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基于图像的压力检测-IJRPR
当今快节奏的世界，压力已成为影响精神和身体健康的普遍关注。检测和管理压力的能力对于维持健康的生活方式至关重要。使用卷积神经网络（CNN）移动网络基于图像的压力检测是一个切削障碍项目，它利用深度学习的力量来解决这一关键问题。这种创新的项目将计算机视觉和深度学习技术结合起来，专门利用移动网络架构，以实现非系统构建，并有效地使用了效率。通过分析通过图像或视频捕获的面部表情和生理提示，CNN移动网模型可以准确识别个体的压力水平。这种方法具有许多优势，包括实时监视和可扩展性。
基于时空信息的图像解释
大脑计算机界面（BCI）应用提供了一种直接的方法，将人脑活动映射到外部设备的控制上，而无需进行物理运动。这些系统，对于医疗应用至关重要，也对非医疗应用程序有用，主要使用非侵入性记录的EEG信号，用于系统控制，并需要算法将信号转换为命令。传统的BCI应用程序在很大程度上取决于针对特定行为范式量身定制的算法，并使用具有多个通道的EEG系统来收集数据。这使可用性，舒适性和负担能力复杂化。更重要的是，广泛的培训数据集的有限可用性限制了将收集到的数据分类为行为意图的强大模型的开发。To address these challenges, we introduce an end-to-end EEG classification framework that employs a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) and a Transformer, initially designed for image processing, applied here for spatiotemporal represen- tation of EEG data, and combined with a custom developed automated EEG channel selection algorithm to identify the most informative electrodes for the process, thus reducing data dimensionality, and放松主题的舒适性，并改善了脑电图数据的分类性能到受试者的意图。我们使用两个基准数据集（EEGMMIDB和OpenMiir）评估了我们的模型。与现有的最新脑电图分类方法相比，我们取得了卓越的性能，包括常用的EEGNET。这项研究不仅可以推进BCI领域，而且还为BCI应用程序提供了一个可扩展和负担得起的框架。我们的结果表明，OpenMiir的分类精度提高了7％，EEGMMIDB的分类为1％，平均值分别达到81％和75％。重要的是，这些改进是通过较少的记录渠道和较少的培训数据获得的，这证明了一个框架，可以从培训数据的量以及大脑信号所需的硬件系统的简单性方面支持更有效的BCI任务方法。
隐私保存图像注册
图像注册是医学成像应用中的关键任务，可以在常见的空间参考框架中表示医学图像。当前的图像统一方法通常基于以下假设：图像的内容通常以清晰的形式访问，随后可以从中估算空间转换。在实际应用中可能无法满足这种共同的假设，因为医疗图像的敏感性最终可能需要在隐私约束下进行分析，从而阻止公开共享图像内容。在这项工作中，我们在保存隐私制度下制定了图像注册的问题，其中假定图像是机密的，不能清楚地披露。我们通过扩展经典的注册范式来说明高级加密工具（例如安全的多方计算和同质加密），从而导致执行操作而无需泄漏基础数据，从而得出了保留图像注册框架的隐私保护框架。为了克服高维度中加密工具的性能和可扩展性问题，我们提出了几种技术来通过使用梯度近似值来优化图像注册操作，并通过重新审视同多态加密槽堆积的使用，以允许E FFI有效的基础和大型矩阵的乘法。我们专注于增加综合性的登记方法，包括基于立方花纹或通过时间变化速度场参数参数参数参数的刚性，FFI NE和非线性注册。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。在所有这些设置中，我们演示了如何自然地将注册问题适应用于隐私保护操作，并说明了PPIR在各种注册任务上的E FF eCTECTISISION。
图像传感 - 哥伦比亚 CAVE
在本讲座中，我们将讨论如何将光学图像转换为数字图像，以便计算机视觉系统对其进行分析。我们将首先简要介绍成像的历史，并列出导致现代数码相机诞生的重大发明的时间表。我们认为成像发展中最重要的发明是图像传感器。我们将描述两种类型的图像传感器——CCD 传感器和 CMOS 传感器——并研究它们的特性，包括分辨率（图像中的像素数）、噪声（对图像的不良修改）和动态范围（传感器能够测量的亮度值范围）。然后，我们将讨论如何设计图像传感器来捕捉颜色，简单地说，颜色是人类对不同波长光的反应。
图像字幕生成方法
快速浏览的图像。尽管在计算机视觉中已经进行了巨大的发展，但诸如识别对象，动作分类，图像分类，属性分类和场景识别之类的任务是可能的，但是让计算机描述以类似人类句子的形式向其转发到它的图像是一个相对较新的任务。2。文献回顾了Andrej Karpathy等人的有影响力论文之一。在图像字幕中将任务划分为两个步骤：将句子段映射到图像中的视觉区域，然后使用这些通信来生成新的描述（Karpathy and Fei-Fei 2015）。作者使用区域卷积神经网络（RCNN）表示图像作为一组H维矢量，每个向量代表图像中的对象，基于200个Imagenet类检测到。作者在同一h维空间中的双向复发神经网络（BRNN）代表句子。每个句子是一组H维向量，代表片段或单词。BRNN的使用丰富了此表示，因为它学习了句子中每个单词上下文的知识。作者发现，有了这样的表示，单词的最终表示与与同一概念相关的视觉区域的表示密切一致。他们在单词和视觉区域的表示形式上定义了对齐得分，并在马尔可夫随机字段的帮助下，将各种单词与生成文本片段的同一区域对齐。借助图像区域和文本片段之间的这些对应关系，作者训练了另一个为新看不见的图像生成文本说明的模型（Karpathy and Fei-Fei 2015）。
神经图像-Mahi Lab
基于头皮脑电图的脑部机器界面（BMI）具有促进中风后皮质可塑性的潜力，这已被证明可以改善运动恢复结果。然而，很少使用基于EEG的基于EEG和运动学的指标来量化BMI启用BMI BOTOCH训练对上LIMB恢复的功效。此外，与运动相关的神经相关性可以预测运动恢复的程度仍然难以捉摸，这阻碍了基于BMI的中风康复的临床翻译。为了解决以上知识差距，招募了10个具有稳定基线临床评分的慢性中风患者参加12次治疗课程，涉及启用BMI的驱动外骨骼进行肘训练。平均每个参与者进行132±22个重复。所有会话和受试者的BMI准确性为79±18％，假阳性率为23±20％。训练后临床评估发现，上肢和ARAT的FMA在基线上的得分显着提高了3.92±3.73和5.35±4.62点。此外，在研究过程中，有80％的参与者（7例中度损害，1个严重损害）在临床上的差异很小（MCID：FMA-EU> 5.2或ARAT> 5.7）。运动学措施表明，平均而言，参与者的运动变得更快，更顺利。与运动相关的皮质电位的调节，与受损部门相反的基于脑电图的神经相关性与ARAT评分显着相关（ρ= 0.72，p <0.05），与FMA-EU（ρ= 0.63，p = 0.051）相关。这表明干预后IPSI-GEMESPHERE的激活或抑制竞争性的半球的抑制作用，这可能是BMI介导的康复治疗后神经可塑性和皮质重组的证据。
医学图像计算的可重复性
医学图像计算 (MIC) 致力于通过计算方法分析医学成像数据并通过实验对其进行评估。因此，它是一门实验科学。可重复性是所有实验科学进步的基石。与许多其他领域一样，人们主要担心 MIC 的可重复性不令人满意。然而，可重复性不是一个单一的概念，而是一个范围，研究人员经常误解它。此外，尽管已经采取了一些措施来促进 MIC 社区的可重复性，但目前尚不清楚这些措施是否有效。本章的目标有三个：i) 为读者提供 MIC 可重复性的必要概念；ii) 描述已实施的措施并评估其中一些措施；iii) 概述可能采取的一些新行动。本章首先介绍一个概念框架，该框架区分了不同类型的可重复性以及可重复研究的主要组成部分。然后，介绍 MICCAI（医学图像计算）当前如何评估可重复性
评估双向图像上的视觉模型
Bistable图像，也称为模棱两可的图像或可逆图像，显示了视觉刺激，尽管观察者并非同时，但可以在两个不同的解释中看到。在这项研究中，我们使用可动的图像对视觉模型进行了最广泛的检查。我们手动收集了一个数据集，其中包括29张Bissable图像以及它们的相关标签，并在亮度，色彩，旋转和分辨率方面进行了121种不同的操作。我们评估了六个模型体系结构的分类和属性任务中的十二个不同模型。我们的发现表明，除了来自Idefics家族和llava1.5-13b的模型外，在模型之间，一个相对于另一个相对于另一个相对于另一个相对于图像操作的差异的明显偏爱，对图像旋转的例外很少。另外，我们将模型的偏好与人类进行了比较，并指出这些模型并没有与人类相同的连续性偏见，并且通常与人类初始解释有所不同。我们还调查了提示中的变化和使用同义标签的影响，发现与图像训练数据相比，这些因素明显更多的是模型的解释，而不是图像较高的图像表现出对Bissable图像解释的影响更高。所有代码和数据都是开源的1。
遮挡的面部图像的分类...
在这项工作[1]中使用了单拍的多伯克斯检测器深度学习技术来准确地分类和定位面部闭塞。具有七种不同类型的常见面部闭塞的自我结构数据集，导致平均平均精度达到95.46％。研究的作者[2]提供了一种可靠有效的方法，用于精确地识别使用卷积神经网络和多任务学习的面部遮挡。使用多任务CNN可以准确预测许多面部区域的覆盖范围，例如鼻子，嘴和两只眼睛。为了解决面部排除问题的问题，本文[3]将问题分为三个步骤：面部解析，遮挡检测和面部重建。最后阶段使用前两个阶段的信息重建面部。因此，该模型在实际的遮挡数据上表现良好，这在先前的方法中是无法实现的。
使用顺序图像拼贴
摘要：确定暴力活动对于确保社会的安全很重要。尽管变压器模型对行为识别领域有很大贡献，但通常需要大量数据才能表现良好。由于目前缺乏现有的有关暴力行为的数据集，因此对于变形金刚使用数据集不足的暴力行为来说，这将是一个挑战。此外，已知变压器在计算上是沉重的，有时可能会忽略时间特征。为了克服这些问题，可以使用名为MLP-Mixer的架构使用较小的数据集来获得可比的结果。在这项研究中，提出了一种特殊类型的数据集，该数据集提出了一个称为顺序图像拼贴（SIC）的MLP混合物。此数据集是通过将视频剪辑的框架汇总到图像拼贴中来创建的，以便更好地了解视频中暴力行为的时间特征。三个不同的公共数据集，即国家曲棍球联盟曲棍球战斗的数据集，智能城市CCTV暴力检测的数据集以及现实生活中暴力情况的数据集用于培训该模型。实验的结果证明，与其他最先进的模型相比，使用所提出的SIC训练的模型能够以较少的参数和触发能力在暴力行为识别中实现高性能。