DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 实证分析 本文选择随机前沿模型对甘肃省医疗卫生效率进行测算，选择该方法主要有以下两个原因：第一，对所有的生产单元统一采用同一个生产函数，这样得到的技术效率具有可比性；第二，随机前沿分析排除了人为主观因素，能够对生产单元的技术效率进行准确评价。 本文选择甘肃省的14个市(州)的医疗卫生系统作为14个生产单元。这14个市(州)分别是：兰州市、嘉峪关市、金昌市、白银市、天水市、武威市、张掖市、平凉市、酒泉市、庆阳市、定西市、陇南市、临夏州、甘南州。投入—产出指标的选取，根据选取的原则和数据的可获得性，选择甘肃省各市(州)医疗卫生财政支出为唯一的投入指标，选择卫生技术人员为产出指标。鉴于数据的可获得性和完整性，选择2016年的数据进行横截面分析，数据来源于《甘肃统计年鉴》、《甘肃财政年鉴》。将数据带入模型测算出甘肃省14个市(州)的卫生绩效指数为(表1) 将相对技术效率进行可视化为(图1)： Table 1 Gansu province cities (state) the relative health performance tabl 市州 相对卫生绩效指数 市州 相对卫生绩效指数 兰州 0.863 平凉 0.889 嘉峪关 0.893 酒泉 0.862 金昌 0.867 庆阳 0.798 白银 0.808 定西 0.935 天水 0.911 陇南 0.907 威武 0.863 临夏 0.851 张掖 0.905 甘南 0.885 表1. 甘肃省各市(州)的相对卫生绩效指数表 图1. 甘肃各市州卫生相对绩效的指数图 从图1可以看出卫生绩效较高的市为：天水市、张掖市、定西市、陇南市； 卫生绩效居中的市为：兰州市、嘉峪关市、金昌市、武威市、平凉市、酒泉市、甘南州；卫生绩效较低的市为：白银市、庆阳市、临夏州。
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user: 摘 要 本文简要讨论了液体晃动动力学中的三大问题：1) 液体晃动等效力学模型；2) 液体晃动阻尼问题；3) 参数晃动问题。本文指出经典的等效力学模型理论存在建模方法错误，因而经典理论不能给出完全正确的解答，这一问题亟需进一步澄清；讨论了液体晃动阻尼的理论与试验识别方法，一般情况下，液体晃动阻尼需要由试验来确定；讨论了参数晃动稳定性分析的一个新方法—能量增长指数与系数，采用能量增长指数与系数可给出彩色的参数晃动不稳定图，得到的不稳定边界与传统理论解精确吻合，能量增长指数与系数可更全面地描述参数晃动的不稳定性质，讨论了液体参数晃动的极限环运动非线性阻尼及各模态之间的相互耦合作用。 关键词 :液体晃动，等效力学模型，晃动阻尼，参数晃动 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 贮液箱内带有自由液面的液体在受外部激励(扰动)下产生的运动称之为晃动，外部激励通常来源于容器的加速水平运动与转动。从数学上讲，带有自由液面的晃动问题可归结为求解液体运动的Navier-Stokes方程(或Euler方程)，方程一般情况下是非线性的，且自由液面的边界条件一般情况下表现为非线性方程，液面位置随时间改变。液体晃动是一种复杂的动力学现象，与容器的几何特性、液深、激励、壁面特性等参数有关，求解液体的一般晃动方程是一件相当困难的事情。从工程应用的角度看，液体晃动问题涉及液体在外激励作用下的晃动自然频率、振型、自由表面波高、液动压力分布以及作用在容器上的液动力、力矩等，这些液体的动力学效应会对容器及其相关结构安全性、稳定性以及动力学行为产生重要影响。 液体晃动问题涉及数学、物理学、力学以及诸多的工程学领域，其中工程领域包括航空航天、船舶、土木、水利、化工以及核工程等，各个不同的学科关于液体晃动的研究论文已多达数千篇，Abramson [ 1 ] 与Dodge [ 2 ] 在其专著中总结了航天领域的关于液体火箭内的液体晃动动力学问题；Moiseev与Petrov [ 3 ] 从力学的角度系统研究了液体晃动的自由振动(晃动)问题；Moiseev与Rumjantsev [ 4 ] 系统研究了充液刚体的动力稳定性问题，其中包含了液体的晃动问题；Ibrahim [ 5 ] 在2005年出版的液体晃动动力学专著中，引用的论文多达3000余篇，该书堪称液体晃动动力学的百科全书，其内容几乎涵盖了液体晃动动力学的各个方面；Faltinsen与Timokha [ 6 ] 从船舶工程的角度，系统研究了(船舱内)液体的晃动问题；王照林与刘延柱 [ 7 ] 系统研究了航天工程中充液系统动力学问题，其中包含了液体的晃动问题；居荣初与曾心传于1983年出版的著作(文献 [ 8 ] )可能是国内最早系统介绍土木与水利工程中的液体晃动及其与结构相互作用问题的专著，这一著作在地震工程领域得到了广泛的引用；李遇春 [ 9 ] 最近比较系统研究并介绍了水利与土木工程中的液体晃动基本问题。 液体晃动动力学作为流体动力学的一个重要分支，拥有完整的理论体系，在不同的学科领域得到了极为广泛的研究，但液体晃动动力学仍存在一些共性的问题还没有得到很好解决，本文将讨论液体晃动等效力学模型、液体晃动阻尼以及液体参数晃动三个问题，提出其中有待解决的问题，为液体晃动动力学的研究与应用人员提供参考。
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user: 2. 液体晃动等效力学(机械)模型 贮液结构物的动力计算问题都会涉及到容器内液体的晃动计算以及液体与结构的相互作用分析，从贮液结构设计的角度来考虑，结构工程师只需要知道液体晃动对结构系统的动力影响，而液体自身如何运动对于结构设计并不重要，因此在流体–结构相互作用分析中，只需单方面计算流体对容器的作用效应即可。当贮液容器固有频率与液体晃动固有频率相差较大时，此时容器壁的微小振动对于液体的晃动影响很小，这时可以将容器近似看成刚性的。在研究液体的等效力学模型时，通常将流体假定为无粘性、不可压缩及无旋的液体。液体晃动的等效原则为：① 流体的原始系统与等效系统具有相同的自然晃动(振动)频率；② 在液体动力响应的所有时间历程上，这种等效的力学模型与真实的流体具有完全相同或近似相同的(对结构的)作用效应，作用效应包括液体对结构的合力与合力矩，对于结构工程师而言，液体的等效力学模型将大大简化液体–结构的耦合计算，使液固耦合系统的动力响应分析变得相对容易。 早在上世纪50年代，Graham与Rodriguez [ 10 ] 首先提出了液体晃动等效力学模型的概念，他们将刚性矩形容器内的液体对容器的作用等效为一个固定质量及一连串的弹簧振子(如图1所示)；由于Graham与Rodriguez的计算模型中包含了无穷级数，计算比较麻烦，Housner [ 11 ] 于1957年，基于一个物理直观，提出了一个更为简单的等效模型，这个模型一直在土木与水利工程界得到了广泛应用，然而2012年Li与Wang [ 12 ] 的研究表明，Graham与Rodriguez，以及Housner的解答均存在缺陷，Graham与Rodriguez给出的弹簧振子位置明显不合理(或存在错误)，Housner公式与精确的公式相比，在计算固定(脉冲)质量及其位置时误差较大(最大误差达14.8%)，文献 [ 12 ] 针对经典解答的缺陷，采用比拟原理提出了一个补充的精确解答，完善了经典解答；鉴于部分精确解为无穷级数表达式，不便于工程应用，李遇春与来明 [ 13 ] 对部分计算公式进行了数学拟合简化，提出了表达简单且计算精度高的建议公式。对于其它半圆形、U形、梯形等二维容器，由于数学上的巨大困难，采用解析方法难以得到流体等效模型公式，Li、Di及Gong [ 14 ] 提出了一种半解析/半数值的方法，得到了几种非矩形截面内流体等效模型的近似解，其中U形截面内流体的等效模型公式为新修订《水电工程水工建筑物抗震设计规范》 [ 15 ] 采纳引用。 对于三维直立圆柱形贮液容器，经典理论 [ 5 ] 给出了精确的液体晃动等效力学模型计算公式，Housner [ 11 ] 同样基于物理直观，提出了近似的等效力学模型，基于比拟原理 [ 12 ] ，文献 [ 9 ] 导得了精确的等效力学模型公式，文献 [ 9 ] 研究发现Housner模型并不严格满足质量守恒定律，其固定质量及弹簧振子质量与精 图1. 矩形容器中液体晃动的等效力学模型 [ 12 ] 确解相比有较大的误差，因而Housner模型并非是一个令人满意的等效力学模型；此外文献 [ 9 ] 得到的等效质量位置函数与经典理论 [ 5 ] 给出的结果并不相同，这一现象与前面二维矩形容器的情形类似，在一些特殊的情况下，经典理论 [ 5 ] 给出的等效质量位置明显不合理，等效力学模型的经典理论 [ 2 ] [ 5 ] 存在系统性的错误，这一问题还可能导致其它更多容器(如球形、抛物面容器等)的等效力学模型的错误，经典理论的主要问题是其等效力学建模概念(方法)存在问题，从而导致部分理论结果明显不合理，关于这一问题的详细讨论将另文讨论。
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user: 3. 液体晃动阻尼 Dodge [ 2 ] 、Ibrahim [ 5 ] 、Faltinsen与Timokha [ 6 ] 对液体阻尼的相关问题进行了全面而系统的阐述，贮液容器内液体的阻尼来自于四个方面：① 液体与容器固壁之间的边界层摩擦阻尼；② 液体内部的黏性阻尼；③ 自由表面阻尼；④ 其他毛细阻尼。一般认为液体与容器固壁之间的边界层阻尼起主要作用。 对于小幅液体晃动而言，可采用(无阻尼的)势流理论来研究液体晃动，采用速度势函数来描述液体运动，从而可以得到液体的模态运动方程为： (1) 式中： 为液体系统的第j阶自然圆频率， 为第j阶广义坐标， 为第j阶广义力。方程(1)表达了一个无阻尼液体系统的强迫振动方程，当需要考虑液体的晃动阻尼时，可在方程(1)上增加一个阻尼项 ，即有 (2) 式中： 为第j阶模态的阻尼比系数，于是有阻尼的晃动可以由方程(2)来确定。这样液体晃动阻尼可以归结为阻尼比系数的确定。将液体与容器固壁边界层内的液体按粘性液体考虑，基于Stokes边界层理论，可得到容器的边界层阻尼比的估计公式为 [ 9 ] ： (3) 式中： 为液体空间区域， 为容器的湿边界， 表示了速度势的幅值函数， 为液体运动粘度， 为液体晃动圆频率。液体内部的粘性阻尼比可以采用下列耗散函数来计算 [ 6 ] (4) 一般认为，以上液体内部的体阻尼相比于边界层阻尼要小得多，体阻尼可忽略不计。对于矩形容器，根据式(3)与(4)可以得到阻尼比的解析公式(可参见文献 [ 9 ] )；对于非矩形的容器，可采用数值方法计算。 已有试验研究表明，由公式(3) (4)估计的液体晃动阻尼比系数比试验值要小许多，究其原因有：1) 边界层流动可能处于紊流状态，边界层厚度增加，阻尼也会增加，而公式(3) (4)是基于层流模型得到的，难以完全符合流体的真实流动状况，采用流体的湍流模型去模拟边界层流动，由此计算边界层阻尼是一个可行的途径；2) 理论阻尼未包含自由表面张力以及毛细作用等影响。一般而言，液体阻尼的影响因素极为复杂，采用理论方法难以精确计算液体晃动阻尼，因此工程实践中通常更多采用试验方法来确定液体晃动阻尼。 目前采用非接触的激光位移测量装置可以容易测得液体自由表面的位移响应，通过测量液体自由表面某一模态的位移衰减曲线，可以容易得到阻尼比系数，文献 [ 16 ] [ 17 ] 介绍一种参数激振的方法，可容易激发出液体表面的前几阶反对称与对称晃动模态，撤除激励后液体表面按某一阶模态做自由衰减晃动，从而可以较精确地测量晃动的模态频率、振型与对应的阻尼比系数。 当液体处于共振状态时，液体晃动幅度较大，这时液体晃动阻尼对于晃动响应至关重要，这时以上小幅晃动得到的阻尼比(线性阻尼)将不再适用于大幅晃动的情形，这时需要采用非线性阻尼模型，这一问题很复杂，需要进一步的理论与试验研究。
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user: 4. 液体参数晃动 参数晃动现象最早由英国科学家Faraday在实验中发现的，当贮液容器做竖向周期性振动时，他观察到液体发生一种共振，这时容器振动的频率是自由液面晃动频率的二倍(普通共振时，水平激励频率与液体晃动频率近似相等)，这种竖向振动所激发的液体表面波称之为“Faraday波”。当给贮液容器施加竖向加速度激励时，液体的运动微分方程将发生根本性的变化，这时方程右边的强迫激励项消失，外部激励在运动微分方程的刚度系数中反映，液体的运动方程成为变系数的微分方程，即系统的参数(这里表现为刚度系数)随外激励发生改变，这种激励称为参数激励，当参数激励为某种特殊的周期函数时，这时液体自由表面将会产生一种共振现象，这种共振称之为参数晃动(或参数振动)，参数晃动的机制不同与一般的强迫共振机制。参数晃动问题已在许多综述性的文献中 [ 5 ] [ 6 ] 得到了很好的阐述。 参数晃动包括线性与非线性参数晃动问题。线性参数晃动在数学上归结Mathieu (马休)方程，其基本问题为晃动的稳定性分析，参数振动传统理论能给出的参数晃动的不稳定图，这个图只能判定系统是稳 定或不稳定。设液体第j阶自然频率为 ，外激励频率为 ，则频率比为 ，在不稳定区域中存在三 种不稳定模式：① 当频率比在2附近时，将发生第j阶模态的次谐波(sub-harmonic)晃动；② 当频率比在1附近时，将发生第j阶模态的谐波(harmonic)晃动；③ 当频率比在2/3 = 0.667附近时，将发生第j阶模态的2/3超谐波(super-harmonic)晃动。然而从已有的参数晃动实验中 [ 16 ] 可以发现：以上三种不稳定模式中，最容易发生的参数晃动(失稳)为次谐波晃动，这种共振模式在实验中很容易观察到，谐波与超谐波晃动很难发生，即使对于经常观察到的次谐波晃动，它们在不同参数激励下的不稳定行为也很不相同，因此传统的不稳定图似乎难以全面表达参数失稳的特征，Li & Wang [ 16 ] 及Li et al. [ 18 ] 最近从能量分析 的角度，提出了一个能量增长指数 及其对应的无量纲能量增长系数 来分析参数失稳的特征， 能量增长系数反映了系统能量的增长速度，当能量增长系数η大于零时，流体系统内能量将随着时间以指数形式增长，发生参数晃动失稳，即不稳定；当能量增长系数η等于零，系统内能量的吸收与耗散趋近平衡，即为发生失稳晃动的临界状态(边界)；当能量增长系数η小于零，系统内的能量耗散大于吸收，也意味着流体系统保持稳定或静止。文献 [ 18 ] 导得了能量增长指数与系数的近似解析表达式，图2根据能量增长系数的理论公式，给出了三类参数晃动模式的能量增长系数彩色不稳定云图(图中的纵坐标为激励系数)，由图2可以看出，能量增长系数η等于零代表了参数不稳定边界(图中纵坐标表示激励系数，横坐标表示激励频率与模态频率的比值)，图中的边界与传统理论给出的边界精确吻合，次谐波参数晃动的能量增长系数最大，谐波参数晃动的能量增长系数次之，超谐波参数晃动的能量增长系数最小，能量增长系数愈大，则系统愈容易发生参数晃动(失稳)，也愈危险，这从理论上解释了为什么三类参数晃动模式具有完全不同的不稳定特征。 对于更为复杂的自参数晃动问题，有必要进一步引入能量增长指数及其对应的无量纲能量增长系数来分析其自参数失稳的特征。 值得指出的是，历史上，自Faraday波被发现后，许多学者对参数晃动展开了试验研究，在以往的 图2. 三类参数晃动模式的能量增长系数(不稳定)云图 试验研究中，研究者一般都不关注贮液容器的激励加速度，一般认为激振器给出的加速度都是一个纯净的正弦波，然而现有研究 [ 16 ] [ 19 ] 发现，电磁激振器给出的正弦波一般或多或少都会产生波形失真的现象，一个普遍的规律是，当输出频率为f时，通常还包含一定的 等(成倍数的)谐波激励成份，由于这种谐波噪声成份，有可能对参数晃动试验结论造成误判，例如：试验研究一阶的3/2次超谐波晃动时，信号发生器设定激振频率为 ( 是一阶流体晃动自然频率)，由于倍频噪声信号的存在，输出加速度频率中可能隐含有 的谐波成份，在上述的三种晃动模式竞争中，1/2次谐波晃动占据绝对优势，即使 的谐波成份激振幅值较小，也很容易引发一阶的1/2次谐波晃动，此时发生的1/2次谐波参数晃动却可能被误判为一阶的3/2次超谐波参数晃动。Dodge [ 2 ] 对纵向激励下圆柱容器参数晃动进行过试验研究，并称在试验中观察到超谐波晃动模式，然而迄今为止，还未有其他研究者在试验中观察到超谐波晃动模式，由于超谐波晃动能量增长系数很小，一般情况下流体系统中吸收能量远远小于系统耗散能量，超谐波晃动的发生极其困难，除非激振幅值足够大，但这已远超出实际试验范围，因此作者认为Dodge等人试验结果可能存在误判。鉴于此，今后有必要加强参数晃动的试验研究。 当参数共振发生以后，液体的晃动幅度会越来越大，理论与试验研究发现，液体的晃动幅度不会无限增大，而是最终稳定在一个有限振幅范围，这种稳态的参数晃动也称之为极限环运动，液体的稳态的参数晃动属于非线性参数晃动的范畴，这时控制液体线性参数晃动的Mathieu方程将不再适用，而应该建立相应的非线性运动方程。采用多模态方法 [ 6 ] 可以建立液体参数晃动的非线性运动方程 [ 9 ] ，然而非线性参数晃动很复杂，还存在如下的问题需要进一步研究：① 非线性参数晃动阻尼对其响应具有重要影响，这个非线性阻尼机制很复杂，需要进一步研究；② 非线性参数晃动涉及各模态之间的相互耦合，正是耦合效应导致了晃动的一些非线性特征(例如：液面波峰幅值大于波谷幅值)，这一耦合机制还需要进一步研究。
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user: 5. 结论 本文讨论了液体晃动动力学中的三个问题：液体晃动等效力学模型、液体晃动阻尼以及液体参数晃动，主要结论如下： 1) 经典的等效力学模型理论存在建模方法上的错误，因而经典理论不能给出完全正确的理论解，这一问题还可能导致其它更多容器的等效力学模型的错误，经典理论具体问题的详细讨论需要另文讨论； 2) 液体的晃动阻尼是一个很复杂的问题，尽管目前有一些晃动阻尼的理论计算公式，但理论方法一般情况下还难以精确计算液体晃动阻尼，通常需要试验方法来确定液体晃动阻尼； 3) 采用能量增长指数与系数可给出彩色的参数晃动不稳定图，得到的不稳定边界与传统理论解精确吻合，能量增长指数与系数可更全面地描述参数晃动的不稳定性质，可以解释一些用传统理论难以解释的参数晃动现象。液体的非线性极限环运动极为复杂，该问题仍是非线性动力学的研究热点之一，其运动机制还需要进一步研究。
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user: 摘 要 随着人类信息技术的不断发展，整个互联网中，各行各业累积的数据量越来越大，在云端的多媒体数据中存在着大量的冗余，同时又不断的通过海量客户端，上传新的重复数据，浪费了大量的带宽。因此如何高效去重成为亟待解决的问题。本文主要研究多媒体数据去重领域中的视频去重。提出了一种基于感知哈希的自适应阈值关键帧提取方法。并在此基础上提出了一个视频去重的方案，该方案包括关键帧提取，匹配排序和视频质量比较。并通过实验证实该方案具有较高的准确率。 关键词 :感知哈希，视频去重，关键帧提取，匹配排序，质量评价 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前媒体和网络技术的发展，呈现多平台，多渠道，多用户的发展趋势，各种云平台，门户网站，手机移动端直播平台每时每刻都在吞吐数据。互联网在给人们传输数据带来了巨大的便利，使得数据更容易传输，压缩，存储，甚至很简单的进行复制和相关处理。但同时也给信息检索带来了巨大的挑战。在各大平台中，存在着大量的冗余的多媒体数据。浪费了存储带宽，降低了用户体验。特别是视频数据，由于其传播信息量大，所占数据量大，因此高效的进行重复视频识别并删除可以减少网络带宽，可以使得网络环境更加简洁，增强用户体验。重复视频是指由原始视频通过一系列的内容保持操作，如滤波，剪裁，增加字幕等手段得到的视频副本。在互联网中，大多数的重复视频主要有三种，一是简单的格式转换或者分辨率转换，二是通过添加字幕和徽标的转换，三是视频的剪裁 [ 1 ] [ 2 ] 。 视频不同于文本和图像数据，占有较大的存储空间，且结构复杂。不可以通过简单的二进制流来检测重复视频。目前现有的视频去重方式有以下几种：通过检测视频的描述性文本信息的相似性对视频进行去重，描述性文本信息包括视频的标题，视频传播时的描述标签等，但是通过这种方式的错判率较高，视频的标题很容易进行人为修改 [ 3 ] 。有根据视频的内嵌字幕进行去重的方法，通过视频时长，对其进行分段，并提取相应时长内的文本信息，通过对比文本信息的相似程度来判断视频的相似性，但对于内嵌字幕文本信息较少的视频，缺少准确性 [ 4 ] 。相对有效方法的则是基于视频内容进行去重，视频是由一帧帧图像组成的，基于视频内容去重的思想是把视频检测转化为相应特征帧的图像相似性检测问题，主要过程是先进行特征帧选择，特征帧图像特征提取，特征匹配，其最关键的过程为特征图像特征的选取。在现有的特征提取方式中，基于颜色直方图的特征提取算法，不具有时空性，无法描述其特征在连续空间上的分布 [ 5 ] ；而基于视频运动矢量的算法，不仅运动矢量的计算复杂，而且当视频发生改变时，由于快效应等的存在，很难捕捉到视频的边缘信息；更有一些基于SIFT的尺度不变算法，但其运算量过大，较为复杂 [ 6 ] 。 因此针对海量重复视频数据，如何准确高效的进行重复检测，关键是要找到视频中感知不变的特征量。在这里，我们进行了大胆的尝试，利用感知哈希算法提取视频特征帧的哈希序列，进一步进行相似性匹配，实现视频去重过程。 本文提出了一种基于感知哈希的视频关键帧提取算法，并提出了一种基于感知哈希的视频去重方案，该方案利用所提取关键帧的感知哈希特征构建映射，通过匹配排序进行重复视频识别，主要包括关键帧提取，匹配排序和视频质量等过程。
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user: 2. 感知哈希算法 感知哈希提取多媒体的主要感知信息，并将其量化压缩转化为一些列的二值序列做为指纹摘要，并用该指纹摘要唯一标识多媒体文件。在实际应用过程中如海量图像检索与图像拷贝检测中，通过图像指纹摘要的存储，极大的减少的数据的存储量以及传输带宽，降低了存储成本，极大的方便了数据的管理与维护，同时极大提高了工作效率。对于感知哈希的定义，参考文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 中提到的概念，归纳来说，感知哈希是多媒体数据集到感知摘要集的一种单向映射，即将具有相同感知内容的多媒体数据唯一地映射为一段指纹摘要，并满足感知鲁棒性和安全性要求。 本文所用的感知哈希算法通过把图像进行分块DCT变换，提取变换后的重要系数，并对系数进一步处理生成图像的感知哈希序列BDCT-hash，用来代表每一幅图像。并用两幅图像BDCT-hash的汉明距离判断任意两幅图像间的距离。 2.1. 生成感知哈希序列 生成感知哈希序列包括两个步骤，首先进行图像预处理，然后提取图像特征向量。 第一步：图像预处理 预处理包括： 1) 彩色图像灰度化，本文仅考虑灰度情况下的图片，降低了亮度对图像分析的影响，彩色图像首先通过RGB转化为灰度图像。使用下列公式将图像转换为灰度形式： 2) 统一图像大小，对图像进行双线性插值，使分辨率统一为64 × 64，以保证生成的感知哈希序列长度一致。 第二步：提取图像特征向量 1) 将预处理后的图像分成64个8 × 8的块，通过分块DCT变换，得到每个分块的DCT系数矩阵。 2) 分别取每个块的DC分量以及按照zigbig扫描的AC1和AC5分量，将相同位置的分量按照从左至右从上至下的顺序连接起来组成三个长度为64的一维向量 。 3) 将三组向量分别进行二值化处理得到 。 4) 依次连接 ，生成长度为192的一维特征向量F。 特征向量F即为图像经过BDCT-hash得到的感知哈希序列值。 2.2. 相似性度量 我们采用汉明距离作为比较两个感知哈希序列值之间相似性的一种度量。 设 ， 表示两个有限长字符串。 之间的汉明距离 被定义为： 这里 是一个函数，当x和y不同是时值为1，相同时等于0。为了便于比较， 汉明距离可以相对于字符串的长度n进行归一化。归一化汉明距离定义为： 特别的，二进制编码的数字之间的汉明距离可以使用XOR运算来计算。 两个字符串之间的汉明距离可以被用来确定他们的相似性。如果汉明距离越大，字符串就越不一样。为了识别类似的字符串，我们通常为汉明距离设置一个阈值T。 时，xy被识别为相似的字符串，此时认为两个感知哈希序列字符串代表的图像为相似图像。 时，xy被识别为不同的字符串，此时认为两个感知哈希序列字符串代表的图像为不同图像。
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user: 3. 视频的结构和特点 视频是由一张张连续的静态图片构成的，利用人类视觉暂留效果，连续变化的静态图像构成动态视频。如果说图片是二维的，图片数据记录了像素点的信息以及相关位置信息，视频是三维的，增加了时间信息，使得视频更加复杂。因此分析时不能单独来看每一张静态的画面，时序上的关系也是视频的特征之一 [ 10 ] 。一般来说按照视频序列的结构层次可以如下划分：视频序列有单个或者多个场景构成，场景又划分为不同的镜头，镜头由不同的视频帧组成。如图1所示为视频的基本组成结构。 帧是视频序列的最小组成部分，最基本的单元，一个静态图像即为一帧，视频是有连续帧构成的图像序列。帧中包含了全部的视频信息。 图1. 视频的基本组成结构 镜头有一系列连续帧构成，他通常描述的是同一场景下，一个事物主体连续的动作。在同一个镜头内，相邻帧之间的差异不大，且往往描述的是同一个事物主体在镜头内的变化，事物的变化包括平移，缩放等连续的动作。 场景有多个镜头构成，同一场景内的背景往往不会有太大变化，从不同角度描述事物主体的变化，不同场景间的背景不同，这是用来划分场景的常用手段。 视频序列又由一个或者多个场景构成，描述事件的开始到结束，整个视频文件是一个视频序列。
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user: 5. 实验分析 实验采用CC WEB VIDEO数据集与TRECVID2010数据集。 其中CC WEB VIDEO是视频检索领域常用的视频数据集，由香港城市大学和卡耐基大学共同完成。它包含24个不同的关键词，统计了不同的关键词分别在谷歌视频，雅虎视频和youtube上的检索的冗余结果。其中冗余主要存在编码格式的不同，帧率、比特率、分辨率等格式差异，以及颜色、亮度等光学变化和添加字幕等内容变化。图3显示为CC WEB VIDEO视频数据集的相关信息。 我们选取TRECVID2010中400个视频序列，并将其分类为动画，风景，体育，新闻四大类。分别统计每一类视频中的镜头数。用来判断我们镜头分割算法的准确率。图4为TRECVID2010视频数据集的部分视频内容。 5.1. 关键帧提取算法 关键帧提取中关键在于可变阈值镜头分割算法对镜头正确划分的准确率。在这里采用多媒体信息检测中常用的两个公式来计算该基于镜头的可变阈值分割算法的性能。分别用查全率和查准率表示。查全率指的是所检测出的镜头占整体视频镜头数的百分比，从而反映出检索的全面性。查准率指的是，在所有检测出的镜头中，所能正确检测出视频镜头所占的百分比，从而反应出检索的准确性。计算公式如下： 对TRECVID2010数据库中四类视频进行镜头划分，经过统计得到表1中数据。 从数据中可以看出，该算法有较高的查全率和查准率。 5.2. 匹配排序过程 对CC WEB VIDEO实验库中的视频序列按照方案的流程从进行匹配检索。这里我们只分析最终结果，准确率定义为可以检测出相似视频占相似视频总数的百分比。分别分析带权重与不带权重情况下的检测准确率。表2中显示为，在CC WEB VIDEO数据库视频中分别进行带权重的匹配和不带权重匹配后的结果的准确率。 经过分析可得，匹配过程中选择考虑关键帧权重的算法可以使得检索结果更接近真实的情况。特别是当镜头数量较多时，关键帧较多，且差异更小。使得其对查重检索的结果影响更小，使得结果更加准确。 图3. CC WEB VIDEO视频数据集的相关信息 图4. CC TRECVID2010视频数据集部分内容 Table 1 Recall and precision of key frame extraction algorith 镜头数 P N 查全率 查准率 动画 207 207 2 100% 99.1% 风景 126 125 4 99.2% 96.8% 体育 262 258 8 98.4% 96.9% 新闻 180 179 1 99.4% 99.4% 表1. 关键帧提取算法的查全率和查准率 Table 2 The accuracy of the video deduplication program is weighte 带权重 不带权重 准确率 98.3% 92.4% 表2. 该视频去重方案在是否带权重情况下的准确率 5.3. 实验结果总结 我们在CC WEB VIDEO和TRECVID2010两大视频数据集上，对视频去重的方案做了模拟实验。分别从关键帧提取与匹配检测两大过程进行了实验分析。实验结果显示，该方案的关键帧提取在查准率和查重率上达到了理想的水平且采用加权重的匹配方式可以在一定程度上提高重复视频检索的准确率。
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user: 6. 结束语 视频数据是当今互联网数据中的重要组成部分，在存储和传播中产生了大量冗余，本文提出了一种基于感知哈希的自适应阈值关键帧提取方法。并在此基础上提出了一个视频去重的方案，该方案包括关键帧提取，匹配排序和视频质量比较。并通过现有的视频质量评价算法，评估视频候选集的视频质量，最终进行视频去重操作。实验证实该方案具有较高的准确率。未来计划完善视频去重方案模型功能，结合视觉模型特征，按照人类视觉对视频内容的不同的关注度，对视频内容进行分块，并赋予不同的权重。从而使得视频去重获得更高的效率。
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user: 摘 要 石墨烯是碳原子以sp 2 杂化轨道组成的二维纳米材料，由于其具有许多优异的性能而引起人们的极大研究兴趣。本文使用改进的Hummers法制备氧化石墨烯(GO)，并利用聚苯乙烯(PS)为牺牲模板，获得三维多孔石墨烯(3D-PG)。该多孔石墨烯的平均微型孔洞为200~300 nm左右，这种微孔洞结构减少了石墨烯特有的堆叠与自团聚特性，也有助于吸附氧化物纳米颗粒。当把这种多孔石墨烯薄膜浸泡在KMnO 4 溶液中，再通过水热法制备得到Mn 3 O 4 /石墨烯复合材料。实验发现，复合材料的形貌与水热时间有很大关系，当水热温度为180℃，水热时间为20分钟时，Mn 3 O 4 呈均匀的纳米颗粒，匀和地涂布在孔洞表面。Mn 3 O 4 /三维多孔石墨烯复合材料具有的独特三维孔洞结构，既能高负载Mn 3 O 4 纳米材料，又有助于提高复合材料的比表面积，有望称为新一代的锂离子电池的负极材料。 关键词 :石墨烯，Mn 3 O 4 纳米材料，聚苯乙烯(PS)，三维孔洞结构 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 石墨烯目前是世界上最薄却也是最坚硬的纳米材料，具有非同寻常的导电性能、极好的导热性能和透光性，无论是在理论还是实验研究方都已展示出了重大的科学意义和潜在应用价值。然而，由于石墨烯纳米片之间存在范德瓦尔斯相互作用力 [ 1 ] ，导致化学法衍生出的二维石墨烯容易团聚并且自堆叠，从而降低其比表面积及其它的优良性质，因此，三维多孔结构石墨烯引起了人们的相当大的研究兴趣。最近，Li等人利用金属离子交换树脂作为碳前体的一种新的单步离子交换/活化组合方法，制备了一种高表面积和三维分层多孔石墨烯网络 [ 2 ] 。Wu提出了一种基于三维石墨烯基框架(3D-GFs)的分层宏观和中孔结构，相互连通的大孔隙是由热合成的三维石墨烯气凝胶(GAs)衍生而来的，而介孔是由在石墨烯表面均匀生长的二氧化硅网络生成的 [ 3 ] 。Ren等人采用热液自组装工艺和原位碳热反应制备了具有大小均匀和孔径可调的新型三维分层多孔石墨烯气凝胶 [ 4 ] 。利用这些不同方法制备的三维多孔石墨烯(PG)，石墨烯片交联地组装并且表现出连续互连的多孔网络，拥有大比表面积和高导电率 [ 5 ] 。但是，不管是利用化学剥离法或者气相沉积法制备高产率的三维多孔结构的石墨烯仍然具有挑战性。 多孔石墨烯作为一种优异的基体能与许多纳米材料形成复合物，如Si基，锡纳米粒子，过渡金属类纳米粒子等，在水处理 [ 3 ] [ 6 ] 、催化剂 [ 7 ] [ 8 ] 、锂离子电池 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 和超级电容 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 等方面均有广泛的应用。Su等通过制造二维纳米结构来提高锂存储中金属氧化物的电化学性能，成功制备得到的二维碳涂层石墨烯/金属氧化物纳米薄片(G@MO@C)继承了石墨烯的优点，提高了锂离子电池的性能 [ 11 ] 。Wang等人以石墨烯/镍钴矿纳米复合材料(GNCC)为正极，商业活性炭(AC)为负极，成功制备了一种具有高性能的电化学超级电容器(单位平面电极的质量负载量为10 mg∙cm −2 ) [ 15 ] 。由于锰化合物具有储量丰富、环境友好和纳米形貌多样化等特点，已受到相关研究机构和企业的高度关注。Truong在150℃对KMnO 4 溶液水热，反应2分钟可得到玫瑰状的MnO 2 ，反应时间为15分钟时出现MnO 2 纳米线，反应进行到30分钟时，产物则呈现出直径约为100 nm的纯MnO 2 纳米线 [ 17 ] 。Zhao在160℃水热条件下获得水钠锰矿型二氧化锰纳米花，该纳米花状二氧化锰属于三维纳米晶，由多个次级的单体结构组装而成 [ 18 ] 。Ashoka则在120℃~160℃的水热环境下利用环六亚甲基四胺(HMT)对KMnO 4 还原而得到对八面体形态的Mn 3 O 4 纳米粒子 [ 19 ] 。尽管锰化合物纳米材料成本低，理论比电容量大而被认为是超级电容器、锂离子电池的优良电极材料，但其导电性差，结构稳定性差的缺点限制了其实际的生产应用。将这些纳米金属氧化物与石墨烯通过适当方法复合，能改善这两种材料单独使用时的缺点，形成稳定的空间网络，增强材料的电子传输能力，充分发挥石墨烯与纳米金属氧化物之间的协同效应 [ 20 ] [ 21 ] 。Paek将SnO 2 纳米颗粒组装到石墨烯纳米片上，制备得到复合材料，所获得的SnO 2 /GNS的可逆转容量为810 mAh/g，与SnO 2 纳米管相比，其循环性能大大提高 [ 22 ] 。Cheng提出了一种基于石墨烯/MnO 2 /CNTs纳米复合材料制备导电、高柔性的薄膜超级电容电极的新方法，石墨烯、碳纳米管和MnO 2 的协同作用能提供优异的力学性能 [ 23 ] 。与其他过渡金属氧化物一样，石墨烯/纳米金属氧化物复合材料由于体积变化所引起的快速容量衰减等问题限制了实际的生产应用 [ 24 ] ，许多研究者发现石墨烯的多孔化可增加复合材料的比表面积从而有效克服由于体积效应所引起一系列问题，故将石墨烯/纳米金属氧化物复合材料改进成多孔结构具有显著的意义。 本文利用利用聚苯乙烯(PS)为牺牲模板，首次获得Mn 3 O 4 /三维多孔石墨烯复合材料。该多孔石墨烯的平均微型孔洞为200~300 nm左右，这种微孔洞结构减少了石墨烯特有的堆叠与自团聚特性，而且有助于吸附氧化物纳米颗粒。实验发现，均匀且高负载在多孔石墨烯上的Mn 3 O 4 纳米活性材料的形貌与水热条件有很大关系，制备的Mn 3 O 4 /三维多孔石墨烯复合材料由于具有独特三维孔洞结构，能够充分发挥石墨烯和Mn 3 O 4 纳米活性材料的协同效应，在水处理、电极、传感器、催化剂、生物标志物、微电子、储能等相关的微/纳米级设备上可能有极大的应用价值。
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user: 2. 实验 2.1. 氧化石墨烯GO的制备 采用改进的Hummers法制备氧化石墨烯。分别称量8 g天然鳞片石墨、8 g硝酸钠(Na 2 NO 3 )并加入384 mL浓硫酸中−10℃下静置一晚后，将所得溶液倒入三颈瓶中，将称取的48 g高锰酸钾KMnO 4 在−10℃的条件下缓慢加入已获溶液中，同时不断搅拌，整个过程约2小时。将得到的混合液置于0℃下保持一个小时，然后升温至35℃保持12小时。再将溶液降至0℃，往溶液中滴加320 mL的去离子水，再滴入1.8 L的H 2 O 2 溶液(H 2 O:H 2 O 2 = 4:5)，保持0℃ 24小时。将所得溶液通过多次洗涤离心而确定pH值为中性，冷冻干燥后即得氧化石墨烯。 2.2. 聚苯乙烯PS的制备 将一定量的聚乙烯吡咯酮烷溶于30 mL去离子水中，将所得溶液倒入三颈瓶中，待溶解后加入苯乙烯和过硫酸铵，在氩气氛围下升温至70℃后磁力搅拌8小时，使其充分反应。将所得溶液用甲醇离心洗涤，洗涤干净后在45℃的条件下加入浓硝酸和硫酸反应12小时，再次离心洗涤后溶于50 mL的氢氧化钠(2 mol/L)。往所得溶液中加入2.0 g连二亚硫酸钠(Na 2 S 2 O 4 )，在75℃的水浴反应4小时，再次离心洗涤即得到聚苯乙烯。 2.3. Mn 3 O 4 /三维多孔石墨烯复合材料的制备 12.5 mg的氧化石墨烯和10 mg的聚苯乙烯分别溶于10 ml的去离子水中，通过超声搅拌等方法使其溶解。将聚苯乙烯溶液缓慢滴入氧化石墨烯溶液中并充分搅拌，再通过真空抽滤，得到PS/GO薄膜。将得到的薄膜置于氩气氛围中500℃退火以除去PS球，最终得到三维多孔石墨烯(3D-PG)。制备过程如图1所示。将制备好的多孔石墨烯薄膜浸入KMnO 4 溶液中，并利用高压釜在180℃下分别水热10分钟、20分钟、40分钟和60分钟。再将混合液干燥，最终得到Mn 3 O 4 /三维多孔石墨烯复合材料。
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user: 3. 结果与讨论 由图2(a)、图2(b)给出的是在不同倍率下的聚苯乙烯PS球的SEM形貌。从图中可以看到PS呈现球 图1. 三维多孔石墨烯3D-PG的制备过程 图2. 不同样品的SEM：(a) (b) PS；(c) PS/GO；(d) 3D-PG 形，球体大小基本均匀，平均直径在200~300 nm之间。图2(c)给出了PS/GO的SEM形貌，从图中可观察到，PS球体被飘逸且皱褶的GO覆盖并包裹，这主要是由于强相互作用存在。本实验所用到的GO是通过改进的Hummers方法合成并通过超声分散在水中，由此引入了官能团如羟基(-OH)和羧基(-COOH)，因此制备的GO悬浮液带负电，而PS球体带正电，两种成分之间的静电相互作用促进了PS球在GO中均匀的分布 [ 1 ] 。利用聚苯乙烯的熔点为240℃，在280℃会降解这一特殊性质，我们对PS/GO进行500℃高温退火，使得聚苯乙烯高温降解，且由于氧化石墨烯的还原温度在300℃左右 [ 25 ] ，故在该退火温度下也将使得氧化石墨烯大部分被还原成石墨烯，从而可得到多孔石墨烯结构。图2(d)给出的是对PS/GO进行500℃高温退火后的样品。从图中可以看出，退火后的样品具有三维的连通孔洞结构，没有残余的PS球存在。获得的三维多孔石墨烯(3D-PG)的孔洞大小与PS的平均尺寸基本一致，直径在200~300 nm之间，3D-PG的三维石墨烯网络既能高负载纳米金属氧化物颗粒，有助于提高复合材料的比表面积，还可以有效减少片层间的接触电阻 [ 26 ] 。 根据文献 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 研究，KMnO 4 溶液在不同的水热条件下可以生成不同形貌及价态锰纳米化合物。我们将三维多孔石墨烯薄膜浸泡在KMnO 4 溶液中，再置于高压釜中通过水热方法在多孔石墨烯上原位生长锰纳米化合物/三维多孔石墨烯复合材料。首先，我们讨论三维多孔石墨烯3D-PG与KMnO 4 在180℃的水热条件下反应20分钟得到的纳米复合材料的微观形貌表征。为了研究复合材料的化学成分及相结构，采用X射线衍射(XRD)对样品进行分析。图3给出了在该条件下所制备得到的复合材料的XRD的衍射峰。从图中可以看出，XRD的衍射峰宽泛且弱，说明该样品的制备出的纳米颗粒很细，而且结晶性相对比较差 [ 27 ] 。我们还可以看到，在24˚附近的具有相对高的强度的宽峰，对应与于石墨烯的(002)衍射峰；在43˚附近的具有相对低的强度的宽峰，对应于石墨烯的(100)面；而在衍射峰的位置2θ为32.41˚，36.04˚，44.37˚，58.89˚，60.02˚，64.68˚处可以观察到六个相对较弱的衍射峰，分别对应Mn 3 O 4 (JCPDS No:18-0803)的(103)、(211)、(220)、(312)、(224)、(314)晶面。由此我们可以确定在KMnO 4 在180℃的水热条件下所制备得到的锰纳米化合物为Mn 3 O 4 。尽管制备的复合材料Mn 3 O 4 /三维多孔石墨烯(3D-PG)的结晶度比较低，但在实际应用中，结晶程度低有利于电解液渗入材料内部，提高材料的利用率，从而提高材料的电化学性能 [ 28 ] 。 图4(a)、图4(b)分别给出了在不同放大倍数下的Mn 3 O 4 /3D-PG的SEM图。从图4可明显看出，3D-PG 图3. 所获得的Mn 3 O 4 /三维多孔石墨烯样品XRD图 与KMnO 4 在180℃下保持20 min后，Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料保持了三维孔洞结构，Mn 3 O 4 纳米颗粒均匀的负载到3D-PG形成Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料，且Mn 3 O 4 纳米颗粒大小约为20~50 nm。Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料很好的保持了三维多孔石墨烯的孔洞结构，这种结构不但拥有大比表面积和高导电率 [ 5 ] ，而且减少了石墨烯特有的堆叠与自团聚特性，有助于吸附Mn 3 O 4 纳米颗粒。将Mn 3 O 4 纳米颗粒与多孔石墨烯掺杂，得到的Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料具有高负载、颗粒大小均一性好、均匀分布等特点，能够改善这两种材料单独使用时的缺点，形成稳定的空间网络，增强材料的电子传输能力，充分发挥多孔石墨烯与Mn 3 O 4 纳米颗粒之间的协同效应 [ 20 ] [ 21 ] 。 为了进一步研究水热时间与Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料形貌的关系，我们改变水热时间，做了相关实验并对结果进行了分析。图5(a)~图5(c)分别给出了在180℃下水热时间分别为10分钟、40分钟、60分钟所生成Mn 3 O 4 /3D-PG的SEM图。将多孔石墨烯和高锰酸钾混合液在高压釜中密封保持10分钟后所得到复合材料的SEM，如图5(a)所示。将图5(a)与图4所示的水热时间为20分钟得到的样品进行对比，可以发现在3D-PG的表面附着着极少量的Mn 3 O 4 纳米颗粒，这说明如果水热时间太短，大部分KMnO 4 溶液还未被水热还原成Mn 3 O 4 纳米颗粒，而且反应后所得溶液为紫色，也说明由于水热时间过短，溶液中存在大量 MnO 4 − 呈紫色。随着反应时间的增长，反应后所得溶液的紫色逐渐减少，表明大部分 MnO 4 − 离子被还原成固体Mn 3 O 4 。水热时间不断增加，所产生的纳米结构形貌逐渐发生了改变。当反应进行到40分钟时，得到的石墨烯复合材料的SEM如图5(b)所示，球状轮廓隐约可见，纳米颗粒转变成由纳米薄片自由交叉所构成的纳米花结构，纳米颗粒转变成由几十个纳米薄片自由交叉所构成的纳米微花结构，纳米片的厚度约为5~10 nm。当我们将水热时间调整为60分钟所生成的石墨烯复合材料的SEM如图5(c)所 图4. (a)~(b) Mn 3 O 4 /3D-PG 在不同放大倍率下的典型SEM图 图5. 在180℃下，不同水热反应时间对应SEM图：(a) 10分钟；(b) 40分钟；(c) 60分钟 示，此时纳米微花结构已转变成由纳米薄片自由交叉所形成的纳米网状结构。为了确定复合材料的化学成分及锰的价态，我们分别测试了在不同水热时间下(40分钟，60分钟)的两个样品的XRD图(不显示)，得到的XRD的衍射峰类似于图3，这说明改变水热时间，得到的锰纳米材料成分还是Mn 3 O 4 。总之，实验表明Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料的形貌可以通过水热时间来调控：当水热时间较短时，KMnO 4 溶液还原不完全，仅生成少量Mn 3 O 4 纳米颗粒；当水热时间为20分钟时，大量Mn 3 O 4 纳米颗粒形貌均匀负载在多孔石墨烯上；而继续延长水热时间(40分钟)在多孔石墨烯上形成非常有趣的Mn 3 O 4 纳米花。
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user: 4. 结论 将聚苯乙烯作为牺牲模版，可以制备出三维多孔石墨烯。在三维多孔石墨烯的基础上，采用一种简单的水热路线合成了Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料。三维的花状空心结构，其尺寸为几百纳米，由直径为200~300 nm的纳米球与纳米片组成。实验结果表明Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料的形貌可以通过水热时间来调控。Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料具有的独特三维孔洞结构，既能高负载Mn 3 O 4 纳米材料，又有助于提高复合材料的比表面积。我们下一步的工作，计划将不同微观形貌的Mn 3 O 4 /3D-PG复合材料应用于锂离子电池的负极材料，以期提高获得高性能的锂离子电池电极材料。
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user: 摘 要 针对处理模糊图像时很难采集到有效匹配点的问题，提出一种基于SIFT匹配的模糊图像特征识别方法。采用SIFT算法将经预处理后的模糊图像依次与建立的模糊空间中的图像进行匹配，获取模糊图像特征点，生成SIFT特征描述符，利用欧氏距离对两个向量的相似度进行度量，确定最近邻点和该特征是否为最佳匹配对，从而实现模糊图像特征识别。仿真实验结果表明，所提方法具有较高的识别精度。 关键词 :SIFT，模糊图像，特征，识别 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在图像产生的过程中，因为受到某些因素的干扰，使得图像质量退化，上述图像即为模糊图像 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。模糊图像被广泛应用于各种领域中，一个典型的例子就是电子监控系统。随着城市建设的不断发展，很多公共场所及企业均安装了电子监控 [ 5 ] - [ 10 ] 。然而，当出现状况后，监控数据的回放通常存在数据不完整，画面不清晰的情况，导致关键信息由于模糊而无法辨认 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。因此，对于模糊图像特征识别的研究具有非常重要的意义，已经成为相关学者研究的重点课题，受到了广泛的关注。在对模糊图像特征进行识别的过程中，出现图像模糊成因及相关参数未知的现象，导致传统的基于不变矩的模糊图像特征识别过程，由于忽略了模糊相关参数的选择，处理模糊图像时很难采集到有效的匹配点 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 。 本文首先分析了传统模糊图像特征识别方法的原理和弊端，提出一种改进的模糊图像特征识别方法，同时通过实验验证了该方法的有效性。
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user: 2. 基于不变矩的模糊图像特征识别原理及弊端分析 不变矩特征即图像中具有平移、旋转及比例不变性的数学特征。不变矩方法主要通过采集模糊图像中具有平移、旋转及比例不变性的数学特征实现模糊图像特征的识别。 由于模糊图像特征针对平移、旋转及比例变换均具有不变性，因此，需通过普通矩与中心矩的线性组合获取。 通过归一化的二阶和三阶中心矩组合获取七个对平移、旋转及尺度变换不变的矩。该矩针对平移、旋转和大小比例变化均为不变的。 基于不变矩的模糊图像特征识别方法，忽略了模糊相关参数的选择，处理模糊图像时很难采集到有效的匹配点，不能适应模糊图像的实时变化及不确定性，无法有效实现模糊图像特征识别。
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user: 3. 基于SIFT匹配的模糊图像特征识别方法 3.1. 模糊图像预处理 通常情况下，受外界环境的干扰，模糊图像会存在明显的噪声干扰，需对其进行平滑处理。在对模糊图像进行预处理的过程中，本文设定一个方差阈值，如果待识别图像的方差超过该阈值，则对其进行平滑预处理，否则，无需对其进行预处理。 用 描述原始模糊灰度图像，引入时间变量t，对下述偏微分方差进行计算，获取一组逐渐平滑模糊图像 ： (1) 式中， 用于描述模糊图像梯度模；扩散系数 为关于 的非负函数，同时有 ，其又被称作边界处停止函数，主要负责调控扩散速度，保持边界。理想情况下，扩散系数需使各向异性扩散在灰度变化平缓的范围内快速完成，在灰度波动较大的位置，也就是模糊图像特征处，低速扩散甚至不扩散。本文给出两个扩散系数： (2) (3) 为了对式(1)进行求解，首先需对其进行离散化处理，则有： (4) 式中， ；t用于描述迭代次数；λ用于描述分布系数权值， ； 用于描述相邻点的数量；依据 性质分析式(4)可以看出：如果像素s在灰度变换范围内， 一定趋近于0，则 趋近于最大值1，扩散较快，从而使 向其邻域像素 的灰度值靠近，也就是对s进行了一次平滑处理；如果s与p之间有模糊图像边缘，则梯度 值将很大，当前 趋近于0，扩散效率低，则 基本不受 的影响，保持了s与p之间的边缘。 3.2. 模糊空间的构建 若直接采用清晰图像与模糊图像进行匹配，则最终得到的匹配效果通常达不到令人满意的效果。尽管采用上述方法对模糊图像进行预处理，匹配效果仍旧不佳。因此，本文引入模糊空间思想。模糊空间主要包括高斯模糊子空间、光照模糊子空间与运动模糊子空间。上述三个模糊子空间是通过同一张清晰图像依据各种模糊运算产生的，本文以高斯模糊子空间的产生为例，分析模糊子空间的产生过程。 高斯模糊子空间是清晰图像经高斯平滑处理后产生的。针对高斯平滑函数参数的选择无特殊要求，能够达到图像从清晰到逐渐模糊的效果即可。本文采用模板尺寸是7，尺度(方差)渐渐增加的二维高斯函数对该类模糊图像进行处理： (5) (6) (7) 其中，I用于描述清晰图像， 用于描述经一定尺度平滑后的模糊图像， 用于描述一定尺度的高斯平滑函数。通过改变高斯函数的尺度参数σ形成一系列的模糊图像 ，其组成了清晰图像I的模糊空间中的高斯模糊子空间。 光照模糊子空间与运动模糊子空间的产生过程和高斯模糊子空间相似，只是对原清晰图像进行的模糊运算不一样。 3.3. SIFT特征提取和匹配 进行完上述两步之后，本文采用SIFT算法将经预处理后的模糊图像依次与建立的模糊空间中的图像进行匹配，从而实现模糊图像特征识别。SIFT特征提取和匹配的实现主要包括三部分：SIFT特征点检测、SIFT特征描述符的生成及SIFT特征匹配。 3.3.1. SIFT特征点检测 SIFT特征点检测首先需塑造模糊图像的多尺度空间和高斯金字塔图像；然后令相邻尺度的2个高斯图像作差，获取高斯差分多尺度空间(Difference-of-Gaussian， DoG)；于DoG尺度空间中获取局部极值点，再利用曲面拟合法对上述极值点进行进一步定位，同时通过高斯差分图像的海森矩阵对初始特征点中边缘点和对比度较低的点进行删除，从而获取模糊图像特征点。SIFT特征采集的详细过程如下： 1) 检测尺度空间极值。将模糊图像的尺度空间描述成一个函数 ，该函数可通过可变尺度高斯函数 和输入模糊图像 卷积获取： (8) 式中， 。 高斯差分尺度空间 可描述成存在常数乘性尺度因子k的相邻尺度高斯函数的差分和原始图像的卷积，得到上述高斯差分模糊图像中的局部极值，即可获取尺度空间域中的图像特征点， 可描述成： (9) 2) 准确定位特征点。首先确定候选特征点处的拟合函数： (10) 求导获取 和相应的极值 ；逐渐对X进行调整，求解最优点，删除 的弱特征点，并且得到候选特征点的准确位置、尺度。 删除边缘点时得到特征点的Hessian矩阵，用 、 描述其特征值的和及乘积，用γ描述 矩阵特征值的比，为了检测主曲率是否低于阈值γ，需判断 是否成立，γ通常取6~10。 3.3.2. SIFT特征描述符的生成 生成SIFT特征描述符主要是为了确定特征点的主方向，为特征点匹配提供依据。获取主方向后，在进行匹配的过程中，可将模糊图像旋转至主方向，从而使模糊图像保持旋转不变性。(x， y)处的梯度值及方向可分别描述成： (11) (12) 在以特征点为中心的邻域窗口中进行采用，同时依据梯度方向直方图对邻域像素的梯度方向进行统计，与直方图最高峰值点相应的方向就是主方向。 以特征点为中心选择8 × 8的窗口，再在4 × 4图像中求出8个方向的梯度方向直方图，构建各梯度方向的累加值，产生一个种子点。一个特征点可通过4 × 4，也就是l6个种子点进行描述，一个种子点存在8个方向向量信息，因此，一个特征点可形成4 × 4 × 8共128个数据，也就是形成128维SIFT特征向量或特征描述符。 3.3.3. SIFT特征匹配 获取特征向量后，通过欧氏距离对两个向量的相似度进行度量，公式描述如下： (13) 为了降低计算过程中的复杂度，将特征点较少的模糊图像作为参考图像，针对参考图像A中的某特征点a和待匹配模糊图像B中全部特征点，求出其欧氏距离，按照距离升序完成对模糊图像B中特征点的排序，将距离较小的前1%点和点a进行进一步的SIFT特征匹配。 SIFT特征匹配依据最近邻比值法，通过 BBF(Best Bin First)获取最近邻与次近邻，若最近邻距离和次近邻距离之比未超过某阈值th，则最近邻点和该特征是最佳匹配对；反之，认为其为冗余点，公式描述如下： (14)
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user: 4. 仿真实验分析 为了验证本文提出的基于SIFT匹配的模糊图像特征识别方法的有效性，需要进行相关的实验分析。实验采用的模糊图像内容相对复杂，同时模糊图像受视角、光照强度、尺度不同等因素的干扰，通过匹配率与误匹配率对本文方法和传统基于不变矩的模糊图像特征识别方法的性能进行评价。实验平台如下：CPU Intel P4 2.4 GHz，内存 512 MB，Windows XP SP3，Visual C++ 6.0。 进行多次反复实验，求出其匹配率、误匹配率和匹配时间的对比结果，如表1所示。 分析表1可以看出，在图像分别存在尺度变化、光照变化及旋转的条件下，本文方法能够有效的保持高匹配精确度，也就是高识别精度，同时所需时间大大降低，完全能够满足实时性较高的系统，验证了本文方法的有效性。 图1描述的是采用本文方法得到的模糊图像特征匹配识别结果。 图1. 本文方法匹配结果 Table 1 Comparison of two methods of recognition performanc 条件 本文方法 传统方法 匹配率/% 误匹配率/% 匹配时间/ms 匹配率/% 误匹配率/% 匹配时间/ms 尺度增加2倍 82.5 5.83 27.3 81.01 7.43 35.8 光照减少40% 95.93 0.47 55.7 90.34 4.72 33.2 图像旋转12˚ 54.78 4.89 28.1 60.17 6.54 36.4 三种变化综合 60.24 8.94 30.5 58.22 9.68 38.6 表1. 两种方法识别性能比较 分析图1可以看出，本文方法能够有效的对模糊图像特征进行匹配，从而完成模糊图像特征的识别。这是因为本文方法首先对模糊图像进行预处理，使模糊图像更加平滑，SIFT方法将大部分局部结构相似的特征排除，能够通过全局特征补偿因视角变换造成的局部信息的缺失，使匹配数量增多。
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user: 5. 结论 本文提出一种基于SIFT匹配的模糊图像特征识别方法，分析了传统方法的弊端，对模糊图像进行预处理，引入模糊空间思想，模拟各种图像模糊成因对数据库图像集进行扩建。采用SIFT算法将经预处理后的模糊图像依次与建立的模糊空间中的图像进行匹配，获取模糊图像特征点，生成SIFT特征描述符，确定特征点的主方向，将模糊图像旋转至主方向，使模糊图像保持旋转不变性。利用欧氏距离对两个向量的相似度进行度量，通过判断最近邻距离和次近邻距离之比是否超过某阈值，确定最近邻点和该特征是否为最佳匹配对，从而实现模糊图像特征识别。仿真实验结果表明，所提方法具有较高的识别精度。