动态部位特征的步态识别方法

步态识别方法的分类及各类方法的比较

步态识别方法的分类及各类方法的比较 程汝珍1,2 1河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京(210098) 2水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京(210098) E-mail：chengruzhen@https://www.360docs.net/doc/1e18822231.html, 摘要：步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段。在最近的文献中已经有许多研究尝试，提出了许多步态识别的具体方法。但国内外尚无将步态识别技术分类，本文提出了步态识别的六类分类法，且初步比较了每类方法的适用范围和优缺点，使读者较为全面了解步态识别技术现状。 关键词：步态识别；分类；适用范围；优缺点；比较 中图分类号：TP391.4 1.引言 步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，它旨在根据个体的行走方式识别身份[1]。根据早期的医学研究[2]人的步态有24个不同的分量，在考虑所有的步态运动分量的情况下步态是唯一的。精神物理学[3]中的研究结果显示即使通过受损的步态信息人们也能够识别出身份，这表明在步态信号中存在身份信息。 步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,所涉及到的几项关键技术包括:视频处理、图像处理、模式识别[4]。步态识别分析可以划分为特征抽取、特征处理和识别分类三个阶段[5]。 步态识别部分 图1 步态自动识别系统框图 Fig1 the framework of gait automatic recognition system 步态识别系统的一般框架如图所示[6]。监控摄像机首先捕捉监控领域来人的行走视频，然后送入计算机进行检测和跟踪，提取人的步态特征，最后结合已经存储的步态模式进行身份识别。若发现该人是罪犯或嫌疑人，系统将自动发出警告。

【CN110070029A】一种步态识别方法及装置【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910309192.7 (22)申请日 2019.04.17 (71)申请人 北京易达图灵科技有限公司 地址 100013 北京市朝阳区安定门外大街1 号1幢9层905室 (72)发明人 袁飞　华仁红　马向军　孙文凤　 (74)专利代理机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 代理人 王庆龙　苗晓静 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/46(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种步态识别方法及装置 (57)摘要 本发明实施例提供一种步态识别方法及装 置。方法包括：获取待识别视频中任一行人对应 的人体关键点特征向量序列；将人体关键点特征 向量序列输入至目标神经网络，根据目标神经网 络的输出结果，识别人体关键点特征向量序列对 应的行人身份；其中，目标神经网络是根据带有 行人身份标签的人体关键点特征向量序列进行 训练后得到的。本发明实施例提供的方法及装 置，通过获取待识别视频中任一行人对应的人体 关键点特征向量序列，并将该序列输入至目标神 经网络，根据目标神经网络的输出结果，识别该 序列对应的行人身份。通过充分利用人体关键点 特征，自学习人体的步态特征，大大提高了步态 识别的鲁棒性和准确性，并且，对硬件的要求较 低， 便于实际应用。权利要求书2页 说明书8页 附图2页CN 110070029 A 2019.07.30 C N 110070029 A

权　利　要　求　书1/2页CN 110070029 A 1.一种步态识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列； 将所述人体关键点特征向量序列输入至目标神经网络，根据所述目标神经网络的输出结果，识别所述人体关键点特征向量序列对应的行人身份； 其中，所述目标神经网络是根据带有行人身份标签的人体关键点特征向量序列进行训练后得到的。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列，包括： 获取待识别视频，所述待识别视频中包括若干个行人； 对所述待识别视频进行采样，得到多帧图像并组成采样图像序列； 将所述采样图像序列输入至人体关键点检测模型，得到所述待识别视频中任一行人对应的人体关键点特征向量序列。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述人体关键点特征向量序列输入至目标神经网络，之前还包括： 获取多个样本视频和每一样本视频中每一行人对应的行人身份标签，并获取每一样本视频中每一行人对应的人体关键点特征向量序列； 将每一行人对应的人体关键点特征向量序列和行人身份标签的组合作为一个训练样本，得到多个训练样本并组成训练集； 通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络，包括： 将所述训练集中的任一训练样本输入至所述原始神经网络，根据所述原始神经网络的输出结果和所述训练样本中的行人身份标签计算所述原始神经网络的损失值； 若所述损失值小于第一预设阈值，则将所述原始神经网络作为所述目标神经网络。 5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集对原始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络，包括： 将所述训练集中的任一训练样本输入至所述原始神经网络，根据所述原始神经网络的输出结果和所述训练样本中的行人身份标签计算所述原始神经网络的损失值； 若所述损失值小于第一预设阈值，则将所述原始神经网络作为候选神经网络； 多次调整所述神经网络的结构，每调整一次则重复执行训练过程以得到对应的候选神经网络，并从得到的多个候选神经网络中选择一个作为所述目标神经网络。 6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从得到的多个候选神经网络中选择一个作为所述目标神经网络，包括： 从所述多个候选神经网络中，选择损失值小于第二预设阈值的若干个候选神经网络； 基于验证集对所述若干个候选神经网络中的每一候选神经网络进行验证，得到每一候选神经网络的准确率，并将准确率最高的候选神经网络作为所述目标神经网络。 7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络为长短期记忆网络。 8.一种步态识别装置，其特征在于，包括： 2

2019年度人工智能与健康参考答案(95分)

1.下列对我国人工智能基础理论的表述，不当的是（）。（ 2.0分） A.大数据智能 B.人机混合智能 C.独媒体感知计算 D.自主协同与决策 2.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为210/100mmHg以下更受益。（2.0分） A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 3.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 4.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑 C.经验 D.学习 5.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（2.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 6.古代把计量叫“度量衡”，其中，“量”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度

B.容积 C.温度 D.轻重 7.生物特征识别技术不包括（）。（2.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 9.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0分） A.1 B.2 C.3 D.4 10.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 11.MIT教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（2.0分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论

语音信号特征参数提取方法

语音信号特征参数提取方法 阮雄飞微电子学与固体电子学 摘要：在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数, 好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数提取方法以及国内外研究现状进行了介绍,最后介绍了Hilbert-Huang 这一新兴理论成果以及在特征提取中的应用。 关键词：语音技术特征提取HHT 1 引言 语音信号是一种短时平稳信号，即时变的，十分复杂，携带很多有用的信息，这些信息包括语义、个人特征等，其特征参数的准确性和唯一性将直接影响语音识别率的高低，并且这也是语音识别的基础[1]。特征参数应该能够比较准确地表达语音信号的特征具有一定的唯一性。 上世纪40年代，potter等人提出了“visiblespeech”的概念，指出语谱图对语音信号有很强的描述能力，并且试着用语谱信息进行语音识别，这就形成了最早的语音特征，直到现在仍有很多的人用语谱特征来进行语音识别[2]。后来，人们发现利用语音信号的时域特征可以从语音波形中提取某些反映语音特性的参数，比如：幅度、短时帧平均能量、短时帧过零率、短时自相关系数、平均幅度差函数等。这些参数不但能减小模板数目运算量及存储量而且还可以滤除语音信号中无用的冗余信息。语音信号特征参数是分帧提取的, 每帧特征参数一般构成一个矢量, 所以语音信号特征是一个矢量序列。我们将语音信号切成一帧一帧, 每帧大小大约是20-30ms。帧太大就不能得到语音信号随时间变化的特性, 帧太小就不能提取出语音信号的特征, 每帧语音信号中包含数个语音信号的基本周期。有时希望相邻帧之间的变化不是太大, 帧之间就要有重叠, 帧叠往往是帧长的1/2或1/3。帧叠大, 相应的计算量也大[3]。随着语音识别技术的不断发展时域特征参数的种种不足逐渐暴露出来，如这些特征参数缺乏较好稳定性且区分能力不好。于是频域参数开始作为语音信号的特征比如频谱共振峰等。经典的特征提取方法主要有LPCC（线性预测倒谱系数）、MFCC（美尔频率倒谱系数）、HMM（隐马尔科夫模型）、DTW（动态时间规整）等。 2 语音信号特征参数提取方法

历届信息安全竞赛优秀作品集锦

作品奖项作品名称作品所属类别一等奖AisenForce网站DDoS防御系统系统安全一等奖基于资源受限环境下的密码算法设计系统安全一等奖基于指纹认证的物联网智能远程安全控制系统系统安全一等奖云存储加密数据模糊关键字信息检索研究与实现系统安全一等奖基于云计算的网络虚拟磁盘系统云安全 一等奖面向空气信道传播的实时水印嵌入系统综合运用一等奖基于硬件虚拟化的进程检测系统模式识别一等奖iSeeu-网络痕迹搜集与分析系统网络安全一等奖基于云计算的网络舆情监测系统网络安全一等奖立体式密码防盗系统网络安全二等奖可加密算法编译器的设计实现监控管理二等奖可信云存储平台云安全 二等奖防破坏防窃取防丢失的安全云端存储系统云安全 二等奖防范网页木马的安全浏览器设计与实现综合运用二等奖商业软件保护系统综合运用二等奖Privacy Guard_个人隐私保护系统综合运用二等奖一种基于指纹的无票化乘车系统模式识别二等奖手机在线口令生成器手机应用二等奖iSurvivor：基于无线传感器网络的数据逃逸系统网络安全二等奖基于主动防护的AP 网络安全二等奖面向无线局域网的轻量级入侵检测系统网络安全二等奖物联网中基于系统指纹的动态可信通信系统网络安全二等奖面向WLAN空中接口安全的自主安全网络接口网络安全二等奖SuperGuard数据防护系统数据安全二等奖基于动态函数监控技术的溢出漏洞检测系统数据安全

作品奖项作品名称作品所属类别一等奖USEN 优信移动存储与网络安全管控系统系统安全一等奖隐形猎隼—基于网络数据流的透明应用核查系统系统安全一等奖基于ARM系统和GPS的动态密码移动安全关锁系统系统安全一等奖基于硬件虚拟化的Rootkit检测与防御系统系统安全一等奖物联网中基于动态混淆环的位置隐私保护通信系统系统安全一等奖基于偏振光的密钥分发系统系统安全一等奖基于分布式的微博舆情热点分析系统监控管理一等奖微博上的密码工具箱监控管理一等奖基于云存储的安全招投标系统云安全 一等奖基于分布式的微博舆情热点分析系统综合运用一等奖基于RFID的磁盘加密系统模式识别一等奖基于社交网络的即时隐蔽通信系统综合运用一等奖基于驻波的信息保密传递系统内容安全一等奖Android手机安全检测与取证分析系统手机应用一等奖基于策略的Android应用检测系统手机应用二等奖基于位置定位的Android手机寻回和隐私保护系统系统安全二等奖基于通信行为的木马检测系统系统安全二等奖基于MID凭证的合法用户动态识别系统安全二等奖基于DHCP的网络准入控制系统系统安全二等奖网侠——网页漏洞挖掘系统系统安全二等奖安全视频数据源认证技术研究与实现系统安全二等奖基于动态加解密的内网涉密信息管理系统系统安全二等奖“天机”—基于地理位置信息的安全通信系统监控管理二等奖基于专用进程监控的移动办公安全通信系统监控管理二等奖基于云计算的低冗余远程智能恢复系统云安全 二等奖SNS Cartographer社交网络拓扑勾勒系统综合运用二等奖安全漏洞库的可视化展示与攻击预测应用综合运用二等奖SNS cartographer-社交网络拓扑勾勒系统综合运用二等奖面向移动终端的非接触式掌纹识别系统的实现及应用开发综合运用二等奖基于rMAC的安全语音信息隐藏技术研究与实现综合运用二等奖基于扩展视觉密码方案的身份认证系统模式识别二等奖网络化U盘管理系统系统应用二等奖面向移动终端的非接触式掌纹识别系统的实现及应用开发系统运用二等奖基于AES对用户文件的新型加密认证内容安全二等奖基于声纹的android手机访问控制及文件加密系统手机应用二等奖数据跨网单向安全传输系统研究与创新设计数据安全二等奖基于版权图像的数据库零水印系统数据安全

步态识别论文

课程论文 步态识别 学号：12426009 班级：通信122 ：楚舒琦 目录 摘要 (3) 一、背景介绍 (4)

二、相关研究 (4) 三、主题（算法） (5) 3.1基于线图模型的动态特征提取 (6) 3.2基于整体的静态特征提取 (8) 3.3识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (13) 八、技术难点及解决途径 (14) 8.1技术难点 (14) 8.2解决途径 (15) 九、参考文献 (16)

摘要 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比面像识别更具优势。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。 关键词:生物特征识别;步态识别;特征提取;运动分割;动态时间规正

一、背景介绍 步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马克·尼克松教授的研究显示，人人都有截然不同的走路姿势，因为人们在肌肉的力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、视觉的灵敏程度、协调能力、经历、体重、重心、肌肉或骨骼受损的程度、生理条件以及个人走路的"风格"上都存在细微差异。对一个人来说，要伪装走路姿势非常困难，不管罪犯是否带着面具自然地走向银行出纳员还是从犯罪现场逃跑，他们的步态就可以让他们露出马脚。 人类自身很善于进行步态识别，在一定距离之外都有经验能够根据人的步态辨别出熟悉的人。步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。尽管生物力学中对于步态进行了大量的研究工作，基于步态的身份鉴别的研究工作却是刚刚开始。步态识别主要提取的特征是人体每个关节的运动。到目前为止，还没有商业化的基于步态的身份鉴别系统。 二、相关研究 信息融合：感知融合是人类感知外部世界的本能之一。人类可以非常自然地运用这一能力把来自人体各个感知器官眼耳鼻四肢的信息图像声音气味触觉组合起来并使用先验知识去估计理解和识别周围的环境以及正在发生的事情。融合理论正是对人类这一本能的模仿旨在利用计算机技术对按时序获得的多源观测信息在一定准则下加以自动分析综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息一样充分利用多源信息通过对这些多源的观测信息的合理支配和使用把多源信息在空间或时间上的冗余或互补依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。按照信息抽象的个层次可将信息融合分为3级（像素级融合特征级融合和决策级融合）。 像素级融合是在采集到的原始数据上进行的融合是原始测报未经预处理之前就进行的综合和分析是最低层次的融合。

2020年线上公需课

1.将服务业从传统推向现代的方法是（）。（10.0分） A.将先进工艺技术融于服务业 B.将现代服务意识融于服务业 C.将信息技术融于服务业 D.将传统文化融于服务业 我的答案：C√答对 2.关于3D打印技术，下列说法错误的是（）。（10.0分） A.它可直接将计算机中的三维图形输出为三维的塑料零件 B.它可以实现从微观组织到宏观结构的可控制造 C.它还存在着制造效率低、成本高的缺点 D.它的市场规模占全球制造市场的50%以上 我的答案：D√答对 3.根据《经济学人》杂志中对于第三次工业革命的观点，带动第三次工业革命的技术是（10.0分） A.机械技术 B.电气技术 C.信息技术 D.交通技术 我的答案：C√答对

4.工业软件指专门为工业部门使用的软件，下列软件中属于工业软件的是（）。（10.0分） A.照相机内的嵌入软件 B.微软的办公软件 C.计算机操作系统 D.通用数据库系统 我的答案：A√答对 1.在工业信息化中应用M2M技术可以实现的基本功能有（)（10.0分）） A.远程监视、控制、诊断 B.资产跟踪、供应链管理 C.故障设备的自动修复 D.产品技术方案的优化 我的答案：AB√答对 2.目前，我国在制造业上的自主创新能力不够强，其主要表现有（）。（10.0分）） A.具有自主知识产权的产品少 B.核心技术对外依存度较高 C.产业发展需要的高端设备大多依赖进口 D.部分行业重复建设和产能过剩严重 我的答案：ABC√答对

1.从广义上说，M2M代表的含义有：机器对机器、人对机器、机器对人、移动网络对机器。（10.0分） 我的答案：正确√答对 2.工业软件及其应用技术是现代企业核心竞争力，是“两化”深度融合的标志。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.目前，我国利用信息技术改造传统生产方式和工艺流程的水平亟待提升（10.0分） 我的答案：正确√答对 4.在全球制造业第一次大分工中，我国在国际分工中处于开发设计和市场销售环节（10.0分） 我的答案：错误√答对 1.根据吕虹主任所讲，中国特色社会主义开创于什么时候？（10.0分） A.1949年以后 B.1956年以后 C.1966年以后 D.1978年以后 我的答案：D√答对

2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B √答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分）

A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 6.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互

兰州市2019年七年级上学期期中语文试题C卷

兰州市2019年七年级上学期期中语文试题C卷 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 一、选择题 1 . 下列表述不完全正确的一项是（） A．《术兰诗》是一首南北朝民歌，北宋郭茂倩编。这是一首长篇叙事诗，讲述了一个叫木兰的女孩，女扮男装，替父从军，在战场上建立功勋，回朝后不愿作官，只求回家团聚的故事。 B．《驿路梨花》以“梨花”为线索，讴歌了年青一代的优秀品质。“驿路梨花处处开”一语双关，歌颂雷锋精神到处发扬光大。 C．《台阶》用散文的笔触讲述了“我”父亲与台阶的故事。台阶既是父亲的物质期待，更是父亲的精神追求。 D．《紫藤萝瀑布》是当代作家宗璞的一篇状物抒情的散文，紫藤萝旺盛的生命力，使作者心中的焦虑和悲痛化为宁静和喜悦，并由此感悟到人生的美好和生命的永恒。 二、现代文阅读 现代文阅读 丹麦生蚝 佚名 ①近日，丹麦驻华大使馆的一篇《生蚝长满海岸，丹麦人却一点也高兴不起来》，一夜之间丹麦生蚝抢占了前辈“皮皮虾”的风头，成为网络爆款。各种吃蚝攻略层出不穷，连丹麦驻华大使馆的官微都说“火得有点儿措手不及”。各种商务合作随之而来，天猫、京东纷纷推出各式丹麦美食。 ②首先需要明确一点，此处所说的疯长生蚝，并非丹麦原有的欧洲蚝，而是太平洋生蚝。而之所以泛滥成灾，正是所谓的生物物种入侵。 ③美国加州大学伯克利分校博士、科普作家张博然表示，事实上，科学家到现在还不知道丹麦的生蚝是哪儿来的。“过去的十多年间，这种生蚝在丹麦、挪威和瑞典迎来了大范围爆炸式增长，成批占领贻贝的生存空间，甚至开始入侵本土生蚝持有的潮下带。悲观者担心，按照这个趋势扩散，北海周边的沿海生态系统将被改写。”作为原产于日本的种类，太平洋生蚝抵达丹麦的可能路径之一是通过荷兰。张博然介绍道，1964年荷兰的生蚝养殖者将其引入了太平洋，用来满足吃货，这也是其在北海周边的第一个明确记录。 ④至于是否存在生物入侵的风险，引进者们表示不必担心，理由看似很充分:在原产地太平洋生蚝只有在水温

脑电信号特征提取及分类

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录

公需课《人工智能技术及其发展趋势》答案

1、()就是自然语言处理得重要应用，也可以说就是最基础得应用。(3、0分） A、文本识别 B、机器翻译 C、文本分类 D、问答系统 我得答案：C √答对 2、()就是人工智能得核心,就是使计算机具有智能得主要方法,其应用遍及人工智能得各个领域。(３、0分) A、深度学习 B、机器学习 C、人机交互 D、智能芯片 我得答案:B √答对 3、关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当得就是()。(3、0分) A、人工智能得近期进展主要集中在专用智能领域 B、专用人工智能形成了人工智能领域得单点突破，在局部智能水平得单项测试中可以超越人类智能 C、通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D、真正意义上完备得人工智能系统应该就是一个专用得智能系统 我得答案:Ｄ√答对 4、生物特征识别技术不包括(）。（３、0分)

A、体感交互 Ｂ、指纹识别 C、人脸识别 D、虹膜识别 我得答案:A√答对 5、（）,中共中央政治局就人工智能发展现状与趋势举行第九次集体学习。(３、０分) Ａ、2018年3月1５日 B、２018年１0月31日 C、2018年12月3１日 D、201９年１月31日 我得答案：B √答对 ６、()就是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取得知识，例如图像、声音与文本。(3、0分） A、深度学习 B、机器学习 C、人机交互 D、智能芯片 我得答案：A √答对 7、下列选项中,不属于生物特征识别技术得就是()。（3、0分) A、步态识别 Ｂ、声纹识别 C、文本识别

D、虹膜识别 我得答案:C √答对 8、（)就是指直接通过肢体动作与周边数字设备与环境进行交互。（3、0分) Ａ、体感交互 B、指纹识别 C、人脸识别 D、虹膜识别 我得答案:A √答对 9、下列对人工智能芯片得表述,不正确得就是()。（３、0分) A、一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务得芯片 B、能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C、目前处于成熟高速发展阶段 D、相对于传统得CＰU处理器,智能芯片具有很好得并行计算性能 我得答案:C √答对 10、立体视觉就是(）领域得一个重要课题,它得目得在于重构场景得三维几何信息。（3、0分) A、人机交互 Ｂ、虚拟现实 C、自然语言处理 D、计算机视觉 我得答案:Ｄ√答对 未答标记 1、量子计算加速人工智能得好处包括(）。(4、0分))

偏瘫的步态分析

偏瘫的步态分析 来源：刘传雪的日志 偏瘫是指由于脑血管意外、脑外伤、脑肿瘤术后引起的运动中枢受损导致对侧躯体运动障碍。许多患者有明显缺陷和畸形，表现为异常的步态、行走速度缓慢、费力、稳定性差等。通过康复治疗，患者的步态可以得到改善。 1步态分析 步态分析由5个部分组成，包括观察形成行走动作的特定变量和反映步态动力学所产生的效果两部分。观察形成行走动作的特定变量有：动作分析(motion analysis)—确定每个关节动作的大小和时值；动态肌电图(dynamic electromyography)—确定肌肉活动在步态周期中的发生时间和相对强度；测力板试验(force plate)—确定下肢承重所经受的负荷变化。跨步分析(stride analysis)和能量消耗测量(energy cost measurement)。后两者用于反映步态动力学所产生的效果。每个患者步态异常的程度不同，分析的方法也不同，一般作观察式步态分析(observational gait analysis)应检选出主要的步态异常，然后确定进一步检查的项目。 观察式步态分析时，一方面将所观察的一侧下肢在步态周期中按功能分为不同的期，通常为8个期，即开始触地期(initial contact, IC)、承重反应期(loading response, LR)、站立中间期(midstance, mst)、站立终末期(terminal stance, Tst)、摆动前期(preswing, Psw)、开始摆动期(initial swing, Isw)、中间摆动期(Midswing, Msw)和终末摆动期(terminal swin g，Tsw)，前5个期为站立期的连续5个不同的阶段，后3个期为摆动期的连续3个不同阶段；另一方面将偏瘫患者与行走有关的身体部分，包括躯干、骨盆、髋、膝、踝、足趾一一作仔细观察，步态各期出现的异常动作，即病理性步态的外在表现，是直立行走的肌肉在上运动神经元受到损害后，出现下运动神经元及其所支配的肌肉活动失去控制，导致肌张力增加，肌协调收缩功能障碍，并可由动态肌电图证实。偏瘫步态具体表现如下：●开始触地期：缺乏足跟着地，而是前足、或整个足底、或足底外侧缘着地，这是由于足背屈不足，伸膝不完全或足内翻所致。 承重反应期：踝关节过度跖屈，呈马蹄足，可能是由于跟腱挛缩，或由于持久而过度的小腿三头肌活动，使前足首先着地，正常足跟着地的摇滚动作丧失，使步态不平滑。正常胫骨在足跟处摇滚向前运动比大腿向前运动快，引起膝屈曲，而偏瘫病人吸收缓冲体重冲力的膝屈曲消失。前足着地反而给胫骨产生向后的推力，妨碍身体向前推进和利用下肢的动量向前，使能量消耗增加。足内翻多由于胫前肌在摆动期过度活跃，或小腿三头肌提前活动引起。足外侧缘着地使负重面不稳定。当髋内收肌过度活动、共济失调、本体感觉受损时，可引起患足在健足前方着地，易致内翻损伤或不稳跌倒。 ●中间站立期：由于挛缩、过度屈肌活动和强力的伸展模式，正常踝关节从15°跖屈位至大约10°背屈位的转移动作消失，患者不能将体重从足跟转移到前足，并出现两种代偿方式。如果膝活动度良好，就会出现膝过伸；如果患者有充分的伸髋控制能力，或有手杖支撑时，就会出现躯干前倾。两种情况均使骨盆后缩处于足跟的后上方，影响了身体向前的动量和步长。

2021年人工智能技术及其发展趋势答案

人工智能技术及其发展趋势 欧阳光明（2021.03.07） 单选题 1.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 2.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（ 3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 3.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片

4.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 6.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 7.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别

8.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 9.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 10.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 多选题 1.量子计算加速人工智能的好处包括（）。（4.0分）） A.处理速度快 B.所需数据量更小 C.处理能力强

波长变换的信号特征研究论文

波长变换的信号特征研究论文 摘要：通过对小波变换所进行的理论分析和计算机模拟发现，利用小波变换具有的高低频分离的特点，可在不丢失原信号重要信息成分的前提下，将原光谱信号的边缘部分进行滤化处理，消除了噪音信息，重构出更加清晰的光谱特征图形，从而提高了信号的清晰度，为信号的预处理提供了更加方便的条件。该信号特征提取的方法，与傅氏变换相比较，具有多项明显的优点，在实际工程应用中具有重要的意义。 关键词小波变换傅氏变换；信号 一、引言 在当今科技飞速发展的信息时代，信息资源中的信号应用日益广泛，信号的结构越来越复杂，为了更加清楚地分析和研究实际工程信号的有用信息，对信号进行预处理是至关重要的。例如，对于环境的监测，其中对空气成分的检测已经成为必不可少的环节，其方法是将空气中的某一成分(例如丁烯)进行特征的提取，提取的信息中仍然会存在着由一系列高频信号构成的噪音信号。由于这些边缘部分的存在，使原信号的基本特征在光谱信号中不能完全清晰地呈现，导致某些信息的细微环节部分难以识别，致使研究目的无法实现。 本文通过对小波变换所进行的理论分析和计算机模拟发现，利用小波变换具有的高低频分离的特点，可在不丢失原信号重要信息成分的前提下，将原光谱信号的边缘部分进行滤化处理，消除了噪音信息，重构出更加清晰的光谱特征图形，从而提高了信号的清晰度，为信号的预处理提供了更加方便的条件。 二、傅氏变换与小波变换 近年来，小渡变换已经成为对信号、图像等进行分析不可或缺的实用工具之一，其实质是对原始信号的滤波过程。与傅氏变换相比较，小波变换的优势在于，对分析信号可进行任意的放大平移并对其特征进行提取。对复杂信号作小波变换，进行多分辨率分析，在信号图象分析领域已占据着相当重要的地位。 已有的科研成果表明，物质的荧光光谱取决于物质的原子分子结构，所以不同的物质具有不同的荧光光谱。非线性荧光光谱是利用大功率超短激光脉冲和气体的非线性作用得到的；对于这种非线性荧光光谱的研究，主要集中在形成原理、

2020天津专业技术人员继续教育考试(三套题)

2020天津继续教育考试（三套题） 心肺复苏技术真的能救命吗 单选 1.进行心肺复苏时，成人按压深度是（）。（10.0分） A.1-2厘米 B.3-4厘米 C.5-6厘米 D.7-8厘米 我的答案：C√答对 2.心肺复苏的按压速度是（）。（10.0分） A.80-100次/分钟 B.100-120次/分钟 C.120-140次/分钟 D.140-1600次/分钟 我的答案：B√答对 3.心肺复苏的黄金抢救时间是（）。（10.0分） A.四分钟内 B.十分钟内 C.十五分钟内 D.二十分钟内 我的答案：A√答对 4.猝死是指急性症状发生后即刻或者发病（）小时以内发生死亡。（10.0分） A.一 B.二 C.三 D.四 我的答案：A√答对 多选 1.心肺复苏术的步骤包括（）。（10.0分）） A.判断 B.呼救 C.检查

D.按压 E.人工呼吸 F.除颤 G.评估 我的答案：ABCDEFG√答对 判断 1.对儿童进行心肺复苏时，胸外按压深度一般为5厘米，如超过6厘米，可能有不良影响。（10.0分） 我的答案：正确√答对 2.心肺复苏时吹气要连续两次，避免过度吹气。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.心肺复苏的按压部位是胸腹左上半部分。（10.0分） 我的答案：错误√答对 4.胸外按压是心肺复苏中最重要的内容。（10.0分） 我的答案：正确√答对 5.在救助窒息性心脏骤停患者时，急救者应先进行2个周期，即10分钟的CPR。（10.0分） 我的答案：正确×答错 人工智能技术及其发展趋势 单选 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（ 3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对

公需科目：人工智能与健康试题及答案五

眉山市公需科目培训2019人工智能与健康试题及答案（五） 一、单选题 1.在2016年，ImageNet测试的识别错误率为（）。（分） 我的答案：B√答对 年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。（分） A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型 我的答案：D√答对 3.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。（分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：B√答对 4.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案：C√答对 5.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（分） 我的答案：C√答对 6.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（分）

A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（分） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 近邻算法 我的答案：B√答对 9.现在医学上使用的水银柱血压计是在（）开始应用于临床的。（分） 年 年 年 年 我的答案：B√答对 年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（分） 4 3 3 4 我的答案：A√答对

11.（）是研究用计算机系统解释图，像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术，所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。（分） A.立体视觉 B.图像理解 C.姿态估计 D.轨迹跟踪 我的答案：B√答对 12.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：C√答对 13.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重 我的答案：A√答对 14.据2005年美国一份癌症统计报告表明，在女性的所有死亡原因中，排在第二位的是（）。（分） A.肺癌 B.肝癌 C.乳腺癌 D.淋巴癌 我的答案：C√答对 15.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（分） 年 年 年 年

(推荐)步态分析

步态分析 第一节概述 一、步态分析的目的 1．确定异常步态的障碍学诊断。 2．确定异常步态的程度。 3．比较不同种类的辅助具（假肢、矫形器）对步态的影响。 二、适应症和禁忌症 （一）适应症 1．中枢神经系统损伤：脑外伤，脑血管意外，脑瘫，帕金森病。 2．骨关节疾病与外伤：截肢，髋关节或膝关节置换术后，关节炎，软组织损伤。 3．下肢肌力损伤：股神经损伤，腓总神经损伤，脊髓灰质炎。 4．其他如疼痛。 （二）禁忌症 1．严重的心肺疾患。 2．下肢骨折未愈合。 第二节正常步态 一、步行周期 步行周期指行走过程中一侧足跟着地至该侧足跟再次着地时所经过的时间。 分为： 1．站立相（stance phase 62％）：又称支持相，为足底与地面接触的时期。 2．迈步相（swing phase 38％）：又称摆动相，指支持腿离开地面想起摆动的阶段。 二、正常步行周期的基本组成 （一）双支撑期和单支撑期 双支撑期（12％）：一侧足跟着地至对侧足趾离地前双腿与地面接触的时期。 每一个步行周期中，有两个双支撑相，即负荷反应期和站立末期。 （二）步行周期分期 1．首次着地 指足跟或足底的其他部位第一次与地面接触的瞬间，此时骨盆旋前5度，髋关节屈曲30度，膝和踝关节中立位。 正常人首次着地方式为足跟着地，病理步态时表现各异：脑瘫患儿可出现脚掌着地，脚后跟疼痛患者可见足底外侧缘或内侧缘着地。 2．负荷反应期（承重期）――双支撑期 指足跟着地后至足底与地面全面接触的一段时间，即一侧足跟着地后至对侧足趾离地。此时，膝关节屈曲达到站立相的最大值。 3．站立中期 指从对侧下肢离地至躯干位于支撑腿正上方时。 4．站立末期 指从支撑腿足跟离地到对侧下肢足跟着地。 5．迈步前期――双支撑期 指从对侧下肢足跟着地到支撑腿足趾离地之前的一段时间。 6．迈步初期 从支撑腿离地至该侧膝关节达到最大屈曲时。

2020公需课考试答案(100分) - 人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 1、下列选项中,不属于生物特征识别技术得就是（)。(3、0分) A、步态识别 Ｂ、声纹识别 C、文本识别 D、虹膜识别 2、()就是自然语言处理得重要应用,也可以说就是最基础得应用。( 3、0分) A、文本识别 B、机器翻译 C、文本分类 D、问答系统 3、()就是人工智能得核心,就是使计算机具有智能得主要方法，其应用遍及人工智能得各个领域。(3、0分) A、深度学习 B、机器学习 Ｃ、人机交互 D、智能芯片

4、生物特征识别技术不包括()。(3、0分) A、体感交互 B、指纹识别 Ｃ、人脸识别 D、虹膜识别 ５、（)就是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取得知识,例如图像、声音与文本。(3、0分) A、深度学习 B、机器学习 C、人机交互 D、智能芯片 ６、下列对人工智能芯片得表述,不正确得就是(）。(3、0分) Ａ、一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务得芯片 B、能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C、目前处于成熟高速发展阶段 Ｄ、相对于传统得CPU处理器，智能芯片具有很好得并行计算性能

7、立体视觉就是（)领域得一个重要课题，它得目得在于重构场景得三维几何信息。(３、0分) A、人机交互 B、虚拟现实 C、自然语言处理 D、计算机视觉 ８、（）就是指直接通过肢体动作与周边数字设备与环境进行交互。(3、0分) A、体感交互 B、指纹识别 C、人脸识别 Ｄ、虹膜识别 9、关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当得就是(）。（3、0分) Ａ、人工智能得近期进展主要集中在专用智能领域 B、专用人工智能形成了人工智能领域得单点突破，在局部智能水平得单项测试中可以超越人类智能 C、通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D、真正意义上完备得人工智能系统应该就是一个专用得智能系统