1.10.23——10.27《深度自适应》
2.冯向阳东华大学副教授
3.3D卷积神经网络Note01
4.深度学习中的手势识别手势识别人体姿态估计概述
5.求计算机科学与技术毕业论文题目
6.手势输入方式　结束语

10.23——10.27《深度自适应》

       领域自适应： 多用于文本分类，属于直推式迁移学习，论文论文直推式迁移学习定义：给定一个源域和相应的源码学习任务，一个目标域和相应的毕业学习任务，直推式学习旨在利用源域和目标域中相同的手势识别手势识别知识来提高目标域中的目标预测函数。

       《基于深度学习的论文论文swoole开源视频直播源码体态与手势感知计算关键技术研究》

       基于深度学习的肌电手势识别：

       并不需要任何附加信息或手工设计的特征提取器，基于高密度肌电信号（HD-sEMG），源码使用二维阵列电极采集的毕业肌电信号，使得肌肉活动产生的手势识别手势识别电势场在时间和空间上的变化可被多个紧密分布在皮肤表面的电极同时记录下来。HD-sEMG中的论文论文肌电信号描绘了位于电极覆盖区域内的肌肉活动的时空分布，同时HD-sEMG的源码瞬时值呈现了在特定时间点肌肉活动所涉及的生理铅毕过程的相对全局的测量。瞬时HD-sEMG内部可区分出不同手势模式，毕业可以将采集到的手势识别手势识别HD-Semg描绘出电势在空间的分布，其对应的论文论文热度图即为肌电图像，肌电图像中的源码像素数（分辨率）由其采集设备中的电极阵列决定，即电极的数量及其电极间距离（例如，具有行8列的电极网格可W采集8*像素的肌电图像）。主要是将原始肌电信号值从（-1，1）映射到（0，），即，其中x是原始肌电信号，I是肌电图像。构建一个8层CNN结构，网络的前两个卷积层用于提取公共的底层特征，作者发现瞬时肌电图像在不同的空间位置上表现出不同的视觉特征。在不同手势中，肌电图像在中部偏下以及顶部的条状区域上亮度较强，提出在3，4层加入局部连接结构（受人脸识别前沿工作的启发），因为局部连接层在不同空间位置上的卷积模板的权重不共享，可以更好的提取上不同位置的特征。并依据单个窗口内每帧识别出的手势标签中所占比例最高的标签，因为上述实验仅适用于肌电幅值较大的数据进散型行训练和测试可以获得较高的手势识别准确率，因此需要对肌电信号采用全波整流和低通滤波（全波整流和低通滤波是被广泛采用的肌电信号幅值估计方法），以获取更好的肌电信号。基于深度领域自适应的肌电手势识别：当训练集和测试集的肌电信号来自不同的采集会话的情况。因为电极位移，肌肉疲劳，电极和皮肤之间的阻抗变化等因素的干扰，肌电信号与采集会话高度相关，已经训练好的手势分类器直接被应用在新的会话时通常准确率较低。因为肌电信号的免流源码写法分布在不同的会话之间变化很大，所以来自不同会话的基于瞬时肌电信号的手势识别可以相应地表示为多源领域自适应问题。当标定数据未标记时，该论文采用自适应批量归一化（AdaBN, Adaptive Batch Normalization）对手势分类器进行适配。假设用于区分不同手势的知识存储在每个层的权重中，AdaBN不需要适配数据的手势标签，而是随着无标签的适配数据的增加，逐步更新少量的网络参数。给定输入U，BN将其转换为V，其中第i个输入特征的转换公式为：l在训练阶段，每个BN层对于每个源域的均值统计量和方差统计量是独立计算的。因为训练阶段的BN对每个数据批次独立计算统计量，所以只需冲激猜要确保每个数据批次中的样本来自同一个会话。l识别阶段，对于给定的未标记数据A，AdaBN执行正向传播算法，更新参数。该方法准确率：单幅.5%，毫秒窗口-.2%，而另一种算法特征集（毫秒窗口）和线性判断：.1%。随机选择未标记的测试集的子集（0.1%，0.5%，1%，5%，%）进行深度领域自适应，之后再评测整个测试集上的手势识别的准确率。最后观测到大约5%的适配数据后准确率达到巅峰，适配数据帧，在CSL-HDEMG的赫兹的采样率下大约秒。并且适配算法并不需要观测到所有种类的手势，从种选择5个和个进行适配，最终结果分别是.3%（.2%），.6%（.4%）另一种方法是肌电地势（sEMG topography），定义为肌电信号在时间上的二维平均强度图，其中每个像素是某个通道的肌电信号在特定时间窗口内的均方根，用于手势识别。

       《Revealing Critical Channels and Frequency Bands for Emotion Recognition from EEG with Deep Belief Network》

       在基于脑电信号的情感识别任务中，多通道脑电信号存在不相关的脑电信号，这不仅会引起噪声，还会降低系统对情感识别能力。该论文提出一种新的深度信念网（DBN）来检查用于情感识别的关键EEG信道和频段。

       主要从行为和生理反应进行情感分析，sentinel源码怎么发送因为EEG与表情手势相比，具有较高的准确性和客观评价性。该论文采用ESI神经扫描系统，从通道电极帽以采样率为Hz记录脑电信号。每个实验有个测试，每个测试包括s提示，s测试及反馈，5s休息。盖论文一共评价了个实验。

       先下采样原始脑电数据到Hz，之后使用0.3Hz到Hz的带通滤波器滤除噪声和伪影，之后采用之前提出的微分熵（differential entropy）特征[1][2]，对于固定长度的脑电信号，微分熵相当于一定频段内的对数能量谱。此前已经证明微分熵在低频和高频能量之间具有识别EEG模式的能力，因此在五个频段计算微分熵特征（δ：1-3Hz，θ：4 – 7Hz，α：8-Hz，β：-Hz，γ：-Hz），使用点的短时傅里叶变换，并将特征归一化到0-1。利用五个频段的去噪后的通道的特征作为输入，DBN达到.%的准确率和8.%标准差，本论文通过分析经过训练的DBN的权重分布来检验关键通道和频带，权重对于识别情感模型是很重要的，因为对于学习任务贡献较大的神经元权值将增加，不相关的神经元权值趋于随机分布，图1为权重在第一层神经网络训练后的分布，可以看出主要在beta和gamma波的权重最大，这说明此频带包含更重要的鉴别信息。

       从图2中我们可以看出侧颞区和前额脑区相比其他脑区在beta和gamma频带更容易激活。因此可以得出结论，在识别积极，中性和负面情绪时侧颞叶和前额叶通道是关键通道，beta和gamma是关键频带。如图3所示，依据脑区中权重分布的特点，设计了四种不同的电极放置剖面，包括4通道，6通道，9通道和通道，数字传票录入 源码其中4通道的最佳平均精度和标准差为.%/.%，而所有通道的最佳平均精度和标准差为.%/.%，这说明四个相对电极阻轮廓（four profiles of relative electrode sets）FT7,T7,FT8,T8是辨别情感特征的电极。

       [1]Duan R N, Zhu J Y, Lu B L. Differential entropy feature for EEG-based emotion classification[C]// International Ieee/embs Conference on Neural Engineering. IEEE, :-.

       [2]Zheng W L, Zhu J Y, Peng Y, et al. EEG-based emotion classification using deep belief networks[C]// IEEE International Conference on Multimedia and Expo. IEEE, :1-6.

冯向阳东华大学副教授

       冯向阳，博士后，是东华大学计算机学院的一名副教授。他毕业于日本佐贺大学计算机学院，专业背景深厚。他的研究领域主要集中在人机交互和计算机管理系统，致力于这两个领域的理论研究与教学工作。

       在教学方面，冯教授为本科生开设了一系列课程，包括数据结构、面向对象程序设计(C++)与实践、单片机原理与分析、计算机网络、Web技术以及IT专业工具训练等。他通过实践教学，使学生们能够掌握扎实的计算机基础知识和技能。

       在学术研究方面，冯向阳发表了一系列高质量的论文。例如，[1] 论文"Components Made of a Multiphase Perfect Material: A Virtual Manufacturing System"在年的《计算机辅助设计》期刊上发表，探讨了多相完美材料组件的虚拟制造系统；[2] 和[3] 论文则关注了多相材料喷涂过程的优化与行为建模，分别在年和年国际制造研究会议上发表。此外，他还参与了与智能计算教学相关的研究，如[4] 和[5] 两篇关于基于手势的表达编辑和用户自适应在线手写识别技术的论文，发表于年的国际计算机教育会议上。

       冯向阳的学术成果丰富，他的研究不仅推动了计算机科学的发展，也为教育领域提供了创新的教学方法和技术支持。

3D卷积神经网络Note

       在深度图像处理领域，今年我有所深入研究，并发现3D卷积神经网络（3D CNN）具有巨大的潜力，可能成为未来研究的新热点。3D CNN在处理行为动作识别和深度传感器数据时展现出独特的优势，与传统2D CNN相比，其3D卷积操作核能够同时提取时间和空间特征，适用于多幅的处理，还能融合时空预测，显示出更全面的redux设计思想源码信息提取能力。

       近年来，相关研究已见端倪，如SJi等人在年的TPAMI论文中，利用3D CNN实现了人体行为的精准识别；而Pavlo Molchanov等人在年的CVPR论文中，则展示了3D CNN在手势识别方面的优秀性能。这两篇文献代表了3D CNN在图像识别领域的前沿进展。

       3D CNN架构的独特设计使其在处理3D数据时更胜一筹，比如通过3D卷积层对数据进行深度学习，这使得它在处理动态图像和传感器数据时具有明显优势。尽管如此，3D CNN仍然是一个活跃的研究领域，有待我们进一步探索和深化理解。

深度学习中的人体姿态估计概述

       前言

       本文概述了多人姿态估计任务，重点介绍了深度学习中的一些多人姿态估计方法，并简要介绍了多人姿态估计的应用场景。

       人体姿势骨架以图形格式表示人的方向。本质上，它是一组可以连接起来描述人的姿势的坐标。骨架中的每个坐标都称为零件（或关节或关键点）。两个部分之间的有效连接称为一对（或肢体）。请注意，并非所有零件组合都会产生有效的配对。下面显示了一个示例人体姿势骨架。

       多年来，人们引入了几种人体姿势估计方法。最早（也是最慢）的方法通常是在只有一个人的图像中估计单个人的姿势。这些方法通常首先识别各个部分，然后在它们之间形成连接以创建姿势。

       自然，这些方法在许多图像包含多人的现实生活场景中并不是特别有用。

       多人姿态估计比单人情况更困难，因为图像中的位置和人数是未知的。通常，我们可以使用以下两种方法之一来解决上述问题：

       通常，自顶向下方法比自底向上方法更容易实现，因为添加人员检测器比添加关联/分组算法简单得多。很难判断哪种方法具有更好的整体性能，因为它实际上归结为人员检测器和关联/分组算法中的哪种更好。

       在本文中，我们将重点介绍使用深度学习技术的多人人体姿态估计。在下一节中，我们将回顾一些流行的自上而下和自下而上的方法。

       1. OpenPose

       论文：OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields()

       代码：github.com/CMU-Perceptu...

       OpenPose 是最流行的自下而上的多人人体姿势估计方法之一，部分原因是它们有充分记录的 GitHub 实现代码。

       与许多自下而上的方法一样，OpenPose 首先检测属于图像中每个人的部分（关键点），然后将部分分配给不同的个人。下面显示的是 OpenPose 模型的架构。

       OpenPose 网络首先使用前几层（上述流程图中的 VGG-）从图像中提取特征。然后将特征输入到卷积层的两个平行分支中。第一个分支预测一组 个置信度图，每个图代表人体姿势骨架的特定部分。第二个分支预测一组 个部件亲和域 (PAF)，它表示部件之间的关联程度。

       后续阶段用于细化每个分支所做的预测。使用部件置信度图，在部件对之间形成二部图（如上图所示）。使用 PAF 值，可以修剪二部图中较弱的链接。通过上述步骤，可以估计人体姿势骨架并将其分配给图像中的每个人。

       2. DeepCut

       论文：DeepCut: Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation

       代码：pose.mpi-inf.mpg.de/

       DeepCut 是一种自下而上的多人人体姿态估计方法。作者通过定义以下问题来完成这项任务：

       上述问题通过将其建模为整数线性规划 ( Integer Linear Programming , ILP) 问题来共同解决。它是通过考虑具有域的二元随机变量的三元组 (x, y, z) 来建模的，如下图所示。

       考虑来自身体部位候选集 D 的两个身体部位候选者 d 和 d' 以及来自类别 C 的类别 c 和 c'。身体部位候选者是通过 Faster RCNN 或 Dense CNN 获得的。现在，我们可以开发以下语句集。

       最后一个语句可用于划分属于不同人的姿势。显然，上述陈述可以用线性方程表示为 (x,y,z) 的函数。这样就建立了整数线性规划（ Integer Linear Programming , ILP），可以估计多人的姿态。对于确切的方程组和更详细的分析，请自行查看他们的论文。

       3. RMPE (AlphaPose)

       论文：RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation

       代码：github.com/MVIG-SJTU/RM...

       RMPE 是一种流行的自上而下的姿态估计方法。作者认为自上而下的方法通常取决于人物检测器的准确性，因为姿势估计是在人物所在的区域上执行的。因此，定位和重复边界框预测中的错误会导致姿势提取算法执行欠佳。

       为了解决这个问题，作者提出使用对称空间transformer网络 (Symmetric Spatial Transformer Network, SSTN) 从不准确的边界框中提取高质量的单人区域。在这个提取的区域中使用单人姿势估计器 (SPPE) 来估计该人的人体姿势骨架。空间De-Transformer网络 (SDTN) 用于将估计的人体姿势重新映射回原始图像坐标系。最后，使用参数姿态非极大抑制 (NMS) 技术来处理冗余姿态推演问题。

       此外，作者引入了一个姿势引导建议生成器(Pose Guided Proposals Generator)来增加训练样本，从而更好地帮助训练 SPPE 和 SSTN 网络。RMPE 的显着特点是该技术可以扩展到人员检测算法和 SPPE 的任意组合。

       4. Mask RCNN

       论文：Mask RCNN

       代码：github.com/facebookrese...

       Mask RCNN 是一种用于执行语义和实例分割的流行架构。该模型同时预测图像中各种目标的边界框位置和语义分割目标的掩码。基本架构可以很容易地扩展到人体姿态估计。

       基本架构首先使用 CNN 从图像中提取特征图。区域提议网络 (Region Proposal Network, RPN) 使用这些特征图来获取存在对象的边界框候选者。边界框候选从 CNN 提取的特征图中选择一个区域（区域）。由于候选边界框可以有各种大小，因此使用称为 RoIAlign 的层来减小提取特征的大小，使它们都具有统一的大小。现在，这个提取的特征被传递到 CNN 的并行分支，用于边界框和分割掩码的最终预测。

       让我们专注于执行分段的分支。假设我们图像中的一个目标可以属于 K 个类中的一个。分割分支输出 K 个大小为 m x m 的二进制掩码，其中每个二进制掩码代表属于该类的所有目标。我们可以通过将每种类型的关键点建模为一个不同的类并将其视为分割问题来提取属于图像中每个人的关键点。

       同时，可以训练目标检测算法来识别人员的位置。通过结合人的位置信息以及他们的关键点集，我们获得了图像中每个人的人体姿势骨架。

       这种方法几乎类似于自顶向下的方法，但人员检测阶段与部件检测阶段并行执行。换句话说，关键点检测阶段和人物检测阶段是相互独立的。

       5. 其他方法

       多人人体姿态估计是一个广阔的领域，有很多方法可以解决这个问题。为简洁起见，这里仅解释了少数几种方法。有关更详尽的方法列表，可以查看以下链接：

       1. Awesome Human Pose Estimation：

       地址：github.com/cbsudux/awes...

       2. paperwithcode上关于多人姿态估计的论文列表：

       地址：paperswithcode.com/sota...

       应用

       姿态估计在无数领域都有应用，下面列出了其中的一些领域。

       1.活动识别

       跟踪一个人一段时间内姿势的变化也可用于活动、手势和步态识别。有几个相同的用例，包括：

       2. 动作捕捉和增强现实

       人体姿态估计的一个有趣应用是 CGI 应用。如果可以估计人体姿势，则可以将图形、样式、花哨的增强功能、设备和艺术品叠加在人身上。通过跟踪这种人体姿势的变化，渲染的图形可以在人物移动时“自然地贴合”他们。

       通过 Animoji 可以看到一个很好的视觉示例。尽管上面只跟踪了人脸的结构，但可以推断出一个人的关键点。可以利用相同的概念来渲染可以模仿人的运动的增强现实 (AR) 元素。

       3. 训练机器人

       可以让机器人跟随正在执行动作的人体姿势骨架的轨迹，而不是手动编程机器人来跟随轨迹。人类教练可以通过演示来有效地教机器人某些动作。然后机器人可以计算如何移动其咬合架以执行相同的动作。

       4. 控制台的运动跟踪

       姿势估计的一个有趣应用是踪人类主体在交互式游戏中的运动。通常，Kinect 使用 3D 姿势估计（使用 IR 传感器数据）来跟踪人类玩家的运动并使用它来渲染虚拟角色的动作。

       结论

       人体姿态估计领域取得了长足的进步，这使我们能够更好地为可能的无数应用提供服务。此外，在姿态跟踪等相关领域的研究可以大大提高其在多个领域的生产利用率。

求计算机科学与技术毕业论文题目

       你的计算机科学与技术论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？

        老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！

       学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。

       论文选题的具体方法有哪些

       在选题的方向确定以后，还要经过一定的调查和研究，来进一步确定选题的范围，以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。

       1、浏览捕捉法

       这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。

       浏览捕捉法一般可按以下步骤进行：

       第一步、广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录，随时记下资料的纲目，记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等，记下脑海中涌现的点滴体会。

       第二步、是将阅读所得到的方方面面的内容，进行分类、排列、组合，从中寻找问题、发现问题，材料可按纲目分类。

       第三步、将自己在研究中的体会与资料分别加以比较，找出哪些体会在资料中没有或部分没有。

       2、追溯验证法

       这是一种先有拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法。

       追溯可从以下几方面考虑：

       第一步、看自己的“拟想”是否对别人的观点有补充作用，自己的“拟想”别人没有论及或者论及得较少。

       第二步、如果自己的“拟想”虽然别人还没有谈到，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，考虑到写作时间的限制，那就应该中止，再作重新构思。

       第三步、看“拟想”是否与别人重复。如果自己的想法与别人完全一样，就应马上改变“拟想”，再作考虑；如果自己的想法只是部分的与别人的研究成果重复，就应再缩小范围，在非重复方面深入研究。

       第四步、要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花。

手势输入方式　结束语

       手势识别是虚拟现实（VR）中三维人机交互的重要输入手段，其在未来有着广阔的应用前景。自年起，研究者们对此领域展开了深入探究。作者从早期开始，就对运动手势模型进行了分析和研究，设计了一套基于5th Glove数据手套的输入系统。这套系统能实现虚拟手在虚拟环境中的飞行、抓取和释放等操作，通过结合BP神经网络和模糊神经网络的识别方法，取得了令人满意的效果。实验结果显示，模糊神经网络在收敛速度和识别能力上优于BP神经网络。

       目前，作者正在尝试通过摄像头捕捉并识别手势。研究过程中参考了多篇相关文献，如GREEN和SUN的计算机图形模型研究、CARROLL关于人机交互的心理学设计理论、RAMON和DANICL的手部控制和自动抓取系统，以及LEE和KUNII对手部姿势模型的分析。这些研究不仅涉及神经网络控制、语音合成技术，还有视觉识别在人机交互中的应用，如FELS和HINTON的Glove2talk项目，以及视觉手势解读的综述。

       在国内，像焦圣品的博士论文和LEE和KUNII的研究也对三维手势识别技术进行了深入探讨。曾芬芳等人在虚拟现实技术中设计了基于数据手套的交互环境，并进一步发展了神经网络和模糊神经网络在手势识别中的应用。他们的研究成果为3D手势识别技术的发展提供了新的思路和方法，这是一项具有广泛应用潜力的新技术。

       关键词：虚拟现实、手势识别、三维交互、神经网络