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伪造虹膜图像的判别方法: 本发明公开了一种伪造虹膜图像判别方法，该方法包括构建阶段和判别阶段，所述构建阶段包括树型视觉词典的构建阶段和伪造虹膜判别分类器的构建阶段，其中树型视觉词典的构建阶段对样本虹膜图像库中的样本虹膜图像进行处理，得到树型视觉词...; 谭铁牛孙哲南张慧; 文献传递

静息及视觉任务状态下面孔认知脑区的fMRI功能网络研究: 面孔的感知和识别在人类的社会交往中扮演着及其重要的角色，人在感知面孔的时候，从中获取了大量重要的信息，这些信息提供给我们个体的身份特征和精神状态，从而确定彼此之间的相互关系和交流方式。那么大脑如何对看到的面孔进行认知和加...; 张慧

单侧皮层下缺血性脑卒中患者运动功能磁共振成像的纵向研究被引量：7: 2010年; 目的分析单侧皮层下缺血性脑卒中患者患侧肢体运动时脑部激活区随时间的动态变化过程,以及与运动功能康复水平的关系。方法对6名健康志愿者与3例单侧皮层下缺血性脑卒中患者进行血氧水平依赖功能磁共振成像(BOLD-fMRI),分别采取单侧手指和患侧手指顺序对指运动任务。采用统计参数图进行数据分析和脑功能区定位,计算不同感兴趣区内激活体素数目,并计算偏侧化指数(LI)。扫描结束后记录患者上肢Fugl-Meyer运动评分。对患者在发病后8个月内分别行两侧BOLD-fMRI检查,比较两次激活区域及LI的变化。结果脑卒中患者激活区较健康人广泛,3例患者在发病早期激活范围存在差异,但均表现为双侧感觉运动区(SMC)激活;在发病晚期,肢体同侧SMC激活减少,对侧SMC激活增多,相应的半球、SMC、M1区LI增高。结论单侧皮层下脑梗死患者随着病程时间延长,功能区逐渐向对侧SMC局限化。; 郑作锋艾林戴建平张慧; 关键词：脑卒中功能磁共振成像

伪造虹膜图像的判别方法: 本发明公开了一种伪造虹膜图像判别方法，该方法包括构建阶段和判别阶段，所述构建阶段包括树型视觉词典的构建阶段和伪造虹膜判别分类器的构建阶段，其中树型视觉词典的构建阶段对样本虹膜图像库中的样本虹膜图像进行处理，得到树型视觉词...; 谭铁牛孙哲南张慧

公共安全虹膜识别应用采集设备: 本文件规定了公共安全虹膜识别应用中采集设备的技术要求，描述了试验方法，确立了检验规则。本文件适用于公共安全虹膜识别应用中采集设备（以下简称“产品”）的设计、生产和检验。; 何召锋李星光张慧刘京王云龙孙哲南李海青侯广琦侯鸿川戎玲顾荣杰吴治平杨春林陈书楷林晓清陈蕊丽任福云杨金锋张堃博王微

基于鲁棒纹理特征和机器学习对伪造虹膜图像判别的方法: 本发明是一种基于鲁棒纹理特征和机器学习对伪造虹膜图像判别的方法，包括步骤：对真实虹膜图像或伪造虹膜图像进行预处理；提取鲁棒的加权局部二元模式的分块统计特征；支持向量机的训练和分类，根据分类器输出结果判断测试图像是否是伪造...; 谭铁牛孙哲南张慧

平行视觉的基本框架与关键算法: 2021年; 目的随着计算机与人工智能的快速发展,视觉感知技术突飞猛进。然而,以深度学习为主的视觉感知方法依赖于大规模多样性的数据集,因此,本文提出了基于平行学习的视觉分析框架——平行视觉,它通过大量精细标注的人工图像来给视觉算法补充足够的图像数据,从而将计算机变成计算智能的"实验室"。方法首先人工图像系统模拟实际图像中可能出现的成像条件,利用系统内部参数自动得到标注信息,获取符合要求的人工图像数据;然后使用预测学习设计视觉感知模型,利用计算实验方法在人工图像系统生成的大量图像数据上进行各种实验,方便地研究复杂环境条件等困难场景对视觉感知模型的影响,使一些实际中的不可控因素转变为可控因素,增加视觉模型的可解释性;最后通过指示学习反馈优化模型参数,利用视觉感知模型在实际场景下存在的困难来指导其在人工场景的训练,以实际与人工虚实互动的方式,在线学习和优化视觉感知模型。由于已经有大量研究人员致力于构建人工场景并生成大量虚拟图像,因此本文采用已构建的这些人工场景图像,并对实际场景图像进行翻转、裁剪、缩放等数据扩充,然后以计算实验和预测学习为重点,开展了相关的应用实例研究。结果在SYNTHIA(synthetic collection of imagery and annotations),Virtual KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)和VIPER (visual perception benchmark)数据集上进行的大量实验表明,本文方法能够有效地克服数据集分布差异对模型泛化能力的影响,性能优于同期最好的方法,比如在SYNTHIA数据集上检测和分割性能分别提升了3.8%和2.7%。结论平行视觉是视觉计算领域的一个重要研究方向,通过与深度学习的结合,将推动越来越多的智能视觉系统发展成熟并走向应用。; 张慧李轩王飞跃; 关键词：计算机视觉视觉感知模型目标检测

基于局部空间活动模式信息提取脑激活区被引量：1: 2007年; 伴随着功能磁共振成像(f MRI)实验数据的急剧增长,合理有效的f MRI数据分析技术显得越发重要.当前的f MRI数据分析一般基于一元统计方法,通过孤立分析每个体素的时间序列来决定该体素是否被激活,没有考虑隐含在局部脑区内的脑激活模式信息,无法检测到那些对刺激反应较为微弱的体素.文中针对当前f MRI数据一元分析的不足,提出了一种采用局部脑区活动模式间多元距离(local multivariate distance mapping,LMDM)的方法来对脑激活区进行检测.LMDM使用多元模式来表示不同刺激条件对应的局部脑区活动,并利用不同模式间的多元距离作为统计量来度量脑区活动在不同刺激条件下的区别,从而可以有效利用局部脑区信息来提取脑激活区.文中分别采用一元GLM方法,LMDM方法对仿真数据和真实实验数据进行了分析,并作了定量比较.结果均表明LMDM方法可以比一元GLM方法更完整地检测到脑激活区.; 甄宗雷田捷张慧; 关键词：统计分析

基于人眼图像的多特征融合身份识别方法: 一种基于人眼图像的多特征融合身份识别方法，包括注册和识别，其中，所述注册包括：对于给定注册的人眼图像，获得归一化人眼图像和归一化虹膜图像；对待注册用户的人眼图像抽取多模态特征，将得到人眼图像的多模态特征作为注册信息保存到...; 谭铁牛孙哲南张小博张慧; 文献传递

基于fMRI功能连接度分析正常人相关脑区在运动过程中的参与程度被引量：7: 2009年; 目的在运动及静息两种状态下,观察初级运动区(M1)与其他运动相关区域之间功能连接程度,分析特定功能区在运动执行过程中的作用。方法选取6名正常人作为研究对象,进行血氧水平依赖功能磁共振成像(BOLD-fMRI)检查。功能成像分为静息功能、右手运动功能、左手运动功能三部分。运动功能采用Block设计,采取手指顺序对指任务。扫描结果采用统计参数图(SPM2)进行数据分析和脑功能区定位。功能连接度采用时间相关算法,选取运动任务时对应的最强激活点(均为一侧M1区)作为种子点,分别在静息功能数据和运动功能数据中将该种子区与相应全脑做相关分析,计算不同脑区与种子区之间的相关性,以Z值反映其功能连接程度,并观察同一脑区在运动及静息两种状态下与种子点之间Z值的变化。结果在静息状态下,与种子点相关联的区域为双侧躯体感觉运动区(SMC)、辅助运动区(SMA)及同侧顶上小叶(SPL);在运动状态下,与种子点相关联的区域为双侧SMC、SMA、同侧SPL及小脑前叶(ALC);在运动状态下双侧SMC及SMA之间功能联系的Z值较静息状态下普遍增大。结论静息状态下双侧SMC、SMA及同侧SPL之间存在比较稳定的功能联系;运动状态下双侧SMC及SMA之间功能联系增强。运动肢体同侧ALC参与运动任务的执行,但不参与静息状态下运动区之间的功能连接。; 艾林郑作锋戴建平张慧; 关键词：功能磁共振成像静息状态

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张慧

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