Active Appearance Model Based Hand Gesture Recognition

This paper addresses the application of hand gesture recognition in monocular image sequences using Active Appearance Model （AAM）, For this work, the proposed algorithm is composed of constricting AAMs and fitting the models to the interest region. In training stage, according to the manual labeled feature points, the relative AAM is constructed and the corresponding average feature is obtained. In recognition stage, the interesting hand gesture region is firstly segmented by skin and movement cues. Secondly, the models are fitted to the image that includes the hand gesture, and the relative features are extracted. Thirdly, the classification is done by comparing the extracted features and average features. 30 different gestures of Chinese sign language are applied for testing the effectiveness of the method. The Experimental results are given indicating good performance of the algorithm.     

Hand Gesture Recognition Based on Improved FRNN

The trained Gaussian mixture model is used to make skincolour segmentation for the input image sequences. The hand gesture region is extracted, and the relative normalization images are obtained by interpolation operation. To solve the proem of hand gesture recognition, Fuzzy-Rough based nearest neighbour（RNN） algorithm is applied for classification. For avoiding the costly compute, an improved nearest neighbour classification algorithm based on fuzzy-rough set theory （FRNNC） is proposed. The algorithm employs the represented cluster points instead of the whole training samples, and takes the hand gesture data＇s fuzziness and the roughness into account, so the campute spending is decreased and the recognition rate is increased. The 30 gestures in Chinese sign language alphabet are used for approving the effectiveness of the proposed algorithm. The recognition rate is 94.96%, which is better than that of KNN （K nearest neighbor）and Fuzzy- KNN （Fuzzy K nearest neighbor）.     

适用于遮挡的网格跟踪算法

引入遮挡网络模型的概念，提出了一种适用于遮挡的网格跟踪算法，遮挡区域检测和网格节点运动估计是跟踪算法的关键。改进的遮挡检测方法可以更加准确检测遮挡区域，能有效地提高遮挡及其相邻区域运动估计的准确度；采用了基于特征窗口匹配的网格节点运动估计方法，有效地避免了块匹配法产生的块效应。实验证明，本文算法可以有效进行运动跟踪，具有较了的视觉效果。     

试论认知规律在广告创作中的运用

要创作出好的广告，广告人必须掌握消费者的心理，而掌握认知规律首当其冲。本文着重从消费者的认知特点和广告人所应具备的认知素质两个角度谈认知规律在广告创作中的运用。     

弹性分组环网的生存性研究

高速网络中，任何可能发生的故障都将引起不可估量的损失和网络整体性能的极度恶化．因此，作为城域网的弹性分组环网，其生存性问题也是必须研究并解决的重要问题之一．本文分析了一种新的故障场景并提出一种改进源路由保护机制来实现环网保护，同时对RPR网络拓扑结构建立了数学模型来分析3种保护机制．最后，通过对网络的吞吐量和延迟等参数的分析，在理论上和仿真试验上对3种保护机制进行了各种性能的比较和评估，分析了具有最大生存性潜力的第3种保护机制——可控源路由保护机制．     

麦洼牦牛和九龙牦牛FSHβ基因的PCR-SSCP分析

运用一对特异性引物对麦洼牦牛、九龙牦牛的FSHβ基因的5,端侧翼区进行了扩增,应用PCR-SSCP方法对其进行了多态性分析.结果表明:在麦洼牦牛的FSHβ基因的5,端侧翼区有AA型、AB型和BB型三种基因型,九龙牦牛的FSHβ基因的5,端侧翼区只检测到了AA型、AB型两种基因型.在两种牦牛品系中,AA基因型频率最高,A等位基因频率均明显高于B等位基因频率.麦洼牦牛和九龙牦牛群体中多态信息含量分别为0.3431、0.1411,麦洼牦牛多态性能高,遗传变异大.     

心肌梗塞诊断的专家系统方法

目的：提高心肌梗塞的正确诊断率。方法：将心内科专家的经验归纳、整理,制成软件,形成专家系统方法。结果：用实际临床已正确诊断的１００例病例进行检验,心肌梗塞疾病的诊断敏感性达到９５％,特异性达到１００％,准确性达到８０％。结论：同目前实际临床的情况相比,该方法的结果良好,说明该方法应用于医疗诊断方面是成功的。     

基于全光缓存器的光纤传感甲烷多点监测系统

当前的光纤甲烷传感器通常使用长距离准直器,导致探头体积大、安装对准不易等问题.本文提出一种基于全光缓存器的光纤甲烷检测系统,利用全光缓存器多波长多圈缓存的特性,可将探测长度缩短为5 cm,是国内外现有方案的1/6～1/10.本方案能有效缩小探头体积,同时保证检测精度.     

多层金属板低频磁屏蔽效能的理论模型与特性分析

针对多层无限大金属板对圆环线圈磁屏蔽问题,通过分离变量法严格求解麦克斯韦方程组,推出多层板磁屏蔽效能的解析公式,并对其进行编程计算。将多层板屏蔽效能计算公式取特殊值简化成单层板,得到的结果与Moser单层板屏蔽效能公式一致。分析多层板位置、多层板顺序以及板间空隙对屏蔽效能的影响。结果表明,当金属板的厚度、顺序以及圆环线圈和观测点位置不变时,屏蔽效能与多层板位置无关。当圆环线圈、金属板及观测点位置不变时,颠倒板的顺序不影响屏蔽效能。频率低于10 kHz时多层板空隙对屏蔽效能的影响较小,频率高于10 kHz时多层板屏蔽效能随空隙的增大而增大。     

开放经济条件下南京高新技术产业发展的对策研究

改革开放以来，南京市的高新技术产业发展取得了一定成就，培育了一批重点高新技术产品群，高新区建设成就斐然，民营科技企业异军突起，高新技术产业在国民经济中的战略主导地位初步确立。但另一方面，南京高新技术产业也在总体规模、技术水平、科技人才、国际化等方面存在一系列问题。本报告在调查分析的基础上，提出了发展南京高新技术产业的对策建议。