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本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同尺度學(xué)習(xí)的行人重識別方法，屬于監(jiān)控視頻檢索技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先 根據(jù)已標(biāo)注訓(xùn)練樣本集 L 中圖像的顏色和紋理特征，進(jìn)行尺度學(xué)習(xí)得到相應(yīng)馬氏距離中的協(xié)方差矩陣 Mc 和 Mt;隨機(jī)選擇查詢對象使用 Mc 和 Mt 進(jìn)行馬氏距離度量，得到相應(yīng)排序結(jié)果，從中取得正樣本 和負(fù)樣本生成新的已標(biāo)注訓(xùn)練樣本集 L，更新 Mc 和 Mt，直到未標(biāo)注訓(xùn)練樣本集 U 為空，得到最終的 標(biāo)注樣本集 L*，并融合顏色和紋理特征得到 Mf，就可以使用基于 Mf 的馬氏距離函數(shù)進(jìn)行行人重識別。 本發(fā)明在半監(jiān)督框架下研究基于尺度學(xué)習(xí)的行人重識別技術(shù)，通過未標(biāo)注樣本輔助標(biāo)注樣本進(jìn)行尺度學(xué) 習(xí)，符合實(shí)際視頻偵查應(yīng)用標(biāo)注訓(xùn)練樣本難以獲取的要求，能有效提升少標(biāo)注樣本下的重識別性能。

本發(fā)明公開了一種行人重識別的度量學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)，其中方法的實(shí)現(xiàn)包括：收集兩個攝像頭下行人目標(biāo)的特征向量，建立正樣本對特征向量集合和負(fù)樣本對特征向量集合，計算正、負(fù)樣本對特征向量的距離，對正樣本對特征向量進(jìn)行單閾值約束，對負(fù)樣本對特征向量采用雙閾值進(jìn)行約束，在正、負(fù)樣本對特征向量的距離約束條件下建立基于度量矩陣的損失函數(shù)，以損失函數(shù)值最小為目標(biāo)迭代更新度量矩陣，這種方法可以有效的減輕圖像背景、噪聲等無關(guān)變量對矩陣

本發(fā)明公開了一種基于雙角度排序優(yōu)化的行人重識別方法，屬于監(jiān)控視頻檢索技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首 先通過基于全局特征和局部特征的方法得到初始的排序結(jié)果;然后通過取兩者排序結(jié)果的前 k 個結(jié)果的 交集作為初始查詢更可靠的最近鄰;再然后對里的每一個目標(biāo)作為新的查詢進(jìn)行交叉的反向查詢，通過 加權(quán)融合反向查詢的排序列表得到整個優(yōu)化的排序列表;最后再對里的每個去構(gòu)建一個雙層圖，計算圖 的近鄰相似性去對進(jìn)行進(jìn)一步的重排，進(jìn)而得到更好的重識別效果。

本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)尺度行人重識別方法，首先采用稀疏表示的方法獲得查詢 行人和待測行人間的跨域的支撐一致性，然后采用 K 近鄰的方法獲得查詢行人和待測行人間的跨域的投 影一致性，最后綜合跨域的支撐一致性因子和跨域的投影一致性因子來計算行人對之間的距離。本發(fā)明 通過再次利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)在不同視角下的一致性來自適應(yīng)地調(diào)節(jié)尺度，可以提高現(xiàn)有算法的性能，獲得更 準(zhǔn)確的行人重識別結(jié)果。 

本發(fā)明提供一種基于區(qū)域相關(guān)反饋的行人重識別方法及系統(tǒng)，進(jìn)行初次查詢匹配和反饋樣本收集， 選取不相關(guān)圖像作為反饋樣本并標(biāo)記類型;確定近鄰集合、區(qū)域權(quán)重調(diào)整和特征權(quán)重調(diào)整;進(jìn)行特征表 達(dá)和距離度量，得到查詢匹配結(jié)果;查詢匹配結(jié)果，如果符合要求則輸出結(jié)果，如果不符合要求，則返 回進(jìn)行迭代更新反饋樣本，直到符合要求。本發(fā)明提出的基于區(qū)域相關(guān)反饋的技術(shù)，是充分了利用行人 圖像的局部特征信息，從局部特征出發(fā)，結(jié)合其他信息實(shí)時動態(tài)地調(diào)整局部特征權(quán)重，并結(jié)合傳統(tǒng)行人 重識別方法最終實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確快速地找出并成功匹配目標(biāo)嫌

本發(fā)明公開了一種基于相似性和不相似性融合排序優(yōu)化的行人重識別方法，行人重識別是一種針對 特定行人的檢索問題，本發(fā)明的主要思想是正確檢索的行人目標(biāo)應(yīng)該跟查詢行人的極正樣本相似，并且 跟查詢行人的極負(fù)樣本不相似。同時我們將與極正樣本相似的那些行人定義為疑正樣本，與極負(fù)樣本相 似的樣本為疑負(fù)樣本，通過提高疑正樣本的排名，同時降低疑負(fù)樣本的排名，來達(dá)到通過排序優(yōu)化的方 式來提升行人重識別的效果。此外，融合多種方法的結(jié)果來加強(qiáng)這種相似性和不相似性關(guān)系。本

熱重分析法（TG、TGA）是在升溫、恒溫或降溫過程中，觀察樣品的質(zhì)量隨溫度或時間的變化，目的是研究材料的熱穩(wěn)定性和組份。廣泛應(yīng)用于塑料、橡膠、涂料、藥品、催化劑、無機(jī)材料、金屬材料與復(fù)合材料等各領(lǐng)域的研究開發(fā)、工藝優(yōu)化與質(zhì)量監(jiān)控。

　　此款產(chǎn)品可控標(biāo) 　　1、鍵盤：88鍵電鋼琴鍵盤，體驗真正的電鋼琴力度。 　　2、★雙拉尺演示、包括兩組音階推拉尺。和弦演示尺，具有調(diào)名調(diào)號七升七降對照演示表。直觀的讓學(xué)生了解調(diào)名、調(diào)號、鍵盤、譜表之間的關(guān)系。了解調(diào)名調(diào)號與音程音階之間的對照關(guān)系。了解不同和線之間的關(guān)系。能夠完成全部樂理知識的對照講解。 　　3、五線譜表：一組可書寫的大譜表,采用白色書寫面板(采用紫外線光固化生產(chǎn)工藝有效保證板面的書寫擦拭)。 　　4、★音色：128種GM音色+61種打擊樂器音色。 　　5、節(jié)奏：內(nèi)置節(jié)奏100種。 　　6、示范曲：內(nèi)置歌曲608首。 　　7、變調(diào)：五線譜12種變調(diào)。 　　8、調(diào)號轉(zhuǎn)換：電教鞭上具有升調(diào)“#”、降調(diào)“b”轉(zhuǎn)換功能鍵。 　　9、和弦方式：可演示任意和旋，兩組和弦記憶，進(jìn)行和弦對照演示。 　　10、伴奏：具單指和弦、多指和弦伴奏。 　　11、錄音：具有錄音功能。 　　12、節(jié)拍速度：可在40-280/每分鐘范圍可調(diào)。 　　13、★顯示：控制面板上采用4.3寸彩色液晶屏顯示。 　　14、接口：MIDI輸入、輸出接口，音頻輸入、輸出接口。 　　15、音量控制：電子電位器控制、分主音量和伴奏音量控制。 　　16、拓展功能：具有USB2.0接口，支持用戶U盤，可讀取u盤中的MP3文件和MIDI樂曲文件。 　　17、外接接口：通用USB2.0輸入;線路輸入輸出。 　　18、該示教板以鍵盤為核心，配合樂理符號絲網(wǎng)印刷，方便樂理知識的教學(xué)，將鍵盤、譜表、調(diào)名、調(diào)號巧妙的聯(lián)系到一起，樂理演示簡捷直觀，樂理解析清晰易懂。 　　19、具有鍵位與五線譜對應(yīng)的雙色LED指示燈，可對照鍵盤與五線譜相應(yīng)的位置。 　　20、★具有7寸超大簡譜顯示窗口，在電子教鞭演示五線譜過程中可直接顯示相對應(yīng)的簡譜、升降號。 　　21、★新增唱名顯示功能。

一、行人再識別研究研究背景：行人再識別（Person Re-Identification，簡稱 Re-ID）研究跨視域跨攝像頭情況下對行人進(jìn)行連續(xù)跟蹤，是目前計算機(jī)視覺研究的熱門方向，在智能安防領(lǐng)域有巨大的市場和廣闊的發(fā)展前景。研究成果：基于特征級有監(jiān)督背景消除的行人再識別方法、基于激活引導(dǎo)屬性分類模型（AGAC）的行人再識別方法。二、面向智能終端的隱式身份認(rèn)證不同用戶的觸摸智能手機(jī)的習(xí)慣具有獨(dú)特性，不易被模仿。利用用戶觸摸智能手機(jī)的習(xí)慣作為生物識別符，“隱形地” 完成對用戶身份的合法性認(rèn)證。三、利用雙通道建模的鬼影抑制算法研究背景：檢測中的鬼影經(jīng)常造成誤檢測，該算法可以抑制在檢測時產(chǎn)生鬼影

本發(fā)明公開了一種 SH2B 銜接蛋白 3(SH2B3)在治療心肌肥厚中的功能及應(yīng)用。本發(fā)明確定了 SH2B3 基因的表達(dá)與心肌肥厚之間的相互關(guān)系:心肌肥厚發(fā)生時 SH2B3 的表達(dá)明顯上調(diào);SH2B3 基因 缺陷抑制 Akt 信號通路的激活，抑制了心肌肥厚、纖維化，保護(hù)心功能;SH2B3