1、“.....但目前成熟的应用还主要集中在简单的人体区域跟踪上，由于人体的运动变形，特征难以固定不变，采用种特征来识斯分布方法建立背景模型，并利用彩色背景差分能够快速从背景图像中检出人体运动姿态采用人体图像的轮廓特征实体特征和几何矩特征来表达运动人体的各种姿态是有效的建立了对应种特征的神经网络分类器，通过各种人体姿态样本的训练，基于单个神经网络的人体姿态识别错率，而通过证据理论对种特征输入神经网络的融合，识别的率降低到，表明本文采用多神经网络方法对运动变形的人体姿态识别是有效的实际运动人体试验结取运动人体的轮廓区域和几何矩种特征进行人体姿态表达，并建立了对应个特征的组合神经网络，利用加权的证据理论对每个神经网络输出进行融合处理，试验结果已表明基于组合神经网络的运动人体识别率比采用单的神经网络有很大的提高。对多人体的互动姿态进行识别，可以推理打架斗殴追逐自然行走等典型互动行为，对异常进行报警。其典型单人体姿态和双人体交互姿态识别分别如圖和图所示。为满足人体姿态的识别实验要求，对每种进行神经网络训练......”。

2、“.....采用有师指导的监督训练，训练样本是通过采集处理的各种人体运动姿态图像集，可以手工添加样本，也可以由计算机批量自动添加，采用带动量的梯度下降法进行训练，精度指标取，迭代上限为万次。其典型的训练过程如图所示。基于证据理论的神经网络的融合证据理论能够有效的融合多种证据源数据，本文将利用这种理论对种神经网络的输出进行融合。在本基于多神经网络融合的运动人体姿态识别论文原稿人体姿态会产生较高率，针对这问题，本文对每幅人体姿态图像分别采用不同的方法提取特征，使其具有互补性，当个特征表达缺失或缺少唯性时，由其它两个特征来弥补，每个特征都有自己的分类器，最后的分类由证据理论给出判决结果。对于幅图像的维阶几何矩定义为通过归化处理可以得到个关于图像中心的几何矩不变量，其中前个平移旋转和比例缩放不变，本文取其作为人体的特征向量，。技术研究南京航天航空大学冯静基于证据理论的可靠性信息融合方法研究计算机仿真，孙涛，张宏建目标识别中的信息融合技术自动化仪表，收稿日期。对于幅图像的维阶几何矩定义为通过归化处理可以得到个关于图像中心的几何矩不变量，其中前个区域和人体几何矩不变量种特征作为运动人体的姿态表示......”。

3、“.....人体姿态识别多特征神经网络的建立训练与融合多神经网络的建立特征向量的组织在人体姿态识别中是非常重要的，般个神经网络对应种类型的特征分类，然而将各种特征组合在起形成个特征向量，不仅训练时间长，而且训练后网络的泛化性不够理想，所以本文建立了个神经网络，将他们组合成个更强的分类器。个网络的输入分表明本文提出的基于多神经网络融合的运动人体识别方法可以用于各种智能监控系统中。参考文献林庆，史振杰，詹永照，徐剑晖基于感兴趣区域的运动人体跟踪江苏大学学报，刘菲运动人体行为，本文没有采用传统的灰度背景差分，而是采用彩色背景差分，然后运用了数字形态学方法主要是开闭运算处理由于检测后图像或多或少存在的干扰和噪声等，可以使提取出的人体目标区域更为完整，图是经过彩色背景差分和形态学处理后的人体图像，包括直立行走下蹲和跑步姿态，可以看出人体姿态完整，干扰被消除。为了缩小特征向量的维数，将轮廓样本图像归到，归化到这个尺寸是为了在后面进行神经网络训练时保证得到训练网络的，冯静基于证据理论的可靠性信息融合方法研究计算机仿真，孙涛，张宏建目标识别中的信息融合技术自动化仪表......”。

4、“.....运动人体姿态的特征提取运动人体是形变体，其特征的选取做到稳定和不变是困难的，采用单特征提取方法更不稳定，所以本文采用多特征提取方法来表达运动的人体，以多代单能更合理更准确体现运动人体的各基于多神经网络融合的运动人体姿态识别论文原稿实体特征和几何矩特征来表达运动人体的各种姿态是有效的建立了对应种特征的神经网络分类器，通过各种人体姿态样本的训练，基于单个神经网络的人体姿态识别错率，而通过证据理论对种特征输入神经网络的融合，识别的率降低到，表明本文采用多神经网络方法对运动变形的人体姿态识别是有效的实际运动人体试验结果表明本文提出的基于多神经网络融合的运动人体识别方法可以用于各种智能监控系统中。参考文献林庆，史振杰证据理论对每个神经网络输出进行融合处理，试验结果已表明基于组合神经网络的运动人体识别率比采用单的神经网络有很大的提高。对多人体的互动姿态进行识别，可以推理打架斗殴追逐自然行走等典型互动行为，对异常进行报警。其典型单人体姿态和双人体交互姿态识别分别如圖和图所示。为满足人体姿态的识别实验要求，对每种特征选择副图像作为训练样本，选择副图像作为测试样本......”。

5、“.....本是通过采集处理的各种人体运动姿态图像集，可以手工添加样本，也可以由计算机批量自动添加，采用带动量的梯度下降法进行训练，精度指标取，迭代上限为万次。其典型的训练过程如图所示。基于证据理论的神经网络的融合证据理论能够有效的融合多种证据源数据，本文将利用这种理论对种神经网络的输出进行融合。在本文中，有种待识别的典型人体姿态，因此互斥元素个数为个，假定姿态集合直立，行走，跑步，下蹲，伸臂，每人体姿态识别多特征神经网络的建立训练与融合多神经网络的建立特征向量的组织在人体姿态识别中是非常重要的，般个神经网络对应种类型的特征分类，然而将各种特征组合在起形成个特征向量，不仅训练时间长，而且训练后网络的泛化性不够理想，所以本文建立了个神经网络，将他们组合成个更强的分类器。个网络的输入分别是人体姿态的轮廓特征向量区域特征向量和矩特征向量，对其者的输出进行加权后，用证据理论进行融合，得移旋转和比例缩放不变，本文取其作为人体的特征向量，。关键词运动人体特征提取神经网络证据理论中图分类号文献标识码文章编号导言运动人体的跟踪与姿态识别是近年来计算机视觉领域的研究热点之......”。

6、“.....开展针对互动装置艺术原型设计实现的方法研究。摘要以案例分析法归纳物联网时代下公共互动装置艺术的现状，并通过对公共空间互动装置艺术设计流程中原型设计的重要性的论述提出硬件开源平台开源平台在互动装置设计中的应用研究论文原稿用更加丰富，物联网云计算虚拟现实等技术的加入促使互联网公共艺术模式的互动装置艺术应运而生。互动性强体验性好参与性高的互动装置艺术打破传统以静态观赏为主的模式，沉浸式的感体验交互与行为互动促使公众高度的积极性参与其中，更好艺术主要是指存在在公共空间中，通过丰富多样的艺术表现方式促使社会公众与城市在生理情感以及精神层面上产生互动，并在情感与行为的互动中展示城市形象与文化。传统的公共艺术从其存在的物理形态角度可分为静态为主的公共艺术雕塑壁画园教授以系统化理论为基础将产品設计流程分为任务明确概念设计设计进化以及详细设计个阶段，其倡导设计工作应具备条理性，并认为产品设计的重点是需求分解和方案评估。年，和站在项目的全局角度联合创新设公共互动装置艺术设计流程分析个成功的创新不但需要具备巧妙的创意......”。

7、“.....并付诸实践，持之以恒地执行。公共互动装置是科学技术与设计艺术的结合体，其作品中互动技术的加入使用户在参与中得到沉浸式的丹罗斯加德是名拥有艺术硕士和建筑学博士学位的跨学科艺术家，他善于运用高科技手段实现作品和参观者的互动，将众多结合现代科技的城市景观装置带动大众身边。莲花是由许多智能的铝合金箔片组合而成的互动装置，它随着人们的移动与周围单独思考其流程。开源平台在互动装置设计中的应用研究论文原稿。荷兰罗斯加德工作室创始人丹罗斯加德是名拥有艺术硕士和建筑学博士学位的跨学科艺术家，他善于运用高科技手段实现作品和参观者的互动，将众多结合现代科技的城市景观产品设计流程基本框架进行。而关于产品设计流程国际上很多著名专家和学者做过详细的描述和解释。年，德国和教授以系统化理论为基础将产品設计流程分为任务明确概念设计设计进化以及详细设计个阶段，其倡导设计工作应具地设计测试需求。遂本文将开源平台引入到互动装置艺术设计流程中，开展针对互动装置艺术原型设计实现的方法研究。公共互动装置艺术设计流程分析个成功的创新不但需要具备巧妙的创意......”。

8、“.....丹罗斯加德运用智能薄片传感器等多种综合技术，通过对用户行为的捕捉展现形态的不同变化，给人们带来人与空间相融合的光与影的互动形态变化。开源平台在互动装置设计中的应用研究论文原稿。相融合的光与影的互动形态变化。原型设计作为整个产品开发流程中至关重要的部分受到越来越多企业的重视，是纸面方案与批量生产之间的重要环节，将抽象的方案具体化有利于设计人员对产品进行更加客观的评价和测试。荷兰罗斯加德工作室创始受到的技术局限越来越小，其形式更加多样化材质运用更加机交互体育运动分析和动画制作等领域都有着广泛的应用。但目前成熟的应用还主要集中在简单的人体区域跟踪上，由于人体的运动变形，特征难以固定不变，采用种特征来识斯分布方法建立背景模型，并利用彩色背景差分能够快速从背景图像中检出人体运动姿态采用人体图像的轮廓特征实体特征和几何矩特征来表达运动人体的各种姿态是有效的建立了对应种特征的神经网络分类器，通过各种人体姿态样本的训练，基于单个神经网络的人体姿态识别错率，而通过证据理论对种特征输入神经网络的融合，识别的率降低到......”。

9、“.....并建立了对应个特征的组合神经网络，利用加权的证据理论对每个神经网络输出进行融合处理，试验结果已表明基于组合神经网络的运动人体识别率比采用单的神经网络有很大的提高。对多人体的互动姿态进行识别，可以推理打架斗殴追逐自然行走等典型互动行为，对异常进行报警。其典型单人体姿态和双人体交互姿态识别分别如圖和图所示。为满足人体姿态的识别实验要求，对每种进行神经网络训练，训练的时候只要将输入样本与其对应的标识相关联即可。采用有师指导的监督训练，训练样本是通过采集处理的各种人体运动姿态图像集，可以手工添加样本，也可以由计算机批量自动添加，采用带动量的梯度下降法进行训练，精度指标取，迭代上限为万次。其典型的训练过程如图所示。基于证据理论的神经网络的融合证据理论能够有效的融合多种证据源数据，本文将利用这种理论对种神经网络的输出进行融合。在本基于多神经网络融合的运动人体姿态识别论文原稿人体姿态会产生较高率，针对这问题，本文对每幅人体姿态图像分别采用不同的方法提取特征，使其具有互补性，当个特征表达缺失或缺少唯性时......”。