者对手势识别有一个总体上的认识,同时也可以让读者在此基础上进行合理想象,对手势识别的未来有一个大体印象。 Abstract: Gesture recognition is an interactive technology using mathematical arithmetic to the analysis,judge and assembly meaning that people want to convey which belongs to computer science and Linguistics.In general, gesture recognition technology is not for simple gestures expressed by hands ,it can also aim to other body movement recognition, such as the head, arm and so on. But the gesture accounted for most of the analysis. In this paper, by describing the development process, tools used , objective and market of gesture recognition , we can sort out the ideas of the development of gesture recognition, and let readers have an overall understanding of gesture recognition. At the same time, it can let the reader imagine that on hand gesture recognition based on reason ,and have a general impression of its future. 1.定义 说到手势识别,首先要对手势识别中的手势有一个清晰的认知。手势在不同的学科中有不同含义,而在交互设计方面,手势与依赖鼠标、键盘等进行操控的区别是显而易见的,那就是手势是人们更乐意接受的、舒适而受交互设备限制小的方式,而且手势可供挖掘的信息远比依赖键盘鼠标的交互模式多。在学术界,人们试图对手势定义一个抽象、明确而简洁的概念以为手势及其应用的研究提供依据。1990年Eric Hulteen和Gord Kurtenbach曾发表的题为“Gestures in Human-Computer Communication”中定义:“手势为身体运动的一部分,它包括一部分信息,而且是一种能被观察到的有意义的运动。挥手道别是一种手势,而敲击键盘不是一种手势,因为手指的运动没有被观察,也不重要,它只表示键盘

指纹识别系统(文献综述)

指纹识别方法的综述 摘 要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。 0 引 言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。近年 来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到 的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分 广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。 1 指纹取像 图 1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。 → → → ↓ ↑ ———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2 图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的噪 音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步, 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex 2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像 图像预处理 特征提取 指纹识别 数据库管理

测井资料交会图法在火山岩岩性识别中的应用

文章编号 1004Ο5589(2003)02Ο0136Ο05 测井资料交会图法在火山岩岩性识别中的应用 赵 建 高福红 吉林大学地球科学学院,长春130026 摘 要 在火山岩储层研究中,岩性识别显得越来越重要。在评述目前常用的岩性识别方法后,重点以测井资料交会图法为例,以松辽盆地徐家围子断陷升平气田深层白垩系营城组火山岩为对象,优选出密度测井、自然伽玛测井、声波测井、电阻率、钍铀等测井项目的数据进行交会,编制出测井曲线交会图版,并以此为依据识别出该区的火山岩主要岩性有:安山岩、玄武岩、流纹岩和凝灰岩等。识别结果与实际情况相吻合。 关键词 火山岩 岩性识别 交会图 中图分类号 P588.1 文献标识码 A 收稿日期 2002Ο11Ο04;改回日期 2003Ο03Ο20 作者简介 赵 建(1976-),男,河南周口人,硕士研究生,从事含油气盆地研究. 通讯作者简介 高福红(1962-),女,辽宁朝阳人,副教授,从事沉积学和含油气盆地研究. Application of Crossplots B ased on Well Log Data in Identifying Volcanic Lithology Jian Zhao ,Fuhong G ao College of Earth Sciences ,Jili n U niversity ,Changchun ,130061Chi na Abstract Lithologyical identification is becoming increasingly important in the study of volcanic rock reser https://www.360docs.net/doc/0c16695744.html,mon methods in identifying volcanic lithology are introduced briefly here.The volcanic rocks of Y ingcheng Formation in Shengping G as Field are used as examples and well log crossplots are compiled based on the following data :density log ,gamma 22ray log ,acoustic log ,resistivity log ,thorium and uranium log.By this means ,andesite ,basalt ,rhyolite and tuff are identified.The identification result is well coincident with the lithological fact in the area. K ey w ords volcanic rock ,lithology identification ,crossplot 1 概 述 火成岩油气藏目前已成为世界油气田勘探开发的一个新领域。在美国、前苏联、古巴和墨西哥等很多国家都有这类油气藏被发现[1]。我国大多数油田也相继发现有这类储层。例如在准噶尔盆地西北缘的石炭系和二叠系中发现了一批火山岩油藏,而且探明的地质储量相当可观;二连盆地白垩系地层中、黄骅凹陷北堡地区、苏北地区等相继发现了火山岩储层油气藏。目前,在松辽盆地北部营城组火山岩地层油气勘探也取得了较好的效果。所有这些都 展示了火山岩良好的勘探前景。对这类特殊的储层 进行研究时,要进行火山岩岩性识别。识别含油气盆地中的火山岩岩性最直接有效的方法是岩心分析,但是考虑到油田上的生产效益,深层钻井取心成本很高,因此不可能在每口井中都取心,加上过去的老井在钻探过程中,遇到火山岩层时常常又不够重视,所以取心更是很少。因此利用间接的方法进行岩性识别成了必然。 在不同的地区,由于喷发方式和所处的构造不同,火山岩的岩性具有很大差异,岩石类型多样化,结构、构造复杂化。比如在我国中部的石西地区火 世界地质 G lobal G eology ,2003,22(2):136~140

图像识别技术发展状况及前景

医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。

碳酸盐岩储层评价技术综述

碳酸盐岩储层评价技术综述 储层评价是以测井资料为基础,结合地质、地震资料、岩心分析资料以及开发过程中的动静态资料等,从测井角度综合评价含油气储层,查明复杂岩性储层的参数计算方法、流体性质判别以及解决面临的某类特殊地质问题等。 中国石油拥有一批科研院所和测井公司,对碳酸盐岩复杂岩性测井评价方法有深入研究。其中在国内油田比较有特色的单位有四川地质勘探开发研究院、新疆塔里木塔河油田等,在国外区块对碳酸盐岩有深入研究的有长城钻探、石油勘探开发研究院等。过去几十年已经储备了一批碳酸盐岩测井评价专家,形成了多项特色评价技术。 (一)储层参数评价技术 复杂岩性碳酸盐岩储层通常具有较大的非均质性,它使得基于均质性地层模型的阿尔奇公式难以准确地描述储层岩性、物性、电性和含油性之间的复杂关系。为了获得这类储层的孔、渗、饱及其它关键参数,借助微观岩心分析、数字岩心技术和特殊测井方法,有针对性地改进了均质性储层参数评价方法,形成了新的针对非均质性储层的参数评价技术。 1.储层四性关系综合评价技术 u技术原理: 碳酸盐储层岩性复杂、储集空间类型多样、大小相差大、非均质性强,孔隙结构复杂,常规的孔隙不能完全反映储集性能,岩石物理研究采用薄片分析、X-衍射、毛管压力实验等多种手段解析岩石组分、内部结构、孔隙类型、裂缝发育情况、孔喉大小、孔喉配置关系等岩石内部的微观结构,充分了解岩石的岩性、物性特征,用岩心刻度测井,分析储层电性特征,结合录井、试油资料,确定储层的含油性,只有立足于充分的岩石物理研究才能更好地确定储层的“四性”关系。

u技术特点: 以岩石物理研究为坚实基础,确定岩性、物性特征,以测井资料为主,结合录井、试油资料进行储层综合评价。 u适用范围: 复杂岩性碳酸盐岩储层。 u实例: 下图为某油田碳酸盐岩储层研究实例,通过岩石物理研究确定储层岩性、物性、划分储层类型,通过岩心刻度测井,分析测井响应特征,结合录井和试油资料分析储层的流体性质。

基于手势识别的智能电视交互专利技术综述

基于手势识别的智能电视交互专利技术综述 智能电视具有操作系统,支持第三方应用资源实现功能扩展,支持多网络接入功能,具备人机交互、与其他智能设备进行交互等。随着计算机视觉的发展和人机交互的需要,手势识别研究取得了蓬勃的发展,通过手势识别对智能电视进行控制和操作,能够更轻松、高效地使用电视设备。文章利用专利数据库对智能电视手势识别技术进行了数据统计和分析,对该领域的专利申请趋势等情况做了归纳总结。 标签:智能电视;手势识别;发展状况;专利 Abstract:Intelligent TV has the operating system,which supports the third party application resources to realize the function expansion,supports the multi-network access function,has the man-machine interaction,and carries on the interaction with other intelligent devices. With the development of computer vision and the need of human-computer interaction,the research of gesture recognition has made great progress. By controlling and operating intelligent TV through gesture recognition,one can more easily and more efficiently use TV equipment. This paper makes use of patent database to analyze the data of intelligent TV gesture recognition technology,and summarizes the trend of patent application in this field. Keywords:intelligent TV;gesture recognition;development status;patent 引言 电视是家庭娱乐休闲必不可少的家用电器。如今,电视依然是最为普及的信息传播载体,用户在观看普通节目的同时,还可以上网、娱乐等。从用户的角度出发,通过自然简单、人性化的方式完成交互,无疑是用户完成电视操作的最佳方式。而手势具有直观、自然、丰富的特点,是一种符合人们日常习惯的交互手段,是表達信息和特定意图的良好载体,由于手势具有上述特性,因此在对智能电视进行操控中得到了良好的运用,实现了对智能电视自然灵活地操作。 1 基于手势识别的智能电视控制技术发展状态分析 1.1 技术分解 本文通过检索获得的专利申请进行统计分析,对基于手势识别的智能电视控制所涉及的具体技术和应用领域进行分解。 根据手势采集设备可以将手势识别系统大致分为基于数据手套和基于视觉的两种手势识别系统。其中,数据手套通过多个传感器反馈各关节的数据,并通过位置跟踪器返回人手所在的三维坐标,从而获取手势在三维空间中的位置信息和手指的运动信息。通过数据手套可以直接获取人手在三维空间中的位置和运动

碳酸盐岩储层评价方法及标准

碳酸盐岩储层评价 一、储层岩石学特征评价 1、内容和要求 (1)颜色; (2)矿物成分、含量、结构等,其中矿物结构分粒屑结构、礁岩结构、残余结构、晶粒结构。 粒屑结构:要求描述粒屑组分、含量、基质、胶结物等特征。粒屑组分描述应包括内碎屑、生屑和其他颗粒(鲕粒、球粒、团粒)的大小、形态、分选、磨圆、排列方向、破碎程度等方面的内容。对鲕粒还应描述内部结构;粒屑含量是指采用镜下面积目估法或计点统计法确定各种碎屑的含量;基质(一般把粒径<0.032mm的颗粒划为基质=成分、含量、颗粒形态、结晶程度、类型、成因及胶结物(亮晶)成分、含量、晶体的大小、结晶程度、与颗粒接触关系、胶结物形态(栉壳状、粒状、再生边或连生胶结)、胶结世代及胶结类型等都是应描述的内容。 礁岩结构:分析原地生长的生物种类、骨架孔隙的发育情况,确定粘结结构类型(叠层状、席状、皮壳状)、规模大小及成因;分析异地堆积的类型(分散礁角砾、接触礁角砾)、成因、各类礁角砾的大小和含量,描述其形态、分布等。 残余结构:确定原结构类型、残余程度,分析成因。 晶粒结构:描述晶体形态、晶粒间接触关系以及晶间孔发育和连通程度,确定晶粒大小、各种晶粒的比例。 (3)沉积构造 物理成因构造 a.流动构造:确定类型(冲刷痕、皱痕、微型层理及渗流砂),描述形态、大小和排列方向; b.变形构造:确定类型(滑塌构造、水成岩墙),描述特征; c.暴露构造:确定类型(雨痕、干裂、席状裂隙、鸡丝构造、帐蓬构造),描述特征; d.重力成因构造:确定类型(递变层理、包卷构造,枕状构造、重荷模构造),描述特征。 化学成因构造

a.结晶构造:确定类型(晶痕、示底构造),描述特征; b.压溶构造:确定类型(缝合线、叠锥构造)描述特征; c.交代增生构造:确定类型(结核、渗滤豆石),描述特征。 生物沉积构造 a.生物遗迹:确定类型(足迹、爬痕、潜穴、钻孔),描述形态和分布; b.生物扰动构造:确定类型(定形扰动、无定形扰动),描述形态和分布; c.鸟眼构造:描述鸟眼孔的大小、充填物质与充填情况、分布特点,分析成因。 生物—化学沉积构造 a. 葡萄状构造:确定大小、藻的类型,分析成因; b. 叠层石构造:确定大小、藻的类型,分析成因; (4)、沉积层序研究 在单井剖面上划分沉积旋回,确定其性质、大小;分析旋回间的接触及组合关系;在旋回内部划分次级旋回并分析不同级别沉积旋回的成因及控制因素。 建立研究井的沉积层序及单维模式。 2、技术和方法 (1)岩心观察和描述 系统地观察描述岩心的颜色、矿物成分、肉眼可见的沉积结构和构造、古生物类型以及孔、洞、缝发育情况。 (2)岩心实验室分析 岩心薄片鉴定。 酸蚀分析。将岩石制成光面,放入酸液(浓度为23%的醋酸或5%~10%的盐酸)中,作用一定时间后取出,清洗干净,用放大镜或显微镜观察岩石的结构、构造和不溶组分。 揭片分析。将涂有醋酸盐的薄膜覆盖在经酸蚀后的岩石光面上,作用一定时间后揭下该薄膜,在显微镜下观察岩石的结构和构造。 非碳酸盐组分分离。把岩石制成3cm×3cm×0.6cm的样品,放入浓度为20%的醋酸中浸泡,使碳酸盐全部溶解掉,然后在显微镜下观察酸不溶物的成分和特征。 扫描电镜观察。鉴定岩石的矿物成分、超显微结构和构造、超微古生物化石。

关于计算机视觉的手势识别综述

关于计算机视觉的手势识别综述 蒋指挥 (江苏科技大学江苏镇江 213022) 摘要:计算机技术的高速发展也产生了许多新领域,在此对以计算机视觉为基础的手势检测识别技术展开综述。主要阐述该技术的发展历程、实现方法、研究现状以及其存在的不足之处和发展方向。结果表明简单的可穿戴设备的手势识别和深度视觉传感器的手势识别和多方法交叉融合的手势识别是未来该领域的发展方向。 关键词:计算机视觉;手势识别;人机交互 A survey of gesture recognition in computer vision//Jiang Zhi Hui Abstract;With the rapid development of computer technology, a lot of new fields have been developed. In this paper, the technology of gesture detection and recognition based on computer vision is reviewed. This paper describes the development of the technology, the realization method, the research status and its shortcomings and development direction. The results show that the simple wearable device for hand gesture recognition and depth vision sensor for hand gesture recognition and multi method cross fusion for gesture recognition is the future direction of the development of the field. Key words:Computer vision; gesture recognition; human-computer interaction 计算机在我们的生活中越来越不可或缺,我们同时也对计算机提出了更高的要求,计算机视觉的手势识别正是对计算机应用拓展的重要途径,例如现在的VR技术,就是应用了手势识别才实现的。ABIResearch公司高级分析师约书亚·弗拉德(JoshuaFlood)指出:“免提操作或手势识别很快将成为高端旗舰智能手机、媒体平板电脑和智能眼镜区别于其他同类产品的一个关键因素。三星电子最新推出银河S4已经将这项技术用于其手机中,并以其全新的用户体验获得用户交口称赞。此外,在一系列新型智能眼镜产品即将发布之时,不难想象这类技术将被采用。”其实手势识别技术涵盖了许多领域,比如物理学、生物学等,实现手势识别的方式有很多种从一开始的二维手型识别、二维手势识别到后来的三维手势识别,正是计算机视觉技术的发展使得手势识别的实现方式更加多样。但目前的技术仍然很繁琐,冗杂的可穿戴设备就直接影响了使用者的舒适感,其还有很大的发展空间。 1、手势识别的发展历程及其实现方法

碳酸盐岩储层与碎屑岩储层对比

碳酸盐岩储层与碎屑岩储层对比,具有以下主要特点:岩石为生物、化学、机械综合成因,其中化学成因起主导作用。岩石化学成分、矿物成分比较简单,但结构构造复杂。岩石性质活泼、脆性大。 以海相沉积为主,沉积微相控制储层发育。 成岩作用和成岩后生作用严格控制储集空间发育和储集类型形成。断裂、溶蚀和白云化作用是形成次生储集空间的主要作用。 次生储集空间大小悬殊、复杂多变。 储层非均质程度高。 碳酸盐岩储层描述的主要内容包括沉积相及成岩史、储集空间类型及控制因素、孔隙、裂缝、溶洞、储集空间体系,储层非均质性,储层参数确定及评价等。基本工作流程列入表5.1。 无论是以原生孔隙为主,还是以次生储集空间为主的碳酸盐岩储层,其沉积相及成岩史是这类储层形成和发育的基础。它决定储集类型、孔隙、裂缝、溶洞发育程度和分布、储渗能力、储层非均质性。也是储层层位对比划分的基础和依据。 一、沉积相描述

1.沉积相标志 (1)岩性标志。岩性标志包括颜色、自生矿物、沉积结构、构造、岩石类型等五方面。 ①岩石颜色: 岩石的颜色反映沉积古环境、古气候。 下面在表5.2中列出碳酸盐岩常见的几种颜色反映由氧化到还原环境的 ②自生矿物: a.海绿石:形成于水深10~50m,温度25~27℃。鲕绿泥石:形成于水深25~125m,温度10~15℃。二者均为海相矿物。 b.自生磷灰石(或隐晶质胶凝矿):海相矿物。 c. 锰结核: 分布于深海、开放的大洋底。 d,天青石、重晶石、萤石:咸化泻湖沉积。 e. 黄铁矿: 还原环境。 f.石膏、硬石膏:潮坪特别是潮上、潮间环境。 ③沉积结构。碳酸盐岩的结构分为粒屑(颗粒),礁岩和晶粒三种。不同的沉积结构反映不同的沉积环境。

碳酸盐岩储层

世界碳酸盐岩储层 碳酸盐岩中储集有丰富的石油、天然气和地下水。 碳酸盐岩是世界上重要的石油天然气产层,约占全球储量的一半,产量已达到总产量60%以上。在世界范围内,大约有1/3油气资源储存于碳酸盐岩储层中,特别是中东、北美、俄罗斯的许多大型或特大型油气田均与碳酸盐岩密切相关。 碳酸盐岩和碳酸盐沉积物从前寒武纪到现在均有产出,分布极广,约占沉积岩总量的 1/5至1/4。碳酸盐岩本身也是有用矿产,如石灰岩、白云岩,以及菱铁矿、菱锰矿、菱镁矿等,广泛用于冶金、建筑、装饰、化工等工业。 我国碳酸盐岩油气资源 我国海相碳酸盐岩储集层层系分布范围广泛,从震旦系至三叠系均有分布,约占大陆沉积岩总面积的40%。据初步统计,我国有28个盆地发育分布海相碳酸盐岩地层,资源丰富,勘探潜力很大。我国碳酸盐岩油气资源量约为385亿吨油当量。 我国碳酸盐岩缝洞型油藏一般经历了多期构造运动、多期岩溶叠加改造、多期成藏等过程,形成了与古风化壳有关的碳酸盐岩缝洞型油藏。 近几年的实践表明,我国碳酸盐岩勘探正处于大油气田发现高峰期,是近期油气勘探开发和增储上产的重要领域之一。与常规的砂岩油气藏相比,碳酸盐岩油气藏勘探开发程度较低。对于以“潜山”起家的华北油田而言,碳酸盐岩油藏探明储量比例只有41.6%。因储层具有典型的双重介质特点,渗流规律特殊,加之非均质性严重、开发技术不完善,开采效果迥异。 碳酸盐岩勘探技术发展 近年来,中国石油开始全面开展碳酸盐岩物探技术研究,形成了成熟的碳酸盐岩配套技术,储层钻遇率大幅度提高,在塔里木盆地、鄂尔多斯盆地、四川盆地等地区发现了一批大型油气田,碳酸盐岩勘探成为油气储量产量增长的重要领域。 新中国成立到20世纪70年代,碳酸盐岩勘探以地表地质调查和重磁物探为主,发现了如四川威远、华北任丘等油气藏。20世纪80年代至90年代,地震勘探技术在落实构造、发现碳酸盐岩油气藏的勘探中发挥了重要作用,发现了塔里木盆地轮古、英买力潜山及塔中等含油气构造。进入21世纪,随着高精度三维地震技术的发展,深化了对碳酸盐岩非均质储层油气藏的认识,全面推动碳酸盐岩油气藏勘探开发进程。在塔里木、四川等盆地实施高精度三维地震勘探超过1.5万平方公里,探井成功率提高了25%。

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术,对其现状进行梳理,据此总结出目前所存在的问题及难点,并在上述研究和分析的基础上,探讨在大数据快速发展的背景下,人工智能技术的发展趋势和关键技术领域,就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨,提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据;人工智能;发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年,它从科学成果逐渐转化为商业应用成果,并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来,人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域,随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据,究竟会引爆怎样一种改变世界的力量?是更大的数据让人工智能凸显出独立性,还是更强的算法成就了机器的自我学习? 对于进入机器学习的时代,应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴,面对空前庞大的数据量,通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据,如何进行整合处理,将大数据用于实时分析并对未来预测,使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测,转化为有利的资源,俨然成为新的思潮。 1.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据?是技术领域发展趋势的一个概括,这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计,大量新数据无时不刻不在涌现,它们以每年50%的速度在增长,或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大,而且全新的支流也会越来越多。比方说,现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化,并可以通信。将这些通

人脸检测和识别技术的文献综述

人脸识别技术综述 摘要:在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后,本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法,人脸识别技术的应用前景,并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。 关键词:人脸识别;人脸检测;几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展,信息化程度的不断提高,人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求,传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术,也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征,一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分,人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸,并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3],人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较,得

出相似程度的相关信息。 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理,由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响,在一定程度上增加了图像的噪声,使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量,保证提取特征的有有效性,进而提高识别系统的识别率,在提取特征之前,有必要对图像进行预处理操作;人脸的检测和定位,即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置,并将人脸从背景中分割出来,对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化;最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代,由于人脸识别系统和视频解码的大量运用,人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板,弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。 人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon,Allen和Parke为代表,主要研究人脸识别所需要的面部特征;第二个阶段是人机交互识别阶段;第三个阶段是真正的机器自动识别阶段;第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前,国外多所

碳酸盐岩储层有效性

一.研究碳酸盐岩储层有效性影响因素 1.渗透率 1.1存在成层渗流的渗透率 对于渗流成层性的存在, 地下水往往具有承压性质。即使渗流的成层性不甚明显, 但岩体的渗透性随深度的增加而降低的规律总是存在的。将岩体的渗透系数表达为 1.2裂缝型介质等效渗透率张量计算方法(详见李亚军《缝洞型介质等效连续模型油水两相流动模拟理论研究》)先通过建立裂缝型介质几何模型,利用几何模型对裂缝型介质做关于等效渗透率张量的分析,建立了求解裂缝型

多孔介质等效渗透率张量的数学模型,通过求解连续边界条件和周期边界条件下的边界积分方程,得到裂缝型多孔介质网格块的等效渗透率张量。所求得的等效渗透率张量能够反映裂缝的空间分布和属性参数对油藏渗透特性的影响假设裂缝型介质为水平介质,裂缝为垂直于水平面且具有一定厚度的矩形面,裂缝的纵向切深等于所研究区域的厚度,此时可视为二维空间中的介质体,裂缝等价于二维空间中的线型裂缝。 图一 裂缝的中心位置,开度,长度,倾角,方位角,密度,组系等参数称为裂缝的特征参数,所有裂缝以这些特征参数进行定义。如图二在二维空间,裂缝通过中点O方位角H长度L 及开度h 确定。根据裂缝属性参数的地质学统计分析研究,假设裂缝中心位置服从均匀分布,裂缝长度服从指数分布,方位角服从正态分。

图二 裂缝的开度是指裂缝壁之间的距离,主要取决于所处深度。孔隙压力和岩石类型。根据所发表的一些关于天然裂缝的宽度数据可知,裂缝开度通常在10~200Lm之间变化,统计资料表明最常见的范围在10~40Lm之间(如图三),且服从对数正态分。假设采用裂缝开度的对数正态分布,裂缝系统各属性参数的统计分布函数见表一。 表一

基于手势识别的人机交互综述

基于手势识别的人机交互综述 摘要:近年来,得益于虚拟现实、人机界面技术、计算机视觉等领域的发展,基于手势识别的人机交互技术得到大力的推动。本文就基于手势识别的人机交互技术展开综述。首先概括手势交互的涉及领域,回顾其发展史和国内外研究现状。接着阐明它的基本界定和分类,并在此基础上分析其热点关键技术。然后实例讨论了几种类型手势交互的典型应用。最后给出了结论。 关键词:虚拟现实;手势交互;计算机视觉;手势识别;特征跟踪 1.引言 人机交互技术通过输入、输出设备,以有效的方式实现交互主体与交互客体的对话。当前的人机交互技术已经从过去交互主体适应交互客体,发展为交互客体不断地适应交互主体的习惯和以交互主体为中心的新阶段[1,2,3,4]。以用户为中心的,新型、自然的人机交互技术逐渐成为开发者和科研工作者的关注重点。这类交互方式要求输入与输出能够最大限度地符合交互主体的行为习惯,并能够在交互主体的脑中顺利构建交互环路。由于手势具有极强的信息表述功能,加之人手操作行为本身就是人与世界相互作用的主要方式,因此,基于手识别的人机交互技术相关研究有着重要的理论价值和应用价值。基于手势识别的人机交互技术涉及计算机科学、认知心理学、行为学等诸多方面的知识。本文不能面面俱到,仅就手势交互的基本问题:手势语义的分类,以及当前发展概况、研究热点技术和典型系统应用等相关问题进行综述。 2.研究现状 目前,基于视觉的手势交互已被广泛的研究,由于手势本身的多义性及时空差异性,加之手形变的高维度及视觉问题本身的不适定性,基于视觉的手势识别一直是一项极富挑战性的究课题[5]。需要解决的核心问题是对手形的识别,对手势的跟踪等。传统的方法主要分为两大类:(1)基于模型(model-base)的方法;(2)基于表征(appearance-based)的方法[6]。这些方法及其衍生算法极大程度地依赖于计算机科学中虚拟现实、机器视觉、模式识别、人机交互等多个领域的交流与合作。相关的国际会议:CHI、ICCV、CVPR、ICAT、IEEE VR 为研究者提供了一个能充分交流的空间,并吸引了越来越多的研究人员共同参与合作。此外,学科之间的交流也吸引了心理学研究人员的共同参与。他们以从用户为中心出发,为基于手势交互研究和开发提出了宝贵意见[7]。纵观手势交互的发展历程,其研究重点也从早期简单的系统框架、低层特征提取[8]、手形模板匹配[8]等问题转变到关节式物体跟踪[9,10, 11]、跟踪性能评价[12]、操作型手势解析[14]等问题上。我国在基于手势识别的人机交互领域的研究近年来得到了长足的发展。研究机构集中在国内的研究所和高校的科研单位。目前国内手势交互的研究成果主要有:中国科学院软件研究所[15]的研究中,对二阶自回归过程动力学模型(Auto-Regressive Process, ARP)进行训练和学习,进而建立基于ARP 的预测模型,实现了人手运动的鲁棒性跟踪,在出现跟踪丢失的情况下在后续序列中可以自动恢复正确跟踪。中国科学院自动化研究所模式识别实验室提出一种基于区域的多连接体(手指)的三维运动跟踪算法[13],用多约束融合的方法以及手指的运动特性,建立多刚体的三维运动描述,通过三类基本约束条件,把跟踪问题归结为一个约束误差优化问题。清华大学的崔锦实博士,提出一种基于回归-优化方法的关节式物体的姿态估计方法[16]。该方法把回归分析与全局优化搜索相结合,保证了估计的精度和连续性;针对现有滤波器在高维非线性多峰

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