基于特征袋_自然场景分类的空间金字塔匹配

基于特征袋_用于自然场景分类的空间金字塔匹配

Svetlana Lazebnik1Cordelia Schmid2Jean Ponce1,3

2006年

摘要

本文提出了一种基于近似全局几何对应关系的识别场景类别的方法。这种方法将图像逐渐细分并计算每个子区域内的局部特征的直方图。由此产生的“空间金字塔”是一种简单、计算高效的对无序特征袋进行扩展的图像表示方法，并且它在对具有挑战性的场景分类任务中显示出了提高的性能。具体来说，我们所提出的方法超过了在Caltech-101数据库上目前的水平，在包含十五种自然场景类别得大型数据库上达到了较高的准确性。空间金字塔框架也为最近提出的一些图像描述符提供了见解，包括Torralba的GIST描述符和Lowe的SIFT描述符。

1.引言

在本文中，我们考虑识别图像的语义类别这一问题。例如，我们可能要把一张照片归类为描述一个场景（森林，街道，办公室等）或包含某个感兴趣的对象。对整个图像的分类任务，特征袋方法——将图像表示为局部特征的无序集合——最近表现出令人印象深刻的性能水平[7，22，23，25]。不过,因为这些方法都忽略了关于特征的空间布局的所有信息，它们的描述能力受到严重限制。尤其是，它们无法从其背景中捕捉对象的形状或分割图像。不幸的是，克服这些限制并建立有效的结构性对象描述符已经证明是相当具有挑战性的，尤其是当识别系统必须在强杂波，闭塞或大视角变化的存在下进行工作。基于生成模型[3,5]和几何对应搜索[1,11]的方法在计算费用方面实现了鲁棒性。一个更有效的方法是用相邻的局部特征之间的对偶关系来增加基本的特征袋表示，但这个想法现有的实现[11，17]得到了不确定的结果。提高几何形变鲁棒性的另一种策略是提高局部特征不变性的水平（例如，通过使用仿射不变检测器），但最近的一次大规模评估表明，这一策略通常不能取得成功。

尽管我们仍然赞成发展结构性对象表示的鲁棒性和几何不变性的目标，但在本文中，我们提出在固定区域局部特征的汇总统计基础上重新审视“全局”非恒定表示。我们介绍一个基于核的识别方法——通过使用改编自Grauman和

Darrell[7]金字塔匹配方案的高效近似方法在全局范围内计算粗略的几何关系。我们的方法涉及在不断精细的分辨率上重复细分图像并计算局部特征的直方图。正如在第5节实验中所示，这个简单的操作足以在基本特征袋表示的基础上显著提高性能，甚至超过了基于详细的几何对应关系的方法。

先前的研究已经表明，所有方法里不分析其构成对象的统计特性产生关于语义范畴的大量线索[13]。我们自己的实验证实全局表示不仅对识别整体场景，对包含特定对象的分类图像也是惊人的有效，甚至当这些对象被嵌入在重型杂波和不同的姿势和外观时。也就是说，我们不提倡对象识别中全局方法的直接应用（除非图像的种类极其有限时）。相反，我们设想此方法的次要作用。它可以被用来捕捉图像的gist[21]，并预示特定对象（例如，如果基于全局描述的图像很可能是一条公路，我们很可能找到一辆汽车而不是一个烤面包机）随后的搜索。此外，我们的方法的简单性和高效性，结合它在具有挑战性的数据上产生预料不到的高识别率的趋势，可能为其“校准”新的数据集和评估更复杂的识别方法奠定很好

的基础。

2.先前的工作

在计算机视觉中，直方图作为一种图像描述方法有着悠久的历史（见[16，19]）。Koenderink和Van Doorn[10]推广了局部无序图像的直方图，或直方图值尺度空间（即对于给定位置和尺度的每个高斯孔径，局部无序图像返回在给定位置和尺度下聚集在该孔径的图像特征的直方图）。我们的空间金字塔方法可以被认为是局部无序图像的一种替代构想，取代孔径的高斯尺度空间，我们定义了一个矩形窗口的固定层次结构。Koenderink和Van Doorn坚信局部无序图像在视觉感知中发挥着重要作用。我们的检索实验（图4）确信空间金字塔可以捕获感知的显著特征，并表明“局部无序匹配”可能对图像之间的整体感知相似度估计来说是一个强大的机制。

将我们所提出的方法与多分辨率直方图[8]——涉及对一个图像进行重复采样并在每个新级别（level)计算像素值的局部直方图——进行对比是重要的。换句话说，多分辨率直方图使分辨率变化，并计算此时的特征（强度值），但直方图分辨率（强度等级）保持固定。我们采取相反的方法，即固定分辨率，并计算此时的特征，但使用不同的的空间分辨率。这导致保留更多信息的更高维表示（例如，由黑白相间的条纹组成的图像将在空间金字塔的每一个层次保留2个模式，而它会变得不是从一个均匀灰度图像，而是从多分辨率直方图的最精细水平中不可区分）。最后，不像多分辨率直方图，当配备适当的内核时，空间金字塔可用于近似几何匹配。

“细分和无序”运算——即将图像分成子块，并在子块中计算局部特征的直方图（或直方图统计，如均值）——已经在全局图像描述[6，18，20，21]和兴趣区域的局部描述[12]的计算机视觉中被练习了许多次。因此，虽然此运算本身似乎是基础，但先前的方法并未解决什么是正确的细分方案（尽管4*4网格似乎是最流行的实施选择），及什么是细分和无序之间正确的均衡等问题。空间金字塔框架提出了解决这个问题的一种可能的方式：即当多分辨率以有原则的方式结合在一起时会达到最好的结果。它也表明，“细分和无序”技术成功的原因是它们真的实现了近似几何匹配。

3.空间金字塔匹配

我们首先描述空间金字塔匹配[7]的原始公式，然后介绍将这个框架用于创建空间金字塔图像表示这一应用。

注：核方法的主要思想是基于这样一个假设：“在低维空间中不能线性分割的点集，通过转化为高维空间中的点集时，很有可能变为线性可分的”。

3.1 金字塔匹配核

设X和Y（图像X和Y）是d维特征空间里的两个向量组。Rrauman和Darrell[7]提出了金字塔匹配以找到这两个集合之间的近似对应关系。通俗地说，金字塔匹配的工作原理是在特征空间中设置越来越粗的网格并求出现在每个分辨率水平上的匹配数量的加权总和。在任何固定分辨率水平，如果两个点落入相同的网格内那么就说它们匹配；在更精细的分辨率下找到的匹配比粗糙分辨率下找到的匹配权重更高。更具体地说，我们在分辨率0，...,L水平上创建一个网格序列，这

样沿着每个维度第l层有2l个单元格（cell），总共有个单元格。令和

分别表示在该分辨率等级下X和Y的直方图，因此是落入网格中第

i个单元格里的来自X和Y的点的个数。第l层的匹配的数量由直方图交叉函数（histogramintersectionfunction）给出：

下面，我们将缩写为

注意在第l层的匹配个数也包括第l+1层的所有匹配个数。因此，对l=0，...，L-1，在第l

层出现的新的匹配个数为。第l层的权重设置为，这与该层的单元格宽度成反比。直观地说，我们想降低在更大单元格中发现的匹配的权重因为它们涉及越来越不同的特征。将所有的块放在一起，我们得到了下面的金字塔匹配核的定义：

直方图交叉核和金字塔匹配核都是Mercer核。

注：直方图交叉核是对每一层来说的，金字塔匹配核是对一个图像所有层的加总来说。3.2 空间匹配模式

如在[ 7 ]中介绍的，一个金字塔匹配核用无序图像表示。它允许高维外形空间中两个特征集合的精确匹配，但却丢弃了所有空间信息。本文提出了一种“正交”的方法：在二维图像空间中执行金字塔匹配，并在特征空间使用传统聚类方法。明确地说，我们将所有特征向量量化为M个离散类型（即图1中由圆形，菱形和加号表示的特征类型），并作了简化的假设即只有相同类型的特征才可以互相匹配。每个channel m给我们两个二维向量

，代表在各个图像中发现的类型m的特征坐标。最后的内核是单独的channel

内核的总和：

该方法具有用流行的“视觉词汇”保持连续性的优点——事实上，当L=0时它简化为标准的特征袋。

因为金字塔匹配核（3）是直方图相交的简单加权和，并且因为对每个正数来说

c min(a,b)=min(ca,cb)，我们可以执行作为通过串联所有分辨率下的所有channel的

合适的加权直方图形成的“长”向量的单一直方图相交（如图1）。对于L层和M个channel，结果向量的维度为。据第5节的实验显示用M=400,L=3，会有34000维的直方图交叉。然而这些运算是有效的，因为直方图向量是非常稀疏的（事实上，

正如在[ 7 ]中，内核的计算复杂度与特征数量是线性关系。还必须指出，除了M= 200和L= 2我们没有观察到任何显著的增长，此时串联直方图只有4200维。

最终的实现问题是标准化。为了获得最大的计算效率，我们通过图像中所有特征的总的加权和标准化所有的特征直方图，实际上是使所有图像中的特征总和相等。因为我们使用的是密集特征表示（见第4节），因此不必担心来自混乱（clutter）的伪造的特征检测器，这种做法足以应对可变图像尺寸的影响。

图1.创建3级金字塔的例子。该图像有三个特征类型，由圆形，菱形和加号表示。首先，我们在3个不同的分辨率水平细分图像。接着，对每个分辨率级别和每个channel，我们统计落在每个空间bin里的特征数量。最后，我们根据式（3）将每个空间直方图进行加权。

4.特征提取

本节简要介绍在第5节实验中使用的两种特征。首先，我们所谓的“弱特征”是面向边缘点的，即点在给定方向的梯度幅值超过最小阈值。我们在两个尺度和八个方位提取边缘点，总共M= 16 channels.我们设计了这些特征，以获得类似于“GIST”[21]的表示或图像的全局SIFT描述符[12]。

为了更好的辨别力，我们还利用高维“强特征”，就是SIFT描述符——16*16像素的patch 和8个像素间距的网格。我们用密集的规则网格来代替兴趣点的决定是基于李飞飞和Perona 的对比评价[4]，他们已经表明密集的特征在场景分类效果更好。直观地说，密集的图像描述对捕捉均匀区域如天空，平静的水，或路面（为了处理低对比度区域，当块的所有梯度幅度太弱时我们跳过通常的SIFT标准化过程）来说是必要的。我们在取自训练集的块的随机子集中执行K均值聚类以形成一个视觉词典。我们的实验的典型词典大小是M = 200和M = 400。

5.实验

在本节中，我们报告在三种不同数据集上的结果：15个场景种类[4]，Caltech-101[3]，和Graz[14]。我们在灰度级上进行所有的处理，即使在彩色图像都可用时。所有实验在随机选择的不同训练图像和测试图像上重复十次，每次运行都记录下每类的平均识别率。最后的结果是独立运行结果的平均值和标准偏差。多分类在用一对多规则训练的支持向量机（SVM）实现：一个分类器从rest中分离出每个类，测试图像被分配为具有最高响应的分类标签。

图2.取自场景类别数据库的图像例子。带星花的类别来自Olive和Torralba。

表1.场景类别数据集的分类结果。每个特征的最高结果用加粗来显示。

5.1 场景分类识别

我们的第一个数据集（图2）有15个场景种类：13种是由李飞飞和Perona[4]提供（其中的8种最初是由Olive和Torralba[13]收集），2种(industrial and store)是我们自己收集的。每个类别都有200到400个图像，平均图像大小为300×250像素。数据集中的图片的主要来源包括COREL收集，个人照片，和谷歌图片搜索。这是迄今在文献中使用的最完整的场景类别的数据集之一。

表1显示了每类使用100张图像作为训练集其余作为测试集（与[4]设置一样）的详细的分类实验结果。首先，让我们测试L=0，M=200时的强特征的性能，对应一个标准的特征袋。我们的分类率是72.2%（取自李飞飞和Perona的13类的分类率是74.7%），比他们65.2%的最佳效果更高，用无序的方法和可与我们媲美的特征集合达到的。我们猜想，李飞飞和佩罗娜的方法对隐含狄利克雷分布（LDA）[2]的依赖是不利的，它本质上是一种无监督的降维技术，因此，并不一定有利于实现最高的分类准确率。为了验证这一点，我们已经用概率潜在语义分析（pLSA）[9]来实验，它试图解释图像中的特征分布为几个“场景主题”或“aspects”的混合物并在实际中执行起来类似于LDA[17]。继Quelhas等人的方案[15]，我们在无监督的环境来运行pLSA用训练图像的一半来学习一个60-aspect的模型。接下来，我们将这个模型应用到训练集的另一半以获得给定的各图像（因而将特征空间的维数200降低到60）的主题的概率。最后，我们在这些减少的特征上训练SVM，并用它们对测试集进行分类。在这种设置中，我们的平均分类率从原来的72.2％下降到63.3％。取自李飞飞和Perona的13个类别从74.7％下降到65.9％，这和他们的结果是非常相似的。因此，我们可以看到，潜在因素分析技术对分类性能产生不利影响，这也与Quelhas等的结果是一致[15]。

接下来，让我们看看空间金字塔匹配的表现。为了完整起见，表1列出了仅使用金字塔

最高层（单一层）的性能，以及使用多层（“金字塔”列）的完全匹配方案的性能。对于所有这三种特征，当我们将L = 0到多层设置时，结果显著提高。尽管金字塔最高层的匹配似乎可以解释大部分的提高，但是使用所有层显示了更好的性能。对于强特征来说，当L=2到L=3时，单层的性能实际上是下降的。这意味着，L = 3金字塔的最高层细分的太精确，每个bin 有太少的匹配。尽管最高层的辨别力有所降低，但整个L = 3金字塔的性能仍然和2级金字塔基本相同。那么，空间金字塔表示的主要优点：因为它以有原则的方式结合了多种分辨率，对单个层的失败是鲁棒的。

比较不同特征集的性能也是有趣的。正如预期的那样，弱特征执行起来不如强特征，尽管与空间金字塔结合，他们也可以达到可接受的精度水平（请注意，由于弱特征有一个比强特征更高的密度和更小的空间范围，当L=2 到L =3时其性能是不断提高的）。当L=0时从M =200 到M =400增加视觉词典的大小导致性能小的提高，但这种差异是一切，除了金字塔更高层被消除。因此，我们可以得出这样的结论——由金字塔提供的粗略几何线索比增大的视觉词典有更强的辨别力。当然，在图像和特征空间利用结构的最佳方式可能是在一个统一的多分辨率框架下将它们结合起来；这是未来研究的主题。

6.讨论

本文基于金字塔匹配内核[7]的修改提出了“全面”的图像分类方法。我们的方法——反复细分图像并在得到的子区域中计算图像特征直方图——已经在3个大型的不同的数据集上显示出了可喜的结果。尽管我们的方法的简单性，尽管它不是通过构造明确的对象模型，而是通过使用全局线索作为对象存在的间接证据这一事实，但是它仍然在无序图像表示中获得了改进。这并不是一个微不足道的成就，考虑到一个精心设计的特征袋方法比基于部分和关系[25]的更复杂的方法表现的好。我们的研究结果还强调，全局场景统计的令人惊讶和无处不在的力量：即使是在高度可变的数据集，如Graz，他们仍然可以提供有用的辨别信息——无论是作为独立的场景分类程序，如较大的目标识别系统的中“背景”模块，还是作为在新收集的数据集中评价偏差存在的工具。

实用实用模板匹配金字塔

目录 1、Opencv模板匹配原理--没有金字塔 (2) 2、模板匹配—使用金字塔 (3) 1）主要函数简介 (3) 2）程序流程 (3) 3、验证和结果 (3) 1）实验环境 (3) 2）实验结果 (3)

Opencv模板匹配 1、Opencv模板匹配原理--没有金字塔 函数：cvMatchTemplate( Source, Target, result, method); 说明： Source：源图像，一般我们使用灰度图像； 如果source为RGB图像，使用函数cvCvtColor(source,dst,CV_RGB2GRAY) 这里，dst为转换后的灰度图像。 Target：模板图像。 Result：匹配后的矩阵，width = S_width – T_taget + 1 ，height = S_height – T_height +1 使用函数IplImage* result = cvCreateImage( resultSize, IPL_DEPTH_32F, 1 )获得。 Method: CV_TM_SQDIFF: CV_TM_SQDIFF_NORMED CV_TM_CCORR CV_TM_CCORR_NORMED CV_TM_CCOEFF CV_TM_CCOEFF_NORMED

一般的，使用CV_TM_CCORR_NORMED，存在的问题是没有使用去均值，可能对亮度变化比较敏感。 程序流程： 读入模板和源图像→建立result图像→模板匹配→使用cvMinMaxLoc找到最大（最小）值→输出结果 2、模板匹配—使用金字塔 1）主要函数简介 cvPyrDown( src，dst，filter ) src：源图像，尺寸为width×height dst：经过一次下采样得到的图像，尺寸为width/2 ×height/2 filter：卷积滤波器，目前仅支持CV_GAUSSIAN_5×5 cvSetImageROI( image,rect ) image：源图像，经过这个函数后，图像大小变为rect（长方形） rect：（x，y，width，height）（x，y）为长方形的左上角坐标，width，height为长方形的宽和高。 2）程序流程 读入模板和源图像→cypyrdown（假设只有一次）得到源图像和模板下采样图像→设置这里的匹配result图像→模板匹配→使用cvMinMaxLoc找到最大值→以这个最大值为中心（x1，y1），将源图像裁剪为width = W_template +7 ，height = H_template+7图像，rect左上角坐标为X2=x1 - W_template/2 -3 Y2=y1 - H_template/2 -3→再次建立result1图像→模板匹配→使用cvMinMaxLoc找到最大值 3、验证和结果 1）实验环境 Core i5 2410M thinkpad x220主机 Ubuntu10.04 –gcc 源图像大小360×360，模板大小140×140 采用一级金字塔 验证方法：源图像S、模板T，分别采用加噪声和更改亮度 2 模板匹配程序耗时约10ms。

城市公共空间

城市公共空间 第十章城市公共空间 §10.1概述 §10.2商业区 §10.3城市中心 §10.4城市广场 §10.5城市设计 §10.1概述 一、城市公共空间的概念、作用和类型 二、城市公共空间的构成要素 一、城市公共空间的概念、作用和类型 ?城市公共空间居住区户外场地、公园、体育场地等。 –狭义的概念：是指那些供城市居民日常生活和社会生活公共使用的室外空间，它包括街道、广场、居住区户外场地、公园、体育场地等。 –广义概念：可扩大到公共设施用地的空间，如城市中心区、商业区、城市绿地等。 一、城市公共空间的概念、作用和类型 ?城市公共空间的作用 –交通 –商业交易 –表演 –展览 –体育竞赛 –运动健身 –消闲 –观光游览 –节日集会 –人际交往 –… 一、城市公共空间的概念、作用和类型 ?城市公共空间的类型 –开放空间 ?街道 ?广场 ?停车场 ?居住区绿地 ?街道绿地 ?公园 ?…… –专用空间

?运动场 二、城市公共空间的构成要素及规划设计 一、构成要素 1、自然要素?a?a气候、地形、水体、植被等 2、人工要素?a?a建筑物、构筑物、道路广场 环境绿化、水景、城市照明 环境设施和小品 3、人文要素?a?a交往环境、风俗习惯 二、造型要素 1、实质要素?a?a点、线、面、体、色彩、质感 2、虚质要素?a?a焦点、轴线、界面 尺度、光、时间 §10.2商业区 一、城市商业区的形成及演变 二、商业区的内容、分布及形式 三、中心商务区 四、步行商业街及步行商业区 五、购物市场 一、城市商业区的形成及演变 ?集市贸易（零售和批发） ?市场、商店和商业街 ?商业区 二、商业区的内容、分布及形式 ?内容： –现代城市商业区是各种商业活动集中的地方，以商品零售为主体权及与它相配套的餐饮、旅宿、文化及娱乐服务。 –商业区内一般有大量商业和服务业的用房，如百货大楼、购物中心、专卖商店、银行、保险公司、证券交易所、商业办公楼、旅馆、酒楼、剧院，歌舞厅、娱乐总会等。 ?分布 –商业区的分布与规模取决于居民购物与城市经济活动的需求。 –商业区一般分布在城市中心和分区中心的地段，靠近城市干道的地方。 ?商业建筑分布形式： –沿街发展 –整个街坊 三、中心商务区 ?中心商务区Central Business District（CBD） –指城市中商务活动集中的地区，是城市经济、金融、商业、文化和娱乐活动集中地。 ?一般只是在工业与商业经济基础强大，商务和金融活动量大，并且在国际商贸和

逻辑思维与金字塔原理

逻辑思维能力与金字塔原理 一、逻辑思维能力 我们的生活每一分钟都伴随着思考，有质量的思考会给生活带来翻天覆地的变化。毫不夸张地说，不同的思维能力决定着不同的人生轨迹和生活品质。 依照传统思维： 说话不清楚是表达能力有问题； PPT做不好是设计能力有问题； 任务完不成是工作能力有问题。 其实真相并不是如此简单，这涉及到处理信息、处理问题的逻辑思维方面的训练。 影响思维能力的三个因素分别是：想不明白、说不清楚、行不敏捷。 想不明白：在遇到选择时不知道自己真正想要什么。 说不清楚：无法在短时间内内向别人介绍清楚自己和自己负责的项目。 行不敏捷：沿用上学时的学习习惯，不会以问题为导向，解决实际困境。 人的大脑一次性接收信息的量是有限的，而有规律的信息更易被大脑记住。 所以反应快的人，并不是因为他们更聪明，而是更懂得通过有效的思维方式，让大脑快速地对信息进行归纳、分类和处理，从而准确地抓住核心，规划行动。 在思维能力训练方面，主要可以遵从两个基本法则：归纳法和演绎法。 归纳法就是把属性相同的事物都列出来，寻找共同点； 演绎法就是把互相影响的因素，按照因果顺序、时间顺序、重要程度排列出来，寻找突破口。 有目的地进行归纳和演绎能力的训练，有助于培养人们的洞察力和观察力。比如，当刚开始工作的时候，在一个团队里，可以想想为什么项目之间不一样，有什么常规做法和特殊做法，为什么这么做，背后有什么因素，等等。 二、金字塔原理简介 逻辑能力是思考能力的基础，而金字塔是建构逻辑的有效方法。 金字塔原理是由麦肯锡的芭芭明托在《金字塔原理》一书中提成的，这是一个受到业界广泛认可和应用的结构化思维的方法论，用于帮助人们更清晰的思考问题、更规范地表达问题和更有效地解决问题（写作与演示）。 金字塔原理的核心理念就是基于中心思想（或问题）的归纳和演绎、形成要点，再将要点或问题进行拆解和组合、形成展开分析和说明，因展开后的结构呈金字塔状，故称之为金字塔原理。金字塔原理的结构如下图所示：

人教版八年级上册地理《自然资源的基本特征》教案

人教版八年级上册地理《自然资源的基本特征》教案 人教版八年级上册地理《自然资源的基本特征》教案 教学目标 知识与技能: 1.初步了解自然资源及其主要类型。 2.了解自然资源与人类生产、生活的密切联系与重要性。 3.了解我国自然资源总量丰富、人均不足,且破坏严重的现状。 过程与方法: 培养学生理论联系实际,探究知识、分析问题的能力。 情感、态度与价值观: 使学生形成正确的资源观,自觉和积极地参与到合理利用资源、保护资源的行列中。 教学重难点 教学重点:自然资源的主要类型及我国的自然资源现状。 教学难点:合理利用自然资源。 教学过程 情境导入： 同学们,我们在作文中经常用到这样一个词来形容我们的祖国- 地大物博。那么如何的地大,我们在前面的课程中都已经学到了。如何的物博呢?从这节课开始我们就来学习第三章《中国的自然资源》,去认识我们物产丰富的伟大祖国。(板书课题) 一、自主探究 阅读学习可再生资源与非可再生资源,找出以下问题: 1.什么是自然资源? 2.自然资源的分类?

3.怎样合理利用自然资源? 归纳提升： 1.从衣、食、住、行和学习等方面,举例说明哪些是自然资源? 2.小组讨论:在我国东南沿海,小河中的水为什么总也流不完? (提示:水资源是一次性资源吗?从而引出自然资源的分类。) 可再生资源:可以在较短的时间内更新、再生,或者能够循环使用。如土地、阳光、森林水、水能等; 非可再生资源:形成、再生过程非常缓慢,几乎不可再生,用一点就少一点。如煤炭、石油、铁矿等。https://www.wendangku.net/doc/9d17803276.html, 3.过渡:引入教材3.1可循环使用的土地资源和3.2用一点就少一点的煤炭资源进行比较。 (通过比较可再生资源和非可再生资源的形成过程和速度的不同,明确可再生资源和非可再生资源要区别对待)。 对于可再生资源: 要合理利用,并且注意保护和培育,对于非可再生资源:应该十分珍惜和节约使用。 探究一:认识和区分可再生资源和非可再生资源。 老师根据学生的讨论结果,适时点拨提升,引导学生正确区分可再生资源和非可再生资源。 探究二:小组讨论对于可再生资源,是不是就可以不注意保护和培育呢?难道可再生资源是取之不尽,用之不竭的吗?可再生资源与非可再生资源有严格的界线吗? 可再生资源与非可再生资源之间没有严格的界限,如果不加以正确使用,可再生资源也可能变成非可再生资源。 二、认识现状 出示我国自然资源现状表,让学生对地大物博有清醒的认识。 使学生意识到:自然资源总量丰富,人均不足是我国自然资源的基本国情。 小组讨论: 我国资源总量丰富,却人均不足的原因?

专栏评论7自然资源地特征和分类

专题7 自然资源的特征和分类 （一）自然资源 1、定义：是指广泛存在于自然界、能为人类利用的自然资源要素 （二）自然资源的基本特征 1、不均匀性 2、有限性：①自然资源的总量②自然资源的开采 3、综合性：相互联结、相互制约（三）自然资源的分类 1、按照再生性质分：可再生资源、非可再生资源 ①可再生资源：生物、水、太阳能等资源②非可再生资源：大量金属矿产和非金属矿产 2、按照赋存条件分：气候资源、水资源、土地资源、生物资源和矿产资源等 （四）主要自然资源 一、气候资源 1.光照资源 (1)定义：是指到达地球地面的太阳辐射 (2)衡量指标：年太阳总辐射量和年日照时数 (3)因素：①纬度（中低纬度光照资源多）②气候（热带、亚热带地区光照资源多） ③地形（高山、高原地区光照资源多）④天气状况（阴雨多雾地区光照资源少） (4)分布：①世界上：各大陆的南北回归线附近及亚欧大陆中部的内陆地区 ②中国：青藏高原西南部光照资源最丰富地区之一，光照资源最少的地区是在四川盆地 2.热量资源（因素：太阳辐射） (1)定义：某一地区在特定条件下所能提供的热辐射能量 (2) 衡量指标：气温、积温、无霜期 (3)意义：是决定农作物生长和分布的重要因素 (4)分布：①世界上：低纬度地区获得的太阳辐射能量多，热量丰富

②中国：以海南岛最多，东北地区和青藏高原较少 例题：为什么青藏高原的光照资源丰富而热量资源却很少？ 光照资源丰富原因： ①青藏高原纬度较低，获得太阳辐射较多；太阳辐射到达地面前通过大气层的路程较短，大气对太阳辐射削弱较少； ②海拔高，空气稀薄，大气透明度好，使得大气对太阳辐射的削弱作用减弱 青藏高原气温低的原因： 由于青藏高原海拔高，高原上空气稀薄，大气层中云量少，大气逆辐射少，大气的保温作用却很差，不能很好地保存地面辐射的热量 3、水分资源 (1)定义：大气降水和地面的湿润状况 (2)衡量指标：降水量、干燥度 (3)影响：植物生长关系密切 补充：干燥度①定义：一个地区蒸发量与降水量的比值 ②表格 干燥度0—1 1—1.5 1.5—4.0 ≥4.0 干湿状况湿润半湿润半干旱干旱 植被森林森林草原草原荒漠 农业生产灌溉条件需要排水有时水分不足需要灌溉几乎完全需要灌溉

公共空间设计

2011 _2012 学年第一学期 公共空间设计课程 教案 课程类型：必修专业课 总学时/周学时：112 / 14 开课时间：2011年10月31日至2011年12月23 日使用教材：《公共空间设计》 授课对象：专业：艺术设计环艺年级：09环艺2 授课教师：姓名：刘天情职称：助教 黑河学院教务处制

教学日历（学期授课计划） 周次起讫时间课次日/月节次学时内容纲要（章、节） 十三10.31—11.4 1 31/10 5—8 4 一、公共空间设计的基本概念与内 涵 1、空间的基本概念 2 1/11 5—8 4 2、空间的基本类型及组织方式 3 3/11 5—8 4 3、公共空间设计的内涵与特点 4 4/11 5—6 2 4、公共空间设计师的基本素质 十四11.7—11.11 5 7/11 5—8 4 二、办公空间设计 1、办公室的特点 6 8/11 5—8 4 2、办公室的平面布局与天花形式 7 10/11 5—8 4 3、办公室的消防、防盗与其他安 全因素 8 11/11 5—6 2 课堂练习 十五11.14—11.18 9 14/11 5—8 4 三、商业空间设计 1、商业空间的类型与特点 10 15/11 5—8 4 2、商业空间室内设计原则 11 17/11 5—8 4 3、商业空间功能组织 4、商业环境的形象塑造 12 18/11 5—6 2 课堂练习 十六11.21—11.25 13 21/11 5—8 4 四、餐饮空间设计 1、餐饮空间的购成和分类 14 22/11 5—8 4 2、餐饮空间的设计原则 15 24/11 5—8 4 3、餐饮空间的色彩运用 4、餐饮空间的装上陈设和照明设计 16 25/11 5—6 2 课堂练习 十七11.28—12.2 17 28/11 5—8 4 五、旅游空间设计 1、旅游空间的设计要点 18 29/11 5—8 4 2、酒店的大堂设计 19 1/12 5—8 4 3、客房的设计 4、宾馆空间设计实例分析 20 2/12 5—6 2 课堂练习 十八12.5—12.9 21 5/12 5—8 4 六、娱乐空间设计 1、娱乐空间的类型

自然资源的基本特征

《自然资源的基本特征》 班级：共同体：姓名：设计者：审核人序号： 【学习目标】 【知识与技能】： 1、了解自然资源的概念及分类，学会区分可再生资源和非可再生资源。。 2、能够运用数据和资料理解我国自然资源的基本特征。 【过程与方法】：培养学生观察问题，分析归纳问题的能力。 【情感态度与价值观】：培养正确的资源观和消费观，养成节约、保护资源的习惯。 【学习重点、难点】：根据自然资源的基本特征区分可再生资源和非可再生资源。 【学习方法】：自主学习—合作交流，阅读分析、归纳总结、交流合作· 【导读指南】读文本完成下列问题：（实在不会的问题，课上通过合作交流完成） （一）可再生资源和非可再生资源 1、自然资源是指。 2、自然资源可分为、两类。 3、区分下列自然资源中哪些是可再生资源，哪些是非可再生资源，并说出理由。 温泉、树木、草地、潮汐能、藏羚羊、风能、海鱼、核能、天然气、花岗岩 可再生资源：。理由：。非可再生资源：。理由：。 4、资源的保护与利用：对于可再资源要合理利用，并且注意；对于非可再生资源，我们应该和。 5、下面两位同学的说法，你支持哪一种？。 A、非可再生资源,用一些就会少一些,所以我们应该节约和保护.可再生资源是”取之不尽,用之不竭” 的,我们不用节约和保护. B、不对!可再生资源不是”取之不尽,用之不竭”的,如果我们不节约和保护也会枯竭的 6、讨论：人们在利用自然资源的过程中有一些认识和做法你认为是否正确？ ?水资源是可再生资源，所以可以随意使用。 ?世界及我国的矿产资源储量丰富，可放心使用。 ?金属矿是不可再生的，所以先不要使用。 随着科学技术的发展，会提高资源的利用效率，会开发新的资源. （二）总量丰富人均不足 1、读课本64页，完成下表： 陆地面积已探明矿产总量耕地面积河流年径流量森林面积 总量居世界位次 人均占有量与世界 平均水平的比值 由此可知：我国自然资源的基本国情是。

美国城市公共空间的发展历史

美国城市公共空间的发展历史 ［摘　要］美国城市公共空间的发展历史主要包 括市民空间阶段，广场的衰落，游憩墓地阶段，公园运动，社区和邻里公园阶段，公共领域的衰落及公共空间的私有化等重要阶段和事件。［关键词］城市公共空间；发展历史；美国The History of Development of Pub-lic Space in American Cities/Zhang Hanqing [Abstract] The history of development of public space in American cities has included the following impor-tant periods and events:the decline of the citizen's space and squares;the decline of graveyards,sports parks,communities, neighborhood parks and public areas; privatization of public life and space;the invention of streets;the influence by globaliza-tion and communications and IT revolution,etc.[Key words] Urban public space,History of development,America □　张翰卿（编译） ［文章编号］１００６－００２２（２００５）０２－０１１１－０４　［中图分类号］ＴＵ９８４．３／．７　［文献标识码］Ｂ “城市公共空间”一般被定义为由公共权力创建并保持的、供所有市民使用和享受的场所和空间。它包括街道、广场、居住区户外场地、公园和体育场地等。在我国，对城市公共空间的研究是在大量建设实践的背景下被动进行的，很多工作停留在就事论事的实践总结的层面上。１９９７年在上海举办的以“城市公共空间”为主题的中国建筑学会年会和１９９８年在深圳举办的以“城市设计”为主题的中国城市规划学会学术会议，在一定程度上推动了我国的城市公共空间学术研究。 城市公共空间的研究牵涉的方面很多，有着极其复杂的社会、经济、政治和文化背景，远远超出单纯空间美学的研究范畴。最近，作者阅读到两篇有关美国城市公共空间发展的文章，现将其编译出来，简要介绍美国城市公共空间发展历程中的几个重要阶段和事件，期望能够扩展我们对城市公共空间研究的视野，在与国外城市公共空间发展的对比思考中，探寻创造具有中国特色城市公共空间的途径。 １８世纪初，每一处公共空间，即每一块由当局控制的土地，都意味着服务于公共机构，而非服务于公众。那个时期的公共用地主要是用于地方上教堂或学校的建设。 １８世纪末、１９世纪初的新建城镇，几乎无一例外地包括了为市场、操练场、码头、教堂、大学、学术机构及公众庆祝活动和集会服务的公共空间。它们都以公共的功能为标志，人们在其中从事一些公共服务工作或扮 演公共角色。 殖民地时期及独立之初，美国的复兴实践更多关注的是建筑物而非其前面的广场。按照１８世纪的观点，无论广场如何的大和开阔，它的荣耀都来自于其从属的建筑物。 许多城市的地图显示，在最终将矗立起的居住区中间插入小的广场，无疑意味着它将被公共建筑围合，并将因此获得荣耀。但是，进入１９世纪以后，这些小型广场多被当作公园来看待。从关注公共建筑到关注公共空间的转变将最终使得公共空间与城市背景之间几乎没有什么美学上的联系。 美国人想要的是一种理性的、平均主义的和政治性的空间和结构秩序，以及公共领域和私有领域的截然分割，这导致用于休闲的、非政治性的和非公共功能的空间靠私有领域来提供，仅有的真正公共的、人性的空间是巨大的中央市民广场，在那里所有具有公民资格的人都可以聚集在一起。这是传统公共空间和当代公共空间真正的区别所在。 随着１９世纪的临近，市民广场逐渐失去它的声望，这一点已经变得越来越清晰了。在独立战争期间（１７７５年～１７８３年），公众庆祝的活动中心曾经是教堂的大厅、独立宫及纽约的中心草地。但是，当政治演说和政治抗议不再流行的时候，公众就开始光顾拥挤的街道、两旁植树的散步道和滨水区了。 其它方面的发展进一步推动了这种离心运动。中产阶级家庭感到郊区和独立农庄的吸引力；新来的人（许多人是从海外来的）对

中国自然资源的特征

中国自然资源的特征 学习目标 1.知识与技能 （1）从生活、生产实际出发，了解自然资源与人类生产、生活的密切联系及中国的资源总量丰富、人均不足，且破坏严重的国情现状。（2）树立十分珍惜、合理利用并倡导节约资源的观念，培养资源保护意识。 2.过程与方法 （1）用读图归纳、分析等方法理解自然资源的分类。 （2）阅读图文理解可再生资源的永续利用。 （3）利用数据对比我国资源丰富，人均不足的基本国情。 3.情感态度与价值观 辩证地认识自然资源与人类的关系，以及合理开发、利用与保护自然资源的意义，进而培养学生初步树立正确的资源观、环境观。 教学时间：1课时 教学过程： 中国地大物博、人口众多，是我国的基本国情。下面的一组数字，既值得我们自豪，也提醒我们对“地大物博”应有一个全面的认识。·中国陆地面积居世界第三位，但人均占有量却不足世界平均水平的三分之一。

·中国已探明的矿产资源总值居世界第三位，但人均占有量不到世界平均水平的二分之一。 ·中国河流年径流量居世界第六位，但人均水资源拥有量仅为世界平均水平的四分之一。 ·中国森林面积居世界第六位，但人均林木占有量只有世界平均水平的九分之一。 我国资源总量大，品种齐全，是当之无愧的“资源大国”。但是，我国人口众多，人均占有量少，而且对资源的利用和管理不善，使资源遭到不应有的破坏，因此资源紧张的问题已不容忽视。 对于我国的自然资源，要有正确全面的认识，既要看到总量丰富的一面，又要看到人均资源不足的一面，从而科学地、合理地去利用资源，保护资源，探索新资源，使可再生资源不断再生，非可再生资源得到合理利用。要树立正确的资源观，充分合理利用资源，保护好环境。板书设计： 类型总量世界排位人均占有量 陆地面积第三1/3 矿产资源第三3/5 中国自然资源耕地第四1/3 河流年径流量第六1/5 森林面积第六1/9 特征总量丰富人均占有量少 破坏严重

图像分类学习笔记-词袋模型和空间金字塔匹配

图像分类学习笔记：词袋模型和空间金字塔匹配 Image Classification Framework: Bag-of-Words &Spatial Pyramid Matching 一、基础：词袋模型（Bag of Words ） Bag-of-Words （词袋、词包）模型，或称Bag of Features 模型，源于文本分类技术。在信息检索中，假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法。将其仅仅看作是一个词的集合，每个词都是彼此概率独立的。这样可以通过文档中单词出现的频率来对文档进行描述与表达。Csurka 等[1]于2004年将其引入计算机视觉领域。 其核心思想在于，图像可以视为一种文档对象，图像中不同的局部区域或其特征可看作构成图像的词汇，其中相近的区域或其特征可以视作为一个词。这样，可以把每幅图像描述为一个局部区域/关键点(Patches/Key Points)特征的无序集合。理论对应关系如下：文档单词字典图像特征聚类中心特征聚类集合 用词袋模型生成对一张图像的描述向量的处理步骤： 1、局部特征提取 通过兴趣点检测、密集采样或随机采集，结合图割区域、 显著区域等方式获得图像各处的局部特征。常用的是 SIFT 特征和Dense SIFT 特征。 2、构建视觉词典 在整个训练集上提取局部特征后，使用某种聚类算法(如K-means)将局部特征进行聚类，每个聚类中心可以看作是词典中的一个视觉词汇(Visual Word)，相当于文本检索中的词，视觉词汇由聚类中心对应特征形成的码字(code word)来表示（可看作一种特征量化过程）。所有视觉词汇形成一个视觉词典(Visual Vocabulary)，词典中所含词的个数反映了词典的大小。

公共空间设计 教案

GUANGDONG INNOVATIVE TECHNOLOGY COLLEGE 教案 课程名称：公共空间设计 教师姓名：姜佳良 系别：机电系 二○一三年至二○一四年第二学期 课程概况 课程名称: 公共空间设计 总学时：64 周学时：周4学时 教学起始周： 1 周——16 周 授课班级及时间：工业设计二、三班 教材概况（主编、出版社、版次等）： 《公共空间设计》杨清平北京大学出版社

教辅概况： 《室内设计》马澜清华大学出版社

课时授课计划 一、授课具体时间： 第一周 二、授课课题： 公共空间设计概述（1） 三、教学目的要求： 1.公共空间的概念 2.公共空间设计的发展及风格表现 3.公共空间的类型 四、教学重点难点： 公共空间概念的理解 公共空间的主要风格 公共空间的主要类型 五、教学方法、用具： 讲授、演示、实践 六、教学过程（包括教学内容、辅助手段、板书设计、课堂练习、教学进程时间分配、课外作业等）：

教学后记： 课时授课计划一、授课具体时间： 第一周 二、授课课题： 公共空间设计概述（2） 三、教学目的要求： 1.公共空间分类的依据和方法 2.公共空间设计的发展因素 3.公共空间设计发展的主要趋势 四、教学重点难点： 公共空间分类的依据 公共空间发展的因素与趋势

五、教学方法、用具： 讲授、演示、实践 六、教学过程（包括教学内容、辅助手段、板书设计、课堂练习、教学进程时间分配、课外作业等）： 教学后记： 课时授课计划 一、授课具体时间： 第二周 二、授课课题： 展馆空间设计案例鉴赏解析 三、教学目的要求： 对湖南益阳博物馆室内设计进行鉴赏 归纳总结展示空间的设计特点与要求 要求学生进行展示空间设计

一种透视变换图像金字塔匹配改进算法

２００７，４３（２４）ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用 图像匹配算法由特征空间、相似性度量、变换类型和变换参数搜索四方面组成［１］。特征空间是指从原始图像中抽取的用于参与匹配的信息；相似性度量用来衡量待配准图像和参考图像之间的相似程度；变换类型用来刻画两幅图像之间几何位置的差别；变换参数的搜索指用什么方式来寻找变换类型中的参数，使得相似性度量达到极值点。 照片在拍摄时，受光照时间、角度、环境和噪声的影响，存在灰度失真和几何畸变。在这种条件下，匹配算法如何达到精度高、速度快以及抗干扰性强是人们追求的目标。目前图像匹配算法可以分为基于灰度相关的匹配算法、基于特征的匹配算法以及基于相位相关的匹配算法。 本文从提高匹配算法的速度、精度和稳定性入手，用改进的ＬＭＡ（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－ＭａｒｑｕａｒｄｔＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ）对图像匹配进行了研究。用多分辨率图像金字塔法，从低分辨率开始，搜索图像透视变换过程中的８个参数，然后缩小搜索的范围，对较高分辨率进行搜索。通过对照片进行匹配测试，证明这种方法可提高子象素的匹配速度、精度和稳定性，使匹配照片的象素成最佳排列，并可以对光学和数字两种相机拍摄的图像进行匹配，效果较好。 １图像特征提取 图像中的边缘和拐点是显著的特征，其中包含了许多重要的信息。准确地提取图像中的特征是算法鲁棒性的前提和保障。本文首先提取图像的边缘信息，再从边缘点中抽取特征较强的点，即拐点，作为最后的特征点。需要用到的边缘信息包括边缘点的位置、梯度方向及梯度值。首先利用Ｃａｎｎｙ算法［６］提取图像的边缘。对图像中任一点ｐ（ｉ，ｊ），规定向左和向下为正方向!ｉ，ｊ，则梯度方向!ｉ，ｊ由下式得到： !ｉ，ｊ＝ !′!′∈［０，２π］ !′＋２ｎπ!′"［０，２π # ］ !′＝ ３ ２ πｙ＞０，ｘ＝０ －ａｒｇｔｇｙ ｘ ｘ＞０ π ２ ｙ＞０，ｘ＝０ π－ａｒｇｔｇ ｙ ｘ ｘ＜ $ & & & & & & & & & & % & & & & & & & & & & ’ ０ （１）其中ｘ＝ Ｉ（ｉ＋１，ｊ）－Ｉ（ｉ－１，ｊ） ２ ，ｙ＝ Ｉ（ｉ，ｊ＋１）－Ｉ（ｉ，ｊ－１） ２ ，ｎ为适当整数，使!落在区间［０，２π］内。 梯度值－Ｍａｇ（ｉ，ｊ）由下式给出： Ｍａｇｐ＝（Ｉ（ｉ＋１，ｊ）－Ｉ（ｉ－１，ｊ） ２ ）２＋（ Ｉ（ｉ，ｊ＋１）－Ｉ（ｉ，ｊ－１） ２ ）２ (（２）上面得到的!ｉ，ｊ在［０，２π］内，取值复杂且不是整数，不利于进一步的处理。因此，将!ｉ，ｊ按 π ４ 为区间长度进行归类，即Ｃｐ＝ｎ，当 一种透视变换图像金字塔匹配改进算法 金勇俊，李言俊，张科 ＪＩＮＹｏｎｇ－ｊｕｎ，ＬＩＹａｎ－ｊｕｎ，ＺＨＡＮＧＫｅ 西北工业大学航天学院，西安７１００７２ ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００７２，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉｎｇｙｊｕｎ＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ ＪＩＮＹｏｎｇ－ｊｕｎ，ＬＩＹａｎ－ｊｕｎ，ＺＨＡＮＧＫｅ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｍａｇｅｐｙｒａｍｉｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（２４）：７８－８０． Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｏｂｕｓｔａｎｄｐｒｅｃｉｓｅｉｎｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ｗｅｇｅｔｔｈｅＨｅｓｓｉａｎｍａｔｒｉｘｒｅｍｏｖｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅＬＭＡｆｏｒｓｅａｒｃｈｉｎｇｔｈｅｅｉｇｈｔｕｎｋｎｏｗｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｗｏｉｎｐｕｔｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｍａｇｅｓａｎｄｇｅｔｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｇａｉｎｓ．Ｗｅｕｓｅｍｕｌｔｉ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｐｙｒａｍｉｄｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆａｓｅｔｏｆｉｍａｇｅｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇａｎｉｍａｇｅｉｎｍｕｌｔｉ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｗｉｔｈｔｈｅｃｏａｒｓｅｓｔｌｅｖｅｌｔｏｔｈｅｆｉｎｅｓｔｌｅｖｅｌｓｅａｒｃｈｓｔｒａｔｅｇｙ，ｗｅｇｅｔｌａｒｇｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｇａｉｎｓａｎｄｈｅｌｐｐｒｅｖｅｎｔｇｅｔｔｉｎｇｔｒａｐｐｅｄｉｎｌｏｃａｌｍｉｎｉｍａ．Ａｓｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎ－ｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｒｅｖｅａｌ，ｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈｉｓｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｕｓｅｆｕｌ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｐｙｒａｍｉｄｉｍａｇｅ；Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－ＭａｒｑｕａｒｄｔＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＬＭＡ） 摘要：为提高图像匹配的精度和稳定性，在图像匹配过程中用消除了Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵的ＬＭＡ改进算法对两幅图像透视变换矩阵的８个未知参数进行拟合，减少了迭代的计算量。匹配过程中用多分辨率金字塔法对图像进行分解，采用由粗到精的搜索策略，进一步减少了计算量并避免了误匹配。通过对照片进行匹配测试，证明了这种方法的有效性和实用价值。 关键词：透视变换；图像匹配；图像金字塔；ＬＭＡ 文章编号：１００２－８３３１（２００７）２４－００７８－０３文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ７５１ 基金项目：国家航空科学基金资助项目（Ｎｏ．０４Ｉ５３０６７）。 作者简介：金勇俊，博士研究生，主要研究方向：图像匹配制导。 ７８

自然资源的基本特征

《第一节自然资源的基本特征》 ■学习目标 【知识和技能】 1．初步了解自然资源及其主要类型。 2．了解自然资源和人类生产、生活的密切联系和重要性。 3．了解我国自然资源总量丰富、人均不足，且破坏严重的现状。【过程和方法】 培养学生理论联系实际，探究知识、分析问题的能力。 【情感、态度和价值观】 使学生形成正确的资源观，自觉和积极地参和到合理利用资源、保护资源的行列中。 ■教学重点、难点 【教学重点】 自然资源的主要类型及我国的自然资源现状。 【教学难点】 合理利用自然资源。 ■教学方法 启发学生积极进行发散思维，理论联系实际，使用情景感受法、自主学习法、读图分析法、合作探究法。 ■教学课时 1课时。 ■教学过程

【创设情境、导入新课】 播放一段反映我国国土辽阔、资源丰富的视频，这就是我们美丽的大自然，她能给我们带来什么呢？ 学生总结：（土地、阳光、矿产、水、森林等）。 循序渐进： 1．它们是存在于自然界，还是人为创造的？ 2．它们对人类来说有没有利用价值？ 【讲授新课】 一、图说自然资源（自主探究，归纳提升、学以致用） （一）自主探究 阅读学习“可再生资源和非可再生资源”，找出以下问题： 1．什么是自然资源？ 2．自然资源的分类？ 3．怎样合理利用自然资源? （二）归纳提升 1．从衣、食、住、行和学习等方面，举例说明哪些是自然资源？2．小组讨论：在我国东南沿海，小河中的水为什么总也流不完？（提示：水资源是一次性资源吗？从而引出自然资源的分类。） 可再生资源：可以在较短的时间内更新、再生，或者能够循环使用。如土地、阳光、森林水、水能等；非可再生资源：形成、再生过程非常缓慢，几乎不可再生，用一点就少一点。如煤炭、石油、铁矿等。3．过渡：引入教材3．1可循环使用的土地资源和3．2用一点就少

幼儿园中班数学活动《按物体的两个特征分类》

幼儿园中班数学活动《按物体的两个特征分类》 活动目标 1、能够按物体的两个特征（颜色、形状）进行分类。 2、学习按物体的不同特征进行多角度分类。 3、能排除干扰正确分类 活动准备： 1、教具排列图表和分类表、胶水、毛巾。 2、幼儿用书、幼儿操作材料纽扣和蘑菇图片人手一份。活动过程： 一、开始部分 幼儿听音乐做律动，稳定幼儿情绪。 二、基本部分 （一）引导幼儿按物体的两个特征（颜色、形状）进行分类。 1、说说纽扣的不同。 （1）教师引导幼儿观察、比较，说说手里的纽扣有哪些地方不一样？ （2）请幼儿按照教师的指令拿出纽扣。 2、理解双维度排列。 （1）观察排列图，提问：图上有什么？代表什么意思？ （2）教师小结：排列在最上面的一行是形状标记，最左边的一列 是颜色标记，中间的格子就是纽扣的家了。 3、幼儿操作：帮纽扣宝宝找家。 （1）、教师依次拿出不同颜色形状的纽扣，提问:这颗纽扣是什 么形状？什么颜色？它的家应该在哪一格？ （2）、幼儿回答，说出理由。 4、教师小结。 （二）学习按物体的不同特征进行多角度分类。 1、做游戏“小白兔找蘑菇”，学习看标记卡找蘑菇。

游戏规则：幼儿闭上眼睛念儿歌“小白兔，找蘑菇，123，找什么”教师同时出示颜色、大小、形状的点数标记，幼儿按教师出示的标记 找到相应特征的蘑菇。 2、概括并记录蘑菇的相同点。 教师出示两朵大小不同、颜色和点子相同的蘑菇，引导幼儿观察 比较。 3、幼儿尝试按物体的两个特征分类。 教师讲解要求：蘑菇宝宝要找朋友住在一起，住在一起的宝宝必 须有相同的地方。 教师鼓励幼儿多角度的找相同点，如：大小一样、样色一样、点 子数量一样。 （三）幼儿操作。 操作一：完成幼儿用书“帮纽扣宝宝找家” 操作二：“蘑菇宝宝分类” 三、结束部分 请家长帮助幼儿检查幼儿练习完成情况。

金字塔匹配核：用图像特征集的判别分类

金字塔匹配核：用图像特征集的判别分类 Kristen Grauman and Trevor Darrell 2005年 摘要 判别学习是具有挑战性的，当实例是特征集，且这些集合的基数是变化的并缺乏任何有意义的排序。基于内核的分类方法可以学习复杂的决策边界，但当输入是无序集时内核必须以某种方式解决对应关系——通常一个计算昂贵的任务对大型数据集来说变得不切实际。我们提出了一个新的快速核函数——将无序的特征集映射到多分辨率直方图，并在这个空间计算加权直方图交叉核。这种“金字塔匹配”的计算量与特征的数量是成线性关系的，它基于匹配首次出现的最精细分辨率的单元格隐式地找到对应关系。因为内核并没有penalize（惩罚，使处于不利地位）额外特征的存在，它对杂波具有鲁棒性。我们展示核函数是正定的，这使其在最优解决方案只能保证Mercer内核的学习算法中的应用是有效的。我们在目标识别任务中验证了我们的算法，并证明它是准确的比当前的一些方法更快。 1.引言 用于计算机视觉的各种表示包括无序的特征集或部分集，其中每个集合有不同的基数，并在每个集合中的特征之间的对应关系是未知的。例如，一个图像可能由一组检测到的局部仿射不变区域描述，一个形状可以由一组定义在每个边缘点的局部描述符描述，或一个人的脸可以由一组不同的面部部分块表示。在这种情况下，特征向量集代表一个特定感兴趣类别（对象，场景，形状，人脸等）的单一实例，并且人们期望特征的数目在不同的例子——由于视点变化，闭塞，或由兴趣算子的不一致检测——中是不同的。 用这种表示来执行如分类或识别这样的学习任务是具有挑战性的。虽然生成方法已经取得了一些成功，但基于内核的识别方法以有效地表示复杂的决策边界和概括（generalize well）未知数据[ 24，21 ]而著称。例如，支持向量机（SVM）是一种广泛使用的找出两类之间的最佳分离超平面的判别分类方法。核函数，衡量输入数据的相似性，向决策功能引入了非线性；内核非线性地将输入空间的两个实例映射到特征空间中的内积。然而，传统的基于核的算法被设计为固定长度的向量输入操作，其中每个输入向量对应于该实例的一个特定的全局属 性；定义在的常用的通用内核（例如，高斯RBF，polynomial(多项式)）不适用于向量空 间。 图1.金字塔匹配核交叉直方图成金字塔状形成的局部特征，近似于特征集之间的最佳匹配。

《按两种特征分类》

活动目标: 1.在活动中体验根据不同标准对物体进行分类,尝试同时按两种特征分类。 2.提高有序整理物品的能力,养成有序整理的好习惯。 3.体验分类活动的乐趣。 活动准备: 1.教具准备:“吹泡泡”。 2.学具准备:“吹泡泡”;印有不同数量、颜色、种类的植物(水果、蔬菜)和交通工具的实物图片若干;白纸、铅笔;玩具柜放置具有明显特征的玩具(材料、颜色、大小等)。 3.《操作册》第四册第1-2页。 活动过程: 1.预备活动。 师幼互相问候。 走线,线上游戏:按要求做动作。幼儿在音乐伴奏下和教师一起走线。音乐结束后,教师可同时说出幼儿的两种外部特征,请具备这两种特征的幼儿做一些动作,如:请扎了辫子的女孩子原地转个圈,请穿黄色衣服的男孩子跳进圈子里等。 2.集体活动。 (1)幼儿操作教具,感受分类。 创设情境:请两名幼儿玩吹泡泡的游戏,看,他们吹的泡泡真多呀! 请幼儿拿出学具“吹泡泡”,将两名幼儿吹的泡泡分成两类,说说是按什么特征分的,再将这些泡泡分成四类,说说是按什么特征分类的(颜色、大小)。 (2)猜猜他是谁。 幼儿2人一组,一名幼儿说出班上某个小朋友的两种明显特征,另一名幼儿猜猜他是谁。交换角色玩游戏。 教师和幼儿一起用两种特征给班上小朋友分类,如:梳辫子的女孩子分一类,其他小朋友分为另一类等等。 3.分组活动。 第一组:做《操作册》第1页的活动“分餐巾”。 第二组:对食物图片进行分类。可同时根据类别、颜色、数量等两种特征分类,并记录下来。第三组:将玩具柜的玩具按两种特征分类并摆放好。 4.交流小结,收拾学具。 交流小结,引导幼儿将学具及分组操作材料收拾整齐。 活动延伸: 1.完成《操作册》第4册第1-2页的活动。 2.建构区活动结束后,请幼儿按新的分类特征收拾整理玩具,如按材质、属性、颜色、大小等。每周可调整一次分类的特征。

金字塔买入法

2013/8/21 一位炒股天才的选股经13岁入市惊呆父亲 13岁就接触股市，上大学的学费全是自己炒股挣来的，今年刚刚24岁的郭施亮在股市论坛中已经是响当当的人物。多年来，面对宽幅震荡的股市，郭施亮创立了专属于自己的“枪打出头鸟绝杀战术”。2011年底开通博客以来，多次准确分析大盘顶底，更是被网友封为“炒股天才”。那么，郭施亮对炒股是有天分吗？股民从他身上又能学习到什么吗？来，听听这位股市新星的故事。 选股惊呆股民父亲 郭施亮的父母都是老股民了，从小他就被笼罩在一个浓厚的股票氛围内，饭桌上他听到的都是亲戚朋友关于股票的争论。对于这些争论，其他小朋友都是充耳不闻的，不过这些对于郭施亮来说都很新奇，“有时候大人争论的时候面红耳赤的，说业绩好一定要大涨。”继而，吸引郭施亮的是电视屏幕里那些K线图，有时候他盯着经济类节目一看就是两三个小时，“刚开始那些曲线对于我来说就是曲线，看得多了，也会看

出一些规律来。” 13岁的时候，郭施亮决定到股市中试试手，“看大人们每天忙得不亦乐乎，我想知道他们在忙什么。”但是当他一提出这个想法，便遭到父母的反对，父母亲都对他说：“小孩子搞这个做什么，专心学习就是了。”不得已，郭施亮施展起自己的软磨硬泡战术。后来，他母亲就给他开了一个账户，“因为不是成年人，账户名不是我的，我只是可以操作。”兴奋的郭施亮第一次就将当年1200块钱的压岁钱都投了进去。 当时，郭施亮选择股票还没有太多的研究，由于经常听父母反复提及两只股票——PT吉轻工和酒钢宏兴。最后，他选择酒钢宏兴，“因为第一次选股，就看价低，还有业务稳定。”遗憾的是，这次选股以亏损2.3%结束第一笔的操作。此后，郭施亮选股经常和父亲进行交流，一老一小两个伙伴每天都对对方的选股进行打分。振华港机、福耀玻璃、岳阳纸业、关铝股份都是郭施亮操作不错的股票，盈利都达数倍。郭施亮的父亲也经常将儿子选择的股票透露给其他股友，效果还很不错。按照现在时髦的话来说，就是郭施亮的父亲和他的小伙伴们都惊呆了。

中国现代城市空间发展的7种类型

中国现代城市空间发展的7种类型 集中块状结构类城市是我国现代城市中空间结构最为紧凑的一种类型。就形成特征而言，其多是在平原地形条件下，城市新辟用地围绕着原有中心，向周围较为紧凑、均衡地不断扩展而形成和发展起来的。但具体到每一城市，则其发展基础、背景和历程往往又各不相同。典型城市：沈阳、北京、石家庄、无锡。 连片放射状结构类城市 是我国现代城市另一种结构较为紧凑的类型。其形成机理与上述集中块状结构类城市大体相同，只是由于受到若干自然条件（河流、山丘、湖泊等）或特定交通（铁路、公路、河道等）的深刻影响，而在城市向各个方向的扩展上表现出特定的不均等性。在某种情况下，其与集中块状结构城市可相互转化。典型城市：盐城、南昌、柳州、合肥。 连片带状结构类城市 是我国现代城市空间结构发展中较为常见的一种类型。其形成上主要有以下几种情形：在河谷地带受狭长用地条件限制，同时往往还迭加有沿河谷带状分布的交通线（铁路、公路或河道等）的影响；在滨海地带受带状海岸平原地形条件影响；在平原地区受带状交通影响，并往往也具有其它一些特定条件影响（如历史因素或规划思想等）。此外，若从带状发展的方向看，则其大多数表现为向两侧延伸，也有少数城市只向一侧伸延（或退延）。典型城市：兰州、青岛、深圳和洛阳。 带卫星城的大城市

是我国紧凑型城市空间结构发展到一定程度后，而采取的一种新的结构布局形式。其主要是将从中心区调整出来或新开工建设的工业项目，在大城市外围地区进行集中布置，以形成新的小型城市发展中心，并多具有较明显的疏散城市工业和人口、控制城市连片扩大的规划色彩。此外，也有部分城市，由于能将卫星城的建设和生产力合理布局的要求有机结合起来，而不强求一般性的工业疏导，因而其效果更为突出（这种情形有时可从一城多镇结构类型城市发展而来）。典型城市：上海、南京。 一城多镇结构类城市 是我国城市空间结构发展中又一种较为常见的类型。其形成条件在各类城市中最为宽泛，可见诸于工矿城市、山区城市以及一般江河平原城市等，主要由一个主城区和若干有特定专业职能的外围城镇组成。其中主城区往往是城市主要的政治、文化、商业服务中心，并承担较强的综合经济功能，规模上也远远高于一般外围城镇。典型城市：个旧、重庆、南通。双城结构类城市 是我国城市空间结构发展中较具特色的一类城市。其形成上主要有两种情形：一种是在沿海港口城市，随着城市主要港口从内河向外海推移，港口型城区往往逐渐脱离原有的城市中心区，而发展成为一个新独立城市区，和原有中心城区形成双城格局；另一种是在内陆城市，依托若干重点建设项目的成组布局或受特定布局因素的影响，跳跃性地开辟新市区，也往往与老城区共同形成新的双城格局。典型城市：湛江、包头。 分散型结构类城市 是我国现代城市中结构最为松散的一种类型。影响此类城市结构分散的因素是多方面的，主