→ 点阵激光与像素激光的区别
点阵激光与像素激光的区别
健康咨询描述：
我在医院做了之后，脸上红红的，也很痛，不知道是那一种激光，我脸上有痘坑，如果是像素激光能去除痘坑吗？？
曾经的治疗情况和效果：
已经做了两次了。每次做完后都是脸红红的，有方格，大约一个星期之后就结疤脱落。这次是隔了20天
想得到怎样的帮助：我到底做的是哪一种，对痘坑有效吗？？？？
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&&&&&&病情分析：&&&&&&你好，这个情况考虑可以采用激光或美宝进行外涂，同时采用维生素E进行外涂，&&&&&&指导意见：&&&&&&效果不好必要时可以采用整形美容手术治疗的。
保定市中医院&& 主治医师
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&&&&&&像素激光主要是在原本的非分段式的激光，加上一个光栅，使它的输出光束变小，损伤面积缩小，可增大激光能量，准确加深治疗深度。&&&&&&点阵激光（飞梭激光）是一种分段式激光，可使激光光束在不同的空间和时间分段发射，因而可以进一步增大激光能量，从而使作用更加深入有效。相应的激光束极其细小，而且发射得非常快，让人感觉是同时发射到皮肤上的，点阵激光这样的设计就使得激光束的热量是分次到达皮肤的，给了皮肤一个承受热量的缓冲期，在减轻痛感和减少副作用方面效果更好。另外，临床上根据术后皮肤反应特点，点阵激光又有剥脱性点阵和非剥脱性点阵之分。指导意见：说实话，这两种激光都可以用，但是一次肯定效果不是很明显，你可以用下像素激光。
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&&&&&&病情分析：&&&&&&您好，这种情况是激光治疗以后没有完全恢复正常反应引起的情况&&&&&&指导意见：&&&&&&建议您平时注意自己的反应情况，根据自己的情况进行热敷，注意清洁卫生调节控制&&&&&&以上是对“点阵激光与像素激光的区别”这个问题的建议，希望对您有帮助，祝您健康！
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&&&&&&病情分析：&&&&&&你好，像素激光和点阵激光在治疗方式上有很大不同。像素激光的激光射出时，由于设备前端的图像发生器使得发出很多细小的激光束，这样从距离上分散了激光束的能量，可有效的治疗黄褐斑，毛孔粗大等问题。&&&&&&指导意见：&&&&&&点阵激光的每一束光束都是崭新的，而且他们会以极快的速度传达到人的皮肤表面，这样就使得热量分批到达皮肤，就给了皮肤一个很好的缓冲。根据点阵激光的特点，点阵激光可以广泛用于祛疤、祛除妊娠纹等方面。祝你健康你的青款建议选择点阵
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&&&&&&病情分析：&&&&&&你说的情况需要对症给与药物丹皮酚软膏涂抹下可以逐渐恢复。&&&&&&指导意见：&&&&&&可以观察下有无发生过相关异常表现，若是痘痕较为明显，可以用激光治疗好的。
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使用微信扫码支付1元图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？ - 知乎791被浏览34906分享邀请回答17212 条评论分享收藏感谢收起172 条评论分享收藏感谢收起查看更多回答导读：Ｉ）ＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３８２４．２０１２．０４．００，重庆４０００６５）摘要：介绍了深度图像在模式识别中的研究现状及其在人体识别中的应，针对目前普通相机拍摄的图像识别在光照、姿态、遮挡等因素影响下性能下降的问题，通过分析Ｋｉｎｅｃｔ相机获取的深度图的特征，提出以综合点特征和梯度特征的局域梯度特征的方式来对人体部位区分判定，人体识别中图分类号：ＴＰ３７文献标识码：Ａ文Ｉ）ＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３８２４．２０１２．０４．００４基于Ｋｉｎｅｃｔ深度图像的人体识别分析李红波，丁林建，冉光勇（重庆邮电大学网络智能研究所，重庆４０００６５）摘要：介绍了深度图像在模式识别中的研究现状及其在人体识别中的应用。针对目前普通相机拍摄的图像识别在光照、姿态、遮挡等因素影响下性能下降的问题，以微软推出的Ｋｉｎｅｃｔ设备为平台，通过分析Ｋｉｎｅｃｔ相机获取的深度图的特征，提出以综合点特征和梯度特征的局域梯度特征的方式来对人体部位区分判定，并以手肘为例作了简要论证。关键词：Ｋｉｎｅｃｔ；深度图像；局域梯度特征；人体识别中图分类号：ＴＰ３７文献标识码：Ａ文章编号：１００５－３８２４（２０１２）０４４３０２１４３６引言无关性，不会遇到光照、阴影等因素的影响。其次，深度图像的灰度值与图像的横、纵坐标组合在一健全的交互式人体追踪已经在游戏、人机交起，在一定的空间范围内，可以用来表示物体在３Ｄ互、安全工程、远程呈现以及卫生保健等行业中得空间中的坐标，因此可以等效成在３Ｄ空间中进行到应用¨』。然而，既能识别一般的身体动作，同时模式识别。再者，如果利用图像深度信息进行模式又要以满足实时交互所需的速率在硬件上进行实识别，就相当于单目３Ｄ空问模式识别，可以克服遮现的技术研究目前还远远不能满足需求怛Ｊ。随着挡或重叠问题。更重要的是，深度图摄像机的成像微软Ｋｉｎｅｃｔ深度摄像机的出现，这一工作被大大简原理可以很好地保证相机标定的鲁棒性，适应各种化。面向交互应用，基于深度图像进行动态动作识环境变化，使之容易自调节重新标定且不需要测量别，最明显的技术特点就是识别的高速率，即能够标定物。这样，系统研发可以更多关注识别算法本实现实时识别功能，以及识别的精确度。身，而不会过分依赖于标定等前端工作的准确性，利用深度图像进行模式识别是近年来兴起的极大地简化了实际应用系统的复杂程度。技术，这主要得益于深度图摄像机的成本降低。特别是微软推出Ｋｉｎｅｃｔ设备，极大地激发了研究者们１深度图像与人体识别的研究现状的兴趣。与飞行时间技术（ｔｉｍｅｏｆｆｌｉｇｈｔ，ＴＯＦ）、结构１．１深度图像的概念与特征光、三维激光扫描等深度相机相比，Ｋｉｎｅｃｔ深度相机在３Ｄ计算机图形学中，深度图像指从观察视的优势在于拍摄的深度图分辨率高，成本低。以往的利用可见光图像的单目识别常常遭遇角看去，图像所包含信息与场景物体表面距离相关的一种图像或一个图像通道。这样，假设图像深度光照变化、阴影、物体遮挡以及环境变化等因素的值的变化方向（即摄像机拍摄方向）与所需要描述干扰。利用深度图像进行模式识别可以很好地克服以上可见光图像模式识别常遇到的困难。深度的三维场景的视场方向ｚ方向相同的话，那么就能图像中像素的灰度值仅与视场窗口平面到物体表够很容易地描述整个三维场景。因此，深度图像也称为距离图像。与彩色图像相比，深度图像能直接面的距离有关。因此，深度图像首先具有空间颜色反映物体表面的三维特征，且不受光照、阴影和色收稿日期：２０１２－０７―１０度等因素的影响∞Ｊ。在局部空间范围内和不需要一２１―万方数据０颜色域信息时，深度图像可以代替双目成像。是对于研究领域还是非常昂贵。一家以色列的公理想的深度图像如图ｌ所示，其中左图是立体司ＰｒｉｍｅＳｅｎｓｅ于２０１０年４月推出为微软ＸＢＯＸ专结构的可见光图像，右图是深度图像，距离相机越用的三维测量技术的外部设备Ｋｉｎｅｃｔ（由动力学近的位置灰度值越小。“ｋｉｎｅｔｉｃ”与连接“ｃｏｎｎｅｃｔ”２个词汇组成的原创混合词）。该设备使用一种类似结构光而不是向空间发射特定形状的技术，叫光编码（１ｉｇｈｔｃｏｄｉｎｇ）技术，其检测装置只需要一块普通的ＣＭＯＳ芯片，因此成本大大降低，可作为民用化设备。其原理是对三维空间进行纵深标记，标记的信号光源采用的是激光散斑（１ａｓｅｒ图１理想深度图像外观示意图ｓｐｅｃｋｌｅ），当激光照射到粗糙物体或穿透毛玻璃后形成随机衍射斑点，这些斑点会随着距离而根据深度图像的定义，可以得到深度图如下２产生不同的图案，因此相机拍摄前首先对三维空间个性质：进行一次标定。在ＰｒｉｍｅＳｅｎｓｅ的专利¨４１上标定的１）颜色无关性。该性质表明深度图像与彩色方法是：每隔一段距离，取一个参考平面，把参考平图像不同，不会有光照、阴影、以及环境变化的干扰；面上的散斑图案记录下来。当检测物体时，所拍摄２）灰度值变化方向与视场ｚ方向相同。该性场景的散斑图像与标定的参考图像依次计算相关质表明，利用深度图像可以在一定范围内重建３Ｄ系数，存在物体的位置会出现峰值，将每一层参考空间区域，并且可以在一定程度上解决物体遮挡或平面处的峰值叠加，然后经过一些插值计算，就能同一物体各部分重叠的问题。利用该特性，即使２够得到整个三维场景形状了。个物体有遮挡部分，物体前后关系在深度图中产生Ｋｉｎｅｃｔ设备的出现极大地激发了研究者们的兴的距离差别，即灰度值的分层性，也可以用某个阈趣，特别是计算视觉和模式识别的研究者们。其中值将遮挡物体或者同一物体的不同部分分割开来，较为著名的应用有人体检测与跟踪ＨＪ、姿势识这是可见光图像无法做到的。别［５刮和头部识别。列等。这几篇文献中的工作有一１．２深度图像模式识别研究现状定的相通性，其技术发展呈螺旋上升趋势。Ｌｕ深度摄像机按照成像原理划分主要有飞行时Ｘｉａ【４１首先对深度图像利用Ｃａｎｎｙ算子【８１进行边缘间法（ＴＯＦ）、结构光（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｌｉｇｈｔ）、三维激光扫提取，然后通过计算距离变换和模型匹配的方法，描（１ａｓｅｒｓｃａｎｎｅｒ）等几种，主要应用于机器人、互动计算出头部的位置并根据经验比例定位整个人体，游戏等领域。其中飞行时间法的原理是通过给目进而达到检测与跟踪的目的。与ＬｕＸｉａ相比，Ａｂｈ―标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回ｉｓｈｅｋＫａｒ【５ｏ也是通过距离变换与模型匹配的方法，的光，通过计算光脉冲的往返飞行时间来得到目标但是在头部定位的时候选取的是训练过的Ｈａａｒ特物体的距离。结构光法是一种主动光学测距技术，征级联的分类模型，训练方法采用Ａｄａｂｏｏｓｔ算法。其基本原理是由结构光投射器向被测物体表面投Ｓｈｏｔｔｏｎ【６１等提出一种对整幅图像逐点分类的方法，射可控制的光点、光条或光面结构，并由图像传感特征采用像素差分，分类方法采用随机森林训练过器（如摄像机）获得图像，通过系统化的几何关系，的分类器，训练样本采用计算机图形学技术的人工利用三角原理计算得到物体的三维坐标。三维激合成的人体深度图像。与Ｓｈｏｔｔｏｎ相比，Ｇ．Ｆａｎｅｌ．光扫描是利用脉冲激光或者相位激光结合快速扫１ｉ【７１的方法也是采用人工合成深度图与变种的随机描技术瞬间得到三维空间中坐标的点云（ｐｏｉｎｔ森林分类器训练的思路，但是所解决的问题是人体ｃｌｏｕｄ）数据测量值，可以快速构建结构复杂、不规则头部位置与方向的检测，并采用头部、非头部分别的场景。作为正、负样本做训练。利用深度图像进行模式识别是近年来兴起的１．３深度图像在人体识别中的应用一种方法。其原因是，虽然上述３种深度图摄像机利用深度图像对人体进行识别主要包括人体价格越来越便宜，并且在工业上得到广泛应用，但部位的静态识别（部分识别和全身识别）、对骨骼、――２２――ＤＩＧＩＴＡＬｃｏＭＭＵＮｌＣＡＴＩＯＮ／２０１２．０８万方数据关节位置的判定以及人体动作的动态识别等。在全身识别方面，Ｇｒｅｓｔ∽１运用迭代最近点法来追踪已知大小的骨架和起始姿势。Ａｎｇｕｅｌｏｖ¨０１等人通过分割图像以及马尔可夫随机场（ＭＲＦ）模型将３Ｄ范围扫描数据中的人模型分割为头、四肢、躯干以及背景几部分。Ｋａｌｏｇｅｒａｋｉｓ¨¨用全封闭的三维网格从头顶开始进行分类并分割为不同的部分，然而并没有解决遮挡问题以及对划分拓扑敏感问题。Ｐｌａｇｅ―ｍａｎｎ【１２Ｉ等建立了一个三维网格以找出与测量极值相关的点，并将这些点分为头部、手部、脚部３部分。人脸识别的研究主要集中在二维人脸图像（灰度或彩色图像）。目前的二维人脸识别系统在受控条件下能取得很好的性能，但在光照、姿态、化妆等因素影响下性能将急剧下降。基于深度图像的三维人脸识别可以有效克服或减轻这些因素的影响。天ＣＭＯ．Ｓ伍均匀ｊ∥ｉ守磊质ｉｉ津大学的叶剑华等¨驯采用局部二值模式（１０ｃａｌｎａｒｙｂｉ―ｐａｔｔｅｒｎ，ＬＢＰ）算子分别提取人脸灰度图像和深ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓｅ―甜龄一ｐｐ…‘。度图像的区域ＬＢＰ直方图序列（ＬＢＰｑｕｅｎｃｅ，ＬＢＰＨＳ），对图像进行分块，从不同层次进行分析，将基于深度图像和灰度图像的算法进行融合，以提高识别率。２２．１Ｋｉｎｅｃｔ技术ＫＡｎｅｃｔ简介Ｋｉｎｅｃｔ是微软在２０１０年６月１４日对ＸＢＯＸ３６０体感周边外设正式发布的名字。如图２所示，Ｋｉ―ｎｅｃｔ内置了用于语音识别的阵列麦克风系统，带１个ＸＢＯＸ３６０外接的３Ｄ体感摄影机，利用即时动态捕捉、影像辨识、麦克风输入、语音辨识等功能让玩家摆脱传统游戏手柄地束缚，通过自己的肢体控制游戏。Ｋｉｎｅｃｔ共有３个摄像头，中间的镜头是ＲＧＢ彩色摄像机，左右两边镜头分别为红外线发射器和红外线ＣＭＯＳ摄像机。此外，Ｋｉｎｅｃｔ还搭配了追焦技术，底座马达会随着对焦物体的移动而转动。图２Ｋｉｎｅｃｔ结构图一２３―万方数据第ｌ步：标定Ｌ―――矿在不１．３距离处采集激光散斑参考图像●＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿――第２步：取样三二二二工［采集物体表面的激光散斑测试ｌ到●＿－＿＿＿＿●＿＿●＿●＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿●＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿－●＿＿＾＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿一第３步：定位ｔｔ＋算测试图像与参考图像相关度．选取柱―――――＿＝厂［＿一关度最大的参考圈图４光编码技术成像过程图３深度图像的人体识别分析３．１利用ＫＡｎｅｃｔ获取深度图像数据对常见的姿势进行识别试验，需要收集用以训练的大量的人体姿态图像。由于目前没有公开的深度图像人体姿态标准库，因此利用微软Ｋｉｎｅｃｔ设备自制小样本库。如图５所示，仅人的双手就能产生各种各样不同方式的动作，人体能够做出的动作是无法统计完全的。为避免在动作选取阶段进行大量重复性工作，从中选取变化明显的动作样本，从而生成人的不同形状及尺寸所对应的深度图。该图位深是１６ｂｉｔ，因此图像灰度值的范围是０―６５５３５。当取值为０时，距离为最近有效距离；当取值为６５５３５时，距离为Ｋｉｎｅｃｔ深度摄像机所能支持的最远距离。图５深度图像样本一２４一ＤＩＧＩＴＡＬＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ／２０１２．０８万方数据３．２深度图像特征提取的问题分析在特征提取中，好的特征是能够对不同类别的样本有很高的区分度，并且尽可能的减少特征的维数以及计算量。梯度与点特征是可见光人体识别的特征提取中两大类常见的特征。梯度特征包括Ｃａｎｎｙ算子∽】，Ｌａｐｌａｃｅ―Ｇａｕｓｓｉａｎ【ｌ副算子和方向梯度直方图¨酬（ＨＯＧ）等。对于前２种算子，能够比较好地检测出图像中所有边缘处的点，即灰度值变化较大的点。但是这２种方法很可能将图像分割成几个不连通的区域块，对于复杂场景中的人体识别还需要进一步进行图像处理以排除其他噪声地干扰。如果选用经典的形态学方法结合阈值分割，虽然能够去除一部分细小噪声；也有可能同时破坏被检测目标的形态。方向梯度直方图是人体检测与识别中非常经典的方法，其优点是处理精度高，检测效果好，但是缺点是维数高，计算开销大，动辄几千维，因此实时处理很难保证。另一方面，常见的点特征包括角点¨７－１８］，ＳＩＦＴ［１９］等。虽然维度不高，但是点特征在背景比较凌乱的情况下难以适应人体多变的姿态，而且点特征还需要进行聚类等操作，加大了解决问题的难度。因此，单纯的采用梯度特征或者点特征都不是一个好的解决方案。３．３深度图像局域梯度特征的提出在分析深度图像的性质之后，结合所要处理的深度图像，如图５所示。采用以下被本文称作深度图像局域梯度特征的方式。该特征是点特征与梯度特征的良好结合，并且很好地利用深度图像的性质，能够反映特征点周围的局域信息。梯度局域特征的示意图如图６所示。设深度图像为Ｉ，任意像素为算，ｄ。（髫）是ｘ点处的深度值（灰度值）。另设集合Ｄ为方向集，是平面八等分角的集合，Ｄ＝｛仅ｌａ＝竿，ｔ∈Ｚ｝（１）斗另外，Ｋ＝（ｋ。，ｋ：）代表以原点为起点，与水平向右方向呈仅角度的偏移向量，满足，．，｛ｉ知ｊＩ自ｋｋｌ，ｋ２＝｛吊姒且ｋ；＋ｋ；≠０，ｄ∈Ｄ（２）Ｌ０式（１）中：ｔ＝２，Ｉｃ（２ｍ＋１）（ｍ∈Ｚ）时，ｋ】＝０，ｋ２取常数值；ｔ＝２木（２ｍ）（ｍ∈Ｚ）时，ｋ：＝０，ｋ．取常数值；其他情况下ｋ。，ｋ：取常数值。另设ｐ是由任意２个偏移向量组成的向量对，一＝（也，Ｋ。），ｕ，Ｖ∈Ｄ，共２８对。对每个一，局域梯度特征计算如下以（ｚ，石）＝ｄ。（菇＋Ｋ。）一ｄＩ（石＋Ｋ）（３）式（３）中：厶（Ｚ，ｘ）反映像素ｘ周围的梯度信息，并以此来表示像素ｘ的特征，既属于一种点特征，也是一种类梯度特征，是二者的良好组合。对于同一个物体，局域梯度特征具有空间位置不变性，即当该物体在场景中自由平移时，其表面上点的特征数值是不变的。特别的，对于球表面绝对不变，即不随球体沿任意方向的旋转而改变。因此该特征能够很好地区分表面凹凸不平的物体。算术运算，总共２８维，那么有３×２８次加减法算术运算；２）深度图像不受光照、颜色、阴影或者纹理等因素的影响；３）采用梯度特征具有空间位置不变性。４）该特征已经包含邻域信息。即用周围８个点之间的相互梯度值代替中心像素周围一个常量尺度区域块。因此，该特征是颜色无关性与空间不变性的优美组合。５４举例论证对于人体部位与姿势，深度图像局域梯度特征有很好的区分度。以手肘为例，取２８维特征向量的其中２维来进行说明。结束语本文主要讲述了利用Ｋｉｎｅｃｔ提取的深度图像如图６，图ａ是某一张深度图样本，该人面朝镜头，矩形框中是该人的左右两个手肘，其左手肘是９０。向上弯曲，右手肘向斜下方伸直。图ｂ与图ｃ分别是左右手肘的放大图像。设该２维特征分别是按照０ｉ＝（Ｋ，Ｋ。），０ｉ＝（Ｋ。，ｋ）的偏移向量对计算得来。对统的特征值，在图ｂ中厶（Ｚ，瓦）是一个较进行人体部位识别的方法。从深度图像在模式识别中的研究现状及其在人体识别中的应用出发，结合Ｋｉｎｅｃｔ摄像机及其成像原理，针对可见光图像识别在光照、姿态、遮挡等因素影响下性能下降问题，提出采用综合点特征与梯度特征相结合的局域梯度特征方式来区别人体部位和姿势的方法。该方法对人体部位的区分提供了一种可行的解决方案。由于深度图像的人体识别在一些细微动作识别以及处理速率上，均有进一步提升和改进的空间，所以在未来的工作中我们将在积极关注深度图像人体识别领域发展的同时，努力改进识别算法，进一步提高识别精确率和速率。利用Ｋｉｎｅｃｔ相机的深度图像人体识别在未来将有着广阔的发展空间。参考文献：［１］王晓光，苏群星．虚拟维修通用仿真软件系统的设计［Ｊ］．计算机仿真，２００６，２３（８）：２６６－２６８．［２］ＹＵＫＩＨＩＲＯＭ，ＴＯＳＨＩＮＯＲＩＹ．ＶＲ．ｂａｓｅｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒｐｏｗｅｒｐｌａｎｔ大的差值，而Ｃ图中，对应的一维特征值厶（ｚ，ｘ。）趋于０；反过来，对于秽ｉ特征值对图ｂ的手肘厶（ｚ，咒）趋于０，而图Ｃ中厶（ｚ，ｘ。）是一个很大的值。此外，可以直观地粗略估计，对其他２６维特征值，ｂ图与Ｃ图差别不大，那么和的这２维特征值即可区分左右手肘以及左右手肘的姿势（左手肘向上弯曲，右手肘向斜下方伸直）。对于其他的动作或者姿势也可以用公式（３）计算得来的２８维特征向量区分，道理与图６所示相同。ｏｐｅｒａｔｏｒ［Ｃ］∥．ｏｎＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒｓＥｄｕｃａｔｉｏｎ．ＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＤＣ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２００２：９２２－９２３．图６深度图像局域梯度特征［３］范剑英，于舒春，王洋．基于法向分量边缘融合的深度图像分割［Ｊ］．计算机工程，２０１０，３６（１７）：２２１．２２２，２２５．这种深度图的局域梯度特征受启发于前人的工作，不止一篇文献中提到了类似的思想或者变种№’２０圳】。ＦａｎｅｌｌｉＧ［１６１提出的思想是在此基础上加［４］ＸＩＡＬｕ，ＣＨＥＮｃＣ，ＡＧＧＡＲＷＡＬＪＫ．Ｈｕｍａｎｄｅｔｅｃ－上空间归一化系数，且偏移半径尺度为随机数；ＬｅｐｅｔｉｔＶ【加１的思想是单纯的可见光灰度图像邻域偏移量相加减，进而作为三叉树结构的分类；Ｓｈｏｔｔｏｎｒ¨思想是中心像素Ｒ，Ｇ，Ｂ三个通道交叉相减。深度图的局域梯度特征至少有４个优点：ｔｉｏｎｕｓｉｎｇｄｅｐｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｙＩＫｉｎｅｃｔ［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１１－１－２１）［２０１２－０４－１８］．ｈｔｔｐ：∥ｄｏｗｎｌｏａｄ．ｃｓｄｎ．ｎｅｔ／ｄｏｗｎ－Ｋ．ＳｋｅｌｅｔａｌｔｒａｃｋｉｎｇｕｓｉｎｇＭｉｃｒｏｓｏｆｔＫｉｎｅｃｔｌｏａｄ／ｇｕｏｍｉｎ９００００／３８２０８１３．［５］ＡＢＨＩＳＨＥＫ［６］［Ｊ］．Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ，２０１０：ｌ－１１．ＳＨＯＴｒＯＮＪ，ＦＩＴＺＧＩＢＢＯＮＡ，ＣＯＯＫＭ．Ｒｅａｌ．ｔｉｍｅｈｕ－ｍａｌｌｐｏｓｅ１）计算量小――因为只涉及图像像素数值的ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｐａｒｔｓｆｒｏｍｓｉｎｇｌｅｄｅｐｔｈｉｍａｇｅｓ一２５―万方数据包含总结汇报、办公文档、人文社科、IT计算机、党团工作、工作范文以及基于Kinect深度图像的人体识别分析等内容。本文共2页
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