DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论与政策建议 能源行业的转型发展对于推进“一带一路”国家顶层战略的落地实施具有重要实践意义和理论价值。本研究以创新协同为切入视角，选择国家电网公司作为研究案例，在对国家电网公司创新范式进行演化分析的基础上，构建并剖析了公司技术创新与管理创新的协同创新机制，并基于全球能源互联网背景，从政治环境、社会环境、经济环境和技术环境四个维度探讨了宏观环境对国家电网公司创新协同机制的影响。 研究结论显示：第一，国家电网公司创新范式演化过程包括技术创新驱动、管理创新嵌入和创新协同构建三个阶段。公司在技术驱动阶段主要通过推进特高压和智能电网核心技术来实现国内电力市场的多层次需求，公司在管理创新嵌入阶段主要通过组织创新和营销创新来适配快速提升的技术创新能力，公司在创新协同构建阶段通过建构多层次的技术创新和管理创新协同机制以支撑全球能源互联网战略的有效落地。第二，双元性技术创新、I类管理创新和II类管理创新共同构成了国家电网公司的协同创新体系，并且三者之间协同方式具有明显差异。I类管理创新主要包含文化创新与营销创新，前者对探索式和利用式技术创新具有引领作用，而双元性技术创新对营销创新具有推动作用。II类管理创新包括组织创新与流程创新，二者与双元性技术创新之间通过交互作用形成了动态协同关系。第三，“一带一路”战略推进过程中，东道国社会环境、政治环境、经济环境环境和技术环境对国家电网公司协同创新体系具有显著作用，并且作用点和影响机制具有明显差异。政治环境对营销创新具有直接影响，能够在双元性技术创新与营销创新关系中产生调节作用，经济环境的作用点主要集中在文化创新。技术环境能够对双元性技术创新方式的选择和强度的设计产生作用。而经济环境将通过影响组织创新和流程创新的方式对国家电网公司创新协同机制产生作用。 本文对于国家电网及其他电力企业实施从技术驱动到创新协同具有实践指导意义：首先，明确企业所处的创新范式演化过程阶段，合理配置资源，以有效实现各阶段的战略目标，优化电力企业应对国际市场、获得竞争优势的能力；其次，保障和支持企业的技术创新活动，大力发展特高压和智能电网核心技术，并利用技术创新对于管理创新的驱动作用，优化组织结构、企业文化、品牌营销等，从而不断完善企业的管理创新，构建有效的创新协同机制，最终实现两者的动态协同；最后，增强企业国际环境适应性和成长稳健性，在加强企业自身与东道国信息交流的基础上，电力企业之间可建立信息共享平台，实现东道国宏观环境信息的交流与传递，降低协同创新成本，实现电力行业信息化协同创新。
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user: 摘 要 目的：探讨NSCs移植对治疗新生儿缺血缺氧性脑病的的可行性。方法：采用E14胎鼠大脑皮层制备NSCs。将40只Wistar大鼠随机分配到NSCs组(20只)、HIE组(20只)，对7日龄NSCs移植组新生大鼠在建模后72 h进行经脑室NSCs移植，于移植后3周、7周进行运动诱发电位测定。结果：术后3周、7周时NSCs移植组实验鼠后肢股四头肌复合动作电位(CMAP)与对照组相比引出波幅明显偏高(P < 0.01)。结论：NSCs移植可改善缺血缺氧性损伤大鼠的运动功能。经脑室NSCs移植对于缺血缺氧性脑病的新生儿具有很大的治疗潜力，为今后成功防治小儿脑瘫脑提供了新的可行性途径。 关键词 :神经干细胞，移植，动作电位，缺血缺氧性脑损伤 Copyright © 2017 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 小儿脑性瘫痪是目前小儿时期最主要的运动功能伤残疾病，且终生存在。近年来脑瘫的发生率无明显降低，在某些地区甚至有上升的趋势。其主要病因是由于早产、产伤、围产期窒息及核黄疸等原因造成脑组织的缺血缺氧。在新生儿期尤其是出生后一个月内，脑白质极易因脑缺血缺氧而受损 [ 1 ] 。 神经系统的功能单位–神经元，在缺血缺氧损伤后不可再生，从而严重影响神经功能。对于脑瘫的治疗，人们采用了各种办法和手段，目前尚无较好的治疗方法。目前，已有报道采用干细胞移植治疗huntington病、帕金森症、脑卒中后遗症等。近期，有学者研究表明NSCs的早期干预治疗有希望成为临床治疗HIE的重要手段。NSCs作为新生神经细胞的“种子”，具有的免疫豁免性、良好的融合和迁徙能力，为中枢神经的再生性治疗和基因治疗提供了可能。NSCs所具有的这种迁徙能力使它得以通过直接移植到脑脊液循环中，在进一步迁徙整合过程中参与神经结构和功能的修复与重建 [ 2 ] 。经侧脑室穿刺法移植的NSCs由于直接突破血脑屏障，并与宿主细胞在形态和功能上形成良好的整合，因此是一个干细胞移植的有效途径。经腰椎穿刺法移值NSCs在理论上具有同样的效果，而后者可能是将来临床干细胞移植更为实用、简洁的有效途径 [ 3 ] 。本实验建立缺血、缺氧性脑损伤的动物模型并将将神经干细胞注入缺血缺氧鼠损伤侧大脑的侧脑室，证明了其神经电生理得到明显改善，为日后神经干细胞移植治疗小儿脑瘫的治疗提供了依据。
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user: 2. 材料 2.1. 实验动物 健康7日龄Wistar大鼠40只，清洁级，雌雄不限，体重13.75 ± 0.35 g购自新疆医科大学实验动物中心，许可证号FCXK (新) 2003-0001。本实验研究符合动物保护委员会标准要求，实验中尽可能减少使用动物的数量和减轻动物的痛苦。 2.2. 实验药品 异氟醚吸入麻醉剂DMEM/F12无血清专用培养基、小牛血清1.2.4碱性成纤维细胞生长因子、表皮生长因子EGF、青霉素/链霉素、B27无血清添加物、L2谷胺酰胺。 2.3. 实验器材 国产手术显微镜、显微手术器械、动物缺氧箱、智能氧量分析仪、小鼠立体定位仪、微型磨钻、微量注射泵、微量进样器(10 UL)、Nicolet EDX肌电诱发电位仪。
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user: 3. 方法 3.1. 实验分组 随机分为两组：NSCs组(n ＝ 20) HIE组(n ＝ 20)。 NSCs组：生后7天Wistar大鼠麻醉条件下行左侧颈总动脉双重结扎并离断，置于缺氧环境中缺氧3小时；3天后进行神经干细胞移植。 HIE组：生后7天Wistar大鼠麻醉条件下行左侧颈总动脉双重结扎并离断，置于缺氧环境中缺氧3小时；中途脱落12只，最终移植组11只，对照组17只进入评估。 3.2. 模型的制作 3.2.1. 神经干细胞的制备 将E14孕鼠乙醚麻醉后打开腹腔切取子宫，夹取胎鼠双侧大脑皮层组织，用D-Hanks液冲洗。将脑组织剪成1.0 mm 3 小块，吸管吹打成单细胞悬液。室温25℃1000 r/min下离心5 min，弃上清，1 × 10 6 /4 mL密度置条件培养基中培养。 3.2.2. HIE大鼠模型的制作 选用出生后第7天Wistar大鼠，异氟醚吸入麻醉，显微镜下行颈正中纵切口，分离颈总动脉与迷走神经后以6~0丝线双重结扎颈总动脉并离断，缝合皮肤切口。术后麻醉恢复2小时后根据经验放置于混合8%氧 + 92%氮气缺氧箱中3小时。 3.2.3. HIE大鼠神经干细胞移植模型的制作 NSCs组：选用出生后第7天Wistar大鼠，麻醉后结扎颈总动脉并离断，缝合皮肤切口。术后麻醉恢复2小时后放置于混合8%氧 + 92%氮气缺氧箱中3小时。术后3天进行神经干细胞移植。将2 μL移植液移植液缓缓注入新生大鼠的左侧侧侧脑室内，注射完毕后留针2 min后取出，骨蜡封闭注射针口。待新生大鼠苏醒后送返母鼠旁继续喂哺。 3.3. 评价方法：运动诱发电位检测 术后3周对两组大鼠分别进行股四头肌复合肌肉运动诱发电位(Compound Muscle Action Potential， CMAP)检测。具体如下：大鼠腹腔注射10%水合氯醛0.4 ml/100g体重，顶部皮肤去毛，碘酒、乙醇消毒，顶正中矢状切开头皮，推开骨膜，暴露冠状缝与矢状缝，以冠状缝后3 mm，中线旁开2 mm为刺激中心点，保持局部颅骨湿润。双极刺激电极刺激大脑皮层运动区表面颅骨，刺激强度2 mA~10 mA，波宽0.1 ms，单次刺激。针状记录电极置于股四头肌内。参考电极置于同侧胫前肌内，滤波30 Hz~300 Hz，灵敏度5 µV，重复1~5次。接地电极置于尾根部。记录电位，寻找最大波幅刺激强度，分析MEP第一个向上的负波的波幅及峰潜伏期。 3.4. 统计方法 所有数据采用均数 ± 标准差(x ± s)表示，SPSS17.0软件进行统计分析，采用两独立样本的t检验进行组间的统计学比较，检验水准α = 0.05。
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user: 4. 结果 术后3周组移植鼠后肢CMAP波幅为13.070 ± 3.015 MV，大于对照组HIE4.074 ± 0.910 MV，统计学处理后认为差异有统计学意义(P < 0.01)；术后7周移植组实验鼠后肢CMAP波幅为24.030 ± 2.884 mv，大于实验组2.021 ± 0.542 mv，统计学处理后认为差别有统计学意义(P < 0.01)。如表1所示：术后3周、7周移植组后肢MEP与对照组HIE组相比，波幅明显增高。
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user: 5. 讨论 脑室周围白质软化症是新生儿缺血缺氧性脑病最常见的脑损伤类型，主要引起脑室周围白质的少突胶质细胞受损，纤维束损伤，导致去髓鞘病变，是造成脑瘫等神经系统后遗症的主要原因 [ 4 ] [ 5 ] ，迄今对早产儿PVL尚无防治良策。外源性NSCs的移植研究进展，为早产儿脑室周围白质软化症的治疗提供了新的思路 [ 6 ] [ 7 ] 。脑瘫治疗后疗效的评价指标包括行为学的改善，神经电生理的变化，以及病理的改善。其中神经电生理是评价指标中比较客观、微创、利于临床应用的方法。也正因为如此，目前最常用、经典的指标之一是神经电生理功能检测，运动诱发电位能直接反映外周运动神经的功能状态 [ 8 ] 。近年来神经干细胞移植的实验研究开始增多，逐渐将神经电生理的功能检测运用到实验评价指标中。郭世磊等将种植非神经干细胞性成体干细胞源性神经元细胞构建的组织工程化神经移植于鼠、犬外周神经损伤缺损模型中，发现非神经干细胞性成体干细胞源神经元细胞，可以在外周神经微环境中存活、增殖、形成突触联系，促进了神经功能的修复。何珏等 [ 9 ] 研究发现骨髓间充质干细胞移植后脊髓损伤大鼠的运动诱发电位和体感诱发电位恢复较为显著，波幅增高。移植后第5周微弱的复合肌肉动作电位(CAMP)出现，CAMP的波幅随手术恢复时间的延长而逐步增大，两者具有线性相关关系。王玉成等 [ 10 ] 对脊髓损伤大鼠进行许旺细胞联合C5a受体拮抗剂移植后发现后肢运动功能评价联合移植组优于对照组。联合组大鼠体感诱发电位及运动诱发电位的潜伏期、波幅明显优于其他组，提示许旺细胞移植和C5a受体拮抗剂联合应用可促进脊髓损伤大鼠神经突触的再生，改善其肢体运动功能和电生理功能。王广志等 [ 11 ] 研究证实接受嗅鞘细胞移植脊髓损伤大鼠体感诱发电位及运动诱发电位的潜伏期、波幅明显优于对照组，细胞移植组大鼠BBB后肢运动功能评分较对照组明显提高。本实验观察并探讨了大脑缺血缺氧损伤后运动诱发电位(motorevoked potential， MEP)的变化。对两组实验鼠后肢进行了MEP检测。MEP是指应用电或磁刺激皮层运动区，产生兴奋，通过下行传导径路，使脊髓前角细胞去极化，在相应外周神经或肌肉表面记录到的电位结果显示，术后3周、7周移植组实验鼠后肢MEP与对照组相比，波幅明显升高，达到最大 Table 1 CMAP of rats in two groups were compared between 3 weeks and 7 weeks after operatio 分组 3 W (MV) 7 W (MV) 移植组NSCs 13.070 ± 3.015 24.030 ± 2.884 缺血缺氧组HIE 4.074 ± 0.910 2.021 ± 0.542 t 9.033 23.713 P <0.01 <0.01 表1. 两组实验鼠术后3周、7周大鼠CMAP比较 波幅所需刺激强度也相应降低，进一步说明移植后实验鼠的神经传导性得到提，改善了脑瘫模型鼠肢体运动的功能，这一结果与行为学预期结果相符。本实验将神经干细胞注入缺血缺氧鼠损伤侧大脑的侧脑室，证明了其神经电生理得到明显改善，为日后神经干细胞移植治疗小儿脑瘫的治疗提供了依据。
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user: 摘 要 目前，海洋环境受到的金属污染日益严重。相比于传统修复技术，生物修复技术具有更多优势。本文对近年来海洋重金属污染的微生物修复技术的研究进展进行了综述，对金属生物修复过程的影响因素和作用机理方面的研究成果进行了分析讨论。在此基础上指出目前在海洋生物治理重金属污染方面存在的不足，并对未来的研究方向提出了建议和预测。 关键词 :海洋环境，重金属污染，细菌，生物修复 Copyright © 2017 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 由于越来越多的人类活动，海洋环境受到的金属污染日益严重。航运、矿石开采、垃圾处理、矿物燃料提取等工业活动都会直接或间接地将金属、类金属排入大海 [ 1 ] 。这些活动会污染沿海地区的海水和沉积物，使人类暴露在金属污染的风险之下。金属在海洋环境中的迁移和在食物链中的积累，会对海洋生态环境带来严重污染。 传统的金属修复技术包括底泥疏浚、自然修复、原位覆盖等，这些传统技术工程量大，施工成本高，可能造成二次污染。此外，当金属含量较低时(1~100 mg/L)，传统修复技术的修复效果会受到影响 [ 2 ] 。与传统修复技术相比，新兴的生物修复技术具有节省费用、不破坏原有生态环境、金属去除效率高等优点，因此受到人们的广泛关注。目前，对海洋环境中金属的生物修复技术的研究较少，且少有全面综述。因此，本文将对海洋微生物及其衍生物对海洋环境中金属的生物修复技术及其作用机理和影响因素进行介绍。
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user: 2. 生物修复技术机理 微生物自身具备对金属的生理抗性机制，可以降低金属的毒性以防止金属的毒害作用 [ 3 ] 。这些机制及其遗传基础为开发有效的生物修复技术提供了理论支持。总的来说，微生物对金属的生物累积基本上包括以下两个过程： 被动吸收：利用细胞表面基团的静电作用，将金属离子吸附到细胞表层结构中。这一过程包括物理吸附、离子交换、络合、沉淀等物理化学反应。这个过程与细胞的生理活性无关。 主动吸收：过程缓慢，金属利用主动运输通过细胞膜，然后在细胞内转换和累积。这个过程需要细胞具有新陈代谢的能力。 具体来说，微生物对金属的解毒作用涉及摄入/排出作用、细胞表面吸附作用、细胞内螯合作用、生物转化及化学改性作用。微生物与金属的相互作用是多种反应联合作用的结果。 2.1. 摄入/排出作用 金属的体内平衡需要微生物细胞内环境对金属离子的严格控制 [ 4 ] 。通过微生物染色体中基因的活化作用，可以减少金属的摄入量或增加金属的排出量。这些基因对膜转运蛋白进行编码，从而控制着金属的摄入/排出。如前所述，金属的吸收分为两个过程，一个是被动的、快速的、不需要能量的过程；一个是主动的、缓慢的，需要消耗ATP的过程。因此，金属环境中的微生物细胞膜上存在较多的金属运载蛋白，游离的金属离子与这些蛋白结合，形成表面金属复合物，有利于将金属摄入到细胞中 [ 5 ] 。Keung等人使用具有高Cd和Zn富集能力的海洋芽孢杆菌来研究金属运输过程的动力学及不同金属的干扰作用，发现Zn会干扰Cu吸收，但不影响Cd流出。因此，芽孢杆菌并不通过排出作用调节细胞内金属浓度 [ 6 ] 。 2.2. 细胞表面吸附作用 细胞表面吸附作用是微生物最主要的金属去除方式。金属离子主要通过生物吸附作用附着在不同的生物结构上：微生物细胞，微生物的衍生物和代谢产物(例如生物膜产生的细胞外聚合物质)、有机配体(生物表面活性剂)。 微生物的细胞壁是抵御金属毒性的第一道防线。由于阳离子和阴离子官能团(例如羟基，磷酸酯，羧基，胺基团)的存在，细胞壁上具有许多金属结合点位。这些点位可以与金属离子结合，避免金属离子进入细胞内，从而保持体内环境的金属平衡。Acharya and Apte利用鱼腥藻处理水体中的U，发现65%的U固定在细胞表面的聚磷酸盐中 [ 7 ] 。 尽管在生物修复技术中的应用较少，但是真菌也可以利用表面生物吸附作用去除水环境中的金属离子。海洋物种中的曲霉菌和青霉菌能够从海水富集培养基中吸附Cu，Pb和Cr。然而，死亡的真菌对于某些金属具有更高的去除效率。Bankar等人观察到死亡的黑曲霉对Cr(VI)的去除率更高 [ 8 ] 。 细胞外聚合物质(EPSs)可以在金属的细胞表面吸附作用中起关键作用。在生物膜中，EPSs可以提供营养物质、维持环境稳定、保护微生物生长。EPSs由蛋白质，核酸，脂质和复合碳水化合物构成，具有不同的金属结合点位，包括羧酸，巯基，氨基，磷酸酯和羟基官能团等。因此，EPSs可以对金属如Pb，Cr，Co，Ag，Cu，Cd，Zn和Fe进行有效吸附。 除了EPSs之外，其他微生物衍生的有机配体也可以与金属结合。铁载体是由低分子量的化学成分组成的有机配体，由真菌或细菌排出体外，极易与Fe结合，有助于将Fe运入细胞体内。尽管对Fe具有特异性，但铁载体也可以与Cr，As，Mn，Pb，Zn，Cu等金属结合。其他海洋微生物代谢物，如环状芽孢杆菌生产的生物表面活性剂，对Cd和Pb的去除率几乎达到100% [ 9 ] 。 2.3. 细胞内螯合作用 通过细胞壁和细胞膜的金属在细胞内的生物螯合作用分为以下四种情况： 1) 形成不溶性沉淀物(即生物矿化和生物沉淀)。 2) 与蛋白质结合(如金属硫蛋白)。 3) 细胞内聚合进入液泡中(真菌)。 4) 通过氧化还原反应由毒性较高的形态转化为低毒性的形态。 许多微生物通过生物矿化作用(金属与微生物代谢物相互作用形成不溶性沉淀物)将金属转化为氧化态，硫化态，氢氧化态，碳酸盐态，或通过聚集作用在细胞质中形成金属蛋白质聚集体。Mire等人发现细胞质中多磷酸盐的反应会促进蓝细菌中不同金属的螯合作用 [ 10 ] 。Acharya等人发现鱼腥藻中的多磷酸盐颗粒可以固化65%的U [ 11 ] 。 微生物还可以将金属与蛋白质结合，合成金属蛋白。金属蛋白一般存在于真菌中，但是在细菌中也发现了金属蛋白。1979年Olafson等人首先在海洋蓝细菌中发现了金属蛋白 [ 12 ] 。一些微生物的金属累积与细胞内的金属聚集作用和液泡浓缩作用有关，这种现象仅存在于真核生物如真菌中。Sun等人发现在青霉菌中Pb可以聚集成15~100 nm的不规则纳米颗粒存在于细胞质中，这种纳米颗粒也可以通过浓缩作用进入到液泡 [ 13 ] 。从海洋环境中分离的其他真菌菌株如曲霉菌不仅可以富集Pb，而且对As，Cd和Cu也表现出生物积累能力。 2.4. 生物转化作用 微生物还可以通过生物转化和化学改性作用将金属转化为毒性较小的形态。金属在细胞内发生氧化还原反应，生成有机金属化合物和金属结晶沉淀，以及毒性较小可挥发形态。金属的甲基化可以转化As，Hg，Pb，Se和Te等金属的形态，但是在某些特殊情况下，由细菌和真菌中金属的甲基化可能产生更多的毒性产物。Cheung和Gu提出，从沉积物中分离的大型海洋芽孢杆菌可以在有氧条件下将Cr(VI) 100%转化为不溶性的和毒性较小的Cr(III) [ 14 ] 。Labrenz等人发现硫酸还原菌(SRB)可以促进金属和硫酸盐发生反应，生成金属硫化物沉淀，从而将金属从环境中去除 [ 15 ] 。
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user: 3. 生物修复技术中的影响因素 在实际应用中，微生物与金属的相互作用会受到很多因素(如pH，温度，初始金属浓度，微生物种类和生物量浓度)的影响，从而限制生物修复技术的处理效率。 pH可以对金属的形态、毒性和溶解度产生极大的影响，它通过改变细胞表面上官能团(例如羧基，羟基，磷酸酯和胺基)的电荷以及金属离子的结合点位的来影响微生物对金属的吸附。在酸性pH下，细胞壁上的活性位点与氢离子结合，从而排斥金属阳离子。相反，碱性pH值下，带负电荷的位点增加，对金属阳离子吸附能力增强。金属和微生物的种类不同，吸附反应的pH范围也不同。例如，海洋假单胞菌属(S1)菌株对Hg(II)的吸附的pH范围为4~10 [ 16 ] ，另一种海洋假单胞菌属(SP1)Hg(II)的吸附的pH范围为8~9 [ 17 ] 。 温度也是重要的影响因素之一。温度不仅可以影响金属的溶解度和金属螯合物的稳定性，还会对微生物的生理活性产生影响。例如，随着温度的升高例如，通过不同的海洋微生物或其组分对Cr(VI)，Hg(II)和Co(II)的去除率也随之增高。 在实际海洋金属污染案例中，可能会存在多种金属共同污染的情况。这不仅会对微生物造成额外的毒害作用，而且可能因为金属之间的相互作用影响微生物对金属的去除效率。Deng和Wang在研究海洋假单胞菌属(S1)对金属的去除效果时观察到Cd(II)的存在会对Hg(II)生物吸附过程产生负面影响，这种情况在Hg(II)初始浓度较高时表现得更为显著 [ 16 ] 。 初始金属浓度也会对微生物的金属吸附作用产生影响。Das等人发现，高浓度下微生物对Pb的去除率更高 [ 9 ] 。Iyer等人发现微生物对Cu和Cd的去除率随着初始浓度升高而上升 [ 18 ] 。 另外，金属生物修复中的生物影响因素有很多，包括微生物种类，微生物金属/准金属毒性的耐受范围，生物质浓度等。
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user: 4. 结论 在对海洋环境金属污染生物修复技术的研究中，大多数存在以下四种情况：1) 针对某一种金属如Hg，Cd，As，Cr和Pb进行去除，而没有考虑多种金属污染的情况。2) 从入海河口或沿海地区的金属污染环境中采集提取金属富集微生物，研究其吸附效率、遗传特性和生理性状，然后将其应用到生物修复技术中。3) 相比于真菌，细菌因为其优势而受到更多的关注。4) 由于实际污染环境的多样性和不稳定性，生物修复技术的应用实例较少。 随着生物技术的发展和对环境保护的重视，对海洋金属污染修复的研究已越来越广泛。由于其化学性质，金属元素不会在环境中消失，只能通过吸附固化的方式来降低其毒性，生物修复技术的研究为海洋中金属污染修复带来了新的思路。目前在利用海洋生物治理金属污染方面的一些研究仍存在很多不足，例如研究内容和研究方向单一，已知金属富集微生物种类较少，缺乏对海洋生物富集重金属作用机制的了解等。 在今后的研究工作要从以下几个方面开展：1) 扩大对具有金属富集能力的海洋生物的筛选范围，加强对金属富集微生物如藻类、细菌、真菌的调查、鉴定。2) 深入研究生物金属富集作用的机理和影响因素，为生物修复技术进一步发展提供理论基础和方向指导。3) 开展更多的研究方向，例如将生物修复技术与基因工程、酶工程、细胞工程等技术相结合，培育更理想的金属富集微生物，进一步提高生物修复的处理效率，降低处理成本。4) 开发安全可靠的金属回收方法。
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user: 摘 要 在2 × 2像素块中，参考像素值由索引函数随机确定，然后计算参考像素与其周围的其它三个像素值的差，根据像素差所处的划分范围决定嵌入像素的秘密信息比特数。利用余函数嵌入秘密信息有效地减少载密图像的失真度，在提取信息的过程中，量化后的像素值能准确的提取秘密信息。改进了Jung和Yoo提出的基于索引函数信息隐藏算法，使算法更具有安全性。 关键词 :像素差，索引函数，信息隐藏 Copyright © 2017 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 由于图像的细微改变不会引起人类视觉系统的感知，因此利用图像的视觉冗余，把秘密信息嵌入到图像中，而不影响图像的视觉效果。例如，水印 [ 1 ] 、认证 [ 2 ] 、隐写 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，水印是为了保护载体的所有权，认证是为了数据的完整性，而隐写是为了秘密信息的传输。 近年来，由于网络的迅速发展，给信息的传输带来了方便，而网络上的图像无处不在，在图像上隐藏秘密信息成了新的热门研究领域。最经典的图像信息隐藏方法之一是基于像素差的信息隐藏算法，基于像素差的信息隐藏算法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 主要是考虑两个相邻像素的像素差，由于视觉系统对纹理丰富区域的像素的改变不太敏感，因此基于像素差的信息隐藏算法在纹理丰富区域嵌入的信息比平滑区域要多。 最初的基于像素差的信息隐藏算法是由Wu和Tsai [ 6 ] 于2003年提出。然而此算法使得图像的像素值的修改幅度较大，嵌入失真度较大，相对应的载密图像像素差的直方图偏离原始图像的直方图较大。为了改进基于像素差的信息隐藏算法，2008年，Wang等人 [ 7 ] 应用模函数在图像的边缘区域嵌入更多的秘密信息(MF-PVD)，不过此算法却使得像素差值直方图在零附近急剧变化，比较容易被基于直方图分析检测到。Yang等人 [ 10 ] 也于2008年提出了一种改进的边缘区域的像素差的信息隐藏算法(AE-PVD)，这种算法优于最初的PVD算法。AE-PVD选择两个像素作为一个嵌入单元，算出两个像素差的绝对值，嵌入的秘密信息比特数由像素差的绝对值决定，像素差的绝对值在嵌入前后属于相同的划分区，才能保证秘密信息的正确提取。与PVD隐藏算法相比，MF-PVD和AE-PVD嵌入相同的秘密信息时，能保持更好的图像质量。然而，AE-PVD算法采用最优像素调整算法(OPAP)嵌入秘密信息，比较容易被卡方分析检测到；另外，AE-PVD算法引起像素差直方图的异常变化，因此也难以抵抗基于像素差的直方图分析。2010年，Joo等人 [ 8 ] 改进了MF-PVD算法，能抵抗直方图的分析，不过图像的质量比AE-PVD差，不适合于特殊的应用，如军事，医用图像等。同年，Yoo等人 [ 11 ] 改进了MF-PVD算法，考虑图像的局部特征及人类视觉系统，他们首先把图像分成大小为4 × 4的像素块，然后获得每个像素块像素的高频部分，由于人类视觉对高频系数的变化不太敏感，所以在高频部分能嵌入更多的秘密信息。可是，他们也是应用OPAP算法嵌入信息，卡方分析能检测出图像中是否嵌入秘密信息。 2008年，Chang等人 [ 12 ] 提出了基于三个不同方向像素差的信息隐藏算法(TPVD)，此算法不仅提高了嵌入秘密信息的容量而且也能使嵌入信息后的图像具有很好的视觉掩蔽性。此外，Jung等人 [ 13 ] 提出用多重像素差来估计每个像素的平滑程度。Balasubramanian等人 [ 14 ] 提出了一种新的像素差信息隐藏算法，此算法考虑八个方向的像素差。Jung和Yoo [ 15 ] 提出了一种基于索引函数，利用像素差嵌入信息的算法，此算法中的索引函数提高了嵌入秘密信息的安全性，嵌入每个图像的容量也较大。然而，此算法中的索引函数要么所选择的像素块中的参考像素的位置在整个图像中是一样的，要么就得选择一定的存储空间来保存索引函数值。 虽然已经有很多关于像素差信息隐藏算法，但仍有一定的研究空间，考虑如果去提高嵌入容量，减少图像的失真。本文提出了一种基于像素差和索引函数的信息隐藏算法，改进了Jung和Yoo [ 15 ] 提出的索引函数，使得选择像素块中的参考像素更具有一定的随机性，从而嵌入信息后的图像更具有安全性。
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user: 3. 举例 这一节我们以图1作为例子，把原始图像分成 2 × 2 的像素块。 3.1. 举例说明秘密信息嵌入 不妨假设 t = 37 ，则由 F 37 ( 0 ， 1 ) = F t ( 0 ， 1 ) = t mod 2 n = 37 mod 2 2 = 1 可知，选择的参考像素是 B 37 = 97 。接着由等式(3)量化参考像素值 图1. 嵌入过程。(a) 索引函数；(b) 原始图像；(c)载密图像 B ¯ 37 = B ¯ t = ⌊ B t n 2 ⌋ × n 2 = ⌊ 97 2 2 ⌋ × 2 2 = 96 根据等式(4)，算出量化后的参考像素值与其周围像素值的差： D 37 ( 0 ， 0 ) = A 37 ( 0 ， 0 ) − B ¯ 37 = 60 − 96 = − 36 D 37 ( 1 ， 0 ) = A 37 ( 1 ， 0 ) − B ¯ 37 = 145 − 96 = 49 D 37 ( 1 ， 1 ) = A 37 ( 1 ， 1 ) − B ¯ 37 = 34 − 96 = − 62 所以，我们有 k 37 ( 0 ， 0 ) = log 2 ( 63 − 32 + 1 ) = 5 k 37 ( 1 ， 0 ) = log 2 ( 63 − 32 + 1 ) = 5 k 37 ( 1 ， 1 ) = log 2 ( 63 − 32 + 1 ) = 5 然后，由式(5)可得： R 37 ( 0 ， 0 ) = F ( D 37 ( 0 ， 0 ) ) = D 37 ( 0 ， 0 ) mod 2 5 = − 36 mod 2 5 = 28 R 37 ( 1 ， 0 ) = F ( D 37 ( 1 ， 0 ) ) = D 37 ( 1 ， 0 ) mod 2 5 = 49 mod 2 5 = 17 R 37 ( 1 ， 1 ) = F ( D 37 ( 1 ， 1 ) ) = D 37 ( 1 ， 1 ) mod 2 5 = − 62 mod 2 5 = 2 若秘密信息二进制比特流为 ( 11010，10011，10110 ) 2 ，把它们转换成十进制的数 m 37 ( 0 ， 0 ) = ( 11010 ) 2 = 26 ，   m 37 ( 1 ， 0 ) = ( 10011 ) 2 = 19 ，   m 37 ( 1 ， 1 ) = ( 10110 ) 2 = 22 因此，利用等式(6)，获得像素块新的差值： H 37 ( 0 ， 0 ) = m 37 ( 0 ， 0 ) − R 37 ( 0 ， 0 ) = 26 − 28 = − 2 H 37 ( 1 ， 0 ) = m 37 ( 1 ， 0 ) − R 37 ( 1 ， 0 ) = 19 − 17 = 2 H 37 ( 1 ， 1 ) = m 37 ( 1 ， 1 ) − R 37 ( 1 ， 1 ) = 22 − 2 = 20 同时由等式(7)，有 G 37 ( 0 ， 0 ) = 2 k 37 ( 0 ， 0 ) − | H 37 ( 0 ， 0 ) | = 2 5 − | − 2 | = 30 G 37 ( 1 ， 0 ) = 2 k 37 ( 1 ， 0 ) − | H 37 ( 1 ， 0 ) | = 2 5 − 2 = 30 G 37 ( 1 ， 1 ) = 2 k 37 ( 1 ， 1 ) − | H 37 ( 1 ， 1 ) | = 2 5 − 20 = 12 由秘密信息嵌入过程中的第八步骤，得到像素块中新的像素值： A ′ 37 ( 0 ， 0 ) = A 37 ( 0 ， 0 ) + H 37 ( 0 ， 0 ) = 60 − 2 = 58 A ′ 37 ( 1 ， 0 ) = A 37 ( 1 ， 0 ) + H 37 ( 1 ， 0 ) = 145 + 2 = 147 A ′ 37 ( 1 ， 1 ) = A 37 ( 1 ， 1 ) + H 37 ( 1 ， 1 ) = 34 + 20 = 54 因为 A ′ 37 ( 0 ， 0 ) ， A ′ 37 ( 1 ， 0 ) 和 A ′ 37 ( 1 ， 1 ) 都属于 [ 0，255 ] ，因此，我们有 A 37 * ( 0 ， 0 ) = 58 ， A 37 * ( 1 ， 0 ) = 147 ， A 37 * ( 1 ， 1 ) = 54 自此，秘密信息已成功的嵌入到原始图像中。 3.2. 举例说明秘密信息提取 若 t = 37 ，则我们由 F 37 * ( 0 ， 1 ) = F t * ( 0 ， 1 ) = t mod 2 n = 37 mod 2 2 = 1 选择参考像素值 B 37 * = 97 。首先，我们应用等式(16)量化参考像素值，得 B ¯ 37 * = B ¯ t * = ⌊ B t * n 2 ⌋ × n 2 = ⌊ 97 2 2 ⌋ × 2 2 = 96 进一步由等式(17)获得像素差： D 37 * ( 0 ， 0 ) = A 37 * ( 0 ， 0 ) − B ¯ 37 * = 58 − 96 = − 38 D 37 * ( 1 ， 0 ) = A 37 * ( 1 ， 0 ) − B ¯ 37 * = 147 − 96 = 51 D 37 * ( 1 ， 1 ) = A 37 * ( 1 ， 1 ) − B ¯ 37 * = 54 − 96 = − 42 因此，可得 k 37 * ( 0 ， 0 ) = log 2 ( 63 − 32 + 1 ) = 5 k 37 * ( 1 ， 0 ) = log 2 ( 63 − 32 + 1 ) = 5 k 37 * ( 1 ， 1 ) = log 2 ( 63 − 32 + 1 ) = 5 同时，根据等式(18)，很容易可得到 m 37 * ( 0 ， 0 ) = D 37 * ( 0 ， 0 ) mod 2 5 = − 38 mod 2 5 = 26 m 37 * ( 1 ， 0 ) = D 37 * ( 1 ， 0 ) mod 2 5 = 51 mod 2 5 = 19 m 37 * ( 1 ， 1 ) = D 37 * ( 1 ， 1 ) mod 2 5 = − 42 mod 2 5 = 22 最后，把这些十进制的数转换成二进制的比特流， 26 = ( 11010 ) 2 ， 19 = ( 10011 ) 2 ， 22 = ( 10110 ) 2 。所以嵌入的秘密信息为 ( 11010 ， 10011 ， 10110 ) 2 。由此可知，嵌入的秘密信息能完全正确的提取出来。
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user: 5. 分析和讨论 5.1. RS分析 Fridrich等人 [ 20 ] 提出的RS分析算法来分析本文所提出的信息隐藏算法的安全性。RS分析本文所提出的信息隐藏算法的结果在图4中给出，其中是以图2中的一幅图做实验。图4中的x-轴表示嵌入秘密信息容量的百分比，y-轴表示掩膜为 m = [ 0 ， 1 ， 1 ， 0 ] 和 − m = [ 0 ， − 1 ， − 1 ， 0 ] ，正则组与奇异组的百分比。从图4(a)和图4(c)我们可以看出RS分析能检测出图像经过了LSB信息隐藏，这是因为随着LSB嵌入率到达100%时， R m 和 S m 的差距会随着密写率的上升而下降，而 R − m 和 S − m 与原始值之间就会偏离得更远。但图4(b)和图4(d)载体图像看似不包含任何嵌入秘密信息的嵌入，这是因为在图4(b)和图4(d)中 R m 和 R − m 始终近似相等，而 S m 和 S − m 值亦如此，也就是说 R m ≅ R − m 和 S m ≅ S − m 。因此，可以肯定的说，本文所提出的信息隐藏算法抗RS分析。 5.2. PVD直方图分析 Zhang和Wang [ 21 ] 指出文献 [ 22 ] 所提出的一种基于相邻像素对差异的PVD信息隐藏算法导致了像素灰度差值直方图的异常，存在安全漏洞。通过基于PVD的直方图的分析，可以检测和分析出图像中是否隐藏了秘密信息。 图4. 应用RS分析LSB嵌入信息算法与本文所提出的嵌入信息算法。(a) LSB (Baboon); (b) 本文算法(Baboon); (c) LSB (Peppers); (d) 本文算法(Peppers) Table 6 The experiment result in our proposed metho 图像 Baboon Lena Barbara Boat Bridge Couple Elaine Q 0.9827 0.9978 0.9932 0.9968 0.9930 0.9926 0.9984Z 图像 Goldhill House Man Pepper Sailboat Toys elda Q 0.9974 0.9947 0.9939 0.9975 0.9971 0.9966 0.9985 表6. 本文算法的实验结果 图5给出了PVD直方图分析本文所提出的信息隐藏算法在嵌入容量最大时的原始图像与载密图像的直方图，图5(a)和图5(b)给出的是灰度图像“Baboon”和“Peppers”像素差的直方图。从图5可以看出本文所提出的基于像素差和索引函数的信息隐藏算法抗PVD直方图分析，也就是说可以完好隐藏嵌入的秘密信息。 图5. 由原始图像和载密图像得到的灰度差值直方图。(a) F16; (b) House
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user: 6. 本文小结 本文提出了一种基于像素差和索引函数的信息隐藏算法，首先把原始图像分成互不重叠的像素块，然后根据索引函数确定每个像素块中的参考像素。由参考像素跟它周围的其它像素的差来决定嵌入的信息的比特数。本文所提出的索引函数改进了Jung等人提出的索引函数，Jung等人提出的索引函数，要么就是所有的像素块中做为参考像素的位置是一样的，要么就得有一定的存储空间来保存索引值，而本文所提出的索引函数具有更好的随机性，即使非法截者获得了载密图像，如果他们没有索引函数也不能正确的提出秘密信息，因此索引函数起到了一种密钥的作用。实验表明，本文提出的算法有较高的嵌入容量和保持好的图像质量。
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user: 摘 要 针对动态手势识别实时性不足和识别效率低的问题，本文提出一种基于OpenCV的动态手势检测和数字识别方法。该方法采用肤色特征提取手势轮廓，以预测和重定位的形式采用HMM来对手势进行跟踪，手势的识别采用先对指尖轮廓进行定位的方式。经过实验，本文方法能够稳定地跟踪手掌区域，识别准确度高，并能够在保证识别率的基础上实现对手指数目的准确识别跟踪。 关键词 :肤色特征，手势跟踪，OpenCV，手势识别，HMM Copyright © 2017 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 基于生物特征的身份认证方法和系统的研究一向都是图像识别技术 [ 1 ] 和模式识别领域研究的热点，手势图像识别在人机交互中的应用成为一大热点，出现了各种各样的识别方法。手势作为人机交互(Human Computer Interaction， HCI)接口的一种，具有以人为中心，简单、高效、人性化的特点，是目前智能识别领域人机交互的重要手段之一。 针对手掌的提取主要是为了将手掌从庞大的背景中提取出来，因为背景复杂，采用灰度图像二值化的方法无法取得好的效果。采用颜色手套的解决方案能取得较好效果，但会有其他问题。而在本框架中，采取肤色分割提取手掌轮廓的方式，通过测试，在大多情况下可以取得理想效果。 对于手势的跟踪，经典手势跟踪算法 [ 2 ] [ 3 ] 都存在不同的问题。均值漂移(Meanshift)算法不能很好地适应目标尺寸变化和目标的形变；连续自适应均值漂移(Camshift)算法能很好地利用颜色信息进行跟踪，但是容易受到相同或相近颜色的干扰；卡尔曼滤波(Kalman Filter)算法的假设条件有可能不成立；文献 [ 4 ] 借助TLD算法能有效地实现对手势稳定地跟踪，且改进的DTW识别算法在保证识别率的基础上，有效地提高了识别效率但为了保证部分手势的识别率，增加了保留模板的数目，但是这在一定程度上限制了其他手势识别效率的提升；文献 [ 5 ] 用似然函数来降低粒子滤波算法中重要性权值的方差，提高了抽样效率，跟踪准确性也有所提高，但算法复杂度较高；文献 [ 6 ] 提出了TLD (Tracking Learning Detection)算法，利用在线学习机制解决了长时间跟踪的稳定性问题，但需要通过手动框选的方式来指定目标的初始化位置，框选位置的不同对跟踪的结果有较大的影响，会导致跟踪不稳定。 静态手势识别算法一种是采取手指指尖定位，以手指指尖数目为静态特征，此方法识别率高且失误率低；还有一种是通过SVM [ 7 ] 对设定好的手势先分类，获取特征向量。经测试比对，该方案能辨识的手势图像多，达到二十多种，可是对测试环境要求苛刻。我们测试的静态手形简单，因此采取以手指数目作为静态特征的方法有更好的表现。 本文框架对于动态手势识别，无需太过复杂的识别效果，只要实现对手掌质心的跟踪，相邻帧图中的有用手掌轮廓质心位置做差可得到相邻帧图像的动态特征向量。 为了实现对定位手势轮廓的高效准确的跟踪，本文采取预测和重定位的形式，采用基于卡拉曼滤波的粒子滤波算法来对手势进行跟踪。 本文提出的基于OpenCV的动态手势跟踪识别框架如图1，首先根据肤色特征对手势轮廓进行准确完整的提取和分离并对采集的图片进行形态学处理获得手势区域，然后再使用粒子滤波算法对定位到的手势轮廓进行高效准确的跟踪和识别。本文后续会从OpenCV计算机视觉库介绍，肤色分割模型的构建，图像的预处理，静态手势特征提取方法的构建，对定位的手势轮廓进行高效准确的跟踪，手势识别及实验结果分析等方面论述原理及效果。
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user: 2. 预处理与肤色分割 2.1. 图像预处理 在提取图像中肤色前，为了实验效果能更明显，必须先对图像进行必要的处理，去除噪声干扰，让颜色相近的区域更连贯。并且需要清晰的图像边缘，以达到提高识别率和保证算法稳定性的效果。 本文采用高斯滤波来对图像进行预处理，作用是对信号做平滑处理，数字图像后期的使用，其噪声干扰成为最大的问题，因为误差会累计，Gauss滤波器可以用来获取高信噪比的图像(真实信号)。图像预处理过程如图2所示。 图1. 基于OpenCV的动态手势跟踪识别框架 图2. 图像预处理 为了得到良好的图像边缘，经过Gauss-Laplace变换，需要对图像做Gauss平滑滤波，去除干扰噪声。 2.2. 肤色检测手部区域 利用肤色来检测手部是手部检测最直接的方法。皮肤颜色稳定，不轻易受到缩放、平移和旋转的影响，且对图像的尺寸、拍摄方向和角度的依赖性较小。 颜色空间主要有两种，分别是YCbCr颜色空间和HSV颜色空间，根据Enamin D. Zarit等人对肤色在这些彩色空间分布的研究，以及在检测中性能的分析，本文通过对手部皮肤颜色进行特征分析(选取黄种人的肤色)，选用HSV颜色空间进行手部区域检测。其转换公式为： H = { H 1 / 360                             if   B ≤ G ( 360 − H 1 ) / 360         else (1) 其中， H 1 = cos − 1 { 0.5 [ ( R − G ) + ( R − B ) ] ( R − G ) 2 + ( R − B ) ( G − B ) } (2) S = max ( R ， G ， B ) − min ( R ， G ， B ) max ( R ， G ， B ) (3) V = max ( R ， G ， B ) 225 (4) 通过对大量肤色和非肤色在H和S空间分布的分析，建立的肤色信息分割 [ 8 ] 公式如下： F = { 0         if   H d < H < H u ‖ S > S u 1           otherwise (5) 其中F为分割后得到的图像通过训练样本获得的在H和S空间肤色分布的参数，再通过(5)式分割彩色图像获取灰度二值图像。
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user: 3. 手指跟踪与手势识别 3.1. 静态手势特征提取 常见的静态手势特征有质心、周长、手指分布等，手的轮廓可以用不间断的点来表示，在手掌轮廓不易提取时，或者为了提高计算效率，也可以通过计算手掌轮廓特征作为手势特征。 本文主要通过计算手指的个数，来识别手势特征并进行跟踪 [ 9 ] 。首先要提取手掌轮廓，计算轮廓形状特征有：轮廓的质心、轮廓的最短最长径长、轮廓的外接圆(圆心和半径)、轮廓的周长和面积、轮廓在图像中的矩形框位置、轮廓的外包络点集合、轮廓的点集合、轮廓的各阶矩、轮廓的有效的特征向量的提取、手指指尖的定位。手的位置特征是指手掌的质心位置，针对二维图像，质心位置是可以通过计算零阶距和X、Y的一阶距得到的。假设二值化之后的图像为 I ( X ， Y ) ，质心 ( x c ， y c ) 计算公式如下： M 00 = ∑ x ∑ y I ( x ， y ) (6) M 10 = ∑ x ∑ y x I ( x ， y ) (7) M 01 = ∑ x ∑ y y I ( x ， y ) (8) x c = M 10 M 00 ， y c = M 01 M 00 (9) 手势轮廓特征提取 [ 10 ] 的关键在于手指特征的提取，具体是利用手指指尖距手掌中心最远的这个规律，把手的轮廓点的坐标转换成以手掌中心位置为原点的极坐标系，然后分析轮廓曲线中的局部最大值，如图3所示，通过映射规则把点的位置映射为手指。 本系统中测试人员将手置于交互空间，手掌心正对摄像头 [ 11 ] ，指尖向上。本框架设定如图4的6种不同手形。测试人员可以移动不同的位置做出这些手形来人机交互。 3.2. 动态手势识别 动态手势具有时间和空间上的变化，在不需要实现识别过于复杂手势的前提下，只需获得当前手势轮廓的质心，通过对比相邻帧间轮廓的质心位置变化便可以获得动态特征向量。把得到的动态特征向量 [ 12 ] 转换为角度进行编码，用HMM进行动态手势识别。 隐马尔可夫模型是从马尔可夫(Markov)链的基础上发展来的，马尔可夫链是随机过程，HMM是双重随机过程，马尔可夫链中观察值与状态一一对应，HMM中状态转移与观察值不对应，不能直接观察状态转移，所以才称为隐马尔可夫模型 [ 13 ] 。隐马尔科夫模型是一个三元组名 = (A，B，c)： 1) 状态集合 S = { S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S N } ，其中N为状态数，表示t时刻的状态。状态之间的转移是根据转移概率矩阵A决定的。 2) 观察符号的集合 O = { V 1 ， V 2 ， ⋯ ， V M } ，其中M是集合中的符号数量。每个状态输出O是根据观察概率矩阵B决定的。 3) 状态转移概率分布矩阵 A = { a i j } ，其中 a i j = P ( q t + 1 = S j | q t = S i ) ，表示从 S i 转移到 S j 的概率。 4) 观察概率矩阵 B = { b i ( j ) } ， b i ( j ) = P ( O t = V j | q t = S t ) ，表示状态 S t 观察到 V j 的概率。 5) 初始状态概率分布 c = { c i } ， c i = p ( q 1 = s i ) ， c i 表示初始状态为 S t 的概率。 HMM从一个初始状态开始，每个状态根据观察概率矩阵，输出一个观察符号，然后根据状态转移矩阵，转移到一个新的状态。一个具有N个状态数的隐马尔科夫模型在一共有 N T 种不同的长度为T状态转移序列，具有很大的状态空间。隐马尔科夫模型具有很强的学习能力，对序列的长短变化适应性比较好，适用于对动态时间序列数据的识别且识别稳定性有显著提高。识别过程如图5所示。
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user: 4. 实验结果与分析 本文实验是在VS2013集成开发环境下，基于OpenCV视觉库用C++开发，测试视频来源为普通数字视频摄像头拍摄，使用的计算机为普通桌面Pc机，采用Intel Pentium双核2.7GHz CPU，2G RAM，微软Windows10 32位操作系统，摄像头采用普通数字视频摄像头，为验证本框架的稳定性和高效性，我们采用6种手势，如图4分别代表6种不同的手指状态。 实验分别进行静态识别和动态识别。在静态识别中，选取8名实验人员，分别用右手采集6段图像，长度为500帧，每段图像只使用一个手形，共需要3000帧图像数据，之后逐帧将采集的图像输入，来检验本文方法的正确性。在动态识别中，让系统在实验室通常环境下即时测试，实验对象在摄像头前做出既定手形，可以实现对既定的6种手势状态实时稳定的跟踪识别，能够使本文系统有更好的识别效果 [ 14 ] ，测试了系统的稳定性和鲁棒性。测试过程实时手指指尖确定如图6所示。 通过实验可以看出在识别准确性上，本框架与基于TLD和DTW的动态手势跟踪识别算法相比识别精度相近，都达到了95.8%以上，具有较高的识别率。测试结果如表1所示。并且与Zhou等人的实验相 图3. 手指定位局部极值法 图4. 检测提取6种手势表示的数字 图5. 手势识别整体流程 图6. 实时手指指尖标记图 Table 1 Result of gesture recognition testin 手势数字状态 0 1 2 3 4 5 6 识别率/% 96.2 98.3 95 97.5 96 98 100 表1. 手势识别测试结果 比，本文框架的处理速度分别是其两种方法的5倍和45倍，实验人员按上述手形进行即时实验，每帧图像处理时间约为82.71 ms，速率范围11~14帧/s，体现了很好的实时性且系统稳定性良好，设备获取便捷，测试对环境的要求低，场景布置简单，适用于工作间、实验室等场景的人机交互。
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user: 5. 结论 本文主要针对手势跟踪识别实时性和识别效率的问题，提出了一种基于OpenCV的动态手势跟踪识别框架。实验结果表明，本文方法根据肤色特征分割能有效的实现手势轮廓的检测，且通过手指指尖定位与HMM相结合在保证了高识别率的基础上，系统的实时性与稳定性显著提高。文中在动态识别阶段，为增强对既定手势的快速跟踪识别 [ 15 ] ，保证实时性，没有设定其他更复杂的手势，在一定程度上限制了其他种类手势的识别效率，如何快速自适应的实时识别跟踪多种复杂手势，是本文下一步要研究的方向。
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user: 摘 要 本文以人工湿地常用水生植物芦苇、香蒲和茭草的秋季枯落物废弃物为原料，利用化学改性方法制备高效吸附水中Cr(VI)的改性水生植物枯落物吸附剂。通过控制Cr(VI)初始浓度、吸附时间、Cr(VI)溶液pH，研究改性水生植物枯落物的吸附性能以及吸附机制。结果表明，改性水生植物枯落物对Cr(VI)的吸附过程是一个先快速后缓慢的过程，吸附8 h基本达到平衡。准二级动力学吸附方程能更好的描述改性水生植物枯落物对Cr(VI)的吸附过程，Langmuir等温线对改性水生植物枯落物的拟合效果更高。改性芦苇枯落物、香蒲枯落物、茭草枯落物的饱和吸附量Q m 分别为20.168、19.5957、22.0419 mg∙g −1 。pH对改性水生植物枯落物对Cr(VI)的吸附影响明显，pH越小越不利于改性水生植物枯落物对Cr(VI)的吸附。 关键词 :改性水生植物枯落物，吸附，六价铬 Copyright © 2017 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 六价铬Cr(VI)是水环境中一种常见的重金属污染物，它容易通过消化道、呼吸道及皮肤接触等途径侵入人体，对人体健康造成危害。随着经济的发展以及消费结构的变化，包括冶金、电气–电镀，涂料和颜料的生产，制革，木材防腐、铬化学品生产和纸浆造纸生产向环境中排放的含铬废水越来越多 [ 1 ] 。因此从水环境中去除Cr(VI)是一项重要且有意义的研究，目前对于Cr(VI)的有效去除方法包括化学还原法、生物修复法、石灰固化法及电动修复法等，但是上述方法均存在一定的局限性 [ 2 ] 。而吸附法的应用范围较广，是一项比较成熟的水处理技术。 目前已有研究采用林业废弃物、农业废弃物和工业有机废弃物等原料制作相对廉价的吸附剂对Cr(VI)进行吸附研究，均得到较好的效果 [ 3 ] 。因此，本文以人工湿地常用水生植物芦苇、香蒲和茭草的秋季枯落物废弃物为原料，将纤维素改性方法应用于芦苇、香蒲和茭草枯落物的改性，以环氧氯丙烷作为醚化剂，在吡啶的催化作用下，与二甲胺发生交联反应，通过接入叔胺基团，改变芦苇、香蒲和茭草枯落物的表面电性。制备高效吸附水中Cr(VI)的改性水生植物枯落物吸附剂。已有研究针对改性秸秆吸附水体磷酸盐以及硝酸盐方面的研究，但是针对改性秸秆对水体重金属尤其是水体六价铬的研究较少 [ 4 ] 。 利用这种方式制备的改性水生植物枯落物，以Cr(VI)为目标污染物，通过控制Cr(VI)溶液pH、吸附时间、Cr(VI)初始浓度研究了改性芦苇、香蒲和茭草枯落物的吸附性能，采用动力学方程拟合，吸附等温线拟合的计算初步讨论了吸附机制，为应用改性水生植物枯落物处理含有Cr(VI)的废水提供科学依据。并以期开发一种在工业上可行，且具有成本效益的环境兼容型吸附剂来去除废水中的Cr(VI)。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 主要试剂与溶液 准确称取0.141 g重铬酸钾固体，用蒸馏水溶解后，移入500 mL容量瓶，配制成0.282 g∙L −1 的K 2 Cr 2 O 7 标准溶液，其Cr(VI)浓度为100 mg∙L −1 。所用药品均为分析纯。 2.2. 改性水生植物枯落物的制备 原材料改性芦苇、香蒲和茭草枯落物经去离子水洗风干后，用植物粉碎机将原材料粉碎并过100目筛备用。 称取20 g粉碎后保存的改性芦苇、香蒲和茭草枯落物于锥形瓶中，依次加入8 mL N-N-二甲基甲酰胺、12 mL环氧氯丙烷、4 mL二乙烯三胺、8 mL三乙胺，在通风厨中85℃条件下反应4 h，用去离子水反复清洗后抽滤，于空气干燥箱中80℃烘干，即制得即得改性芦苇枯落物ML、改性香蒲枯落物MX、改性茭草枯落物MJ [ 5 ] 。 2.3. 吸附实验 2.3.1. 吸附动力学 配制10.0 mg∙L −1 的Cr(VI)溶液，准确量取25.0 mL放入分别装有0.1 g改性芦苇枯落物ML、改性香蒲枯落物MX、改性茭草枯落物MJ的离心管中。将离心管置于恒温振荡器中，于25℃，150 r∙min −1 条件下避光震荡并开始计时。在10 min、30 min、1 h、2 h、4 h、8 h、16 h、24 h取样，离心，过滤，测定溶液Cr(VI)浓度。 2.3.2. 吸附等温线 配制0.5、1.0、2.0、3.0、5.0、6.0、8.0、10.0 mg∙L −1 的Cr(VI)溶液，准确量取25.0 mL不同浓度Cr(VI)溶液至分别装有0.1 g改性芦苇枯落物ML、改性香蒲枯落物MX、改性茭草枯落物MJ的离心管中。将离心管置于恒温振荡器中，分别于15℃、25℃、35℃，150 r∙min −1 条件下避光震荡24 h。取出震荡样离心，过滤，测定溶液Cr(VI)浓度。 2.3.3. 溶液pH的影响 配制10.0 mg∙L −1 的Cr(VI)溶液，准确量取25.0 mL放入分别装有0.1 g改性芦苇枯落物ML、改性香蒲枯落物MX、改性茭草枯落物MJ的离心管中，溶液pH采用NaOH和HCl调节，使溶液的pH初始值范围在2~10之间。将离心管置于恒温振荡器中，于25℃，150 r∙min −1 条件下避光震荡24 h。取出震荡样离心，过滤，测定溶液Cr(VI)浓度。 2.3.4. 分析 用紫外分光光度法测定Cr(VI)浓度。Zeta电位分析仪(ZS90， Malvern Corporation)用于测定AMB的表面电位。实验数据用SPSS 19.0和Excel软件处理，曲线用Origin 8.0软件绘制。