根据所提供的文件信息，以下是详细的知识点： 知识点一：三维牙齿孔洞边缘线提取方法 三维牙齿孔洞边缘线的提取是齿科CAD/CAM系统中重要的组成部分。该方法的目的是准确地从预备体中提取出牙齿孔洞的边缘线。这种边缘线特征对于个性化义齿与预备体的匹配至关重要，因为它们是牙齿表面设计的基线，并且可以作为最后生成的冠或嵌体的切割工具。目前，研究者郑淑贤和李佳提出了一种基于智能剪刀理论的新型三维最优路径搜索方法，该方法通过对三维预备牙齿建模为加权模型，计算从起点到终点的局部成本最小权重和，并通过限制搜索点范围和搜索方向，能够准确提取出完整的边缘线。 知识点二：智能剪刀理论在边缘提取中的应用 智能剪刀（Intelligent Scissors）是一种用于图像边缘提取的计算机图形学工具，它允许用户通过模拟真实剪刀的操作来交互式地提取图像中的边缘。在三维牙齿孔洞边缘线提取的研究中，研究者应用了智能剪刀理论，以一种全新的方式来优化路径搜索。它通过调整智能剪刀的算法来适应三维牙齿模型的特征，从而实现对三维孔洞边缘线的精确提取。 知识点三：三维最优路径搜索方法 三维最优路径搜索方法的核心思想是将三维预备牙齿建模为加权模型。通过计算起点到终点的局部成本最小权重和，可以定位到三维空间中牙齿孔洞的边缘线。此外，研究者进一步通过限制搜索点的范围和搜索方向，以确保提取的边缘线既准确又高效。这种方法能够生成数学上分段最优的孔洞边缘线，直接用于牙齿设计，提高了设计效率并简化了设计流程。 知识点四：齿科CAD/CAM系统的应用 齿科CAD/CAM系统正成为当前研究的热点，并且在一些临床应用中取得了一定的成功。该系统能够精准设计并适配缺失的牙冠或嵌体修复物。通过从牙齿数据库中选取适当的标准化牙齿模型，然后经过适当的变换和调整，可以重建牙齿修复表面。但是，将标准化牙齿适配到准备好的孔洞中，首先需要识别孔洞的边缘线，因为它是牙齿表面设计的基线。因此，孔洞边缘线是牙齿表面设计的一个重要前提。 知识点五：研究相关工作回顾 在三维牙齿孔洞边缘线提取的研究中，大部分的预备腔体是通过扫描制备好的石膏模型获得。然而，扫描数据处理通常涉及复杂的图像分割和特征提取过程。研究者在引言部分回顾了相关的工作，并强调了准确提取牙齿孔洞边缘线的重要性。目前，许多研究者正在尝试不同的方法来实现这一目标，而郑淑贤和李佳提出的方法旨在通过一种新的算法来提高边缘提取的准确性和效率。

在本项目中，"AC620_SDRAM_OV5642_TFT800__RGB_Y_boundary_extraction"是一个基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的图像处理系统，它集成了AC620 FPGA、SDRAM（Synchronous Dynamic Random-Access Memory）、OV5642摄像头模块以及TFT800显示屏。这个系统的主要功能是对摄像头捕获的图像进行实时的边缘检测，并将处理结果在显示屏上直观地呈现出来。 AC620是一款高性能的FPGA芯片，由Altera（现已被Intel收购）公司制造。FPGA是一种可编程逻辑器件，允许用户根据需求自定义硬件逻辑。在本项目中，AC620作为核心处理器，负责执行复杂的图像处理算法，包括边缘检测，这通常涉及到数字信号处理技术，如滤波、阈值处理等。 接着，OV5642是一款常用的CMOS图像传感器，广泛应用于手机、监控设备等领域。它能捕获高质量的RGB（红绿蓝）色彩图像，并以特定的数据格式传输给FPGA。OV5642具有较高的分辨率和帧率，为图像处理提供了丰富的原始数据。 SDRAM是同步动态随机访问内存，与FPGA紧密配合，用于存储图像数据和处理过程中的中间结果。由于图像处理通常涉及大量数据，高速的SDRAM能提供足够的带宽和容量，确保处理速度。 边缘检测是图像处理中的关键步骤，用于识别图像中的边界和轮廓。常见的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian等。在这个系统中，FPGA实现了边缘检测算法，可能通过计算梯度强度和方向来找出图像中的显著变化点，从而提取出物体的边缘。 TFT800显示屏是一种8英寸的彩色液晶显示器，能够实时展示处理后的图像。在边缘检测完成后，FPGA将处理结果转换为适合显示的格式，并通过接口发送给TFT800，使得用户可以直观地看到摄像头捕获的原始图像和经过边缘检测后的效果。 这个项目结合了硬件和软件设计，展示了FPGA在实时图像处理中的强大能力。通过AC620 FPGA的高效计算，OV5642摄像头的图像捕获，SDRAM的快速数据存储，以及TFT800显示屏的实时反馈，实现了从原始图像到边缘检测结果的完整流程。这样的系统对于监控、自动驾驶、机器人视觉等领域的应用具有很高的价值。

肌电rmsmatlab 心电图信号特征提取 该代码使用MATLAB编写脚本，可以从信号中提取20多个特征。 ％（1）平均绝对值/绝对值的积分（IAV） ％（2）RMS值 ％（3）差异 ％（4）标准偏差 ％（5）尿毒症 ％（6）偏斜 ％（7）威廉·安培利特 ％（8）转数 ％（9）零交叉 ％（10）波形长度 ％（11）平均值 ％（12）中间频率 ％（13）产生噪声比的信号 ％（14）绝对偏差 ％（15）绝对偏差中位数 ％（16）简单平方积分 ％（17）平均幅度变化 ％（18）绝对标准偏差值 ％（19）订单 ％（20）最高百分比 ％（21）时间瞬间3 ％（22）时间瞬间5 ％（23）自动回归系数 通过编辑文件名，工作表和范围一可以直接将值保存在excel文件中！

sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 从可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。

mfcc特征提取的matlab代码此软件包已弃用，不再维护，请改用神农： 安装： 简而言之，如果所有依赖项都安装在系统上，则可以在cli内安装feature_extraction ： python setup.py build && python setup.py install 如果使用conda从源代码安装并且未安装依赖项，则可以执行以下操作： 来自github的gget feature_extraction ： >> git clone https://github.com/bootphon/features_extraction 创建您的环境，例如，如果使用conda（使用来自的python 2.7 64-BIT） >> cd features_extraction >> conda create --name feat --file requirements.txt >> source activate feat 安装conda不可用的其他依赖项 (feat) >> pip install oct2py (feat) >> pip install git+http://git

基于多特征的动态关键帧提取，张萌，张洪刚，关键帧提取是视频检索中一个基本的环节。进行关键帧提取的主要目的是从一个视频序列中提取出一部分能够图像帧序列，来降低对视频

斯坦福OpenIE的Python3包装器 开放信息提取（open IE）指的是从纯文本中提取结构化关系三元组，因此不需要预先指定这些关系的模式。 例如，巴拉克·奥巴马（Barack Obama）出生于夏威夷将创建一个三元组(Barack Obama; was born in; Hawaii) ，对应于开放域关系“出生于”。 如本文所述，CoreNLP是开放式IE系统的Java实现： 可以在这里找到更多信息： : OpenIE库仅以英语提供： ://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/human-languages.html 安装 您需要安装python3和Java。 CoreNLP库使用Java。 pip install stanford_openie 例子 from openie import StanfordOpenIE with Stanford

图像的均方误差的matlab代码成像光体积描记图提取脉冲率估计 光电眼波描记图提取和处理的成像工具 介绍 成像光体积描记器（iPPG）是一种用于远程非接触式脉搏率测量的技术。 iPPG通常是从面部或手掌视频中获取的。 该软件包提供了用于iPPG信号提取和处理的工具。 来自[1]的恒河猴iPPG数据用作测试数据集。 输入：视频文件。 输出： iPPG信号； 估计的脉搏率。 内容 extract_color_channels_from_video从视频中提取颜色信号。 颜色信号被计算为每个视频帧在感兴趣区域（ROI）上平均的红色，绿色和蓝色分量的值。 可以为第一帧手动选择ROI（如果仅预期有限量的运动），或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI（仅用于从人脸提取iPPG！）。 此功能可以选择从ROI中排除非皮肤和损坏的像素。 compute_ippg实现了[2]中考虑的iPPG提取方法（包括最近引入的CHROM和POS方法）以及一些iPPG预处理和后处理技术。 ippg_extraction_example-使用程序包从视频中提取的iPPG估算脉搏率的基本（最小）示例。 Datas

BI-LSTM-CRF用于方面提取-情感提取 数据->通过BDCI 2017基于主题的文本情感分析的训练数据修改的数据集： ://www.datafountain.cn/#/competitions/268/intro，最后访问时间2018/5/13 train.csv->培训文件大小：13652 dev.csv->开发文件大小：2000 test.csv->测试文件大小：2000 pre_data.py->生成用于随机嵌入和label2tag的字典 model.py-> BI-LSTM-CRF / BI-LSTM / LSTM-CRF / LSTM-CRF的实现 main.py->主文件 conlleval_rev.pl-> SINHAN NER任务的评估手稿 conlleval.py->此任务的评估指标，可用于序列标记任务

关键词搜索 查找与其他（已知）关键字相关联的（可能未知）关键字。 该程序从用户定义的种子关键字开始，从Google搜索结果中找到相关的种子关键字。 来自相关的Google图片搜索的文字也会被考虑。 重复该过程，直到达到一个停止标准（即，用户停止程序或提取的关键字不再有太大变化）为止。 桂 用户可以通过gui与迭代搜索进行交互（也可以通过编程方式与程序进行交互）。 要打开gui，请从程序目录中打开一个终端，然后键入： python kwGui.py 要启动关键字搜索，请输入搜索词，然后按Enter或单击“搜索”按钮。 关键字将显示在gui的左侧，而相关图像显示在gui的右侧。 关键字类型： 顶部（绿色）：所有迭代中都包含原始（“永久”）关键字。 中（白色）：相关的关键字包含在搜索词中，但它们不是永久的，可以在后续迭代中降级。 底部（灰色）：其余关键字按其相关性排序。 可以通过