SMTIC方向识别

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高精度文字方向检测与识别

对未来研究的展望
深入研究文字识别相关技术
未来可以进一步研究文字识别相关的深度学习技术、图像处理技术等，提高文字识别的准确率和速度。
探索更多应用场景
除了文档识别、车牌识别等常见场景外，还可以探索文字识别在更多领域的应用，如自然场景下的文字识别、手写文字识别等。
加强跨领域合作
文字识别涉及多个学科领域的知识和技术，未来可以加强跨领域的合作与交流，共同推动文字识别技术的发展。
深度学习在文字识别中的应用
利用深度学习模型提高文字识别的准确率和鲁棒性。
03
高精度文字方向检测算法研究
基于投影分析的文字方向检测
投影分析原理
利用文字在图像中的投影特征，通过计算水平和垂直方向的投影分布来判断文
字方向。
投影分析算法实现
根据预处理后的图像，计算水平和垂直方向的投影直方图，通过分析直方
06
结论与展望
本研究的主要贡献
提出了高精度文字方向检测算法
通过深度学习技术，实现了对文字方向的准确检测，有效提高了文字识别的准确率。
实现了多语言文字识别
本研究不仅针对中文文字，还可以识别英文、数字等多种语言文字，具有较强的通用性。
解决了复杂背景下的文字识别问题
针对复杂背景、光照不均等问题，本研究提出了有效的解决方案，提高了文字识别的鲁棒性。
THANKS
感谢观看
循环神经网络（RNN）
RNN适用于处理序列数据，如文字序列。通过记忆单元和门控机制，RNN能够捕捉文字序列中的时序信息和上下文信息，从而提高识别准确率。
注意力机制
在深度学习模型中引入注意力机制，可以使模型更加关注文字图像中的重要区域，进一步提高识别准确率。

基于MATLAB的视觉方向识别算法

基于MATLAB的视觉方向识别算法
吴海翔;盛亚英
【期刊名称】《中国科技信息》
【年(卷),期】2017(0)20
【摘要】本文研究了人眼、瞳孔中心、眼角等视觉方向特征值的检测与识别算法在MATLAB中的实现。

程序读取摄像头采集的实时图像,通过基于Viola-Jones目标检测框架的级联分类器对图像中的眼部进行识别;然后利用一个圆形检测窗找到灰度级最低的区域,校正后获得瞳孔中心点坐标。

同时采用Otsu分割算法得到眼角坐标。

最后将"角点向量"输入人工神经网络,通过大量样本的训练最终实现对7个视觉方向的识别。

【总页数】2页(P77-78)
【作者】吴海翔;盛亚英
【作者单位】浙江省人民医院临床医学工程部;温州医科大学附属眼视光医院【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于MATLAB的超分辨率字符识别算法实现 [J], 张荔
2.基于MATLAB的SVM支持向量机手写识别算法 [J], 唐蔗
3.基于机器视觉的智能手语识别翻译器设计与实现——评《机器人学、机器视觉与控制:MATLAB算法基础》 [J], 花有清
4.基于机器视觉的智能手语识别翻译器设计与实现——评《机器人学、机器视觉与
控制:MATLAB算法基础》 [J], 花有清
5.模板匹配识别算法和神经网络识别算法的比较及MATLAB实现 [J], 陶鹏;朱华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

指纹图像方向信息提取方法

指纹图像方向信息提取方法
尹义龙;刘元宁;陈晓光
【期刊名称】《农业机械学报》
【年(卷),期】2000(031)002
【摘要】介绍了提取指纹图像方向信息的两种算法:预定方向逼近法和Rao改进型算法,指出了这两种算法的局限性.在此基础上提出了一种新的提取指纹图像方向信息的方法.实验结果表明,新方法明显提高了指纹图像方向信息的提取精度,在运算速度上也有很大提高.
【总页数】3页(P110-112)
【作者】尹义龙;刘元宁;陈晓光
【作者单位】吉林工业大学信息科学与工程学院;吉林工业大学信息科学与工程学院;长春市政府
【正文语种】中文
【中图分类】TP158
【相关文献】
1.一种结合方向信息的指纹图像二值化算法 [J], 楚亚蕴;詹小四;孙兆才;王峰;陈蕴
2.一种基于点方向和块方向的指纹方向信息提取方法 [J], 闵晶妍;阮海容
3.结合方向信息和模糊聚类的指纹图像二值化方法 [J], 何晶;范九伦
4.基于方向信息的指纹图像的预处理与识别 [J], 卢洋;冯祥胜
5.指纹图像方向提取方法的研究 [J], 陈建华;李陶深
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PCB电路板PCBA缺点判定标准RC

PCB电路板PCBA缺点判定标准RC
E20 1
零件偏位
ponentMisal
ignment
零件突出焊垫位置
1.引脚突出板子焊点宽度(W或P)的50%
以上不接受(Chip零件);
2.引脚突出板子焊点宽度(W或P)的50%
或0.5mm以上不接受(SMTIC);选择较小
值.
*W&P:取宽度之较小者.
E20 2
零件错误
Wrongpone
nt
所安装之零件和工
程数据规格不一致
1.零件料号与BOM要求不相符不接受;
2.零件厂商及版本与BOM要求不符或非
AVL厂商不接受.
1003 1002
標準值錯誤值
A
E20 3
零件侧立
(SMT)
ponentMou
nting
onSide
芯片组件侧向(水
平90度翻转)焊接
在PAD上
1.侧立零件最大尺寸不超
过:(L)3mm*(W)1.5mm可接受
2.侧立零件被高零件挡住可接受.
注:若可接受之侧立零件每板每面超过5个
则该板不可接受.
E20 4
少件
Missingpon
ent
依据工程数据之规
定应安装的零件漏
安装
少件不接受.。

电梯操作证考试：电梯操作证技术员考试必看题库知识点(每日一练)

电梯操作证考试：电梯操作证技术员考试必看题库知识点（每日一练）1、填空题电梯的安全部件主要有：（）、（）、（）、（）等。

正确答案：限速器；安全钳；安全开关；超速保护装置2、填空题契块绳套型—确定悬挂的钢丝绳对准紧固螺（江南博哥）杆；确定钢丝绳契入绳套后有（）个辅助夹紧固。

正确答案：三3、填空题当轿厢载有（）额定载荷并以额定速度向下运行时，操作制动器应能使曳引机停止运转。

在上述情况下，轿厢的减速度不应超过安全钳动作或轿厢撞击缓冲器所产生的减速度。

正确答案：125%4、填空题LS-2电梯，ZA代表（），ZB代表（），RHA代表（），RHB代表（）。

正确答案：上计数脉冲和门区；下计数脉冲；上平层开关；下平层开关5、填空题在手动移动轿厢前，必须断开电梯总电源开关，用（）装置松闸。

不允许采用拆卸制动器弹簧的方法来松闸。

正确答案：手动松闸6、填空题国标中要求，电梯井道内表面与轿厢地坎水平距离不应大于（）。

正确答案：150mm7、问答题曳引电梯平衡系数如何测量？请详细写出测试步骤。

正确答案：轿厢分别空载、装载额定载重量的25%、40%、50%、75%、100%、110%作上下全程运行，当轿厢和对重运行到同一水平位置时，记录电动机的电流值，绘制电流-负荷曲线以上、下行运行曲线的交点确定平衡系数。

以电动机电源输入端为电流检测点8、填空题请解释下面故障码的原因及处理方法：TE-E系列SM-01板：“F8”：（）；“36”：（）；“2”：（）。

正确答案：编码器脉冲数；抱闸开关检测；S曲线（T0）9、填空题MQ1电子板功能主要是（）；侧列4个发光二极管所控制的信号依此代表：1>（）；2>（）；3>（）；4>（）正确答案：查询功能和接口继电器；EK底坑、井道安全回路检测；HK轿顶安全回路检测；TK轿门回路检测；KT厅门回路检测10、填空题依据国标，轿厢和对重与缓冲器间距：耗能型轿厢侧（）mm，对重侧（）mm；蓄能型轿厢侧（）mm，对重侧（）mm。

一种识别手部滑动方向的方法及系统[发明专利]

专利名称：一种识别手部滑动方向的方法及系统专利类型：发明专利
发明人：牟晓正,杨志尧
申请号：CN202110145828.6
申请日：20210202
公开号：CN112989925B
公开日：
20220610
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种识别手部滑动方向的方法及系统。

其中方法包括步骤：利用来自动态视觉传感器的一系列事件数据生成至少一个时间平面图像，事件由视场中对象和动态视觉传感器的相对运动而触发；从时间平面图像中识别出手部姿态；当所识别的手部姿态为预定手势时，进入手部滑动识别状态；在手部滑动识别状态下，从对应的时间平面图像中确定出指示手部滑动的有效像素；基于所确定的有效像素，确定手部的滑动方向。

本发明一并公开相应的计算设备和智能设备。

申请人：豪威芯仑传感器(上海)有限公司
地址：200333 上海市普陀区云岭西路600弄6号505室
国籍：CN
代理机构：北京思睿峰知识产权代理有限公司
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文献综述

钐试剂在有机合成中的应用文献综述一．引言钐试剂的应用无疑是近年来有机合成方法学中十分活跃的研究领域之一，该类试剂通常具有高的反应活性及立体选择性，而且它们促进的许多反应都可以在温和的反应条件下进行，我们先来了解一下钐试剂：钐，钐是稀土金属中的一种Samarium(元素符号Sm)，原子量150.36，属于元素周期表中的镧系元素，是铈组稀土元素。

钐的外层电子易失去电子形成+2、+3 两种价态，其中+3 是稳定价态。

钐是一种较活泼的金属元素，其第一离子化势为5.64 eV，其还原电势ESm3+/Sm= - 2.41 V，与金属镁相当(EMg2+/Mg= - 2.37V)，而优于金属锌。

金属钐有金属光泽，在空气中较为稳定。

但是若在空气中放置过久，其金属光泽易失去。

已知钐是铈组稀土元素中硬度最大的元素。

通常市场上购得的是高纯钐块(纯度>99.9%)，在实际使用时，需磨碎成细小颗粒的钐粉，因为它具有更大的表面积和更高的反应活性，所以易参与反应。

钐试剂主要包括以下4 类：1、金属钐(直接使用金属钐以及金属钐-辅助试剂组成的体系，如Sm/TiC14Sm/HgC12体系等)2、二价钐试剂(如二碘化钐，二溴化钐)3、三价钐试剂(如三碘化钐，三氯化钐)4、有机钐试剂(如烯丙基溴化钐)自从Kagan[1]将二碘化钐应用于有机合成以来，其进一步推动了化学家对其它钐试剂应用于有机合成的研究，发现了一些新反应、新方法。

1996 年，张永敏教授第一次合成烯丙基溴化钐试剂，并且对其类似格氏试剂的性质进行了比较系统的研究，国内外学者对钐试剂在有机合成中的应用做了许多综述[2] ，近年来, 我们在国家自然科学基金委的大力资助下较系统地研究了各类钐试剂促进的有机反应, 取得了一些有意义的结果, 丰富了钐的反应化学.我们早期工作已有综述[3].钐试剂在有机合成中的应用得到了快速的发展，并获得了广泛的应用。

有机钐试剂是具有Sm-C σ键的化合物，其性质与格氏试剂类似。

蒂森tic控制系统插脚定义说明

SM-01板1. 主控制器SM-01-B 输入输出接口定义★JP3.01 - JP4.06 为外部开关信号输入口，※TE-MRL、TE-GL及TE-E型控制柜，对于SM-01板的软件版本在3C021227以下（不含3C021227）JP5JP2: LCD 人机界面接口DB1: RS232/RS485 MODEM 远程监控接口。

DB1.1: DCDDB1.2: RXDDB1.3: TXDDB1.4: DTRDB1.5: SGNDDB1.6: RS485-ADB1.7: RS485-BDB1.8: XDB1.9: X3. 跳线的配置说明:J1：并联口终端电阻，总是短接J2: 编码器电源电压选择,J2短接1-2，控制器提供15V/40mA电源到端口JP6.02(仅在调速器不能提供编码器电源的情况下，才由控制器给编码器供电)J2短接2-3，控制器提供5V/100mA电源到端口JP6.02(仅在调速器不能提供编码器电源的情况下，才由控制器给编码器供电)J3,J4: 编码器类型选择J3和J4同时短接1-2，控制器使用JP6.03,JP6.04输入的OC或推挽输出编码器信号。

J3和J4同时短接2-3，控制器使用JP6.05,JP6.06,JP6.07,JP6.08输入的差分编码器信号。

J5: RS232/RS485 选择,短接<J5.2-J5.3>,通讯方式为RS232,可以配置MODEM 和电话线，进行远程监控。

短接<J5.1-J5.2>,通讯方式为RS485,进行集中监控。

SM-02板1. 轿厢控制器（SM-02-B）的接口定义JP6：四芯通讯线JP6.01: TXV+JP6.02: TXV-JP6.03: TXA+JP6.04: TXA-JP5: 输入端JP5.01: 输入TX0-TX18 信号公共端,0V.JP5.02: 输入TX0, 前门开门到位JP5.03: 输入TX1, 前门关门到位JP5.04: 输入TX2, 前门安全触板JP5.05: 输入TX3, 超载( >= 110% )JP5.06: 输入TX4, 满员( >= 100% )JP5.07: 输入TX5, 重载( >= 65% )JP5.08: 输入TX6, 轻载( >= 35% )JP5.09: 输入TX7, 空载( <= 10% )JP5.10: 输入TX8, 司机JP5.11: 输入TX9, 专用JP5.12: 输入TX10,司机直驶JP5.13: 输入TX11, 后门开门到位JP5.14: 输入TX12, 后门关门到位JP5.15: 输入TX13, 后门安全触板JP5.16: 输入TX14, 备用JP5.17: 输入TX15, 备用JP5.18: 输入TX16, 备用JP5.19: 输入TX17, 备用JP5.20: 输入TX18, 备用JP2: 输出端JP2.01: 输出TY0, 上到站钟JP2.02: 输出TY0, 上到站钟JP2.03: 输出TY1, 下到站钟JP2.04: 输出TY1, 下到站钟JP2.05: 输出TY2, 轿厢照明JP2.06: 输出TY2, 轿厢照明★JP2.05,JP2.06 断开时，轿厢照明打开JP2.05,JP2.06 闭合时，轿厢照明关闭JP2.07: 输出TY3, 备用JP2.08: 输出TY3, 备用★JP2.01-JP2.08共8个点为继电器触点输出JP2.09: 输出TY4, 超载灯-JP2.10: 输出TY4, 超载灯+JP2.11: 输出TY5, 蜂鸣器-JP2.12: 输出TY5, 蜂鸣器+JP2.13: 输入模拟量负载信号+JP2.14: 输入模拟量负载信号-(模拟量负载信号为0-5V 信号，满载时调整到4V,空载为0V) JP2.15: RS485+JP2.16: RS485-(RS485+,RS485-为通讯口，预定义为语音接口)JP2.17: 备用JP2.18: 备用JP2.19: 隔离电源输入+JP2.20: 隔离电源输入-JP3:JP3.1: 开门指示灯-JP3.2: 开门指示灯+JP3.3: 开门按键JP3.4: 开门按键TX19JP4:JP4.1: 关门指示灯-JP4.2: 关门指示灯+JP4.3: 关门按键JP4.4: 关门按键TX20JP1为CAN 通讯口终端电阻跳线,一般不接。

数字音频指纹技术综述_李伟

收稿日期:2007-06-20　基金项目:国家自然科学基金项目(60402008,60533100)资助.　作者简介:李　伟,男,1970年生,博士,副教授,研究方向为多媒体信息检索、信息隐藏与数字水印;李晓强,男,1973年生,博士,副教授,研究方向为信息隐藏与数字水印、数字图像处理与模式识别、数字版权管理;陈　芳,女,1972年生,女,硕士研究生,研究方向为音频识别与认证;王淞昕,男,1973年生博士,副教授,研究方向为智能电子政务.数字音频指纹技术综述李　伟1,李晓强2,陈　芳1,王淞昕31(复旦大学计算机科学与工程系,上海200433)2(上海大学计算机工程与科学学院,上海200072)3(上海财经大学信息管理与工程学院,上海200433)E -mail:w eili -fudan @fudan .edu .cn 摘　要:近年来,互联网上出现了海量音乐信息,手工选取某首歌曲很多时候已经变得不可能.这直接促使产生了能够进行音乐自动识别的数字音频指纹技术,并成为研究界和工业界一个非常活跃的研究开发领域.数字音频指纹是指可以代表一段音乐重要声学特征的基于内容的紧致数字签名,其主要目的是建立一种有效机制来比较两个音频文件的感知听觉质量,可用在音频识别、内容完整性校验等应用中.本文介绍音频指纹技术的产生背景、基本概念及性质、典型应用场合及模型,澄清了音频指纹这一术语在音频识别和音频水印中的区别,综述了现有的绝大多数典型音频指纹算法,最后讨论了存在的问题并提出了可能的解决方案.关键词:数字音频指纹;音频识别;感知重要性;鲁棒签名中图分类号:T P391 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2008)11-2124-07Review of Digital Audio FingerprintingLI W ei 1,L I Xiao -qiang 2,CHEN Fa ng 1,W AN G So ng -xin 31(Depar tment of Compu ter Science and Eng ineering ,Fud an University ,Shanghai 200433,China )2(S chool of Computer En gineering and Science ,Shan ghai Univer s ity ,Sh anghai 200072,China )3(S choolof In formation ,Mana gement &Eng ineer ing ,Shangha i University of Finance &Economics ,Shangh ai 200433,China )Abstract :Recently ,numer ous music o n the Inter net has give n rise to the technique called "Audio Fing erprinting ",w hich is now v e ry ac tiv e in the research community and industry.Digital a udio finge rprint is a ro bust co ntent-ba sed compact sig naturethat summa rizes a n audio reco rding ,it is typically used fo r automa tic music identificatio n and audio v erifica tio n.T his paper giv es a vision o n the backg ro und ,co ncepts and pr oper ties o f audio fing erprinting ,clarifies the differences betw een the same ter m "audio fing erprint"simultaneo usly used in audio identification and audio wa terma rking ,enumer ates sev eral repr esenta tiv e application scena rio s ,a nd summarizes most sta te -o f -the -a rt a udio fing erprinting alg o rith ms .Sev eral bar riers tha t hinder fur-ther adva nce o f this technique and possible so lutions ar e a lso discussed and co ncluded.Key words:digital a udio finge rprint ;audio identifica tio n ;pe rceptual sig nificance ;ro bust sig natur e 1　数字音频指纹技术概述1.1　音频指纹技术的背景及基本概念音频压缩技术的进步以及大容量存储器的出现使得互联网上出现了以音乐为主的海量音频信息,手工选取某首歌曲很多时候已经变得不可能,这直接促使产生了可以进行音乐自动识别的数字音频指纹技术.音频指纹是指可以代表一段音乐重要声学特征的基于内容的紧致数字签名,其主要目的是建立一种有效机制来比较两个音频数据的感知听觉质量.注意这里不是直接比较通常很大的音频数据本身,而是比较其相应通常较小的数字指纹.大量音频数据的指纹和其相应的元数据比如歌曲名称、词曲作者、歌词等内容一起存储在一个数据库中,并采用指纹作为相应元数据的索引[1].一个音频指纹系统通常包括两个部分:即一个计算听觉重要特征的指纹提取算法和一个在指纹数据库中进行有效搜索的比对算法.当要识别一段未知音频时,首先按照指纹提取算法计算其音频特征,然后和数据库中存储的大量音频指纹相比对从而进行识别.一个有效的指纹提取算法和指纹比对算法能够在数据库中正确识别出可能经受各种信号处理失真的未知音频的原始版本.若识别到对应的原始指纹,则可提取出相应的元数据信息返回给用户.使用音频指纹而不是音频数据本身进行检索具有以下三方面好处:小型微型计算机系统J o urnal of Chinese Co mputer Sy stems 2008年11月第11期V o l.29No.112008 ·因为指纹数据量相对比较小,可以大大减少对硬盘及内存的存储要求.·指纹来源于音频数据听觉最重要的部分,因此在经受信号失真时仍能进行有效比对.·指纹数据库与媒体数据库相比尺寸减小很多,可以进行更高效的搜索.1.2　音频检索技术和数字水印技术中指纹概念的区别这里我们有必要澄清一下音频水印技术和音频识别技术中数字指纹概念的区别.在数字水印技术中有一种用于盗版源头跟踪的经过特殊设计的水印信息,对音像制品的每个拷贝嵌入不同的水印,在发现盗版时即可据此发现盗版分发的源头,其主要理论基础是通信理论中各种具有正交性的码字设计[2].本文使用的是1.1节描述的音频指纹定义,即首先提取基于重要音频内容的紧致表示,然后用其在指纹数据库中搜索未知音频的音频识别技术.该含义的音频指纹技术还有其它一些不同的名字,如鲁棒性比对(Robust M a tching)、鲁棒/感知散列法(Ro bust/Per ceptual Hashing)、被动水印(Pa s-siv e W ater mar king)、自动音乐识别(Auto matic M usic Reco g-nitio n)、基于内容的数字签名(Co ntent-ba sed Digital Sig na-tures)和基于内容的音频识别(Content-based Audio Identifi-ca tio n).和数字指纹技术相关的领域包括信息检索(Info rma-tio n Retriev al)、模式识别(Pa tter n Reco g nitio n)、信号处理(Sig nal Pro cessing)、密码学(Cry pto g raphy)和音乐认知学(M usic Co gnition)等.1.3　数字指纹与哈希函数的区别一个数字音频指纹可以视为一段音频的摘要,因此一个指纹函数F可以把一段包含大量数据的音频X映射为只有有限个比特的一个指纹.密码学里的Hash函数H也可以把通常比较大的物体X 映射为比较小的哈希值.设X和Y为两个对象,其哈希值分别为H(X)和H(Y),通过比较H(X)和H(Y)可以确认X和Y的关系.若H(X)=H(Y),则数学上可以证明X和Y以极小的错误概率相等.最初人们考虑密码Hash函数可以很好的适用于指纹函数.但是,对于多媒体数据人们更关心的是听觉质量的相似性,而不是严格的数学相等.例如,一首CD里的歌曲和其128Kb/s压缩的M P3版本对人耳听觉系统来讲是完全一样的,即它们按照听觉相似性原则应该视为相等,但是他们的波形数据和由此计算的Hash值却完全不同.因此,密码学的H a sh函数不能用于确定多媒体数据之间的听觉相似性,而且,Hash函数是比特敏感的,即使一个比特数据的改变也会引起完全不同的Hash值[3].对听觉相似的多媒体数据产生数学上相等的指纹事实上是不可能的.假设X和Y听觉相似即X=Y,Y和Z听觉相似即Y=Z.如果对听觉相似的多媒体存在数学相等的指纹,那么就会得出X=Z的结果,但这与众所周知的听觉非传递性相冲突.因此,听觉相似的音频数据只能产生相似但不是数学相等的音频指纹,而听觉不相似的音频则以很高的概率产生不相似的指纹.用数学表达就是,对一设计良好的指纹函数F,应该有一门限T在很高的概率下使‖F(X)-F(Y)‖<T,如果X和Y是听觉类似的;并且‖F(X)-F(Y)‖>T,如果X 和Y是听觉不类似的.例如,两首不同歌曲的指纹会有很大不同,而同一首歌曲在信号处理失真下产生的两个版本,其指纹只是轻微的不同.1.4　音频指纹的性质·准确性:包括正确识别率、漏检率(False neg a tiv e)和误检率(False positive).·鲁棒性:指未知音频能在经受比较严重的音频信号处理后仍然能够被识别出来.这些失真包括G SM和M P3等有损压缩、由于剪切或错位引起的失同步、变调、均衡化、噪声、D/A-A/D转换等.为了得到强鲁棒性,指纹必须基于听觉重要内容的音频特征提取,从而在一定程度上实现对信号处理的不变性.·区分性:即不同歌曲之间的指纹应该具有较大的差异,而同一音乐不同版本之间的指纹应该具有很小的差异.·可靠性:即一首歌曲被正确识别的几率,通常用误检率(False po sitiv e)来衡量.一首歌曲被错误识别的概率越小,该系统可靠性就越高.在数字水印技术中,Fa lse nega tiv e是最关键的参数,因为把一个有版权的音频判断成没有版权会严重损害水印系统的信誉;而在指纹检索系统中,False po si-tiv e是最重要的参数,因为它把本来在数据库中没有相似性的指纹说成是相似的,这会严重影响检索系统的可信度.·指纹尺寸:为进行快速搜索,指纹一般存于内存中,大小用比特数/秒或比特数/歌表示.指纹的尺寸在很大程度上决定指纹数据库的内存容量.·粒度:粒度是一个依赖于应用的参数,即需要多少秒的未知音频片段来识别整首音频.在一些应用中,需要用整首歌曲来进行识别,但其他一些应用中可能只需要一小段音频就可以识别整首歌曲.·搜索速度:对实际商业应用的音频指纹系统来说,检索速度是一个关键的参数.通常要求使用有限计算资源如普通PC机在一个10万首歌曲的指纹数据库中搜索速度在毫秒量级.·可伸缩性:指数据库含有非常多指纹条目或存在非常多并发识别请求时的系统性能,这会影响系统的准确性和复杂性.·通用性:能够对不同音频格式进行识别和使用同样数据库进行不同应用的能力.·安全性:对抗恶意欺骗指纹识别系统操作的能力.以上这些因素互相具有很大的影响.例如,如果采用较小的粒度,那么就要在一个粒度内提取更大的指纹来得到相同的检索可靠性.因为粒度变小会使可靠性降低,而指纹尺寸增大会使可靠性上升.再比如,当采用鲁棒性更强的指纹时会加快搜索速度,这是因为指纹搜索是一种近似性搜索,指纹越鲁棒,在相同的信号处理环境中未知指纹和原始指纹之间距离就越小,从而会加快搜索速度.2　音频指纹使用的一般模型2.1　音频识别212511期李　伟等:数字音频指纹技术综述整个过程模仿人耳识别音乐的过程.如图1所示,许多音频作品的指纹在离线情况下计算出来,连同一些重要的元数据如歌曲名称、演唱者、词曲作者、歌词等一并存储到数据库中,在识别过程中未知音频按照同样的算法计算出指纹,然后与数据库中存储的指纹进行比对,如果查找到就返回查询者感兴趣的元数据信息.图1　基于指纹的音频识别框图Fig .1　Fr ame of audio identificatio n based on fing erprinting 2.2　内容完整性校验内容完整性校验的目的在于检测恶意操作对音频数据的改变.首先从原始音频中提取指纹,它可以保存在数据库中,或者以头文件的形式附加到原始音频,也可以采用水印方法自嵌入到原始数据中[4].在校验阶段,从未知音频中提取指纹与原始指纹相比对,即可验证原始音频是否已被修改以及如何被修改.进行内容认证也可以采用半脆弱水印技术,只是水印涉及版权,一般保存在发行者手里[5].2.3　辅助水印技术音频指纹可以用作音频水印技术的辅助手段.例如,音频指纹可以从音频数据中导出依赖于内容的秘密信息作为密钥,从而增强安全性,避免因为对许多音频使用同样的密钥而泄漏信息,防备拷贝攻击、共谋攻击等.此外,指纹还可以用于协助抵抗去同步攻击,通过使用指纹检测器能够在音频流中找到锚点从而重同步水印嵌入和检测区域[6].2.4　基于内容的音频检索和处理从复杂的多媒体数据中提取紧致签名并建立有效的索引系统是音乐信息检索M IR 的重要问题.音频指纹系统可以从音频信号中提取从低层到高层的不同级别重要信息,尤其是高层信息比如节拍、旋律、和声、音色等完全可以用于各种M IR 应用,比如音乐流派分析、音频分类、哼唱检索等,从而从单一的音频识别扩展到相似音频检索[7].3　数字音频指纹的典型应用3.1　音乐识别音乐识别是音频指纹技术最原始和最广泛的应用,目前已经出现了一些实际运行的商业产品.2004年美国Gra-ceno te Inc 与荷兰皇家菲利普研究院(Philips Resear ch )共同开发了可通过手机使用的乐曲识别软件“G racenote M o bile ”,它结合了菲利普音频指纹识别技术和Gr aceno te 的“波形指纹信息数据库”.例如,当用户希望知道所听乐曲的名字及其艺术家姓名时,可以用手机拨通Gracenot e M obile 的服务电话,通过手机收集周围的声音向服务器传输5～10秒钟的乐曲.服务器根据发过来的部分乐曲进行识别处理后,通过短信息向用户手机发送找到的乐曲名、艺术家名及一些图象信息[8].西班牙移动通信运营商Amena 公司也采用Philips 的音频指纹技术提供一种称为M usiwav e 的音乐识别服务[9].英国Sha zam 娱乐有限公司从2002年8月份也开始提供此类服务,但基于不同的音频指纹技术[10].在中国,北京酷我科技有限公司应用其音频指纹技术实现歌曲的精确匹配和识别,并建立了一套大型音频指纹数据库系统,为广大互联网网民提供音乐识别服务.开发的音乐识别软件名称是“酷我M P 3伴侣”,它能根据音乐的旋律准确识别歌曲并提供歌名、歌手、专辑名、歌词等信息.识别后的歌曲无论在音乐播放软件还是便携式M P3播放器中都会显示正确的信息[11].虽然以上基于音频指纹的音乐识别系统对于通信信道中的各种失真具有很强的鲁棒性,但是以上系统却经常无法识别同一音乐的不同版本.例如,如果歌曲“漫步”在数据库中存储的指纹是从CD 版本计算出来,那么用演唱会版本的“漫步”片段去检索就可能会失败,如何在语义级而不是信号级进行不同版本的歌曲识别是一个研究难点.3.2　音频内容控制和跟踪3.2.1　发行端监控内容发布者在电台音乐数据库里寻找一段音乐以决定他们是否有权播放.3.2.2　传输信道监控版权所有者要监视电台是否已支付版权费,并进行播放统计.广告商也需要监视是否按协议播放.此应用必须即时更新数据库.3.2.3　消费者端监控禁止消费者错误使用音频信号.用指纹识别歌曲后可以用指纹来控制CD 、DV D 、M P3播放器等电子设备的行为.3.3　增值服务不同用户可能对不同的元信息感兴趣.例如,普通用户可能对一般信息如歌词、歌曲名称、词曲作者、专辑年份、演唱者等感兴趣;音乐家可能想知道乐器如何演奏以及节奏、旋律、和声;而录音师可能对录音过程感兴趣.元信息可以按照不同目的组织存储,使用指纹技术进行正确的检索来得到用户感兴趣的信息.3.4　完整性校验系统在某些应用中,在播放音频前必须校验其内容完整性,保证其没有被修改或过度失真.比如领导的重要讲话、军事指令等,播放前必须验证在保持内容操作下的完整性.3.5　其他应用除了以上典型应用,音频指纹技术还有一些其它应用.例如,文献[12]用音频指纹来评价M P 3压缩后的音频质量,实验表明原始音频X 和其压缩版本Y 之间的指纹误码率B it Err or Rate (BER )和信噪比Sig nal -to -N oise Ra tio (SN R )的平方根基本是成反比关系的,即BER 越小(X 和Y 的指纹越相似),SN R 就越大(压缩质量越好).2126 小　型　微　型　计　算　机　系　统 2008年4　音频指纹算法综述各种不同指纹算法的共同点是都基于图1所示的框架模型,不同点主要在于特征选取、指纹建模、指纹的相似性度量、数据库快速查找的索引机制等.4.1　音频指纹的设计原则现有文献提取的音频指纹基本分为以下两类:·语义特征类指纹:基于感知类音频特征如明亮度、音乐流派、每分钟的节拍数、作品基调等.这些特征通常具有明确的含义,并可直接应用于音乐分类、产生播放列表等应用.·非语义类指纹:基于物理类音频特征如能量、谱特性、基频等,即具有更明确数学形式的低层特征,但人耳不能直接从音乐中听到.一个典型例子是M PEG-7标准中提出的音频描述子Audio Fla tness.基于以下原因,绝大多数文献趋向于采用非语义特征:·语义特征并不能总给出明确无二义性的含义,与具体的人有关.而且,语义会随着时间而改变.例如,几十年前被分类为硬摇滚的音乐现在可能被视为轻音乐,这使得数学分析变得十分困难.·语义特征一般来说比非语义特征更难以计算.·语义特征并不普遍适用.例如,每分钟的节拍数就不很适用于没有明显节奏的古典音乐.4.2　算法概述大多数指纹提取算法基于以下方法:首先将音频信号分成互相重叠的帧,对每一帧计算一系列特征,这些特征需要对各种音频信号处理至少在一定程度上保持不变.已经提出的特征有傅立叶系数F FT[13]、迈尔倒谱系数M el Frequency Cepst ral Coefficients(M F CC)[14]、频谱平滑度Spect ral Flat-ness[15]、尖锐度Shar pness[15]、线性预测编码系数Linea r Pre-dictiv e Co ding(L PC)[15]等,还有这些基本量的导出量如均值和方差.通常这些特征使用分类器技术映射到一个更简洁的表示,如隐含马尔可夫模型Hidden M a rkov M o dels (HM M)[16]或量化技术[17].每帧算出的指纹叫做子指纹(sub-fing erprint),一个子指纹通常并不能包含足够的信息来进行音频识别,足以识别完整音频的未知音频单元叫做指纹块(fing er print block),即指纹粒度.Philips公司开发了一种经典的鲁棒音频指纹识别系统[3].音频信号首先被分割为0.37秒的帧,相互之间有31/ 32的重叠,使用H a nning窗平滑帧边缘.每帧提取的32位特征叫做子指纹,由于相邻帧之间有很大的重叠,相邻子指纹也具有很大的相似性并且随时间缓慢变化.为计算每帧的32比特子指纹,从估计的功率谱密度中选取33个非重叠的频带,分布于300-2000Hz范围内并成对数间隔,在一定程度上近似于人耳听觉系统HA S.具体计算公式如下所示:ED(n,m)=E(n,m)-E(n,m+1)-(E(n-1,m)-E(n-1,m+1))E(n,m)=11ED(n,m)>0ED(n,m)<0实验结果表明,即使在未知音频经受如下信号处理如128Kbps和32K bps的M P3编解码、20Kbps的Real M edia编解码、G SM编码、全通滤波、幅度压缩、均衡化、带通滤波、±4%保持音调不变的时间缩放Time-Scale M odifica tio n (T SM)、±1%和±4%音调和节拍都发生变化的线性速度变化Linea r Speed Chang e(L SC)、添加噪声、重采样、D/A-A/D 转换等,系统仍具有很高的正确识别率.该系统使用误码率BER作为未知音乐指纹和数据库中指纹间的相似性测量标准,如果BER低于某个门限(该算法中使用0.35),即认为在数据库中找到了匹配的目标.文献[18]中以上作者对上述算法进行了进一步改进.通过把300-2000Hz频率范围划分为512个更小的按对数间隔的子带,并结合与频率移动位置无关的自相关函数得到了4%-6%的线性速度变化(Linear Speed Chang e)抵抗力,并且不影响对其它音频信号处理的鲁棒性,这足以应付一般广播电台的处理速度.文献[19]中以上作者对文献[3]的算法进行了另一种改进.这里没有使用33个子带的能量作为计算指纹的关键因素,而是利用一种局部正规化音频谱的Fourier-M ellin变换的相位成分,该变化的尺度不变性使得对线性速度变化(Lin-ea r Speed Change)的抵抗力达到了10%,同时保持了对其它音频处理的强鲁棒性和指纹间的区分能力.文献[20]采用一种频域、时间域相结合的滤波算法对上述Philips算法进行了改进,在真实环境下增强了音频指纹对信道和背景噪声的抵抗能力.作者认为Philips算法的频带能量具有相关性,当某些频带被噪声污染时,这种频带之间的相关性会引起原始指纹和未知指纹之间海明Hamming距离的增大,因此采用频率滤波器来消除频带之间的相关性.文献[21]采用一维连续小波变换Co ntinuous W av elet Tr ansfo rm(CW T)进行音频信号局部化时频分析来研究音频的表征和识别,产生两个指纹分别进行认证和识别.音频信号具有丰富的时频变化,只能用多尺度时频分析才能有效刻画.而且,由于小波变换具有对信道噪声天然的抵抗能力并且能够区分不同频带的内容,因此选用一维连续小波变换CW T 很显然要比其它如傅立叶变换Fo urier T ransfor m(F T)或短时傅立叶变换Sh or t-Time Fo urier T ransfo rm(ST F T)要更具备天然的优势.在数字水印中离散小波变换Discrete W av ele t Tra nsfo rm(DW T)一般比DCT要性能更优越一些,但是由于DW T本身的二进制特性,它并不足以抓住音频信号的特性.因此,变化的频率分量只能用CW T紧密的尺度分解来有效了解其变化.实验结果验证了算法的有效性,缺点是与基于FF T技术的指纹相比尺寸稍大,会影响一些检索速度.但基于FF T的指纹会失去时间局部化特征,不能用于认证和定位篡改区域.文献[22]描述了一种叫做AudioDN A的音频指纹技术,通过对提取的低级音频特征用HM M模型进一步聚类降低维数,得到了较高的识别率,并且对无线广播信号失真很鲁棒.M P EG-7音频标准提供了一个通用的框架来描述音频数据,两个具有代表性的工具是Audio Spec trum Fla tness描述子和Audio Sig na ture描述方案.基于M PEG-7的描述子开212711期李　伟等:数字音频指纹技术综述发了几种音频指纹算法,都取得了比较好的结果[23,24,25].文献[26]基于正规化的子带频谱质心提出一种音频指纹算法,选择子带频谱质心是因为它对很多信号处理具有较强的抵抗力.实验结果表明该方法不仅可靠而且还对不同的音频信号处理如均衡化、噪声、M P3压缩、随机开始、时间尺度缩放、线性速度变化等具有很强的鲁棒性.文献[27]中作者进一步基于三种子带谱特征即一阶正规化矩、二阶正规化矩和谱平滑度来设计音频指纹,将其模拟为平稳过程并使用欧氏距离平方与门限来可靠地进行指纹比对.对比实验表明,在这三种特征中一阶正规化矩具有最佳性能.文献[28]在频域上对不同特征进行量化,在识别被攻击的歌曲上得到了很好的结果.算法对压缩、剪切、噪声、子采样、立体声/单声道转换等都具有很强的鲁棒性.文献[29,30]用子带正规化方法来研究用于音频识别的调制频率特征,主要目的是发现对时间和频率不变的鲁棒特征.作者受人耳听觉系统启发提出一种叫做"联合声学和调制频率"的长期特征分析,在检测声学频率之后使用小波变换进行调制频率分解,然后进行交叉熵分类.实验结果表明:(1)标准谱特征对音频识别在频率发生失真比如低比特率压缩或均衡化时是不够的;(2)频率调制特征对性能有很大提高;(3)子带正规化对一般时间和频率失真产生不变性是很必要的.在同样的测试数据集下,对比实验表明传统的M FCC特征产生88.2%的正确识别率,而本方法高达97.4%.本算法的频率特征还可以应用到其它音频分类或检测的应用中,比如说话人识别或认证.文献[31]基于音频信号时频特性提出三种鲁棒哈希函数即Least Squa res Periodicity-Estima tio n(LSP E),Co rr ela-tio n-Ba sed Periodicity Estimate(CPE)和SV D-M F CC.这些哈希函数可以很好地用于音频识别和认证,它们都可以抵抗许多不同的接近于感知极限的音频信号处理,其中SV D-M FCC性能最佳.本文的指纹大小只有26样本/秒,与16k Hz 的采样频率相比数据量缩小了600倍,甚至不需要存储完整的指纹,只需要其一部分即可实现几乎同样的性能.此外本文还讨论了安全性问题并提出了一种基于密钥的哈希函数.文献[32]提出一种在未知音频被时间缩放情况下进行准确识别的算法.该系统在概念上可以处理任意缩放因子,而且与以前方法不同的是不需要额外的计算负担.实验结果表明可以实现±15%的抵抗率.该系统除了识别音频,还能够定位未知音频在原始音频中的位置,并产生一个相当精确的缩放因子估计.由此带来的副作用是粒度增加,需要最小长度为12秒的一个音频片段才能进行识别,在没有时间缩放的情况下这显得有点大.另外当还有别的信号失真时,特征可靠性及检测准确率会下降,但可以通过结合其它鲁棒特征来增强性能.文献[33]基于一套与音乐节拍相关的音频特征设计了一个可以抵抗严重信号处理失真和高达79%-126%Time-Sca le M o dification的强鲁棒音频识别系统.与以往文献中主要采用音频信号局部频谱特征不同,本文主要采用与节奏、节拍相关的短时时域特征.为得到鲁棒的与节拍相关的高层特征,作者把节拍估计值缩维分入各个节拍类中,由此得到一种循环节拍谱Cyclic Beat Spectrum(CBS).作者还计划结合基于Chro ma的和声特征将该技术扩展到更广范围的音乐.文献[34]用混合高斯模型Ga ussian Mix ture M odels (GM M)对音频信号建模,评测了用于音频指纹系统中许多易于计算的特征的性能:包括短时傅立叶变换S T F T香农熵、Rényi熵、谱质心、谱带宽、谱平坦度、谱波峰因数和M el频率倒谱系数.结果表明,所有这些特征都具有90%以上的正确识别率和10-3的误检率,其中谱质心特征具有最佳性能,正确识别率达到99.2%,误检率为10-4.绝大多数音频指纹算法都是针对特定应用采用手工设计的启发式特征,例如M FCC、过零率、能量、谱特征以及它们的导出量等.但是,这样设计的启发式特征未必是最优的,也许存在比当前特征性能更好或对噪声更鲁棒的特征.文献[35, 36]没有使用启发式特征,而是使用一种叫做失真区分分析Disto rtion Discriminant Analysis(DD A)的算法通过一个线性卷积神经网络来根据音频内容自动提取最佳鲁棒音频特征.输入到DD A的音频经受听觉重要的预处理和去均衡化,来进一步压制失真.每个DD A层应用定向PCA(O PCA)而不是反向传播来训练权重,减少维数并把它的输入投影到使信噪比SN R最大化的方向上.为增强平移不变性,减少计算时间,并在不同时间尺度伸缩时具有鲁棒性可以将多个层集合起来,多层D DA有效的在一个宽的时间窗口上提取特征.将DDA扩展到非线性层会进一步减少误检率和漏检率,这是一个很有趣的工作.音频指纹不仅可以用于音乐识别,还可以在大型数据库中检测同一音乐文件的不同版本[37],即使是压缩比不同或具有不同长度.通过对齐指纹,可以自动识别这两段音乐不同的位置.此外,通过搜索一个歌曲内重复的音乐片段,还可以自动发现音乐的代表性部分用来产生缩略图,极大的方便了浏览.这两种音频指纹的应用都不需要额外的指纹数据库,且应用都效果很好.重复片段检测器只有1%的误检率,缩略图产生器则超过了使用固定窗口的算法.精确的音频内容描述是下一代互联网多媒体搜索引擎的关键成分.一些歌曲会被不同的演唱者演绎,其配器、演唱风格、节奏都可能有很大不同.现有的音频指纹技术只能识别对数据库是已知的歌曲.文献[38]提出一种新的算法,可以很高的概率识别不为数据库所知的歌曲.假设某歌曲有A、B、C、D 四个版本,而数据库中只存储A、B、C三个版本的指纹,那么根据本算法提取的的小波特征可以识别不在数据库中存储的D版本.作者应用39个不同的小波基函数,5个不同尺度,3种不同类型的神经网络来进行音频内容描述.具体说就是发展了一种新型的小波偏差度量方法,用来测量得到的小波系数的等级.这些偏差度量结合一个只有三个独立样本集训练的径向基概率神经网络在不同的小波基函数下可以得到大约60%-78%的识别率.2128 小　型　微　型　计　算　机　系　统 2008年。

[应用]英文广告术语词汇

广告英语术语——创作用语广告讯息dvertising messge 艺术rt艺术方向rt direction艺术家rtist美术总监rt director大创意big ide头脑风暴法brinstorming传播媒介communictions medi 概念化conceptuliztion文案人员copywriter创意纲要cretive brief创意总监cretive director创意过程cretive process创意金字塔cretive pyrmid创意cretive创造cretivity感性诉求emotionl ppels控险家explorer事实型思维fct-bsed thinking 信息性informtionl法官judge指定mndtories讯息战略messge strtegy非文字nonverbl产品概念product concept理性诉求rtionl ppels目标受众trget udience技巧technicl转换性trnsformtionl价值型思维vlue-bsed thinking 文字的verbl形象化visuliztion战士wrrior样片nimtic动画技法nimtion techniques 声频udio艾耶1号式yer No.1利益式标题benefit hedlines 正文body copy粗体boldfce照相制版cmer-redy rt表演纲要csting brief结尾close命令式标题commnd hedlines末稿comprehensive lyout/comp演示demonstrtion设计design技巧式正文device copy对白/独白式正文dilog/monolog copy旁白donut标题hedline吸引技巧hook图标icon插图画家illustrtors企业形象式正文institutionl copy整合广告integrted commercil内容段落interior prgrphs斜体itlic歌谣式jingles肩题kicker布局图lyout预备段落led-in prgrph生活方式式技法lifestyle techniques标志logotypes助记手段mnemonic device音乐式广告musicl commercils音乐标志musicl 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film线画版line plte实景真人live ction外景地loction制片场lot指令mndtories公共场所mss udience venue母带mster tpe合成样片mixed interlock助记手段mnemonic device多媒体演示multimedi presenttion正色投影胶片orthogrphic film透明塑料膜overly个人场所personl udience venue平台使用费pltform licensing后期制作阶段postproduction phse开印前阶段prepress phse预备阶段preproduction phse印刷制作经理print production mnger 印刷制作过程print production process 非公开场所privte udience venue制片人producer制作阶段production phse复映复播追加酬金residul fee反差套印reverse knockout无衬线字体sns serif最低合同工资scle衬线字体serif一场session特技specil effects插播广告spots剥版stripping叠supers演播人员tlent自动台词提示器teleprompter课本纸text pper正文字体text type合套trp字系type fmilies排印工艺typogrphy网页Web pge单词计算式word-count method工作样片work print书写纸writing pper广告英语术语——公共关系用语社论式广告dvertoril倡导广告dvoccy dvertising伏击式营销mbush mrketing视听材料udiovisul mterils公告牌bulleting bords社会参与community involvement企业广告corporte dvertising企业识别广告corporte identity dvertising危机管理crisis mngement娱乐entertinment展品exhibits特写feture rticles内部通报house orgn以货代款in kind机构广告institutionl 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formts视听率调查服务公司rting services电台指定时间run-of-sttion赞助sponsorship点播广播spot nnouncement点播广播spot rdio受众总数totl udience总体受众计划totl udience pln电视家庭TVHH特高频UHF甚高频VHF广告英语术语——互动媒介用语广告网络d networks广告查询d request横幅广告bnner阔幅说明书brodsides手册brochures商业回邮件business reply mil按钮button有线调制解调器cble-modem目录ctlogs光驱CD-ROM分类广告Web站clssified d Web site点击率click rte点进率click-throughs编辑名录compiled lists小甜饼cookies立体创意直邮cretive dimensionl direct miling 数字互动媒介digitl interctive medi直接电脑Direct PC直邮广告direct-mil dvertising折页folders主页home pges专属名录houselists内部刊物house orgns互动电视interctive TV互联网Internet互联网服务供应商Internet service provider插播广告interstitil关键词keyword电脑亭kiosk信件公司letter shop名录经纪人list broker邮件反应名录mil-response lists 明信片postcrds推播技术push technology销售信函sles letters搜索引擎serch engines邮简self-milers赞助sponsorship公告书sttement stuffersWeb浏览器Web browser网页Web pgeWeb电视Web TV万维网World Wide Web广告英语术语——户外媒介用语广告礼品dvertising specilty自动取款机TM基本巴士单位bsic bus展台booths路牌bulletin structure车内尾部招贴cr-end posters电影贴片广告cinem dvertising 名录directories8张招贴eight-sheet 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mgzines全国性价格ntionl rte美国报业协会N报纸版面库NSB上市日期on-sle dte公开收费制度open rte订阅发行pid circultion自动弹启式广告pop-up d.自选版位费preferred-position rtes预印广告插页preprinted inserts初级发行量primry circultion清样proof copy公告public notice费率基准rte bse价目表rte crd阅读告示reding notice地区性刊物regionl publictions任意版位费制ROP dvertising rtes二级读者量secondry/pss-long redership欠资收费制short rte赛蒙斯市场调查局SMRB多胞胎版split runs标准广告单位SU标准收费与数据服务公司SRDS标准型报纸stndrd-size newspper周日增刊Sundy supplement小报型报纸tbloid newspper撕样ter sheets三维广告3-D ds纵向刊物verticl publiction数量折扣volume discounts周报weekly newsppers广告英语术语——销售用语广告津贴dvertising llownce回购津贴buybck llownce目录ctlog减价促销cents-off promotion套装赠送combintion offer公司大会与经销商聚会compny conventions & deler meetings 消费者销售推广consumer sles promotion竞赛contest联合广告coopertive/co-op dvertising优惠券coupons顾客终身价值customer lifetime vlue数据进入dt ccess数据管理dt mngement数据库dtbse数据库营销dtbse mrketing直接营销direct mrketing直接反应广告direct-response dvertising直接销售战略direct-sles strtegy直接销售direct selling陈列津贴disply llownce易地销售diverting电子优惠券electronic coupons提前购买forwrd buying广告插页free-stnding inserts游戏gme店内样品试用in-store smpling联络媒介linkge medi人员销售personl selling售点材料point-of-purchse mterils什锦袋装样品polybgging奖品premiums拉式战略pull strtegy推销奖金push money/spiffs推式战略push strtegy部分退款rebtes近期、频次、货币方程RFM formul销售推广sles promotion样品试用smpling货位津贴slotting llownce抽奖sweepstke电话营销telemrketing贸易广告trde dvertising贸易集中trde concentrtion贸易折扣trde dels贸易推广trde promotion广告英语术语——行政用语明确表示ffirmtive disclosure美国广告联盟F美国广告公司协会全国性广告主协会N商业促进局BBB停止/中止令cese-nd-desist order比较广告comprtive dvertising服罪判决书consent decree消费者保护团体consumer dvocte消费者信息网络consumer informtion networks 消费者保护主义consumerism版权copyright更正广告corrective dvertising欺骗性广告deceptive dvertising推荐endorsements道德广告ethicl dvertising联邦通讯委员会FCC联邦贸易委员会FTC食品与药品管理局FD知识产权intellectul property长期宏观论long-term mcro rguments全国广告处ND国家广告审查局NRB国家广告审查委员会NRC非产品事实nonproduct fcts营养标识与教育法Nutritionl Lbeling nd Eduction ct专利ptent隐私权privcy rights夸大puffery短期操纵论short-term mnipultive rguments社会责任socil responsibility潜意识广告subliminl dvertising证据substntition证实testimonils商标trdemrk不正当广告unfir dvertising美国专利与商标署U.S.Ptent nd Trdemrk Office网络广告名词解释一、以下是网络广告中常用名词的解释1.Bnner：横幅广告，一个表现商家广告内容的图片，放置在广告商的页面上，是互联网广告中最基本的广告形式，尺寸是480*60像素，或233*30像素，一般是使用GIF格式的图像文件，可以使用静态图形，也可用多帧图像拼接为动画图像。

NSCT与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别

2019.5 43
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基金攻关项目展示 Fund Projects Showing
表1 各人脸库介绍及分块和实验参数选择
验算法时加入了基于NCST与CSLDP相结合
（ 4 ）按顺序得到图3 三层分解部分方向图一个五位二进制数，转
图4 CSLDP、ACSLDP特征提取流程图
换为十进制数作该中心像素的CSLDP编码。文章改进方法：对边缘响应值mi取绝对值，比较的是|mi|与 |mi+4 | (i=0,1,…,3)的大小，其他不变。边缘响应值mi的正负
人脸库
YALE库
ORL库
CAS-PEAL-R1共享库
光照人脸库
表情人脸库
含 1 5 人 , 每人 1 1 含40人,每人10 含 1 9 9 人，每人表情变化组包含376
幅，共165幅人脸幅，共400幅人 9 幅，共 1 7 9 1 幅人，每人 5 幅，共
图像;包含表情、脸图像，包含人脸图像，子集 1880幅人脸正面图
受到文献[8] 和文献[5]的启发，提出一种非下采样 Contourlet 变换与绝对值型中心对称局部方向模式（Absolute Center of Symmetry Local Directional Patterns，简称ACSLDP）相结合的人脸识别方法。首先对人脸图像进行非下采样 Contourlet 变换，得到具有多个尺度、多个方向的子带图像，然后利用ACSLDP 提取子带图像特征信息，再对每一幅图像进行分块，利用信息熵[9]对每块子带图像进行加权，并将所有分块的统计直方图特征信息串接，融合成一个直方图，最后利用最近邻分类器[10]分类识别。

基于综合干旱指数的中亚干旱区气候干湿时空演变特征

索南吉，徐长春，曹林淋，等.基于综合干旱指数的中亚干旱区气候干湿时空演变特征［J ］.中南农业科技，2024，45（3）：103-111．与火山、地震、洪涝、飓风等典型突发性自然灾害相比，干旱持续时间长，波及范围广［1］，对水资源、农业生产、环境可持续发展、生态系统、地方和全球经济产生极其恶劣的影响［2］。

据统计，20世纪全球发生的重大干旱事件绝大多数发生在干旱/半干旱地区［3，4］。

这些地方原本水资源匮乏和生态系统脆弱，干旱的加剧给这些地区和国家的经济、社会发展和生态安全带来更加严峻的挑战。

因此，加强对干旱重灾区干湿变化的研究具有重要意义。

干旱的发生较为复杂，选择及构建适合的指标是准确监测和评估区域干旱状况的基础和前提［5］。

通常采用干旱指数对干旱事件进行描述，如标准化降水指数［6］（Standardized precipitation index ，SPI ）、帕默尔干旱指数［7］（Palmer drought severity index ，PDSI ）、标准化降水蒸散指数［8］（Standardized precipi⁃tation evapotranspiration index ，SPEI ）、标准化土壤湿度指数（Standardized soil moisture index ，SSMI ）［9］和标准化径流指数［10］（Standardized runoff index ，SRI ）等。

上述干旱指数是针对某一干旱类型而提出的单类型干旱指数。

然而，干旱事件是由不同时期的多种缺水因素共同造成的，仅从干旱形成的某一方面来评估干旱的严重程度，难以全面表征干旱对社会发展产生的复杂影响［11］。

因此，融合多源信息构建综合干旱指数是干旱监测的重要发展趋势［12］。

较多研究使用不同的方法构建综合干旱指数，如线性组合法、主成分分析法、概率统计法等。

Hao 等［13］采用线性组合法构建干旱指数LDI 进行干旱预测；常文娟等［14］利用主成分分析法结合降雨、径流与土壤湿度等水文要素，构建了综合干旱指数PRSM （Precipitation runoff soil moisure ），并将其应用于南盘江上游的干旱特征分析中。

SIAMTICS7-300针对生产工程系统解决方案的通用PLC

64 kB
P I D
CPU 314C-2PtP CPU 314C-2DP
96 kB
增量型编码器(24V DC), 带方增量型编码器, 带方向信号的增量型编码器, 带方向信号的
向信号的脉冲编码器
脉冲编码器
脉冲编码器
2 最大10 kHz √，2 通道，最大 10 kHz
3 最大30 kHz √，3 通道，最大 30 kHz
自动化与驱动集团
t V
t
PID
参数设置取代编程
SIMATIC S7-300
A&D AS SM MP, 08/2006, Chart 12 © Siemens AG 2006 - Subject to change without prior notice
SIMATIC S7-300
简介 CCPPUU 特点模块设计，安装通讯和 HMI
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SIMATIC S7-300
CPU 类型
312
314
315-2 DP
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319-3
/ 315-2 PN/DP / 317-2 PN/DP
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工作存储器 DI/DO AI/AO 处理时间
位/字定点/浮点标志定时器计数器接口
通讯
SIMATIC S7-300
32 kB 256 64
96 kB 1024 256

机器视觉之机器视觉算法之物体方位特征提取

机器视觉算法之物体方位特征提取在机器视觉处理中，我们经常要对检测到的物体的方位特征进行评估。

比如说，我们要OCR 识别一个字符串。

那么这个字符串与x轴的夹角就很重要，我们需要这个信息把这个字符串转正，然后才方便识别。

条形码识别也类似，尤其是当我们条形码不是很清晰时，首先将条形码转正，然后用各向异性的滤波器处理一下，可以让条形码变得更清晰易于读取。

这里给出一种基于统计参数的特征提取方法。

这个方法已经有几十年历史了，算是个老方法，但是效果很不错，所以值得写篇文章来介绍介绍。

区域的矩一片区域R 的矩定义为：m p,q=∑(r,c)∈R r p c q当p 和q 都取0 时，得到的就是这片区域的面积。

也就是：a=m0,0矩还可以归一化，也就是用上面的定义再除以面积a。

n p,q=1a∑(r,c)∈R r p c q(n1,0,n0,1)表示的是这片区域的重心。

可以用它来描述区域的位置。

归一化的矩回随区域在图像中的位置不同而变化，要去除这个影响，可以用中心矩，中心矩只反映区域本身的特征。

μp,q=1a∑(r,c)∈R(r−n1,0)p(c−n0,1)q二阶中心距有三个，分别是μ2,0, μ1,1, μ0,2，用这三个参数再加上重心(n1,0,n0,1)就可以估算出区域的范围和方位。

具体的方法是将这个区域当作一个椭圆区域，那么用上面5个参量就可以计算出椭圆的长短轴和旋转角度。

具体公式如下：r1=2(μ2,0+μ0,2+(μ2,0−μ0,2)2+4μ21,1−−−−−−−−−−−−−−−−−√)−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√r1=2(μ2,0+μ0,2−(μ2,0−μ0,2)2+4μ21,1−−−−−−−−−−−−−−−−−√)−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√θ=−12arctan2μ1,1μ0,2−μ2,0椭圆的这几个参数的图形解释如下图：利用这几个参数就可以确定区域的方位和尺寸了。

聚合物的凝聚态结构上课课堂

此类体系称低临界互溶体系
Gm
T3 T2
’2
高级课件
T5 T4
T1 C Tc
2
”
2 35
将两个极小值组成对温度作图，得到双节
线 binodal（红）
G() at T
2G
2
0
Temperature
将两个拐点的组成对温度作图，得到旋节 T
线spinodal（绿）
C Spinodal
高级课0件 ’ s
高级课件
12
高级课件
13
高级课件
14
高级课件
15
X射线衍射
● 高分子液晶粉末衍射图中可以观察到一个是内环（对应于衍射角小于10度的响应），另一个是“外环”（对应于衍射角大于10度的响应）一般内环给出分子的长度信息，外环给出分子的宽度信息。
粉末型聚合物样品X射线衍射图
● 向列相与近晶相的主要区别在于内环, 如内环弱而弥散，说明样品的有序度低是向列相；反之，一个乃至多个尖锐而清晰的内环说明样品的有序度高，是近晶相层状结构的反映。
Binodal
”
1 326
当1 < 1C 或 T > TC时当1 = 1C 或 T = TC时当1 > 1C 或 T < TC时
如果xA≠xB, 图形将出现不对称的情况, 但讨
论结果不变
双节线 Binodal curve
GM/RT
GM 0
j2
旋节线 Spinodal curve
0 j’ ja jb j” 1.0
10
(b)是偏振光与螺旋方向存在较大角度时，所观察到的指纹织构。
手性液晶光学织构中黑十字中心不重合