摘要 模态是信息的来源或形式。通过各种模态信息,人类可以从多个角度感知世界。同时,遥感(RS)的观测是多模态的。我们通过全色、激光雷达和其他模态传感器宏观地观察世界。遥感的多模态观测已成为一个活跃的领域,有利于城市规划、监测和其他应用。尽管该领域取得了许多进展,但仍然没有提供系统概述和统一评估的全面评估。因此,在这篇综述论文中,我们首先强调单模态和多模态遥感图像解释之间的主要区别,然后利用这些差异指导我们在级联结构中对多模态遥感图像解释的研究调查。最后,探讨和概述了一些潜在的未来研究方向。我们希望这项调查将成为研究人员回顾最新发展和开展多模态研究的起点。
5.60 辐射光谱抛光。.............................102 5.61 平场辐射抛光。.............................103 5.62 推扫式辐射抛光。......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。104 5.63 光谱微笑插值 ...............................105 5.64 阴影边框去除工具 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 5.65 模拟模块菜单。.................................108 5.66 视反射率计算 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 5.67 从地面参考反射光谱库计算 TOA 辐射度 .111 5.68 根据校准图像光谱验证 TOA 辐射度 ................112 5.69 根据校准图像光谱绘制验证样本 ..。。。。。。。。。。。。。113 5.70 工具菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。114
本文介绍了一项研究的初步结果,该研究比较了可见光和红外 (IR) 图像在人员识别至关重要的区域(例如机场和安全建筑)中检测和识别人脸的有效性。我们通过在本研究收集的图像数据库上运行三种人脸识别算法来比较可见光和红外图像的有效性。使用相同场景收集的数据库中的每个人都有红外和可见图像。我们在研究中使用了三种非常不同的特征提取和决策算法,以确保比较不会依赖于特定的处理技术。我们还展示了可见光和红外决策指标融合时的识别结果。识别结果表明,可见光和红外图像在算法中的表现相似,并且红外和可见光图像的融合是一种可行的增强性能的方法,而不仅仅是单独使用其中一种。我们研究了面部不同区域对识别的相对重要性。我们还讨论了实施的实际问题,以及研究下一阶段的计划,即在不受控制的环境中进行人脸检测。给出了初步的人脸检测结果。
Acknowledgements ......................................................................................................................... iii Abstract .............................................................................................................................. iv List of Tables ..................................................................................................................... vi List of Figures .......................................................................................................................................................... vii
•实施和服务研究以扩展穆德•治疗性开发:新型药物,免疫疗法,神经制作•替代结果:渴望,睡眠,睡眠,严重程度•用于螺柱的治疗学,polysubstance ud,cobrybidities•新型过量治疗,包括刺激性和添加性•dive•dif•/dif >>>>
众所周知,手部运动和运动的心理表征都会导致相应皮质运动区域记录的脑电图 (EEG) 发生事件相关去同步 (ERD)。然而,体感皮质区域的 ERD 与触觉的心理表征之间的关系尚不清楚。在本研究中,我们利用健康人的 EEG 记录来比较右手真实和想象的振动触觉刺激的影响。真实和想象的感觉都会产生对侧 ERD 模式,尤其是在 m 波段,最明显的是在 C3 区域。基于这些结果和以前的文献,我们讨论了触觉意象作为复杂身体意象的一部分的作用,以及将触觉意象引起的 EEG 模式用作脑机接口 (BCI) 中的控制信号的潜力。将这种方法与运动意象 (MI) 相结合可以提高用于中风和神经创伤后感觉运动功能康复的 BCI 的性能。
目标:基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 通常用于控制应用。然而,这些应用需要强大而有判别力的神经模式,因此可能需要丰富的 MI 经验。受康复领域的启发,在康复领域,具体化是改善皮质活动的关键要素,我们的研究提出了一种新颖的控制方案,在控制过程中提供虚拟具体化的反馈以提高性能。方法:受试者经历了两个沉浸式虚拟现实控制场景,他们使用脑电图 (EEG) 控制设备的二维运动。这两个场景仅在是否提供具体化反馈(反映分类意图的运动)方面有所不同。在经历每个场景后,受试者还回答了一份问卷,在问卷中他们对场景的沉浸感和反馈的具体化程度进行评分。结果:与没有具体化反馈的标准控制方案相比,受试者在使用我们的控制方案时表现出更高的控制性能、更大的大脑活动模式可辨别性和增强的皮质激活。此外,自我评价的体现和临场感得分与表现呈现出显著的正线性关系。意义:我们研究的结果提供了证据,表明提供体现反馈作为意图分类指导可能对控制应用有效,因为它可以诱导增强的神经活动和具有更大辨别能力的模式。通过将体现反馈应用于沉浸式虚拟现实,我们的研究也是另一个例子,表明虚拟现实是改善 MI 的有前途的工具。
开发委员会和用于测试运动图像命令的六型机器人机器人。测试系统以检测闭合和打开左右手的想象运动以控制机器人的运动。与运动任务相关的脑电图(EEG)信号在人体感觉运动皮层上感测。接下来,Sockit处理数据以识别允许受控机器人运动的命令。使用F3,F4,FC5和FC6传感器的MI-EEG信号的分类是使用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合体系结构进行的。此方法利用深度学习识别模型来开发实时嵌入的BCI系统,其中信号处理必须是无缝且精确的。在创建和公共科学数据集中使用K折的交叉验证评估所提出的方法。我们的数据集由从四个测试受试者获得的2400次试验组成,持续了三秒钟的关闭和开放式运动的想象。使用我们的数据和最先进的数据集,识别任务分别达到84.69%和79.2%的精度。数值结果支持Motor图像可以成功地应用于BCI系统中,以控制移动机器人和相关应用,例如智能车辆。
在被指控存在专业疏忽的案件中,任何审查机构(无论是专业性质的还是司法性质的)在考虑个人是否以合理的能力行事时,都可能会考虑是否遵守建议的做法。遵守本指导中建议的做法的个人应该至少可以部分地对任何疏忽指控进行辩护,因为个人遵循了这些做法。个别专业人员有责任决定何时适合遵循指导,但如果成员没有遵循本说明中建议的做法,并不一定意味着他会被判定为疏忽。每个人都有权决定在任何专业任务中要遵循的适当程序。但是,只有在有充分理由的情况下才可以不遵循本说明中建议的做法。
在被指控存在专业疏忽的案件中,任何审查机构(无论是专业性质的还是司法性质的)在考虑个人是否以合理的能力行事时,都可能会考虑是否遵守建议的做法。遵守本指导中建议的做法的个人应该至少可以部分地对任何疏忽指控进行辩护,因为个人遵循了这些做法。个别专业人员有责任决定何时适合遵循指导,但如果成员没有遵循本说明中建议的做法,并不一定意味着他会被判定为疏忽。每个人都有权决定在任何专业任务中要遵循的适当程序。但是,只有在有充分理由的情况下才可以不遵循本说明中建议的做法。