独创性特征

独创性特征
独创性特征

所谓特征,就是指一事物与其他事物(特别是相近事物)相比所体现出来

的特有的性质,也即具有的独特的地方。作品的独创性是人们创造性智力劳动

的结果所体现出来的特性,它除了具备智力劳动的结果所共有的特点外,还具

有自己独特的地方。为了更好地把握作品独创性的特征,我们有必要拿它跟专

利法中的首创性以及作品的艺术性加以对比。有比较方见异同,相信通过对比

2独创性的内涵及特征

我们对独创性会有一个更加全面深入的认识。

2.2.1独立完成性

独立完成,指的是创作者通过自己的思维活动,运用自己的技巧和表达方式,

创作出体现自己个性的作品,而不是对他人作品的复制、抄袭和篡改。在法律和司法实践中,大家普遍认可的观点是:作品具有独创性才受法律保护。也就是说,独创性应该是指作者把自己的意识和思维,通过大脑这一自己独有的物质器官,运用自己个性的构思和技巧,发挥自己的主观能动性智力活动的智力结果,总而言之,它必须要求要有作者个性即质的内容,而不是对他人作品的抄袭、票(窃或篡改。从而可以看出:作品获得相应的著作权的前提条件是,作者独立的劳动创作。

其实,独立完成性就是独创性在作品形成过程中的必然要求和体现,也即

作者创作的独立性。通常情况下,独立完成作品的表现形式为:作者通过自己

的生活经验和社会阅历,选择要表现其作品的结构进行构思和编排,通过作品

这一客观形式来表达出自己的思想情感、立场观点和世界观、人生观与价值观。因此偶然或巧合地与他人的现有作品相同或相似,完全不影响自己的权利。譬

如甲乙二人分别对黄鹤楼拍了一张照片,对于各自所拍摄的照片甲乙二人分别

享有著作权,因为他们是彼此独立创作完成的,而非一人对另一人的“翻拍”。相反,如果是对他人作品的抄袭、票l窃或篡改,不但不能称为著作权意义上的作品,而且也不能受到法律的保护,反而要承担侵权法律责任。

2.22创作性

由本章第一节的分析我们知道,创作是一种创造性智力劳动,它不是简单、

机械的一般性的智力活动。具体的说,创作是作者将自己的思想、情感和所想

表达的内容通过自己的构思,创作技巧,进行整理、加工、组织和编排,来确

定作品的结构和体系,从而完成符合自己个性特点的智力成果。是作者将表达

自己思想、观点、情感、立场的智力活动。不仅具有量的规定性,而且具有质

的规定性。因为每个作品具有质的特性,具有属于自己本身的特殊,使作者和

作品之间具有了其他人和作品之间不具有的特定联系,也是不同作品之间进行

区分的重要标准之一,同时也是作品是否具有独创性的判定标准。正如有的学

者指出,“让作品具有独创性不仅意味着自己创作出某种东西,而且还意味着应当创造出某种具有想象力的特别的东西’。虽然,这并不是指独创性劳动投入的结果必须属于某种人们可以看出‘巨人的狮爪’(比喻大师级的手笔)的东西,

2独创性的内涵及特征

但是,创作必须更多地属于在自己的作品类型领域比人们所期待的普通的智力

劳动能带来更多成果的活动。与普通的智力劳动相比,创作更具有独特性。也

就是说创作必须比人们所常见的普通的智力劳动能带来那么一点点独特的东西。”因此,智力机械性劳动、智力技艺性劳动以及其他纯工匠式的制作都不属于创作的范畴,由此而产生的结果也就不具备著作权法意义上作品的独创性。

创作性这一点非常重要,因为它是智力创造性劳动这一内在本质在著作权领域

的自然体现和要求。

在通常情况下,我们对著作权理论中的独创性概念进行论述时,一般情况

下要将其与专利理论中的“首创性”概念进行比较,辩清他们之间的区别。在感性认识上,量的规定性是从著作权法的立法目的出发的,要求文学艺术百家争鸣、百花齐放,促进文学艺术的多样化。所以要求作品有多种不同类的或者尽可能无限种的表达方式。只有具备这两点,作品才具有独创性,才受著作权法的保护。也就是说,表达不能是唯一的或有限的,应当给人们留有自由表达的空间和余地。质是关键,没有前提,保护就无从谈起。因为其就没有独创性,根本不是著作权法意义上的作品,更谈不上第三人对该作品的侵权。但如果是作者个性的表达,但只有一种或几种固定的表达形式,也不能称其为具有独创性,也不在著作权法保护的范围之内。否则,等于在事实上保护了该思想观念。在我们的日常生活中,存在着很多是作者创造性的智力成果,但却有唯一

一种或固定几种的表达方式的作品,根据我国著作权法的立法目的,传播优秀作品,促进文学艺术成果的多样化的价值取向,这样的作品有悖于立法目的,是不能受法律保护的比认识上,著作权理论中的独创性是作者自己独立创作完成的智力活动的结果,不管是对同一素材,还是不同素材,只要是不同的创作主体独立创作,通过自己独特的方式、技巧和独具匠心的构思、编排来表达自己的情感、立场、观点、世界观、人生观与价值观,我们就说他具有独创性,因为其具有符合作者本身的特质,是作者本身人格个性化的延伸,是自己特殊性在众多普遍性中的体现。我们对著作权理论中的独创性的智力结果进行保护的法律价值在于要人们对文化生活多样性的追求。专利权理论中的“首创性”指的是现已存在的作品比在这个时间点之前出现的作品具有实质性进步的意义。“独创性”与“首创性”保护的客体都是智力结果。、而“首创性”中的智力结果又由“新颖性”这一名词来定义。所谓“新颖性”就是要求作品的首创性,要求唯一存在,存在唯一,可以在原有的技术上进行进步的、有意义的改进,但不能在纵向对比时与以前的技术作品相同。可以以以往的技术作品为模板,进行实质的改进。专利保护的法律价值在于符合人类社会发展规律的基础上推

2独创性的内涵及特征

进社会的进步。没有新颖性的技术作品,是对原社会规律的再现和重复,不能创造出更大的社会价值,推进社会的进步。但二者又由相同或相似的地方,就是都是对智力结果在质的规定性方面,都必须具有属于自己特殊、个性化的内容,才能受法律保护。这一质的规定性,表现在著作权法上就是作品的创作性。但是,我们不能因此就混淆了著作权法中作品的创作性与专利法中的创造

性之间的区别。事实上,二者之间是存在着很大差异的。对于这些具体差异的准确把握有利于我们正确的掌握作品独创性的特点及其判定标准,从而正确的理解和适用法律。概括地说,二者主要存在以下几个具体的差别:

(1)作品的创作‘胜与新颖‘胜无关。它不要求作者必须创作串前所未有的成果。在著作权法上,允许不同的作者对完全相同的题材进行创作,只要作品的表达是独立完成并且具有创作性,不同的作者可依法各自享有独立的著作权。因此即使由不同的作者在不同的时间对同一素材为背景、蓝本进行创作,不是对己存在作品的抄袭、票(窃或篡改,而是通过自己的构思和编排,创造出符合自己特质的作品,这两作品在著作权法意义上都具有独创性,都受法律保护。而专利法上的创造性是建立在新颖性基础之上的,因而具有前所未有性。因此,在很多国外的版权法中或注解中明确表明:要对“独创性”和“新颖性”相区

分,不要将二者混为一谈。

(2)作品的创作性不具有排他性。即不同的创作主体在同一时间、同一地

点以同一素材为背景蓝本分别以自己的构思和方法进行创作,得出的各自作品都可以受到著作权法的保护。例如两个人分别用镜头对同一人或同一物进行拍摄,拍到的两张照片即使差别很小也分别构成独立的、各自享有版权的作品。因为这两幅作品都有两个作者各自个性的内容,是两人各自的独具匠心的构思和编排,都有各自的独创性,因此都受著作权法保护。而专利法上的创造性具有强烈的排他陛,它不允许对同一项发明创造重复授权。

(3)作品的创作性是指作品的表达形式,而专利法中的创造性是指技术方

案的思想内容或技术功能上的创造性和新颖性。

(4)作品的创作性要求智力结果具有符合作者本身的个性表征,与已有作

品存在质的特殊性。而专利法上的首创性则要求后作品比前作品具有进步性。从而可以看出,同样是创作性,专利法的标准要高于版权法的标准。

著作权与专利权对各自客体的创造性要求之所以存在着这么大的差异,原

因在于著作权的客体即作品是一种自然人个性化的表达,这种表达不仅会与特定自然人的隐私、名誉等精神性人身要素发生重合从而构成一定的人身利益,而且涉及言论自由这一宪法权利。更明确地说,如果对作品设定较高的创造性2独创性的内涵及特征

要求,会对自然人的人格以及公民的言论自由产生不利的影响。因此,著作权应当在不与其他法律相冲突的情况下尽可能宽泛地保护自然人个性化的表达,即使针对同一思想主题,一般也只能说各有千秋,因而难分新旧也难分高下,可见,著作权不应也不宜对其客体设定较高的创造性要求。

另外,作品的独创性也不同于商标法中的显著性。由于商标是用以区别不

同的商品或服务的标志,因此必须具有显著特征,以便于识别。所以,各国的商标法都普遍规定,就同一个商标原则上只授予一个商标权。两个不同的主体不能在相同或类似的商标上各自获得商标权。这显然是与著作权法上只要各自独立创作完成就分别取得著作权的做法是完全不同的。作品的独创性是永久性的,但商标法中的显著性则是可变动的,一个本来具有显著性的标记会随时情事变更丧失显著性,反之,本不具有显著性的标记也可能会具有显著性。而作品的独创性是不具备这种特性的。

最后需要注意的是,在分析作品独创性的特征时,我们也不能将独创性与

艺术性混为一谈。因为这样不仅会混淆不同社会规范的社会功能,而且会把原本应由其他社会规范评价的对象不适当的纳入法律评价的框架,进而增加问题的复杂性。所谓艺术性,在《现代汉语词典》中的解释是:“文学艺术通过形象反映生活、表达思想感情所达到的准确、鲜明、生动的程度以及形式、结构、表现技巧的完美程度。”由此可见,艺术性不仅包括对文学艺术作品表现形式的评判,而且还包括对其思想感情的判定。如果把艺术性混同于独创性,或把艺术性也作为判定作品独创性的标准,至少有以下两个明显的缺陷和不足:一是

会把作品所表达的思想纳入著作权法的规范体系,这显然与著作权法的不保护思想的基本原则相背离;二是会把科学作品排除到著作权法保护之外,因为“艺术性”只是对“文学艺术作品”的评定。可见,把艺术性纳入独创性的判定标准中是十分危险的。艺术性是对作品质量的评价标准。通常情况下,作品的艺术性与其生命力是成正比的。但无艺术性或艺术价值不高的作品,与艺术性高的作品一样都能产生著作权,同样受著作权法的保护。由此可见,作品的独创

性与作品的艺术性无关。因为后者是对人们的创作成果进行价值判断的另外一个体系,与作品独创性的判断体系不在同一层面上。作品的独创性不代表作品的水平高低、质量优劣以及价值的大小,从这种意义上讲,独创性没有对作品质量的要求。独创性判断的惟一标准在于一部作品有别于他部作品所体现出来的特异性或未抄袭性。只要作品是作者通过自己的构思、加工、选择、安排等智力创造劳动独立创作完成的,那么就是具备独创性的。至于艺术价值的高低,在此不应成为考量的因素。

2独创性的内涵及特征

综上所述,本文认为,我们在把握作品的独创性时,一定要与专利法中的创

造性、商标法中的显著性以及作品的艺术性区别开来,一定要把“独立完成性”和“创作性”二者兼顾起来。只有这样,我们对作品独创性的理解才是科学全面的。

算 法 的 鲁 棒 性

[论文笔记]集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性 集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性一、多个弱防御的集成不能形成强防御1.攻击者2.防御策略3.对抗样本生成方法4.干扰大小的度量5.实验6.结论二、简单集成神经网络1.攻击方法2.集成模型3.计算梯度4.实验5.结论三、 ensemble of specialists1.利用FGSM 方法得到模型的混淆矩阵:2.伪代码如下:3.实验考虑三种模型4.实验结果四、随机自集成1.思想2.taget攻击与untarget攻击3.网络设计4.伪代码如下:5.理论分析6.结论五、集成对抗训练1.前言 2.对抗训练 3.集成对抗训练六、对抗训练贝叶斯神经网络(adv-BNN)1.前言2.PGD攻击3.BNN4.adv-BNN 一、多个弱防御的集成不能形成强防御 1.攻击者 假设攻击者知道模型的各种信息,包括模型架构、参数、以及模型的防御策略(白盒攻击)。 考虑两种白盒攻击者: (1)静态 不知道模型的防御策略,因此静态攻击者可以利用现有的方法生成对抗样本,但不针对特定的防御策略。 (2)动态 知道模型的防御策略,可以自适应地制定攻击方法,比静态攻击者更强大。

2.防御策略 (1)feature squeezing 包括两个检测组件:reducing the color depth to fewer bits 和spatially smoothing the pixels with a median filter (2)specialist-1 ensemble method 根据对抗混淆矩阵将数据集分成K+1个子集,形成由K+1个分类器组成的一个集成分类器 (3)多个检测器集成 包括Gong、Metzen、Feinman三个人提出的对抗样本检测器; 3.对抗样本生成方法 利用优化方法生成对抗样本,最小化如下损失函数: loss(x′)=∣∣x′?x∣∣22+cJ(Fθ(x′),y)loss(x#x27;)=||x #x27;-x||_{2}^{2}+cJ(F_{theta}(x#x27;),y)loss(x′)=∣∣x′? x∣∣22?+cJ(Fθ?(x′),y) 其中c为超参数,该方法也称为CW攻击方法。 4.干扰大小的度量 用下式度量对抗样本与干净样本之间差异: d(x?,x)=∑i(x?x)2d(x^{*},x)=sqrt{sum_i(x^{*}-x)^{2}}d(x? ,x)=i∑?(x?x)2? 其中样本点都被归一化[0,1]之间。 5.1 攻击 feature squeezing 结论:feature squeezing 不是一种有效的防御方法。首先单独

算 法 的 鲁 棒 性

[机器学习]Lasso,L1范数,及其鲁棒性 前言:本文包括以下几个方面,1. 介绍Lasso,从最初提出Lasso的论文出发,注重动机; 2. L1和L2范数的比较,注重L1的稀疏性及鲁棒性; 3. 从误差建模的角度理解L1范数 最早提出Lasso的文章,文献[1],已被引用n多次。 注:对于不晓得怎么翻译的英文,直接搬来。 1) 文献[1]的动机: 在监督学习中,ordinary least squares(OLS) estimates 最小化所有数据的平方残差(即只是让经验误差最小化),存在2个问题:1是预测误差(prediction accuracy):OLS estimates总是偏差小,方差大; 2是可解释性(interpretation):我们希望选出一些有代表性的子集就ok了。 【Lasso还有个缺点,ref8:当pn时,(如医学样本,基因和样本数目),Lasso却最多只能选择n个特征】 为了解决上面2个问题,2种技术应运而生: 1是subset selection:其可解释性强,但预测精度可能会很差; 2是岭回归(ridge regression):其比较稳定(毕竟是添加了正则化项,把经验风险升级为结构风险), 但可解释性差(只是让所有coefficients都很小,没让任何

coefficients等于0)。 看来这2种技术对于2大问题总是顾此失彼,Lasso就被提出啦!其英文全称是'least absolute shrinkage and selection operator' lasso的目的是:shrink? some coefficients and sets others to 0,保留subset selection可解释性强的优点和 ridge regression稳定性强的优点。 2)为什么Lasso相比ridge regression稀疏? 直观的理解[1] (plus a constant). (a)图:椭圆形是函数的图像,lasso的约束图像是菱形。 最优解是第一次椭圆线触碰到菱形的点。最优解容易出现在角落,如图所示,触碰点坐标是(0,c),等同于一个coefficient=0; (b)图:岭回归的约束图像是圆形。 因为圆形没有角落,所以椭圆线与圆形的第一次触碰很难是在坐标为(0,c)的点,也就不存在稀疏了。 2.? L1,L2范数误差的增长速度(ref2,ref3) L1范数误差的线性增长速度使其对大噪音不敏感,从而对不良作用形成一种抑制作用。 而L2范数误差的二次增长速度显著放大了大噪声负面作用。 3. 从误差建模的角度理解 1)孟德宇老师从误差建模的角度分析L1如何比L2鲁棒。(ref3) 1:看图1,由于L1范数的线性增长速度使其对大噪音不敏感,从而对

图像特征提取综述

图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念,表征图像的特性。输入是一张图像(二维的数据矩阵),输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别,下面是图像特征的一些特性: 边缘 边缘是两个区域边界的像素集合,本质上是图像像素的子集,能将区域分开。边缘形状是任意的,实践中定义为大的梯度的像素点的集合,同时为了平滑,还需要一些算法进行处理。角 顾名思义,有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上,分析边缘的走向,如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测,直接计算图像梯度的高度曲率(合情合理)。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。 区域 区域性的结构,很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。 脊 长形的物体,例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线,每个脊像素都有脊宽度,从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。 特征提取 检测到特征后提取出来,表示成特征描述或者特征向量。 常用的图像特征:颜色特征、 纹理特征 形状特征 空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点:颜色特征是全局特征,对区域的方向、大小不敏感,但是不能很好捕捉局部特征。 优点:不受旋转和平移变化的影响,如果归一化不受尺度变化的影响。 缺点:不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法 (1)颜色直方图 适用于难以自动分割的图像,最常用的颜色空间:RGB和HSV。 匹配方法:直方图相交法(相交即交集)、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 对颜色特征的表达方式有许多种,我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种:统计直方图,累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 统计直方图 为利用图像的特征描述图像,可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数,即: 上式中k代表图像的特征取值,L是特征可取值个数,是图像中具有特征值为k的像素的个数,N是图像像素的总数,一个示例如下图:其中有8个直方条,对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。

算 法 的 鲁 棒 性

【架构设计】【程序指标】鲁棒性与健壮性的细节区别 一、健壮性 健壮性是指软件对于规范要求以外的输入情况的处理能力。 所谓健壮的系统是指对于规范要求以外的输入能够判断出这个输入不符合规范要求,并能有合理的处理方式。 另外健壮性有时也和容错性,可移植性,正确性有交叉的地方。 比如,一个软件可以从错误的输入推断出正确合理的输入,这属于容错性量度标准,但是也可以认为这个软件是健壮的。 一个软件可以正确地运行在不同环境下,则认为软件可移植性高,也可以叫,软件在不同平台下是健壮的。 一个软件能够检测自己内部的设计或者编码错误,并得到正确的执行结果,这是软件的正确性标准,但是也可以说,软件有内部的保护机制,是模块级健壮的。 软件健壮性是一个比较模糊的概念,但是却是非常重要的软件外部量度标准。软件设计的健壮与否直接反应了分析设计和编码人员的水平。即所谓的高手写的程序不容易死。 (不是硅谷,印度才是全球软件精英向往之地) 为什么印度人的软件业在国际上要比中国的好,除了印度人母语是英语的原因外,更重要的是因为印度人严谨,他们的程序更有健壮性。印度的一个老程序员,月代码量在一千行左右,这一千行代码,算法平实,但都是经过仔细推敲,实战检验的代码,不会轻易崩溃的代码。我们的程序

员,一天就可以写出一千行代码,写的代码简短精干,算法非常有技巧性,但往往是不安全的,不完善的。印度人的程序被称作:傻壮。但程序就得这样。写一段功能性的代码,可能需要一百行代码,但是写一段健壮的程序,至少需要300行代码。例如:房贷计算器的代码,算法异常简单,十多行就完成了,但是,这段程序完全不具备健壮性,很简单,我的输入是不受限制的,这个程序要求从用户界面读取利率,年限,贷款额三个数据,一般同学的写法很简单,一句doubleNum = Double.parseDouble(JOptionPane.showInputDialog(null,"请输入"+StrChars)) ;就万事OK了。但是,真的有这么简单么,开玩笑,这么简单就好了,列举以下事例1,我输入了负数2,我的输入超出了double类型所能涵盖的范围3,我输入了标点符号4,我输入了中文5,我没输入6,我选择了取消或者点了右上角的关闭这一切都是有可能发生的事件,而且超出了你程序的处理范围,这种事情本不该发生,但是程序使用时,一切输入都是有可能的,怎么办,你只能在程序中限制输入。作为一个程序员,你如何让你的代码在执行的时候响应这些事件呢,我用了四十行代码编写了一个方法,用来限定我的输入只能为正实数,否则就报错,用户点击取消或者关闭按钮,则返回一个特殊数值,然后在主方法增加一个循环,在调用输入方法的时候检查返回值,如果为特殊值,就返回上层菜单或者关闭程序。 二、鲁棒性 鲁棒是Robust的音译,也就是健壮和强壮的意思。 鲁棒性(robustness)就是系统的健壮性。它是指一个程序中对可能

算 法 的 鲁 棒 性

算法模型好坏、评价标准、算法系统设计 算法模型好坏的评价通用标准: 1、解的精确性与最优性。基于正确性基础上。 2、计算复杂度,时间成本。 3、适应性。适应变化的输入和各种数据类型。 4、可移植性。 5、鲁棒性。健壮性。 鲁棒性(robustness)就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 一个电子商务网站推荐系统设计与实现——硕士论文分析 一、应用场景 1、网站首页、新品推荐:采用item相似度策略推荐。目标:提供新颖商品。 2、商品详情、看过的还看过,看过的还买过:采用频繁项集挖掘推荐。目的:降低商品寻求成本,提高体验、促进购买。 3、网站购物车、买过的还买过:频繁项集挖掘。目的:提高客单

价。 4、网站会员中心、与用户浏览历史相关商品:item相似度。目的:提升复购率。 5、商品收藏栏、搜索栏、品牌栏、品类栏:item相似度。目的:获取用户更多反馈;帮助用户发现需求;完善内链结构,流畅页面跳转;完善品类之间内链结构,流畅跳转。 二、推荐系统核心问题 三个核心要素:用户、商品、推荐系统。 用户特征分析:行为特征、兴趣特征。 用户不同特征以不同形式存储在不同介质中:注册信息存储在关系型数据库、行为数据存储在web日志中。 开发时,需要将这些数据进行清理,然后转换到统一的用户偏好数据库中。 商品特征:基本特征、动态特征。 基本特征:品牌、品类、颜色、型号、尺寸、性别等。 动态特征:销量、库存、市场价格、浏览次数、加购物车次数等。 补充说明:如果商品不能直接说明用户的兴趣特征,比如电影、图书,则可以通过用户的标签系统进行推荐。 或者通过协同过滤算法进行推荐,因为协同过滤算法不需要依赖商品自身的特征属性。 用户和商品一般具有三种关系:这是推荐系统工作的依据。 用户--喜欢--商品--相似--商品:基于item的推荐系统思想。

简论结构抗震的鲁棒性

简论结构抗震的鲁棒性 叶列平1,2,程光煜1,2,陆新征1,2,冯鹏1,2 (1.清华大学土木工程系,北京,100084;2.结构工程与振动教育部重点实验室,北京,100084)建筑结构/Building Structures, 2008, 38(6): 11-15. 摘要:本文首先介绍了结构鲁棒性的概念,及其提高结构鲁棒性对避免结构在罕遇地震下垮塌的重要意义。然后,分别从抗震结构体系、结构承载力与延性、结构破坏模式,以及赘余构件等几方面讨论了提高结构抗震鲁棒性的措施。 关键词:结构抗震,鲁棒性,结构体系,整体性,破坏模式,结构承载力,结构延性,赘余构件Download PDF version Introduction of Robustness for Seismic Structures Ye Lieping, Cheng Guangyu, Lu Xinzheng, Feng Peng Abstract:The concept of robustness of structures is firstly introduced in this paper. And importance with enough robustness for seismic structures in preventing collapse of the structures under strong intensity earthquake attack is discussed. Then the approaches to increase the robustness of seismic structures, including structural systems, strength and ductility of structure, failure modes and redundancy, are suggested. Keywords: seismic structure; robustness; structural systems; integrity; failure mode; strength; ductility; redundancy elements. 1. 结构鲁棒性的概念和意义 工程结构设计通常需要满足安全性、适用性和耐久性的要求,这些都是在正常使用荷载和作用情况下结构所应具备的功能。而结构的鲁棒性(Robustness)是针对在意外荷载和作用情况下所应具备的一种功能,也即在意外荷载和作用情况下,结构不应产生与其原因不相称的垮塌,造成不可接受的重大人员伤亡和财产损失。 鲁棒性与安全性既有联系,又有区别。首先,两者关心的都是工程结构安全问题,但结构的鲁棒性是以避免结构垮塌为目标的,可以认为是结构安全性的上限。而目前通常所说的安全性是以结构的不超过最大承载力为目标的,即按所谓?quot;承载力极限状态"来考虑的安全性。事实上,结构达到最大承载力(极限状态)并不意味着结构的垮塌。另一方面,安全性是针对正常使用荷载和作用来考虑的,而鲁棒性是针对意外荷载和作用来考虑的,两者所考虑的荷载和作用的特征不同。正常荷载与作用在设计阶段能够给予

鲁棒性

1鲁棒性的基本概念 “鲁棒”是一个音译词,其英文为robust ,意思是“强壮的”、“健壮的”。在控制理论中,鲁棒性表示当一个控制系统中的参数或外部环境发生变化(摄动)时,系统能否保持正常工作的一种特性或属性。 鲁棒概念可以描述为:假定对象的数学模型属于一集合,考察反馈系统的某些特性,如内部稳定性,给定一控制器K,如果集合中的每一个对象都能保持这种特性成立,则称该控制器对此特性是鲁棒的。因此谈及鲁棒性必有一个控制器、一个对象的集合和某些系统特性。 由于一个具有良好鲁棒性的控制系统能够保证,当控制参数发生变化(或在一定范围内发生了变化)时系统仍能具有良好的控制性能。因此,我们在设计控制器时就要考虑使得控制系统具有好的鲁棒性,即设计具有鲁棒性的控制器——鲁棒控制器。 所以,鲁棒控制就是设计这样一种控制器,它能保证控制对象在自身参数或外部环境在某种范围内发生变化时,仍能正常工作。这种控制器的特点是当上述变化发生时,控制器自身的结构和参数都不改变。 2 鲁棒控制系统 我们总是假设已经知道了受控对象的模型,但由于在实际问题中,系统特性或参数的变化常常是不可避免的,在实际中存在种种不确定因素,如: 1)参数变化; 2)未建模动态特性; 3)平衡点的变化; 4)传感器噪声; 5)不可预测的干扰输入; 等等。产生变化的原因主要有两个方面,一个是由于测量的不精确使特性或参数的实际值偏离它的设计值;另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢变化。因此,如何使所设计的控制系统在系统参数发生摄动的情况下,仍具有期望的性能便成为控制理论中的一个重要研究课题。所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示。鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下,使系统仍能保持预期的性能。如果模型的变化和模型的不精确不影响系统的稳定性和其它动态性能,这样的系统我们称它为鲁棒控制系统。 2.1系统的不确定性 2.1.1参数不确定性 如二阶系统: ()[] +-∈++=a a a as s s G ,,1 1 2 可以代表带阻尼的弹簧装置,RLC 电路等。这种不确定性通常不会改变系统的结构和阶次。 2.2.2动态不确定性

鲁棒性

鲁棒性介绍 鲁棒是Robust的音译,也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 1.溯源和背景 鲁棒性原是统计学中的一个专门术语,20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来,用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。 在实际问题中,系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面,一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值(标称值),另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此,鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题,也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统,所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。 2.原理 鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性(频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标)和不变性原理(自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论)有着密切的联系,内模原理(把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理)的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单回路系统频率特性的某些特征,或基于小摄动分析上的灵敏度问题。现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。

算 法 的 鲁 棒 性 ( 2 0 2 0 )

图像特征提取算法:加速鲁棒特征SURF 1.原理: Sift算法的优点是特征稳定,对旋转、尺度变换、亮度保持不变性,对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性;缺点是实时性不高,并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。 Surf(Speeded Up Robust Features)改进了特征的提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征的提取和描述。 2.Surf实现流程 2.1 构建Hessian(黑塞矩阵),生成所有的兴趣点,用于特征的提取 黑塞矩阵(Hessian Matrix)是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵,描述了函数的局部曲率。由德国数学家Ludwin Otto Hessian于19世纪提出。 surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。 Hessian矩阵是Surf算法的核心,构建Hessian矩阵的目的是为了生成图像稳定的边缘点(突变点),为下文的特征提取做好基础。 每一个像素点都可以求出一个Hessian矩阵。 Hessian矩阵的判别式为: 当Hessian矩阵的判别式取得局部极大值时,判定当前点是比周围邻域内其他点更亮或更暗的点,由此来定位关键点的位置。 在SURF算法中,图像像素l(x,y)即为函数值f(x,y)。但是由于我

们的特征点需要具备尺度无关性,所以在进行Hessian矩阵构造前,需要对其进行高斯滤波,选用二阶标准高斯函数作为滤波器。 通过特定核间的卷积计算二阶偏导数。通过特定核间的卷积计算二阶偏导数,这样便能计算出H矩阵的三个矩阵元素L_xx, L_xy, L_yy从而计算出H矩阵: 由于高斯核是服从正态分布的,从中心点往外,系数越来越低,为了提高运算速度,Surf使用了盒式滤波器来近似替代高斯滤波器,提高运算速度。 盒式滤波器(Boxfilter)对图像的滤波转化成计算图像上不同区域间像素和的加减运算问题,只需要简单几次查找积分图就可以完成。 每个像素的Hessian矩阵行列式的近似值: 在Dxy上乘了一个加权系数0.9,目的是为了平衡因使用盒式滤波器近似所带来的误差。 2.2构建尺度空间 同Sift一样,Surf的尺度空间也是由O组L层组成,不同的是,Sift 中下一组图像的尺寸是上一组的一半,同一组间图像尺寸一样,但是所使用的高斯模糊系数逐渐增大;而在Surf中,不同组间图像的尺寸都是一致的,但不同组间使用的盒式滤波器的模板尺寸逐渐增大,同一组间不同层间使用相同尺寸的滤波器,但是滤波器的模糊系数逐渐增大。 2.3特征点定位 特征点的定位过程Surf和Sift保持一致,将经过Hessian矩阵处理的每个像素点与二维图像空间和尺度空间邻域内的26个点进行比较,初

加速鲁棒特征(surf)

本科毕业设计 英文翻译 专业名称 信息工程 学生姓名 周航远 指导教师 赵春晖 完成时间 2010.5

本科毕业设计英文翻译 指导教师评阅意见 学生姓名:班级:得分:

加速鲁棒特征(SURF) Herbert Bay , Andreas Ess , Tinne Tuytelaars ,和 Luc Van Gool 摘要 本文提出了一种新颖的刻度旋转不变的检测器和描述器。创造了SURF(加速鲁棒性特征)。SURF甚至比以前被推荐的方案更具可重复性、特异性和鲁棒性,在计算和比较速度上也快很多。 这是通过以下方法完成的:依赖于积分图像的图像卷积、建立在目前先进的探测器和描述器(特别是采用了Hessian矩阵方法的探测器和基于分布的描述器)的基础上、简化了这些手段使之更有效。这产生了新颖的探测、描述和匹配步骤的结合。 这篇文章包含了对探测器、描述器探测最重要参数的影响的详细描述。我们推测这篇关于SURF的应用面临两个挑战,虽然它们是相反的:图像配准中的相机矫正以及目标识别。我们的实验强调了SURF在一系列计算机视觉研究中的有效性。 关键词:兴趣点,局部特征,特征描述相机矫正目标识别 1、引言 找出同一场景或物体的两张图像的对应点的工作是很多计算机视觉应用的一部分。图像配准,相机矫正,目标识别以及图像检测只是很少的一部分。 寻找离散图像点的对应点可分为三大步骤。第一,在图像中的特殊位置选择“兴趣点”,比如角落、斑点、T形结合处。一个兴趣点探测器最有价值的特性是它的重复性。重复性是一个探测器在不同可视条件下寻找同一个物理兴趣点的可靠性的表示。第二,每个兴趣点的关系用一个特征向量表示。这种描述器非常与众不同。在相同时间对噪声、探测器位移及几何和光学上的形变具有很好的鲁棒性。最后,对不同图像的描述器进行向量匹配。进行这种匹配时给予矢量间的距离,例如马氏距离或欧氏距离。描述器的维度对时间有影响,所以用较少的维度才有更快的兴趣点匹配。然而,低维度特征向量在总体上与高维度相比区分度还是较差的。 把探测器和描述器合二为一已成为我们的目标。相比最先进的方式,它需要更快比较而又不牺牲性能。寻找一个既能简化探测方案又能保持准确性的平衡点

(完整版)图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0~1 或者在 0~255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0~360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0~1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0~1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

纹理特征提取方法

纹理xx方法 发展 1973年,Haralick在利用陆地卫星图像研究美国加利福尼亚海岸带的土地利用问题时,开创性地提出著名的GLCM,它在纹理分析中是一个很好的方法,广泛用于将灰度值转化为纹理信息。此外,这个阶段出现的方法主要还有灰度行程长度法、灰度差分统计法,自回归模型法等,这些方法在纹理分类中有一定效果,但是这些方法的后继研究很少,在实际应用中也较少采用 从20世纪80年代以来,MRF理论在纹理分析中掀起一阵热潮..,为纹理特征提取找到了一个新的方向,尔后相继出现了MRF模型、Gibbs模型、高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型、同步自回归模型(SAR)、隐马尔可夫随机场模型(HMRF)、广义MRF模型和多分辨率MRF等等。同时,分形理论也为提取纹理特征注入了新的活力。1984年,Pentland等人在这方面做了开创性的工作,指出分形模型非常适用于描述纹理图像。后来更多学者将分形用于纹理分类,以分数维来描述图像区域的纹理特征。其中引人瞩目的是Chaudhuri和Sarker提出了差分计盒算法,这是一种简单、快速、精度高的分形维数计算方法。也是目前用得较多的一种方法。随后,Kapan等提出了非常吸引人的扩展分形特征。 90年代以后随着小波理论的发展,小波在纹理特征提取中的应用也不断发展。 近年来,较引人瞩目的是ojala等于2002年提出的局部二进制模式(LBP),该方法分析纹理的吸引人的地方在于其计算复杂度小,具有多尺度特性和旋转不变特性,在纹理检索领域得到应用。 纹理是图像分析中常用的概念,指的是图像像素的灰度或者颜色的某种变化。 纹理特征,这里指得是利用计算机技术从数字图像中计算出来的可以定量描述人对纹理的定性的感知的某些参数,它对区域内部灰度变化或者色彩变化的某种规律进行量化,这些纹理特征能够尽可能地缩小纹理的类内差距,同时尽可能增大纹理的类间差距

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