课程论文 步态识别 学号： 班级：通信122 姓名：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) 基于线图模型的动态特征提取 (6) 基于整体的静态特征提取 (8) 识别 (9) 四、实验 (9) 五、结果讨论 (12) 六、总结 (12) 七、应用前景 (12) 八、技术难点及解决途径 (14) 技术难点 (14) 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。
行人检测与跟踪国内外研究现状 1.2行人检测与跟踪国内外研究现状 视觉跟踪和目标检测是计算机视觉领域内较早开始的研究方向。经过几十年的积累，这两个方向已经取得了显著的发展。然而，很多方法只是在相对较好地程度上解决了一些关键问题。并且仍旧有不少一般性的关键问题未得到有效的解决。国内外很多研究机构都在致力于研究和发展这两个方向。近些年这两个方向持续发展，涌现了很多比较优秀的方法。国外的很多大学和研究机构（如卡内基梅隆大学、南加州大学和法国国家计算机科学与控制研究所等）都有计算机视觉小组，长期地研究视频跟踪和目标检测。国内的很多大学和研究所等（如清华大学、上海交大和自动化所等）也有相关的研究小组，并取得了一些优秀的研究成果。 1.2.1行人检测技术国内外研究现状 中科院计算机科学重点实验室孙庆杰等人利用基于侧影的人体模型及其对应的概率模型,提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法。中科院自动化所谭铁牛等对人运动进行视觉分析,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,它主要应用在视觉监控领域和基于步态的身份鉴定。步态识别就是根据人们走路的姿势进行身份鉴定,依据人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化的直观想法,提出一种基于时空轮廓分析的步态识别算法；基于行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息的思想,提出一种基于模型的步态识别算法。实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。但是该方法只能检测出运动的行人。 西安交通大学郑南宁等研究了利用支持向量机识别行人的方法,通过稀疏Gabor滤波器提取行人样本图像中行人的特征,然后利用支持向量机来训练所提取的样本特征,并用训练得到的分类器通过遍历图像的方式将图像中可能属于行人的窗口提取出来。尽管用Gabor滤波器提取特征效果相对较好,但耗时很长,不适合于实时图像的处理。 上海交通大学田广等提出了一种coarse-to-fine的行人检测方法,将一个人建模成人体自然部位的组装,人体的所有部位包括头肩、躯干和腿、采用绝对值类Haar特征集和Edgelet特征集,在这些特征集上,采用softcascade训练各个部位的检测器和全身检测器。首先采用全身检测器在整个图像中产生候选行人区域,然后用基于贝叶斯决策的组合算法进一步确定候选区域中的行人。实验结果表明该算法有很好的检测性能能在杂乱的自然场景中有效的检测行人。但该方法的识别率是78.3%,识别率不高，且该模型比较难构建,模型求解也比较复杂。 目前,在国外许多文献中提出了基于机器视觉的行人检测方法,意大利帕尔玛大学的AlbertoBroggi教授在ARGO项目中采用一种基于外形的行人检测算法。算法首先根据行人相对于垂直轴有很强的垂直边缘对称性、尺寸和外貌比例等在
1、运动生物力学是干什么的? 运动康复生物力学要具体回答人体完成日常各种动作时是怎样运动和为什么会运动的原因，以及运动对于组成人体各种生物材料的影响，同时也要研究影响人体运动的外界条件与运动的关系。根据生物力学原理和人体形态、机能的特点，结合对运动场地、器材、器具的利用和改进，为运动员确定合理的动作技术，预防运动损伤，促进损伤恢复; 为患者恢复正常运动功能确定合理的手术方案；研究合理、有效的运动方法，以求达到最好的健身和康复效果。 2、质点：具有质量，但可以忽略其大小形状和内部结构而视为几何点的物体。系由实际物 体抽象出来的力学简化模型。 3、刚体：由相互间距离始终保持不变的许多支点组成的连续体，是由实际物体抽象出来的 力学简化模型。 4、人体运动的运动学参数：空间参数：轨迹、路程和位移时空参数：速率和速度、加速 度 5、力的作用效应：力的作用可使物体产生加速度和形变，这就是力的作用效应。前者称为 外效应，后者称为内效应。 6、人体在运动中所受到的外力：重力、摩擦力、弹性力、器械的其他阻力、支撑反作用力、 流体作用力 7、人体运动中肌力的作用：1、肌肉收缩时产生的力，这种力通过骨的附着点，根据力偶、 力矩、分力、合力等力学规律和杠杆原理产生相应的运动和维持人体姿势。2、各组织间的被动阻力。3、各内脏器官的摩擦力。4、血管淋巴液在管道内流动时产生的流体阻力，在分流时产生的湍流等。 8、牛顿第一定律：又称惯性定律，是指任何物体，在不受力的作用时，都保持静止或匀速 直线运动。 9、牛顿第二定律：当一个物体受到的合外力不为零时，物体运动的加速度与合外力成正比， 与其质量成反比，加速度的方向与合外力的方向一致。 10、动量定理：是描述物体机械运动状态变化规律的基本定理之一，物体在运动过程中， 其动量的增量等于作用于物体上的元冲量。 11、动量守恒定律：任何物质系统在不受外力作用或受外力之和为0时，其总动量保持 不变，这就是动量守恒定律。 12、杠杆原理在康复医学中的应用：1、省力：要用较小的力克服较大阻力，就要缩短 阻力臂或延长力臂。在人体杠杆中肌肉拉力的力臂一般都很短，人体有一些补偿机制可以使之增大。通过籽骨能增长力臂，如髌骨就延长了股四头肌的力臂。此外，通过肌肉在骨上附着点的隆起，延长力臂，如股骨大转子就增大了臀中肌、臀小肌的力臂，小转子则延长了髂腰肌的力臂。2、获得速度：许多动作不要求阻力，而要求获得较大的运他动速度和幅度，如投掷物体、踢球、挥拍击球等。为使阻力点移动距离和速度增大，就要增长阻力臂和缩短力臂。3、防止损伤：根据杠杆原理，速度杠杆不利于负重和载荷，而人体肌肉杠杆大都属于速度杠杆，因而可以理解阻力过大容易引起运动杠杆各环节的损伤，特别是其力点和支点，即肌腱系统和肌肉止点以及关节的损伤。为减少此类损伤，在运动训练及康复治疗中应特别强调增强肌肉锻炼，同时应适当控制阻力和阻力矩。此外，局部或全身休息可使肌力降低，避免易损组织劳损，这也是非常重要而有效的手段。 13、人体平衡的稳定因素：1、支撑面支撑面积愈大，物体平衡的稳定性也愈大。2、 重心高低重心愈低，稳定性就愈大。3、稳定角稳定角愈大，物体的稳定程度愈大，即物体在某方位上平衡稳定性的储备能力愈大。4、平衡角平衡角等于某方位平面上稳
1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较
人脸识别技术的应用背景及研究现状 1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：
中风偏瘫步态的生物力学及其运动学特征分析 （信息时间：2009-1-9 阅读次数：） 中风偏瘫步态的生物力学及其运动学特征分析 虹口区医学会齐瑞严隽陶 上海中医药大学附属岳阳医院 摘要 目的:偏瘫步态是脑卒中引起的常见后遗症之一,分析偏瘫步态的运动学规律,可以加深对偏瘫步态病理特点的认识,从生物力学的角度有效指导患者的运动训练。 方法:应用计算机检索中国期刊全文数据库1995-01/2006-12的相关文章,检索词“偏瘫步态,运动解析”,限定文章语言种类为中文。获得文章51篇。同时计算机检索PubMed Central 1990-01/2006-12的相关文章,检索词“hemiplegic gait,gait analysis”,限定文章语言种类为English,获得文章32篇。对资料进行初审,纳入标准:关于中风偏瘫步态运动学基础研究方面 的文章。排除标准:重复性研究。对所得文献进行提炼,获得符合要求的文章29篇。其中RCT文章6篇,经验交流4篇。属于运动学或生物力学基础研究的文章19篇。 结果:偏瘫步态是脑卒中引起的常见后遗症之一,也是全身功能异常的一种表现,具有显著地运动变化特征。可从其与正常步态的对比、基本的时-空参数分析、步态的对称性、重心的变化、躯体和骨盆的运动、下肢关节运动、健侧下肢与正常下肢的运动比较等几个方面对其进行运动学分析,从而加深对偏瘫步态的认识。本文主要阐述了偏瘫步态的运动学分析,临床康复治疗中,常通过骨盆控制训练与下肢协调性训练等以达到改善偏瘫步态,提高生活质量的目的,因而分析并明确骨盆与下肢关节运动中何者为影响步行能力的关键因素,将有助于明确训练中的侧重点。 结论:分析偏瘫步态的运动规律,从生物力学的角度优化康复治疗方案,可对功能恢复产生重要的作用。 关键词:偏瘫步态;运动解析;探讨 引言 偏瘫步态是脑卒中引起的常见后遗症之一,也是全身功能异常的一种表现。是由于机体运动系统失去了高位中枢神经的调控作用,原始的、被抑制的皮层下中枢运动反射得以释放,导致肢体肌群间协调功能紊乱,肌张力异常而出现运动功能障碍。较之正常步态,偏瘫步态稳定性差,耗能增加,行走不对称,行走路径倾斜。偏瘫患者康复训练的重要目的之一就是恢复步行能力,从而为重返社会打下良好的基础。因此,分析偏瘫步态的运动规律,明确影响偏瘫患者步行能力提高的关键因素,无疑具有重要的意义,作者应用计算机检索中国期刊全文数据库1995-01/2006-12和PubMed Central 1990-01/2006-12的相关文章,经归纳总结,分析如下。 1 正常步态 正常步态具有身体平稳、步长适当和耗能最少的特点[1]。正常成年人行走时,一般是抬头、挺胸、双臂自然下垂于身体的两侧,双下肢均匀的、有节奏的
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。
专业技术人员继续教育网2020年公需课 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 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 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 我的答案：B√答对 9.（）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
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.doczj.com/doc/86264998.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。
人工智能技术及其发展趋势100分 1.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 2.（）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 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.（）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 我的答案：A√答对 5.（），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 6.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 我的答案：D√答对 7.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 8.（）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 我的答案：A√答对 9.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 10.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 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（4.0分）） A.深度学习、机器学习
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 人体步态的生物力学特征与步态分析.doc 人体步态的生物力学特征与步态分析摘要步行是人类运动最基本的方式，加强对步态的动作研究，有利于我们对人体运动规律进行更深入的了解，有利于人体运动障碍疾病的治疗和恢复。 本文在国内外相关研究成果的基础上，总结归纳出步态的一般生物力学原理和步态分析的基本方法，为进一步对步态的研究奠定基础。 关键词步态生物力学研究方法分析一、步态的生物力学原理步态是人类步行的行为特征。 步行是人类生存的基础，是人类与其它动物区别开来的关键特征之一。 正常时的步行不需要思考，然而步行的控制却是十分复杂的，包括中枢命令，身体平衡以及协调控制，涉及足、踝、膝、髋、躯干、颈、肩、臂的肌肉和关节的协同运动。 其中任何环节的失调都有可能影响到步态。 步行是全身肌肉参与，包括人体重心移位，骨盆倾斜旋转，髋、膝、踝关节伸屈及内外旋展等，使人体发生位移的一种复杂的随意性运动。 行走过程中，从一侧脚跟着地开始到该脚跟再次着地形成 1 个步态周期。 对指定的下肢而言，1 个步态周期活动可分为支撑时相和摆动时 1 / 6
相。 支撑时相又分为脚跟着地、脚趾着地、支撑中期、脚跟离地、蹬离期和趾离地诸动作阶段。 摆动时相分为加速期、摆动期和减速期。 正常行走时，支撑时相约占整个步态周期的60%―65%，因此，当一侧下肢进入支撑时相时，另侧下肢尚未离地，两下肢同时负重称为双肢负重期。 双肢负重期约占全周期的 28.8%，占支撑时相的 44.8%，支撑时相的其它时间为单肢负重期。 随着年龄的增长，单、双支撑时相占步态周期的比例也随之增加。 不同性别和身高的人，其支撑时相和摆动时相所占的比例无明显差异。 二、步态分析步态分析是用运动生物力学的概念、处理手段和已经掌握的人体解剖、生理学知识对人体行走的功能状态进行分析的一种生物力学研究方法。 随着科学技术的发展，由先进的传感器、高速摄像机、微型计算机等组成的综合步态分析系统，使步态分析方法得以在康复医学研究中越来越深入的开展，该系统可不受外界干扰，同时提供行走时人体的重心的空间位移、速度、加速度、地面支反力、肌肉及关节活动情况、关节内力及力距的变化等多种人体运动的信息，1 个人的步态将会像体温、血压那样，从 1 个侧面反映出人体的健康状况和病态特征。
2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.（）是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.（）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。 B.机器翻译 3.（）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。 B.机器学习 4.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 5.（）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。 A.深度学习 6.（）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。 B.图像理解 7.（）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 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。 C.循环神经网络 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。
C.文本分类 11.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。 C.美国 17.（）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。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（） B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（） D.根本目的 20.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。 D.长短期记忆模型 21.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（） A.1/4 22.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。 B.50% 23.2017年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。
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（）。（ 2.0分） A.2.1% B.3.5% C.26.5% D.28.2% 我的答案：B√答对 2.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。（2.0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。（2.0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：B√答对 4.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（2.0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。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017
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（）。（2.0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。（2.0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 8.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（2.0分） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K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。（2.0分） A.1872年 B.1896年 C.1970年 D.2005年 我的答案：B√答对 10.2005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 我的答案：A√答对
人脸识别技术的应用背景及研究现状 文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]
人脸识别技术的应用背景及研究现状1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面： （1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 ??（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。
?（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，着名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Compute r Interface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engine ering in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较多。但是由于人脸特征的变化很大，很难得到有效的模板来表示人脸的共性。变形模板在原理上与固定模板相同，但其中包含一些非固定的元素，一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征，如眼
人工神经网络简介 人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理算法的数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。 人工神经网络的发展历史 人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。 人工神经网络早期的研究工作可以追溯至本世纪40年代。 1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。 1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。虽然冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。 50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的问题，使感知机的工作得不到重
1.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（ 2.0分） A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 我的答案：D √答对 2.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 我的答案：C √答对 3.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（2.0分） A.1948年 B.1971年 C.1989年 D.2000年 我的答案：A √答对 4.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为120/80mmHg以下更受益。（2.0分） A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 我的答案：D √答对 5.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（2.0分） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K近邻算法 我的答案：B √答对 6.现在医学上使用的水银柱血压计是在（）开始应用于临床的。（2.0分） A.1872年 B.1896年 C.1970年 D.2005年 我的答案：B √答对 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 我的答案：A √答对
8.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 我的答案：A √答对 9.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。（2.0分） A.25% B.50% C.75% D.100% 我的答案：B √答对 10.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案：C √答对 11.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案：A √答对 12.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 我的答案：C √答对 13.人工智能是（）的一个分支，它试图揭示人类智能的实质和真相，并以模拟人类智能的方式去赋能机器，使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动。（2.0分） A.自然科学 B.社会科学 C.语言科学 D.计算机科学 我的答案：D √答对 14.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