DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实证分析 4.1. 数据处理 从上图可以肯出CPI指数有明显的上升趋势，即原数据是非平稳数据。首先对数据做对数化处理并做时序图如图2。 从图2中可以看出序列依旧有明显的递增趋势，在对对数化后的数据做一阶差分并作时序图如图3。 从图3中可以看出序列基本平稳。 图1. 1985~2014年全国CPI指数(1978 = 100) 图2. 1985~2014年全国CPI指数对数化数据 图3. 一阶差分数据 4.2. 随机性检验 对差分数据采用LB统计量进行白噪声检验，使用延迟6阶和延迟12阶的LB统计量，延迟6阶的检验统计量P值为0.03091 < 0.05的显著性水平，所以拒绝原假设，即序列存在6阶以内的短期相关，即序列是平稳非白噪声序列。 4.3. 平稳性检验 对差分后序列做自相关图和偏自相关图观察序列的短期相关性，并对差分后的序列做单位根检验以判断差分序列的平稳性。 从ACF图(图4)中可以看出序列存在一节自相关，从PACF图(图5)中可以看出序列存在一节的偏自相关，但从图中读出的结果存在一定的主观性，所以后面采用auto.arima函数自动定阶建立模型。对差分后的序列做单位根检验结果如下。 从上图中可以看出差分序列在三个模型中均在P为0.1的显著性水平下，拒绝原假设，所以一阶差分序列为平稳序列。 图4. ACF检验图 图5. PACF检验图 4.4. 模型拟合 采用auto.arima()函数对差分序列及原序列自动拟合，对原序列拟合结果为arima(0，1，1)，对差分后序列拟合结果为arima(0，0，1)，拟合结果相同进一步证明一阶差分序列为平稳序列。结果如下。 从结果可以看出模型为arima(0，1，1)，与图形观察的结果不同，所以图形是有主观成分在里面的，对模型的参数进行显著性检验，其P值小于0.05的显著性水平，所以参数是显著的。 模型为 x t = x t − 1 + ε t + 0.8186 ε t − 1 4.5. 模型的显著性检验 模型的显著性检验是对模型的残差序列做白噪声检验，若模型的拟合结果好那么残差序列为白噪声序列，即残差序列没有相关性，模型对序列信息提取充分。反之若残差序列为非白噪声序列则模型拟合效果差，序列信息为被充分提取。对残差序列做延迟6阶和12阶的白噪声检验，结果p值为0.8599和0.9829均大于0.05的显著性水平，所以接受原假设即残差序列为白噪声序列。对残差序列做6阶和12阶的异方差检验P值分别为0.331和0.7443，均大于0.05的显著性水平，所以残差序列不存在异方差。 4.6. 预测 由拟合的模型效果较好，所以对2015~2020年的CPI数据做预测结果如下。 预测曲线图如下图6。 图6. 2015~2020年CPI预测图
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user: 5. 结论 从模型预测结果可以看出未来CPI依旧会呈现上升趋势，目前我国CPI快速增长的原因有以下几条：一是国际大宗商品价格快速上涨，传导进入国内导致我国相关产品价格快速上涨，如：铁矿石、黄金等等。二是人民币不断升值，导致热钱快速大量的流入国内，按照我国货币政策，外国货币需在流入过程中将其储备起来，这部分流入的货币将会兑换成“同价值”的人民币在国内流通，国内货币过多导致货币购买力下降、物价上涨。三是国民消费增长趋势明显增快，近几年经济的高速增长必然带动了巨大的国民消费能力，而强劲的出口也会提高企业的效益和就业岗位，国家对农民的扶持政策，让农民的收入明显增长，这些因素累积起来将共同促进消费增长。政策建议：一、国家的宏观调控，国家为抑制通货膨胀而采取的宏观政策，在改善经济过热和对通货膨胀的语气上起到了举足轻重的作用。所以国家的宏观调控必不可少。二、加强监管投机炒作，镇府对期货市场炒作行为应该加强监管。
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user: 摘 要 物探近年来，青海省都兰县哈日扎–哈龙休玛一带先后开展了磁法、化探、重力等工作，笔者通过对该区重、磁、化探异常的研究，认为重、磁等物探方法在超基性岩研究中具有独特的优势，同时结合据化探异常，认为该区有较好的找矿前景，为下一步找矿工作提供了重要的物化探依据。 关键词 :希望沟地区，物化探方法，半隐伏超基性岩 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 对于隐伏–半隐伏岩体，往往需要通过物探方法进行圈定。可通过单种或多种综合物探方法进行隐伏岩体圈定。晏月平等利用重力异常在临湘多金属矿区圈定了隐伏岩体得出研究区仍存在寻找大型以上多金属矿潜力的结论，为深部找矿预测提供了重要的地球物理依据 [ 1 ] 。朱丹等利用重磁异常在鄂东南地区圈出13个可能存在隐伏岩体、矿(化)体的低重高磁、高重高磁异常区域 [ 2 ] 。吾守艾力·肉孜等利用AMT与重力方法在云南芦子园地区进行了隐伏岩体勘查，为深部找矿指出了方向，进一步指导勘查区的深部找矿工作 [ 3 ] 。 青海省都兰县哈日扎–哈龙休玛一带在成矿区带的划分上属祁漫塔格–都兰华力西期、印支期铁、铜、铅、锌、钴、锡、金、硅灰石(锑、铋)成矿带。区内已发现有哈龙休玛钼矿(中型)、哈日扎银多金属矿(中型) [ 3 ] [ 4 ] 、拉浪麦钨多金属矿、浪麦滩磁铁矿等多处矿床点，主体成矿时代属为华里西–印支期–燕山期成矿，空间上矿化与鄂拉山组、白沙河岩组、花岗闪长斑岩及北西向断层关系密切，总体显示有较好的找矿潜力 [ 5 ] 。2015年~2017年，随着中国地质调查局西安地质调查中心在该区开展地质矿产调查，在希望沟地区发现了基性–超基性杂岩体线索，在该区利用综合物化探方法圈定超基性岩体，取得了较好的效果，从而为在该区寻找与超基性岩有关的矿床打下了基础。
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user: 2. 区域地质概况 研究区隶属秦祁昆早古生代造山系，区域上为东昆仑造山带之祁漫塔格–都兰造山亚带。大地构造位置处于东昆仑东段柴达木盆地东南缘、温泉–洼洪山断裂西侧，昆中断裂北侧(见图1)。 2.1. 地层 区域上出露地层由老至新分别为古元古界白沙河岩组、三叠系鄂拉山组、新近系贵德群和第四系地层，尤以晚三叠世鄂拉山组和金水口岩群比较较发育，其它地层不甚发育。 金水口群白沙河岩组(Pt 1 b)，岩性组合为片麻岩、片岩及大理岩，依据岩性组合特征可划分为片麻岩岩段、片岩岩段和碳酸盐岩岩段三个非正式单位，原岩为一套砂泥质碎屑岩、碳酸盐岩、火山岩等，其与后期侵入岩的侵入接触带是形成矽卡岩型矿化的有利地区。 图1. 研究区大地构造位置图 寒武–奥陶系滩间山群岩性组合下部为灰–灰绿色变长石砂岩、石英砂岩、绢云母千枚岩、凝灰质砂岩、结晶灰岩夹中基性火山岩；上部灰绿色片理化蚀变安山岩、蚀变玄武岩、片理化绿帘石化安山岩、片理化凝灰岩夹灰绿色绢云石英片岩、绿泥片岩、长石岩屑砂岩、凝灰质长石砂岩、结晶灰岩、大理岩。 三叠系鄂拉山组(T 3 e)：鄂拉山组中酸性陆相火山岩具三个喷发旋回，一岩段(安山岩段)主要为安山岩及安山质火山碎屑岩和安山质火山碎屑熔岩，二岩段(英安岩段)为英安岩及英安质火山碎屑岩和英安质火山碎屑熔岩，三岩段(流纹岩段)为流纹岩、流纹火山碎屑岩、流纹质火山碎屑熔岩。 新近系贵德群为一套砖红色砂泥岩、砾岩，主要分布于山间盆地的山前地带。第四系广布于沟谷地带，成因类型主要有冲洪积、风积、沼泽堆积等。 2.2. 岩浆岩 区域岩浆侵入活动强烈，从基性到酸性均有发育。加里东期(以晚奥陶世为主)属次铝–过铝质钙碱性岩，与俯冲汇聚有关的大陆弧型花岗岩，由英云闪长岩、石英闪长岩、花岗闪长岩等岩石序列组成，具明显的弱片麻状的特征构造。 华力西期主要出露有泥盆纪花岗闪长岩、二长花岗岩，早二叠世英云闪长岩、似斑状花岗闪长岩、花岗闪长岩、似斑状二长花岗岩、二长花岗岩和石英闪长岩等，形成于陆内俯冲构造环境，是构成区内华力西期成矿的重要岩浆热源，其与白沙河岩组碳酸盐岩的侵入接触带是矽卡岩型矿产的重要找矿方向。 印支期是区域上岩浆岩的大规模活动期，主要发育有晚三叠世花岗斑岩、花岗闪长岩、二长花岗岩、似斑状二长花岗岩、钾长花岗岩、英云闪长岩和石英闪长岩等，岩石化学特征反映本期花岗岩形成于板内叠覆造山环境，与区域成矿作用关系密切。 燕山期主要出露英云闪长岩、正长花岗岩、花岗闪长斑岩等，属高钾钙碱性–碱性系列岩石，形成于造山期后环境。从区域上的那日玛拉黑银多金属矿床、扎麻山银多金属矿床、哈龙休玛钼矿、赛钦铜钼矿化点的地质特征分析，燕山期侵入岩尤其是浅成侵入岩(斑岩体)与矿化存在密切的关系，工区及其周边的地质找矿工作对该期岩浆侵入活动与成矿作用正受到越来越多的重视。 2.3. 构造 区域上横跨祁漫塔格–都兰早古生代结合带和东昆北岩浆弧带(微陆块)两个三级构造单元，其特点是以扎麻山南断裂带为界北侧以出露滩间山岩群为代表，南侧以出露白沙河岩组为代表，因它们是在同一基底在早古生代裂解于晚志留世碰撞造山复又焊合在一起，总体上具有相同的构造演化史。研究区位于东昆北断裂及东昆中断裂之间，哇洪山–温泉断裂以西，这三个区域性大断裂控制了区域地层、岩浆岩及矿产的分布。
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user: 4. 结论 2015年笔者在希望沟地区发现有出露的基性–超基性岩体；通过综合物探工作，查明该地区具有高磁、高重的物探异常特征，通过对重磁异常的研究，圈定了隐伏基超基性岩的范围；通过重力定量反演，推测岩体埋深可达3000 m；表明重、磁方法在东昆仑地区圈定超基性方面有着明显的效果；研究区区岩性有辉长岩、橄榄辉长岩、辉石橄榄岩、橄榄辉石岩、辉石岩等，说明岩浆分异较好；Cr、Ni等元素浓度较高，光薄片见有少量镍黄铁矿，有成镍矿、铬铁矿的有利条件，推测该区具有较大找矿前景。
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user: 摘 要 目的：探讨进入IV期危重型手足口病(Hand-mouth and foot disease， HFMD)死亡的临床特点、诊治经过及死亡分析，总结经验及教训。方法：采用回顾性分析方法对2009年1月至2014年12月昆明周边及地州转入我院救治19例危重型HFMD患儿的临床资料进行分析。结果：19例患儿来自农村，其中男性13例(68.42%)，女性6例(31.58%)，3岁以下16例，占84.21%，3岁以上3例，占15.79%。所有病例均有发热、惊跳、肢体抖动的表现。16例患儿入院时出现肺出血、呼吸循环衰竭的表现。17例患儿均出现白细胞总数及中性粒细胞、超敏C-反应蛋白升高，12例血糖升高。4例合并消化道出血，1例同时合并肾功能衰竭。病原学：18例EV71阳性，1例为其它未定型肠道病毒感染。结论：早期识别并及时治疗第2期HFMD病例，及时进行干预，避免进展为危重型HFMD，危重型HFMD主要由EV71病毒感染引起，致死率高，进入IV期危重型HFMD出现神经源性肺水肿、肺出血、呼吸循环衰竭、严重脑功能障碍等严重并发症，死亡率高。 关键词 :HFMD，危重型，循环功能障碍，神经源性肺水肿，肺出血，EV71 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 手足口病(Hand-mouth and foot disease， HFMD)是由20多种肠道病毒感染引起的以发热和手、足、臀部皮疹、口腔疱疹为主要表现的儿童急性传染病 [ 1 ] 。临床分为V期，当病情进入神经系统受累期(II)为重症，需要积极进行识别和治疗，否则病情进展，进入心肺功能衰竭前期(III)，特别是心肺功能衰竭期(IV)为重症病例的危重型，抢救困难，死亡率高，出现多个器官功能障碍综合征，甚至多个器官衰竭，导致死亡。致死原因主要为脑干脑炎、神经源性肺水肿、肺出血和循环衰竭等 [ 2 ] 。我院为云南省重症HFMD的定点救治单位，本资料同顾性地分析2009年1月至2014年12月19例外院转入死亡的19例IV危重型HFMD的临床资料包括一般资料、临床表现、诊治经过及实验室检查，指导早期识别、早期诊断，降低死亡率，现在报告如下：
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 19例患儿均由外院转入我院就诊(地州转入9例，昆明周边县区转入10例，(其中入院时病程最短2天，最长5天)，均来自农村，其中男孩13例(68.42%)，女孩6例(31.58%)，男：女比例为2.17：1.14例患儿(病程2天2例、2.5天1例，病程3天7例，病程4天4例，平均病程3.11天)住院不足24小时死亡，3例入院48小时内抢救无效死亡(病程分别为4天2例、5天1例)，1例机械辅助通气治疗48小时全身多器官功能衰竭家属放弃抢救后死亡(病程为4天)、1例(病程9天)机械辅助通气7天严重脑功能障碍，最终中枢性呼吸循环衰竭家属放弃抢救后死亡。 2.2. 诊断依据 参照我国卫生部制定的2010年《手足口病诊疗方案指南(2010年版)》 [ 3 ] 及《肠道病毒71型(EV71)感染重症病例临床救治专家共识》 [ 4 ] 并满足第4期的临床表现，即心动过速(个别患儿心动过缓)，呼吸急促，口唇紫绀，咳粉红色泡沫痰或血性液体，持续血压降低或休克，或者个别病例肺水肿不明显，出现严重脑功能衰竭为主要表现，出现频繁抽搐、严重意识障碍及中枢性呼吸循环衰竭等。 2.3. 研究方法 查阅病历，进行回顾性分析，收集以下资料：1) 发病年龄、性别；2) 热峰、发热持续时间、就诊经过、入院时病程及临床病情变化等；3) 血常规+ CRP (超敏C反应蛋白，CRP)，、肝肾功、心肌酶、血糖等相关辅助检查。 2.4. 统计学方法 采用SPSS 16.0统计软件对死亡的19例患儿的临床特点及实验室检查结果进行数据分析。
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user: 4. 讨论 HFMD是全球性传染病，发病主要为3岁以下的学龄前儿童，引起HFMD的病原体主要为肠道病毒属病毒，其中以人肠道病毒71型(EV71)和柯萨奇病毒A组16型(CoxAl6)最为常见，由于人群对HFMD的病毒普遍易感，而2~3岁幼儿缺乏EV71保护性抗体，因此高度易感 [ 5 ] 。研究发现EV71与CoxAl6和其它肠道病毒相比，EV71是HFMD重症的危险因素，其原因可能与EV71具有亲神经靶向性并具有神经致病毒力，可以导致神经性肺水肿综合征并引起死亡有关 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 重型HFMD具有病情进展快，凶险及死亡率高等特点，而危重患儿又以EV71感染为主 [ 1 ] [ 2 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。本组病例中18例由EV71感染引起。根据危重型HFMD的发病过程分为交感神经兴奋期和心肺功能衰竭期 [ 2 ] 。本组病例患儿均有交感神经兴奋期表现，18例患儿出现心率增快(180~240次/分)，均有四肢端凉，毛细血管充盈时间 > 5 s及皮肤花斑等末梢循环障碍的表现。14例到我院就诊已经处于心肺功能衰竭期，出现低血压和血压测不出， 4例数小时~24小时由高血压转入低血压，提示病情进一步恶化，出现循环衰竭的表现，一旦到这个阶段，病死率非常高。其原因继发于交感过度兴奋后的儿茶酚胺耗竭或儿茶酚胺受体反应性降低，另外大量液体涌人肺内出现肺水肿引起有效循环血容量不足 [ 2 ] 。同时死亡的这些病例中，17例患儿出现WBC总数及中性粒细胞、CRP不同程度的升高，最高的白细胞总数高达45.9 × 10 9 /L，CRP高达117 mg/L，以及血糖升高。说明炎症反应可能是病情加重和自主神经功能失调的表现之一，可能与病毒感染引起组织损伤有关。 14例患儿转入时已经进入病情的终末期(病程最短仅为2天，最长4天，平均病程为3.11天)，出现肺出血、呼吸循环衰竭，虽然已经进行积极的抢救和治疗，但因病情危重最终抢救无效死亡，余5例其中1例肺水肿不明显，出现严重脑功能衰竭为主要表现，出现持续超高热、频繁抽搐、严重意识障碍、心跳骤停最终呼吸循环衰竭死亡，1例机械辅助通气全身多器官功能衰竭(脑、心、肾、肝等)家长放弃治疗死亡，1例8岁9月后入院7小时病情进行性加重，出现气促、胸闷、呕吐粉红色泡沫样，出现肺水肿、肺出血抢救无效死亡， 3例患儿机械辅助通气治疗后，肺出血控制，患儿持续高热、昏迷，家长要求放弃治疗后死亡。因此对处于第2期重症HFMD患儿的早期识别显得尤为重要，病程1天至3天不等，患儿出现呕吐、惊跳、四肢抖动，发热等神经系统受累的表现，需要尽早干预和治疗，是挽救生命的关键，病程中应严密监测各项指标。临床医生应高度警惕患儿病情变化，出现以下临床表现时提示病情危重，1) 体温持续不退；2) 多汗、肢端凉；3) 呼吸、心率明显增快；4) 高血压，提示病情已经处于HFMD的第3期，更需要争分夺秒的救治。同时5) 外周血白细胞计数增高；6) 血糖增高；7) 年龄小于3岁，但对于大于3岁的患儿也应该提高警惕；需要高度重视，需要密切监护和积极治疗。 EV71感染所致脑干脑炎、神经源性肺水肿、肺出血、循环衰竭等具有发病年龄小、起病急、进展快、病情凶险等特征。本组病例在起病当日或者次日出现神经系统受累的症状，出现发热、惊跳、肢体抖动、呕吐等神经系统症状，家长意识不足未引起重视，未到正规医院救治，同时诊所医生对该病认识不足，误认为上呼吸道感染、消化不良等症状，直到患儿病情十分严重，出现持续高热、意识改变、昏迷、抽搐、呼吸困难等情况时才到正规医院就诊而后转入我院，失去最佳的治疗抢救时间。EV71感染重症患儿从第2期发展到第3期多在1 d以内，偶尔在2 d或以上，表现在神经系统受累(第2期)的基础均出现了心率、呼吸增快、肢端凉及高血压。对第2期(神经系统受累期)患儿要严密观察。当患儿出现肢端循环不良(往往血压升高)、心率、呼吸增快，提示患儿病情已经进入第3期(心肺功能衰竭前期)为危重型病例，要严密监测血压。第3期发展到第4期短仅为数小时 [ 10 ] 。本组病例从周边地区和地州县份转入，部分患儿路途经历数小时至数十小时，不易长途转院，可联系远程会诊，就地抢救，在专家指导下争分夺秒救治。对于HFMD需要早期识别有神经系统受累表现的第2期重症病例，提高对第2期HFMD的认识和诊断，积极治疗，重点监测心率、呼吸、肢端循环和血压的情况，防治病情进展和恶化发展为第3、4期HFMD。因此引发重症HFMD患儿的死亡原因一方面与肠道病毒有关，另一方面是医师的诊断，所以需要医师第一时间准确、及时诊断出HFMD发病的危险因素，第一时间进行针对性的治疗，早期进行干预，提高基层医生、家长对HFMD的认识是控制HFMD重症病例危重型发生的最有效的防控措施，可有效地预防和降低HFMD的死亡率，提高治愈率。
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user: 摘 要 近些年来，图像分类在模式识别领域占据着重要的地位。迅速增长的图像数据对于图像信息的分析与处理提出了新的要求。卷积神经网络应运而生，以其强大的图像识别分类能力被广泛的应用于各种图像分类系统，并取得了十分显著的效果。本文首先，回顾了图像分类技术的发展历程，介绍了图样空间与特征空间的分类方法以及图像特征提取方法。其次，介绍了卷积神经网络在图像分类问题上的研究情况。最后，总结卷积神经网络在图像分类问题上存在的问题，以及未来的发展方向。 关键词 :图像分类，卷积神经网络(CNN)，图像特征提取方法 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 由于科技与社会的不断发展，人类传达信息的数量与方式发生了翻天覆地的变化。尤其是在近些年来，信息数据爆炸式增长，传统的文字已无法满足人们对于信息获取的需求，而图像以其包含信息量大，信息表达生动直接的优势逐渐成为主流信息传播方式之一。图像数据量也迅猛不断的增长。对于这些图像数据，人们需要一种可以快速高效且合理的手段对它们进行处理、分析、解读，从而在海量的图像数据中高效精确的提取到所需的信息。由于采用人工识别判断的方式不仅效率低下，而且带有很大的主观性，浪费大量的人力及时间资源。所以，亟需快速提升计算机对于图像数据的处理能力，开发出可以快速、高效、稳定的图像识别及分类算法。 图像分类 [ 1 ] 是指利用人工智能技术特别是机器学习方法，使得计算机能够对图像进行识别和分类的过程。其在模式识别领域扮演者重要的角色，涉及到手写字识别、人脸识别、车辆识别等方面。图像分类技术的深入研究对于计算机模式识别领域有着重要的意义。
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user: 2. 图像分类方法 图像分类 [ 2 ] 是近年来才发展起来的一门新兴科学技术，它的主要研究内容为图像的分类与描述。一个图像分类系统主要由图像信息的获取、信息加工和处理、特征抽取、判断或分类等部分组成。图像分类的方法目前主要可分为两大类；基于图像空间的分类方法和基于特征空间的分类方法。 基于图像空间的分类方法主要是利用图像的颜色、灰度、纹理、形状、位置等底层特征来对图像进行分类。基于颜色特征，由于物体表面的颜色分布不同，所以可以根据颜色特征将图像分类Swain [ 3 ] 提出的颜色直方图法是最早将颜色特征应用于图像分类的方法，该方法通过每种颜色在图像空间中所占比例的不同来对图像进行分类，但这种方法无法识别区分图像所描述的信息。基于纹理特征，描述图像灰度空间的分布特征来对图像进行分类。纹理无处不在，每个物体的表面都存在着不同的纹理。图像的纹理经计算机处理、数字化之后便可以得到对图像进行分析和处理的信号。上世纪70年代，Haralick [ 4 ] 提出了灰度共生矩阵表示方法，该方法利用两个位置的灰度像素的联合概率密度定义了灰度共生矩阵，反映出图像灰度的方向、相邻间隔、变化幅度等信息，从而得到纹理特征向量。然而，由于纹理图像的多样性和分析算法的复杂性，使得同一种纹理特征很难在不同的领域中应用。基于形状特征 [ 5 ] ，它描述的是封闭轮廓曲线所包围的区域，形状特征一般情况下与图像中所描绘的目标对象有关。目前，基于形状特征的分类方法基本上是通过轮廓特征、区域特征建立图像索引来对图像进行分类的。不过，通过基于图像空间的分类方法对图像进行分类，所需要计算数据量大，计算过程十分复杂、却分类效果一般。 基于特征空间的分类方法 [ 6 ] 通过如K-L变换、小波变换等变换方法将原图像映射到高维空间，然后提取其高层特征来实现图像的分类。该方法在有效的降低计算数据的维度和计算过程的复杂程度。但是，分类的结果很大程度上取决于特征提取方法的适应性。
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user: 3. 图像特征提取方法 之前介绍的两类图像分类方法都是通过提取图像特征来进行图像分类的，不同的是一个提取底层特征，一个提取高层特征。从而我们可以看出图像特征的提取是图像分类的基础。目前，特征提取的主要方法分为两个大类方法：线性特征提取方法和非线性特征提取方法。 线性特征提取方法是通过线性映射方法来提取特征的，其中比较有代表性的方法有主成分分析法(Principle Component Analysis， PCA)、基于Fisher准则的线性鉴别分析法(Linear Discriminate Analysis， LDA)和投影寻踪(Projection Pursuit， PP)等。PCA [ 7 ] 方法采用了K-L变换中的协方差变化矩阵，通过一系类的线性变换之后，找到一组最优单位投影轴，并利用该投影轴重建原样本。这种方法能够对多维数据进行降维，用尽可能少的数据重建原样本。不过，PCA方法在数据压缩时容易造成高阶统计特征的丢失，使得特征描述不充分。LDA方法 [ 8 ] 是通过找到一组最优线性变换，使得投影后的样本类内方差最小，类间方差最大，从而达到图像分类的目的。PP方法 [ 9 ] [ 10 ] 通过将样本中的高维观测数据映射到相对维度较低的子空间上，从中找到可以反映其数据结构的投影，以此来研究高维数据。但是，该方法对于非线性问题的处理能力较弱以及需要庞大的计算量。以上线性特征方法都是通过一定的线性映射提取到样本的线性特征，这使得这些方法对于非线性分布结构问题并没有很好地效果。 非线性特征提取方法是利用非线性映射方法来得到持征，其中主要的方法有支持向量机(Support Vector Machine， SVM)、核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis， KPCA)等。SVM [ 11 ] 方法是通过一个非线性映射将样本空间映射到一个高维空间，使得在样本空间中的线性不可分问题转化为高维空间中的线性可分问题，以此来进行图像分类。KPCA [ 12 ] [ 13 ] 方法是将输出空间通过一个非线性映射映射到特征空间上并进行PCA。上述两种方法都是通过将原样本映射到高维空间中，再进行线性分割，这样容易引发“维度灾难”。 由于图像数据多种多类，而传统的图像分类方法大多是针对某一种具体的图像进行分类。当图像种类发生变化时，之前在某种图像的分类任务上取得不错效果的方法，在另一种图像的分类中效果并不令人满意。因此找到一种通用且高效的图像分类方法十分必要。1998年，由LeCun [ 14 ] 提出的卷积神经网络(Convolution Neural Networks， CNN)经过多年以来人们不懈的努力，在这方面上有着十分突出的表现。
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user: 4. 卷积神经网络在图像分类问题上的研究 4.1. 卷积神经网络研究现状 20世纪60年代，Hubel和Wiesel [ 15 ] 研究了猫的视网膜以及视觉皮层中枢神经细胞的信息处理机制，发现视网膜所接收的视觉信息传递到大脑的过程中是由多个层次的感受野(receptive field)激发完成的。1980年，Fukushima [ 16 ] 提出基于感受野概念的神经认知机(neocognitron)，其模式识别不受位置变化，较小的形状变化以及图像尺寸大小的影响。 20世纪90年代，基于卷积神经网络的应用大量出现，其最初应用于语音识别及文档阅读。1995年，LeCun [ 14 ] 提出了LeNet-5模型，该模型通过一系列交替相连的卷积层与池进行分类化层将输入图像转化为权值共享的特征图，再通过全连接的方式对图像的特征表达进行分类，并采用梯度BP算法对网络进行监督训练。其中，卷积层的卷积核完成了感受野功能，将底层局部区域信息激发到高层。其结构如图1所示。 图1. LeNet-5模型 [ 14 ] 由于模型深度不断加深，网络结构及训练参数变得复杂，使得计算量迅速增长，同时，网络得训练容易陷入局部最优，以及在高位数据的处理中出现过拟合现象。加之当时硬件条件的限制，使其仅应用于小尺度图形上。直到2006年，Hinton [ 17 ] 教授提出两个重要观点：第一，在数据的特征表达上，具有多个隐含层的深度神经网络其学习能力明显优于浅层学习时，其所得特征更加接近于数据的本质；第二，可以通过逐层初始化的方法大幅降低深度神经网络的训练难度。至此，上述情况才得以改善。 4.2. 卷积神经网络在图像分类问题上的进展 2010年至今，每年举办的mageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge)图像分类比赛是具有相当知名度的国际赛事，取得了很多优异的成果。该比赛选用ImageNet [ 18 ] 数据集的子集，其中包含有上百万张图像，这些图像被划分为1000多个类别。2010年与2011年，在该项比赛中取得桂冠的团队使用的都是传统图像分类算法，他们主要使用SIFT， LBP [ 19 ] 等算法提取图像特征，再使用SVM等分类器对其进行分类，取得的最好成绩为错误率28.2% [ 20 ] 。ILSVRC2012比赛是图像分类研究领域的一个重要转折点。在此次比赛中，Alex Krizhevsk等提出的AlexNet [ 21 ] 第一次在大规模图像分类任务中采用卷积神经网络模型，成功的将错误率降低至16.4%，相比第二名降低了约10%的错误率。如图2所示，AlexNet是一个前五层为卷积层、后三层为全连接层的八层卷积神经网络，其全连接层的最后一层采用softmax分类方法，并且采用ReLU (Rectified linear units)函数作为非线性激活函数。此外，该模型提出了Dropout方法来降低过拟合现象的发生。 ILSVRC2013的获胜队伍Clarifai [ 22 ] 提出了一种将反卷积网络用于AlexNet的每一卷积层，借此可以对每一卷积层所学到的特征进行可视化的分析，该方法加深了人们对于卷积神经网络对于图像分类原理的理解，而且将错误率降低至11.7%。 ILSVRC2014比赛中图像分类结果取得了重大突破，Google团队提出的GoogleNet [ 23 ] 以6.7%错误率的好成绩摘得桂冠，先比之前的最佳成绩将错误率价低至一半。该网络应用了赫布学习规则，同时使用多尺度处理方法对卷积神经网络进行优化。该团队受到Network in network [ 24 ] 思想的启发提出了Inception模块。Inception模块的结构如图3所示，此模块是用稠密组件近似地替代图像中的最优局部系数结构，以实现有效的降维，从而达到拓宽网络的深度与宽度，减少训练参数的目的。同时，有效的降低了过拟合现象的发生。 ILSVRC2014，微软亚洲研究院团队提出了SPP-NET [ 25 ] 模型，以8.3%的错误率取得了当年的季军。该模型采用了一种名为空间金字塔池化的新池化方法，如图4所示。在此之前，由于在卷积神经网络中全连接层的参数数量固定，所以要保障全连接层输入维数固定。全连接层的输入维数是卷基层的输出维 图2. 简化的AlexNet模型 [ 21 ] 图3. 简化的Inception模块结构 [ 24 ] 图4. 空间金字塔池化模型结构 [ 25 ] 数决定的，而卷积层的输出维数由卷积层的输入维数决定，所以需要固定输入图像的大小。从而需要对图像进行剪裁或者长宽调整，这样会导致原始图像信息丢失或者图像扭曲变形。空间金字塔池化方法将将输入图像划分为个数固定的局部空间块并进行最大池化，使得输出维数固定。同时，采用多层次空间块划分，保障提取到不同尺度的特征。这种方法使得该网络模型能够使用任意大小的图像作为输入。 微软亚洲研究院在2015年年初提出了PreLU-Nets [ 26 ] 模型，该模型在ILSVRC图像分类数据集上以4.9%的错误率成为首次超越人眼识别(错误率5.1% [ 23 ] )效果的模型。模型以参数化修正线性单元(PReLU)作为激活函数，以微小的积算成本法大幅提高识别准确率。此外，在修正线性单元(ReLU/PReLU)的建模过程中，推导出了一种可以使层数较多的模型收敛的初始化方法。 不久之后，Google提出的新一代GoogleNet模型，该模型在ILSVRC2012数据集上取得了4.82%错误率的成绩 [ 27 ] 。该模型在将归一化方法用于网络内部的激活函数中，对层与层之间传输的数据进行归一化，由于采用随机梯度下降发训练，归一化只能在每个mini-batch内进行。此方法取得了很好的效果，例如高学习率、准确率、减少过拟合等。 卷积神经网络对于图像学习的能力日益增强，然而其对于图像空间不变性尤其是旋转不变性的学习能力还是不尽人意。为了解决这个问题Google DeepMind提出了Spatial transformer [ 28 ] 模块，该模块可以在任意位置加入，对输入数据进行空间变换，使得提取到的特征易于学习与分类。此外，在训练过程中对于所需的空间变换参数，该模块有着自主学习的能力，无需额外的监督训练。 ILSVRC2015，微软亚洲研究院团队提出的深达152层的深层残差网络以3.57% [ 29 ] 错误率的绝对优势取得图像分类冠军。随着网络深度的增加，训练难度不断提高，对于图像识别分类的准确率达到饱和甚至开始下降。该团队提出了残差学习思想，即由网络训练取得的效果无法在进一步的时候，让网络层学习值为0的残差函数相较于恒等函数更容易取得好的效果。如图5所示，将shortcut connection方法用于网络中部分层间的链接，以实现残差学习，从而适当准确率不会因网络层数的增加而下降。再此之后的ILSVRC2016与ILSVRC2017的比赛中ensemble models成为主流，在模型创新方面并没有较大的突破。 自从2012年卷积神经网络首次应用在ILSVRC图像分类比赛并取得令人瞩目的成绩以来，卷积神经网络被广泛应用于图像识别与分类领域。人们孜孜不倦的研究使得不断改进的网络模型一一涌现，刷新着ILSVRC比赛记录，也使得卷积神经网络对于图像特征的学习提取能力日新月异的发展。同时，借由ImageNet，MSCOCO等大规模数据集的出现，卷积神经网络的训练强度不断提升，使得模型有着更强的泛化能力，提升在实际图像分类问题中的应用效果。
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user: 5. 总结与展望 相较于传统的图像分类方法，卷积神经网络拥有特征自主提取、自主学习的能力，并通过权值共享 图5. 残差学习模块 [ 29 ] 的方式大大减少了全连接层所需神经元的数量，简化了网络结构使其所需的计算量明显下降。此外，卷积神经网络有着学习迁移的能力，经过训练的网络可以将之前所学到的特征应用于一项新的图像分类任务中，从而有效改善传统图像分类方法通用性差的问题，并且能大大提高图像分类的准确率及效率。 随着基于深度卷积神经网络在各类图像分类系统中的应用越来越广泛，识别效果越来越好，其研究工作一直深受研究者的重视。但是，仍有一些问题还没有较好的解决方案，主要表现在以下几方面： 卷积神经网络的理论研究相对落后，对于图像特征提取、分类的具体机理的理解尚不透彻，导致了网络结构与网络参数的设置需要一定的经验，且随着网络层次的不断加深容易出现网络退化、过拟合等问题。 对于图像分类问题来说，网络的训练需要大量的已标注的数据集来提高其泛化能力，而现有的数据集已经不能满足其发展需求。这是目前制约卷积神经网络发展推广的主要因素。 第三，卷积神经网络尚存在一些缺陷。其完备性的相关理论与证明研究相对匮乏，在图像分类上存在着“欺骗” [ 30 ] 等现象。 卷积神经网络在图像分类领域中取得了巨大的成功，其研究仍有广阔的发展前景。目前，进一步理解其工作原理、优化网络结构、发展无监督式学习方法以及借鉴生物视觉系统的机理是其未来发展的主要方向。
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user: 摘 要 论文针对水下彩色图像对比度低、模糊、偏色等退化问题，研究了几何活动轮廓模型(GACM)的基本理论，结合水下图像的特点，对自适应的GACV图像分割算法进行了改进，尝试设计新的权值函数，并对模型的数值实现方法进行了改进，建立了基于改进的自适应GACV图像分割算法的水下图像分割的数学模型，并对水下图像进行仿真。仿真结果表明，该算法对具有对比度低、图像模糊特点的水下图像实现了完全分割，尤其是水下模糊图像分割效果较好，为水下图像分割研究提供了参考。 关键词 :活动轮廓模型，水平集，水下图像，图像分割 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 几何活动轮廓模型GACM (Geometric Active Contour Models)是为了解决图像处理和计算机视觉领域的广泛存在的图像分割问题而提出来的，近年来，几何活动轮廓模型已经被广泛应用于图像分割当中 [ 1 ] [ 2 ] 。活动轮廓模型的基本思想是：先建立一条轮廓演化曲线并赋予该曲线能量函数，把演化曲线(活动轮廓)隐含的表示为一个更高维函数(称为水平集函数，定义为演化曲线的符号距离函数)的零水平集，使演化曲线逼近图像中的目标边界，接下来利用图像的几何特性最小化此能量函数，将分割过程变为求解能量泛函的最小值过程，数值实现可通过求解函数对应的欧拉方程来实现，当能量达到最小时的曲线位置就是目标轮廓所在。1988年，Osher和Sethian [ 3 ] 提出的基于变分水平集的几何活动轮廓模型追踪运动界面的方法。针对图像分割，Chan和Vese [ 4 ] [ 5 ] 首先以简化的Mumford-Shah泛函 [ 6 ] 和变分水平集方法为基础，建立了分段常值的两相图像分割的变分水平集模型(Chan-Vese模型)。 基于GACM的图像分割方法根据所利用图像信息不同，在GACM当中出现了两种比较有代表性的模型，即测地线活动轮廓模型和C-V模型，其中测地线活动轮廓模型是一种基于边界的模型，主要基于图像的边缘信息，利用图像梯度信息使演化曲线在图像边界位置停止迭代。在进行边界较弱的图像分割时，测地线活动轮廓模型会出现边界泄露现象。C-V活动轮廓模型是一种基于区域的模型，主要利用图像的区域信息进行曲线演化，相比于测地线活动轮廓模型，C-V模型对弱边界图像具有很好的分割性能，但由于其利用的是图像的区域信息，对含有异质区域的图像分割效果较差。针对图像的特点选择图像的分割算法的时候，通常根据待分割图像的性质进行选择，上述两种模型在进行图像处理的过程中都具有一定的片面性，Li等人提出的GACV模型 [ 7 ] ，该模型将测地线活动轮廓模型和C-V模型相结合。在曲线演化的过程中，同时考虑了图像的边界和区域信息，大大提高了ACM进行图像分割的性能。Sagiv等人 [ 8 ] [ 9 ] 针对图像纹理的特征，提出了将边界信息和区域信息相融合的思想。文献 [ 10 ] [ 11 ] 在图像对比度信息的基础上也将基于边界的能量信息和基于区域的能量信息相结合以进行图像分割。另外，文献 [ 12 ] 在基于GACM的图像分割方法中，也同时考虑了图像的局部边界信息和全局强度信息。文献 [ 2 ] 利用两种模型相融合统一于一个曲线演化过程中，对ACM性能进行优化，在融合过程中引入权值函数，由权值函数控制两种模型在优化中所起的作用，有效的对图像异质区域和弱边界区域进行了分割，但对于图像对比度差、背景复杂的图像效果不佳。上述文献 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 均添加了一些其它方法到GACV模型当中，并没有考虑到待分割图像本身的特性，并且上述方法还存在计算复杂度较高的问题。针对具体的应用领域，还需要选择合适的ACM进行改进，本文结合水下图像光照不均匀等特点，对自适应GACV模型进行改进，并根据矢量化的自适应GACV模型建立了自适应GACV的水下图像分割模型。
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user: 2. 自适应的活动轮廓模型的改进 文献 [ 2 ] 中通过对测地线活动轮廓模型和C-V模型分析，利用测地线活动轮廓模型包含边缘检测因子，可以有效地处理含有异质区域图像的分割问题，但是模型中许多图像性质的计算及约束项的控制使得模型的计算较为复杂，同时分割结果较大地依赖于演化曲线的大小与初始位置的选择；而C-V模型可以提高在出现遮挡以及边缘噪声比较严重情况下曲线演化的准确度，对初始位置不敏感且计算简单，但是对含有异质区域图像，分割效果较差。在测地线活动轮廓模型和C-V模型的基础上，提出了具有自适应特点的混合GACV模型，具体模型如公式(1)： E = χ ∫ R g ( | ∇ I | ) d x d y + ( 1 − χ ) ( ∫ R | ∇ I | d x d y + ∫ R | I − c 1 | 2 d x d y + ∫ R | I − c 2 | 2 d x d y ) = ∫ R [ χ g ( | ∇ I | ) + ( 1 − χ ) | ∇ I | ] d x d y     + ( 1 − χ ) ( ∫ R | I − c 1 | 2 d x d y + ∫ R | I − c 2 | 2 d x d y ) (1) 其中， χ 为权值函数，满足 χ ∈ [ 0 ， 1 ] 。当 χ = 0 时，该模型退化为C-V模型进行轮廓曲线的演化；而当 χ = 1 时，该模型退化为测地线活动轮廓模型进行轮廓曲线的演化。当 χ ∈ ( 0 ， 1 ) 时，此时两个模型同时作用，可以解决分割异质图像所出现的问题以及边缘信息较复杂图像的分割问题，从而驱动轮廓曲线演化，实现图像分割。 权值函数 χ 所起的作用是控制测地线活动轮廓模型和C-V模型对文献 [ 2 ] 提出模型的影响，测地线活动轮廓模型使得文献 [ 2 ] 方法能较好地分割异质图像；而C-V模型使得文献 [ 2 ] 方法对弱边界图像具有较好的鲁棒性。然而，针对目前的某些图像，用肉眼去辨别图像的灰度值会加大实验的误差。基于上面的讨论我们知道：在图像同质区域部分，应加强C-V模型的作用，使得 χ 趋近于0；在图像的异质或边缘区域，应加强测地线活动轮廓模型的作用，使得 χ 趋近于1。到目前为止，权值大部分都是人为的进行选择。为此，针对不同的图像区域特性，文献 [ 2 ] 构造了如下的 χ 权函数： χ = 1 2 ⋅ cos ( π ⋅ | ∇ I | 255 2 + π ) + 1 2 (2) 当图像区域表现为同质特性时， χ 随着 | ∇ I | 值的减小缓慢趋近于0，此时混合模型趋于C-V模型。当图像区域表现为异质或边界特性时， χ 随着 | ∇ I | 值的增大缓慢趋近于1，此时混合模型趋于测地线活动轮廓模型。对应的函数曲线如图1(a)所示。 1) 对权值函数的改进 在文献 [ 2 ] 中权值函数 χ 所起的作用是控制测地线活动轮廓模型和C-V模型对GACV模型的影响。在梯度值较小时，体现图像区域的同质性，需要加强C-V模型所起的作用， χ 的值要趋近于0；在梯度之较大时，体现图像区域的异质或边缘性，需要加强测地活动轮廓模型的作用，使得 χ 趋近于1。问题在于在文献 [ 2 ] 中权值函数器的作用为当图像区域表现为同质特性时， χ 随着 | ∇ I | 值的减小缓慢趋近于0，此时混合模型趋于C-V模型。当图像区域表现为异质或边界特性时， χ 随着 | ∇ I | 值的增大缓慢趋近于1，此时混合模型趋于测地活动轮廓模型。对于水下图像而言，由于光照不均匀、水体对光的散射和吸收等 图1. 权函数曲线示意图 产生的图像退化问题，导致对比度降低，从而导致图像的梯度模值整体减小，例如 | ∇ I | 的最大值为 255 2 ， 会导致权值函数处于如图1(b)所示的曲线情况。 为了适应水下图像的特点，基于以上问题对权值函数进行改进如下： a) 将权值函数 χ 改造为公式(3)，取 max ( | ∇ I | ) = 255 2 ，这时权值函数的曲线如图1(b)所示 χ 1 = 1 2 ⋅ cos ( π ⋅ | ∇ I | max ( | ∇ I | ) + π ) + 1 2 (3) b) 并尝试设计新的权值函数，代替上述权值函数进行图像分割，新权值函数 χ 改造为公式(4)，取 max ( | ∇ I | ) = 50 的时候，这时权值函数的曲线如图1(d)所示 χ 2 = 1 − e − ( | ∇ I | max ( | ∇ I | ) ) (4) 2) 基于彩色图像的自适应GACV模型改进 本文要处理的图像为水下彩色图像，需要考虑多通道图像(彩色图像)的分割问题，由于彩色图像包含更丰富的图像信息，目前已经成为图像分割的研究热点。文献 [ 16 ] 提出了一种基于区域活动轮廓模型在区域可控范围内提取强信息对图像进行分割，其中对彩色图像进行处理的时候，采用将彩色图像转化为灰度图像的方法对彩色图像进行了分割，这种方式适用于目标区域为颜色较为均匀的区域进行分割，文献 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 中利用个颜色位图，分别进行分割然后进行区域融合分割，这种方式适合于目标区域中含有不同颜色的子区域需要进行分割。 本文研究的图像类型主要是目标区域为颜色较为均匀的区域进行分割，并针对水下图像对比度较低的特点，本文选取图像R、G、B位图中对比度最大的位图进行分割，设I为待分割图像，各位图对比度的算法如下： 1) 确定要求对比度的位图 Img = double(I(:，:，i)) 2) 计算四阶距 M4 = mean(mean((Img-mean(Img(:))).^4)); 3) 计算方差 delta2 = var(double(Img(:))); 4) 峰度 alfa4 = M4/(delta2.^2); 5) 计算标准差 delta = std(double(Img(:))) 6) 计算对比度 Fcon_x = delta/(alfa4^(1/4)); 然后计算R、G、B三色位图中对比度最大的位图，对其进行分割，以下公式中的I为图像R、G、B三色位图中对比度最大的位图。
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user: 3. 模型的数值实现的改进 下面对改进的自适应GACV模型进行数值离散处理，为了避免当 | ∇ I | = 0 时所提混合模型出现除数 为零，本文使用 | ∇ I | α = ( ∂ I ∂ x ) 2 + ( ∂ I ∂ y ) 2 + α 来代替 | ∇ I | ，其中 α 为一小正数，此时所提出的自适应混合模型 为： E = ∫ R [ χ g ( | ∇ I | α ) + ( 1 − χ ) | ∇ I | α ] d x d y               + ( 1 − χ ) ( ∫ R | I − c 1 | 2 d x d y + ∫ R | I − c 2 | 2 d x d y ) (5) 采用变分法得到改进的自适应GACV模型的梯度下降流形式如下： ∂ ϕ ∂ t = χ δ ( ϕ ) d i v ( g ⋅ ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) + ( 1 − χ ) δ ( ϕ ) [ d i v ( ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) + ( I − c 1 ) 2 + ( I − c 2 ) 2 ] (6) 其中 δ ( x ) = d H ( x ) d x ， H ( x ) 近似的表示为正则化的Heaviside函数，定义如下： H ε ( x ) = 1 2 [ 1 + 2 π arctan ( x ε ) ] (7) 则 δ ( x ) 定义为 H ε ( x ) 的导数，采用正则化的Dirac公式如下： δ ε ( x ) = H ′ ε ( x ) = 1 π ε ε 2 + x 2 (8) 其中，div(·)为散度算子，定义为： d i v ( ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) = ∂ ∂ x ( ϕ x | ∇ ϕ | ) + ∂ ∂ y ( ϕ y | ∇ ϕ | ) 其中 d i v ( g ⋅ ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) 采用半点差分法进行模型的数值实现方程的离散化形式为： d i v ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i ， j = ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i + 1 2 ， j − ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i − 1 2 ， j Δ x     + ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i ， j + 1 2 − ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i ， j − 1 2 Δ y (9) 上式取空间步长 Δ x = Δ y = 1 ，则公式(10)化简为： d i v ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i ， j ≈ ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i + 1 2 ， j − ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i − 1 2 ， j + ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i ， j + 1 2 − ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i ， j − 1 2 (10) 其中： ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i + 1 2 ， j ≈ g i + 1 2 ， j ( ϕ i + 1 ， j − ϕ i ， j ) | ∇ ϕ | i ， j ≈ ( g i + 1 2 ， j + g i ， j ) 2 ( ϕ i + 1 ， j − ϕ i ， j ) | ∇ ϕ | i ， j ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i − 1 2 ， j ≈ g i − 1 2 ， j ( ϕ i ， j − ϕ i − 1 ， j ) | ∇ ϕ | i ， j ≈ ( g i − 1 2 ， j + g i ， j ) 2 ( ϕ i ， j − ϕ i − 1 ， j ) | ∇ ϕ | i ， j ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i ， j + 1 2 ≈ g i ， j + 1 2 ( ϕ i ， j + i − ϕ i ， j ) | ∇ ϕ | i ， j ≈ ( g i ， j + 1 2 + g i ， j ) 2 ( ϕ i ， j + i − ϕ i ， j ) | ∇ ϕ | i ， j ( g ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) i ， j − 1 2 i ， j − 1 2 ≈ g i ， j − 1 2 ( ϕ i ， j − ϕ i ， j − 1 ) | ∇ ϕ | i ， j ≈ ( g i ， j − 1 2 + g i ， j ) 2 ( ϕ i ， j − ϕ i ， j − 1 ) | ∇ ϕ | i ， j (11) 等式两边采用向前差分， ∂ t 为离散时间步长。模型的数值实现方程的离散化形式为： ∂ ϕ i ， j n + 1 ∂ t = ϕ i ， j n + 1 − ϕ i ， j n ∂ t 则模型的数值实现过程如下： 图2. 水下图像分割 ϕ i ， j n + 1 − ϕ i ， j n Δ t = δ ε ( ϕ i ， j n ) ⋅ ( χ ⋅ ( ( g i + 1 2 ， j + g i ， j ) 2 ( ϕ i + 1 ， j n − ϕ i ， j n ) | ∇ ϕ | i ， j − ( g i − 1 2 ， j + g i ， j ) 2 ( ϕ i ， j n − ϕ i − 1 ， j n ) | ∇ ϕ | i ， j     + ( g i ， j + 1 2 + g i ， j ) 2 ( ϕ i ， j + i n − ϕ i ， j n ) | ∇ ϕ | i ， j − ( g i ， j − 1 2 + g i ， j ) 2 ( ϕ i ， j n − ϕ i ， j − 1 n ) | ∇ ϕ | i ， j )     + ( 1 − χ ) ( ( ϕ i + 1 ， j − ϕ i ， j ) | ∇ ϕ n | i ， j − ( ϕ i ， j − ϕ i − 1 ， j ) | ∇ ϕ n | i ， j + ( ϕ i ， j + i − ϕ i ， j ) | ∇ ϕ n | i ， j − ( ϕ i ， j − ϕ i ， j − 1 ) | ∇ ϕ n | i ， j + [ ( I − c 1 ( ϕ i ， j n ) ) 2 + ( I − c 2 ( ϕ i ， j n ) ) 2 ] ) ) (12)
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user: 4. 实验结果与分析 在实验的参数设置中，令 λ 1 = λ 2 = 1 ， μ = 1 和 α = 10 − 6 ；取 ε = 0.5 ；时间步长 Δ t = 0.1 。实验基于MATLAB 2012a软件。利用所提模型进行图像分割的过程，红色封闭曲线为最终的演化曲线，图2为迭代次数300次的分割结果，其中图2(a)~(e)中左上为原图，右上列为文献 [ 2 ] 分割结果；左下为取权值函数 χ 1 的分割结果，右下为取权值函数 χ 2 的分割结果；结果表明对于较清晰的，对比度较高的水下图像，在本模型中三种权值函数均能实现良好的分隔效果，而对于较为模糊的最后两张图像，取权值函数 χ 2 的分割结果优于前两种。
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user: 5. 结论 本文对自适应的GACV图像分割算法进行改进，将测地活动轮廓模型和C-V模型相结合过程中。本算法根据水下图像的特点对权值函数进行改进，另外，考虑到图像特性，本文将改进自适应模型应用于彩色图像当中。利用图像R、G、B三色位图中对比度最大的位图，通过用不同的权值函数对水下图像进行分割。最后，为了表明所提模型的性能，将其分别应用于水下较为清晰图像、水下模糊图像以及复杂背景等不同类型的图像上，实验结果表明本文所改进模型的有效性。为水下图像处理研究提供了参考。
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user: 摘 要 为验证依据多探针同时感知到的同一WIFI终端的RSSI值辨识WIFI终端是否在指定区域内的可行性，本文围绕多探针数据集的构造将将WIFI终端数据预处理流程划分为探针探测数据集解析、探针探测数据时间帧编号、面向室内人员定位的探针数据构造等三个阶段，并设计了相关预处理任务的流程并进行了实现。实验结果表明，以预处理后的数据为输入，基于BP神经网络的判别器可以以很高的准确率判别WIFI终端是否在指定的区域内，依据多探针同时感知到的同一WIFI终端的RSSI值辨识WIFI终端是否在指定区域内是可行的。 关键词 :WIFI探针，接收信号的强度指示，判别器，BP神经网络 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 通常，建筑物内人员数量、人员流量和人员位置分布都是建筑节能实现可利用的重要基础数据 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。准确获知建筑物内人员的相关准确信息(包含数量、流量、位置、分布等)对建筑的智能运行以及建筑节能管理具有重要意义 [ 4 ] 。近目前，室内人员计数研究及其在建筑节能领域的应用已成为学术界和工业界的研究热点 [ 5 ] [ 6 ] 。其中，无需额外的硬件发射设备、基于WIFI技术的人员定位以其廉价、无需待估计人员主动参与的被动式室内人员自动计数方法由为研究者和工业界所关注 [ 7 ] [ 8 ] 。 WIFI通信过程中，只要WIFI模块开启，无论是否已经成功接入到某个AP，终端都会间歇性地、明文形式的突发地广播WIFI探测请求(probe request)帧。该帧中含有终端的MAC地址、接收信号强度(RSSI)等信息。WIFI探针即利用WIFI探测请求帧的明文特性，监测并解析出其中的有用信息。为实现建筑物内指定区域内人员数量比较准确的计量，我们设计了一个基于多个WIFI探针的室内人员技术系统。本文讨论了使用多个WIFI探针的探测数据计量建筑物内指定区域内人员数量时的数据预处理过程，并使用了一个基于BP神经网络的判别器对依据多探针同时感知到的同一WIFI终端的RSSI值辨识WIFI终端是否在指定的区域内的可行性进行了实验验证。