中原文化的基本特征篇1
关键词：翻译英语文本；类比语料库；常规化
国外学者早已经对基于英语类语料库的翻译文本中的搭配特征进行了初步的研究，有位学者指出，翻译文本中所用的词汇正是翻译语言最突出的特征，另外，基于英语类比语料库的翻译文本还具备了另外的简化以及异常化的特征。
以目前的探讨研究成果来说，人们已经将翻译文本中的搭配特征研究分成了三个方向，一是探讨翻译文本中的搭配范围；二是对翻译文本的搭配常规化特征进行探讨；三是对翻译文本中的搭配异常化特征进行探讨。所谓异常化特征，主要是有一名外国学者发现，翻译语言具有体现非典型性的词语组合的倾向，但是这种倾向主要是基于原语和所要分析的词语存在的。总体而言，翻译文本中的搭配模式与原生文本中的搭配模式显然不同，并且翻译文本中的搭配模式极有可能是普遍存在的。从这个层面上看，不妨假设翻译文本这种与原生文本的词汇模式是一种普遍存在的特征，加以验证以后，或许有希望成为一种新的“翻译普遍性”。
但是要对英语类比语料库的翻译文本的搭配特征进行研究和验证程序，事实上还存在着不少问题。
一、目前英语类比语料库翻译文本搭配中存在的问题
第一，目前对翻译文本的搭配范围并未有统一的定论
在学术界对于翻译文本的搭配范围不曾有定论，比如olohan认为翻译文本中的搭配范围应该大于原生文本，而Dayrell却持有相反意见，认为原生文本中的搭配范围应大于翻译文本。
第二，对于翻译文本中的搭配特征的考察并不够系统
尤其是对于翻译文本中的常规化特征以及异常化特征两个方面都仅仅只是证实了其中的一部分，Kenny仅仅对翻译文本的搭配常规化进行了其中一个部分的验证，而在翻译文本的搭配异常化方面，mauranen与kenny也并未有一致的意见。
第三，对于翻译的方向并未进行明确
明确翻译的方向对于翻译文本中的搭配模式有比较深远的意义，从常规的方面来说，母语者对于搭配的直觉要比非母语者进行搭配准确度高得多。大多数学者在翻译时都是将自己的母语作为目的语，Bahumaid也证实了，在进行英语中的搭配时，将母语作为目的语显然比反方向的翻译要来得容易和准确。作为目前为止，对翻译文本中的搭配范围进行最系统研究的Dayrell的翻译文本库来看，收录其中的都是职业的译者，对于翻译文本中的母语是源语还是目的语都未曾指明，这就给翻译文本中的搭配特征研究带来了一定的困扰，研究人员对翻译文本中的搭配特征并不能很好地进行分辨，常常在语言因素的干扰以及翻译活动本身的影响中徘徊不定，因此，明确翻译的方向非常重要。
第四，对于英语与汉语的英语类比语料库重视程度不够
显而易见的，目前专门针对英语和汉语的英语类比语料库与汉语类比语料库翻译文本中的搭配并未正式开始研究。
综上可见，对于英语类比语料库的翻译文本的搭配特征的研究要从三个问题着手。
二、英语类比语料库文本搭配特征研究
1、翻译的英语文本的搭配模式是否与原生的英语文本相比简化
这个问题我们选取了10个节点名词做为抽取研究对象，分别是“hand、place、mind、moment、eyes、house、end、life、morning、way”研究发现，除了“end”的卡方值为0.13，小于0.05之外，其他9个词语的原生英语语料库中的搭配数目要明显高于翻译英语预料库中的搭配词数目。由此看来，翻译英语文本中的搭配显然具有简化的特征。
2、翻译的英语文本的搭配模式是否与原生的英语文本相比更常规化
所谓的常规化的翻译文本特征实际上是指搭配词是修饰性的、变体的搭配词，以place为例，在原生英语文本中的place一词的搭配词中多见的修辞性的搭配词，而不是搭配词的基本义。而在原生英语文本中place中的搭配词多显见的是俗语化的。以以上十个节点词进行研究，end与morning无典型的搭配词，因此不进行研究，其余的八个词中有6个词有显著的差异性，因此可以看出翻译英语文本的搭配整体上出现了常规化的趋势。
3、与原生英语文本相比，翻译英语文本的搭配模式存在异常搭配的研究
异常搭配的判定并没有固定的标准，无法运用自动的技术手段进行挑选，仅仅依靠人脑进行挑选，对于以上的10个节点名词的所有搭配词进行研究，仅仅只发现了三个异常搭配，翻译中被汉语所影响的英语的异常搭配模式非常少，因此汉英翻译中以汉语为源语对于以英语的目的语影响非常小。
综上，对于原生英语文本，可以总结英语类比语料库具有简化、常规化以及异常化的搭配模式。在这三个特征中，简化和常规化的特征比较显著，一样重要。而异常化的特征显然要比较弱，也就是说，简化与常规化是主要的特征，而异常化的特征为辅。这也解释了一个问题，常规化与异常化同时在翻译文本中被发现，其实并不矛盾，因为其有主次之分。而在汉译英的翻译英语文本对于文本的变异度以及丰富性都有所降低，更支持翻译文本趋于常态。翻译文本的文学性也有所降低，这种翻译特征也表明了西方在汉译英时更注重文本的通顺程度，而比较不重视文本的文化特征的保留。
结束语：
本文主要是基于类比语料库结合我国本土的汉译英的翻译文进行的搭配特征的整体性研究，找了出简化、常规化以及异常化的翻译文本的搭配特征，是一个比较整体的特征，在个别文本的表现也许会有所不同，并且本文仅仅考察了文学本文，并未对其他文本进行探讨，因此本文的结论也仅是针对于文学文本有效。（作者单位：重庆三峡学院外国语学院）
参考文献：
［1］武光军；王克非.基于英语类比语料库的翻译文本中的搭配特征研究［J］.中国外语.2011（05）
中原文化的基本特征篇2
摘要：为了更有效地提取手写汉字的特征，提高识别精度，本文提出了一种利用非线性归一化过程产生的坐标变换信息来提取手写汉字有效特征的方法。该方法通过非线性归一化获得各有效像素点在原汉字图像及规整后汉字图像中的坐标变换关系，在原图像上抽取各点特征，在归一化图像上进行网格的均匀划分和特征统计并形成用于分类的特征向量。该方法有效克服了以往先进行归一化预处理方法和动态网格方法的一些不足，兼顾了与传统结构特征提取方法的有效结合。针对HCL2000脱机手写汉字库大字符集样本的实验结果表明，该特征提取方法可有效提高识别精度和特征抽取速度。
关键词：人工智能；模式识别；手写汉字识别；非线性归一化；加权动态网格；特征提取
中图分类号：tp391．43 文献标识码：a
1引言
特征提取是汉字识别过程中非常重要的环节，也是当前的研究热点之一。提取出分类能力强、具有高鲁棒性的特征是整个汉字识别系统成功的关键。
自由手写体汉字，总是或多或少的存在大小不固定、密度不均匀、整体或局部位置有偏移等现象，这些现象对特征抽取和整个识别过程会造成比较大的影响[1,2]。针对这种情况，现在使用比较广泛的做法是在预处理阶段采用非线性归一化[3～5]或在特征抽取阶段使用动态网格[6,7]。
在预处理阶段使用非线性归一化的方法，是根据原汉字图像在水平、垂直两个方向上的密度投影(包括根据点密度、线密度和穿越笔画数等密度计算方法[5])对图像进行变换，得到笔画密度相对均匀的汉字图像并在该图像上进行特征提取，这种方法可以在一定程度上补偿笔画分布不均、笔画位置偏移等情况，但与此同时也会引入一些形变，如笔画方向的改变、笔画边缘的锯齿、像素间相对位置的改变、笔画断裂的加大、笔画粗细的变化等，如图1所示，这些形变一定程度上影响了抽取出的特征对原汉字图像的表达能力，进而影响整个系统的识别精度。
在特征抽取过程中使用的动态网格方法，实际上就是在归一化图像上进行均匀的网格划分，将这些网格映射到原汉字图像上形成非均匀的网格，在这些非均匀的网格内提取汉字图像特征的过程。这种动态网格的方法将密度均衡与网格划分相结合，避免了由图像归一化引入的畸变，但由于各动态网格大小不等，抽取出的特征大小会有较大变化，所以在抽取特征后需要根据网格大小或所含黑像素数等进行归一化，在此过程中对各像素点一致对待，会造成一些有用信息的丢失，进而对后面的识别过程产生不利影响。
本文的方法有效结合了以上两种方法的优点，并进行了一些改进：首先通过逆向映射的非线性归一化获得像素点位置的坐标变换信息，在原图像上进行各点特征的提取，并在归一化图像上进行网格的均匀划分和特征统计并形成最终的特征向量。通过逆向映射，我们可以得到原图像中有效像素点到归一化图像中有效像素点的一对多的映射关系，相当于传统动态网格方法的基础上为像素点进行了加权处理。用这种方法抽取的特征，包含了对高密度和复杂区域像素点特征的加权信息，克服了对原图像进行非线性归一化变换带来的畸变的影响，可以更有效的对样本进行分类。本方法的另一个优点是可以方便地应用原来静态网格使用的各种网格划分和特征提取方法，在一定程度上提高了特征提取的效率。
该特征提取方法流程框图如下：
2 非线性归一化的坐标变换
由汉字图像我们可以得到反映笔画疏密程度的密度图像，将密度图像在垂直和水平两个方向上进行投影得到密度投影直方图，根据投影直方图曲线逆变换得到原图像与归一化图像各有效像素点的坐标变换关系。
为了能够有效反映汉字图像的结构特征，我们使用改进的基于线间距离的点密度定义作为非线性归一化的依据。对于图像中的白像素点，两个方向上的密度分别定义如下：
对于图像中的黑像素点，定义FH(i，j)为同一行上所有白像素点的水平方向点密度的均值，Fv(i，j)为同一列上所有白像素点的竖直方向点密度的均值。这样，笔画间隔越小的位置点密度越大，反映了汉字图像不同位置上的笔画疏密程度，使用该点密度定义可以对汉字字形进行有效的规整。
设H(i)和V(j)分别是汉字图像在水平和垂直方向的密度投影函数，其定义如下：
其中aH和av是微调常数，对于简单点密度定义有FH(i，j)=Fv(i，j)=D(i，j)，设φH(i)和φv(j)分别是图像在水平和垂直方向的累积密度投影，定义如下：
这样就得到了非线性归一化的逆向坐标变换关系，基于该坐标变换关系，可以方便的提取归一化图像上各像素点在原图像上对应像素的特征，并在归一化图像上进行特征值的累加形成最终的特征向量。
3 加权动态网格划分与特征提取
下面以方向线素特征为例对加权动态网格特征的抽取进行说明。
方向线素特征[1,2]是在脱机汉字识别领域广泛使用的一种特征，是通过提取汉字图像笔画边缘各像素点的8邻域像素的分布情况，得到每个像素四维的方向线素特征。方向线素由水平、垂直、+45°、-45°某个方向上的相邻两个黑像素构成。
首先对原汉字图像进行轮廓线的抽取，得到汉字笔画的边缘像素。然后以轮廓线上的像素为中心，考察邻域8个像素中黑像素的分布情况，如果有符合四个方向上的任一种情况，则本像素对应方向上的方向线素值加一个常数。因为汉字在书写时，较少出现笔画夹角为直角或者锐角的情况，于是，方向线素就表现为图4中的12种连接情况。设原汉字图像上点(i，j)提取的方向线素为fd(i，j)，其中d=0，1，2，3，分别代表水平、垂直、+45°、－45°四个方向上提取的方向线素值。
(1)在归一化图像上进行均匀网格的划分。在粗分类时，将文字图像进行5×5的网格划分，即将图像分割成5×5的均匀网格；细分类时，使用8×8+7×7的均匀重叠网格划分。
这里统计的方向线素值，都是通过逆向映射在原汉字图像中进行提取得到的，根据笔画密度的不同，原图像上各像素点的方向线素被统计的次数也不同，这样就避免了特征抽取后再进行归一化处理对特征向量造成的影响。归一化图像上某网格mesh(m，2)上累积的方向线素特征Fd(m，n)表示如下：
其中m＝1，2…n，n＝1，2…n，这样就由各像素点各方向上的方向线素组成了n×n×4的特征矢量。
4实验结果
为了检验基于非线性归一化的动态网格手写汉字特征抽取方法的有效性，我们将863手写汉字样本库HCL2000[8]中的700套样本(xx001～xx700)作为训练样本，300套样本(hh001～hh300)作为测试样本来测试系统的识别性能。实验中粗分类采用5×5的均匀网格划分，细分类采用8×8+7×7的均匀重叠网格划分，提取的特征为方向线素特征，样本特征的总维数为452，分类器使用欧式距离分类器。实验中分别用非线性归一化整形方法、使用弹性网格方法并且根据网格大小进行规格化以及本文提出的基于非线性归一化的特征提取方法进行了识别测试，得到结果如下：
由结果可以看出，本文提出的特征抽取方法得到的一选识别率为92.72％，相对于普通弹性网格有规格化的特征抽取方法提高了1.14％，相对于非线性归一化整形的特征提取方法提高了3.36个百分点，相对误识率比普通弹性网格的方法降低了13.5％，证实了本文所提方法的有效性。
通过分析可以发现，普通弹性网格方法实际上是本文提出的基于非线性归一化的加权动态网格特征抽取方法的一个特例，就是在特征累加过程中不重复计算由逆向映射得到的原图像中重复的像素点的特征，对原图中每个像素点的特征只累计一次。由于受各网格大小不同的影响，相同位置的网格包含像素数也没有规律，累积得到的最终特征不适合直接作为分类依据，需要在特征累计后根据网格大小或有效像素点数进行归一化处理，一定程度上影响了特征表达的准确性，进而影响到后续的分类精度。本文提出的特征抽取方法，通过逆向映射，实现了对原图像各点特征的动态加权；通过抽取原图像各点特征，最大限度避免了由于非线性归一化带来的图像形变影响，提高了分类的精度。
5结束语
中原文化的基本特征篇3
关键词：法律英语英语翻译文化差异法系差异心理思维差异
法律英语，是以英语为基础，用以表述法律科学概念及诉讼或非诉讼法律事务时所用的语种或某一语种的部分用语，它是在立法和司法等活动中形成和使用的具有法律专业特点的语言。法律英语特点鲜明，在词汇使用上庄重规范，书面语多，句法结构纷繁复杂，大量使用祈使句、被动语态、综合复杂句以及虚拟语气等。法律英语目前已经成为法律与英语中的一门交叉学科，在社会上日益得到广泛的重视和应用，本文主要对法律英语翻译进行了总结分析，希望能够对法律英语翻译的进一步发展有所帮助。
一、法律英语的特征
法律英语就其文体来说属于职业专用英语，是一种正式的书面语体，是应用语的一个分支，也是具有良好发展前景的一种语种。其行文庄重、结构严谨、表达准确。作为一种专用英语，法律英语在词汇的使用、句法的安排、文体的选择上都有自己独有的特征，具体来说：
1.句法特征
句法特征是法律英语特征的重要组成部分，常包括惯用长句，分词短语使用普遍（为了清晰地表达句意，法律英语往往更多地使用分词短语来代替从句做定语、状语或宾语），介词和介词短语使用频率高，条件从句使用率高。法律英语句法的这些特征是我们研究和对其进行翻译时所必须深入考虑和分析的。
2.词汇特征
词汇特征是法律英语特征的又一重要组成部分，具体来说分为使用法律专门术语（法律英语在长期的法律实践中逐渐形成了一些具有个性化色彩的法律语言）；拉丁语频繁被使用（由于历史和现实的原因，拉丁语在英美法律实践中频繁被使用）；相对词义的词语大量涌现；普通词语被赋予法律含义，如party在法律英语中被理解为“当事人”等。
3.文体特征
法律英语属于书面英语。在起草法律文件时，严密准确是法律英语最重要的最基本的要求和特征。只有严密准确的法律英语才能保障法律的权威性，才能更好地反映立法意图并体现立法原则，才能更好地维护法律双方当事人的利益，才能更好地便于对法律进行解读和执行，从而有利于提高整个社会的法制水平。
二、法律英语翻译
1.法律英语翻译的一般原则
法律英语是一种应用性比较强的语言类型，法律英语翻译一般来说要遵循以下一些基本原则：①词语使用的庄严性。法律英语由于其直接鉴定了双方当事人的权利与义务，所以对用词的准确性要求相当高。这一点是在进行翻译时必须牢记的。②准确性原则。在对法律英语进行翻译时应当表达清楚具体，并尽量摆脱汉语思维习惯的影响，注意两种语言在表达上存在的差异，避免因使用错误的词语而使翻译失去准确性。③精炼性原则。翻译法律英语除了准确外，还应遵循精炼的原则，即用少量的词语传达大量的信息。精炼性原则要求应尽量做到舍繁求简，避免逐词翻译、行文拖沓。④术语一致性原则。为了维护同一概念、内涵或事物在法律上始终同一，以免引起歧义，即使同一词语多次重复，一经选定就必须前后统一等。法律英语的这些翻译原则是我们在进行法律英语翻译时所需要遵循的基本原则。
2.法律英语翻译的基本方法
法律英语翻译是国家间进行交流的一个重要内容，法律英语翻译的目的就是克服客观物质世界存在的民族差异性的障碍，促进国家之间的法律交流。根据笔者多年的学习、观察，法律英语翻译的基本方法主要有：①选择内涵最接近的法律词汇进行翻译。在中西法律文化之间，有些词的含义是不可能完全一致的，但是，在一般的情况下在这两种文化之间会存在内涵最为接近的词汇，这时可以采用而不会导致太大的误读。②创造新的法律词汇。很多的情况之下，译者们在面临一种文化中有而另一种文化中无的事物时，会采用音译的办法，翻译法律英语时也需要进行一种创造性的加工和想象，如罗马法系中的“legalperson”最初被译成“法人”，“dueprocedure”译成“正当程序”等都是一种建设性的创新。③必要的解释。由于中西方诸多法律理念的基本差异，法律英语中有许多的词汇如果直接翻译，就会使它的意义非常不明确，此时，在忠实原文内涵的基础上做一些人为的增减就非常必要。法律英语以上的一些基本翻译方法是我们在进行法律英语翻译中可以采取的一些基本方法。转贴于
三、影响法律英语翻译的因素
1.语言文化差异
英汉两种语言文化背景不一，在行文结构、遣词习惯及句法层面上相去甚远。英语句子重分析，故造句多形合。而汉语句子则重意合，是靠逻辑事理的顺序来实现意合、流动、气韵三位一体的横向铺排的。由于两种语言特征各异，再加之法律语言的措辞要求严谨，故在翻译时往往不能正确遵循各自的语法要求，从而不利于表达。语言文化背景的差异已经得到社会各界广泛的认可和重视。
2.包括法系在内的法律文化差异
王佐良先生认为：“翻译工作者处理的是个别之词，面对的却是两大文化。”法律英语翻译不仅仅是两种语言的对译，恰恰相反，由于法律英语涉猎范围甚广，包括各部门法以及诸多法律边缘学科，故从事法律英语翻译的人士须熟悉中英有关的法律知识，如果缺少相应的法律文化底蕴尤其是一些法制史方面知识的了解，稍有不慎就会谬以千里，造成不完全理解或理解错误。法律文化的差异目前已经引起了社会各界的关注和重视。
3.思维方式差异
中西方由于语言文化习惯、生活习惯和饮食习惯的差异导致他们在逻辑思维方式上同样存在差异，思维方式的差异一方面将影响到其思考、分析问题的方式方法，另一方面也将影响到其理解、翻译语言的方式。因而，可以说，思维方式的差异同样是影响法律英语翻译的重要因素之一。
法律英语是法律与英语相结合而形成的一门应用非常强的学科。法律英语翻译之难就在于翻译的过程要实现法律与英语的双重要求。区别于其他的英语翻译，法律英语由于其准确性要求高，法律知识面要求广，因而法律英语对翻译人员提出了更高的综合素质要求。这既对他们是一个挑战也是一次机遇。希望本文对法律英语翻译的有关知识点的总结和梳理能够对我们认识和把握法律英语翻译，并进而提高法律英语的翻译质量和水平有所帮助。
参考文献
［1］邱贵溪.论法律文件翻译的若干原则.载.中国科技翻译.2000年5月.
［2］苏珊.法律英语及其语言特征.载.河南省政法管理干部学院学报.1999年第4期.
［3］陈水池，罗孝智.法律英语用词的准确性特征.载.湘潭师范学院学报（社会科学版）.2003年9月.
［4］谢燕鸿.法律英语翻译的准确性与模糊性.载.双语学习.2007年9月.
［5］李慧.文化差异对法律英语翻译的影响.载.经济与社会发展.2006年第11期.
中原文化的基本特征篇4
关键词：人体运动跟踪；三维重建；特征融合；情感识别
中图分类号：tp182文献标识码：a文章编号：1009-3044(2011)11-2649-03
theResearchofaffectiveRecognitionontheHumanmotiontracking
DinGYi1,2,FUXian1
(1.theCollegeofComputerScienceandtechnology,HubeinormalUniversity,Huangshi435002,China;2.Collegeofcomputerscienceandtechnology,HuazhongUniversityofScienceandtechnology,wuhan430074,China)
abstract:trackingofhumanmotionisanimportantresearchareawhichcombinescomputervisionandman-machineinteraction.thefocusoftheresearchisindetectingandtrackingfiguresinvideos,capturingandreconstructingthehumanmotion,andthendescribingandinterpretingthehumanbehavior.inthispaper,arecognitionmethodformultipleclassifiersisproposed,whichcombineshumanmotiontrackingandaneigenfacemethodwithsupportvectormachine(SVm).andfuseiSRresultsandFeRresultsbymarkingpunctuationandachievetherecognitionresults.
Keywords:humanmotiontracking;threedimensionalreconstruction;featurefusion;affectiverecognition
在交流中检测并理解他人的情感状态是人类智能的一种核心能力。这种能力在人的社会生活中是不可或缺的。但是在人与计算机的交流中，情感的作用在很长的一段时间都被忽视了。能够感觉到悲伤、高兴等情感并且根据这些情感调整自己行为的人机交互系统将会使计算机更加自然、高效和更加值得信赖。具有情感识别能力的人化人机交互将使计算机易于使用，并使使用者更愉快，因而可提高生产效率。目前已经有学者研究试图让计算机根据脸部表情和声音特征来理解人的情感，但是还很少有人研究根据人体运动特征识别情感。研究表明，人体运动特征中不仅包含丰富的情感，而且包含有一些面部表情和声音中所没有的情感信息。因此根据人体运动特征识别情感具有重要的意义和不可替代的地位。
1国内外发展现状与趋势
通过情感识别来设计更加自然的、人化的人机交互系统是从picard提出情感计算[1]的概念开始的。20多年来，研究者们从人的脸部表情和声音特征研究情感识别的方法，取得了大量的研究成果。最初的情感识别研究是从面部表情开始的，对面部表情的分析，已经形成了一个标准的面部表情编码系统（FacialactionCodingSystem）。面部表情编码系统将面部表情特征通过面部关键部位的60多种动作单元来描述。研究者们通过先提取出这些动作单元构成面部表情特征[2]，再利用机器学习方法从这些特征中挖掘出情感模式来识别人的情感状态[3]。基于声音特征的情感识别也取得了大量研究成果[4]，识别的步骤和基于面部表情的情感识别类似，也是利用机器学习方法从声音特征中学习出情感模式[5]。近年来一些研究者开始将面部表情特征和声音特征结合在一起设计出基于多模特征的情感识别方法[6]。近年来有的研究者尝试将一些简单的静态的身体姿态特征（如手放的位置）和面部表情结合起来识别情感，结果表明能够大大提高识别率。但是系统地利用完整的人体运动特征（即动态身体姿态的变化规律）来识别情感的相关研究，尚未见公开的文献报道。
综上所述，从目前来看，情感识别的研究主要集中在基于面部表情和声音特征的情感识别，而心理学研究表明人体运动特征中包含有丰富的情感信息，是情感识别的一条重要途径。人机交互中情感识别的发展趋势有机地融合人体运动特征、面部表情和声音特征来识别情感。
2基于人体运动特征的情感识别研究内容
本研究实现一个情感识别原型系统。原型系统能够根据人体运动特征、面部表情和声音特征来识别人的情感状态。其中基于人体运动特征的情感识别是本研究的主要研究内容，相应的技术将采用本研究相应的研究成果；基于面部表情和声音特征的情感识别采用已有的技术来实现。原型系统的总体技术路线框架如图1所示。
从数据的处理流程来看，情感识别的过程分两步完成：特征提取和情感分类。特征提取从原始数据空间中提取出对情感识别有用的便于操作的特征数据，是一个将数据从原始数据空间映射到特征数据空间的过程；情感分类根据特征数据确定人的情感状态，是一个将数据从特征数据空间映射到情感描述空间的过程。
从所使用的特征数据来看，整个过程是基于人体运动特征情感识别、基于声音特征情感识别和基于面部表情情感识别的综合。三者的融合可以采用信号级融合、特征级融合或决策级融合。信号级融合将多个信号混合在一起，这要求所融合的信号是同步的，并且具有相同的性质。特征级融合将不同的信号处理模块输出的特征混合在一起，这种方法能够保证多媒体数据中足够多的信息被利用。
2.1人体运动特征提取
人的肢体运动主要表现骨架关节的角度和位置变化，人体运动特征提取就是从视频中恢复出三维空间骨架关节角度即人的姿态的过程。以线图模型（StickFigure）为基础建立模糊的人体运动模型，线图模型能够较好的描述人体各关节的结构约束，是一种合适的人体姿态描述方法，本研究在线图模型的基础上加入模糊的人体运动描述方式，同时加入二阶aRp运动学约束，构成模糊人体运动模型，根据前两帧的状态来预测当前帧的状态。整个特征提取的过程以模糊运动模型为基础，分为初始化、自底向上分析、自顶向下合成几个模块。
初始化模块从视频中获取人体的初始姿态来实现模糊运动模型的自动初始化。首先，采用基于HoG（方向梯度直方图）的人体检测方法定位人体的位置，然后，基于学习回归的三维姿态估计提取出人体轮廓的形状描述子，根据形状轮廓描述子通过一个经过学习的RVm（RelevanceVectormachine）回归得到三维姿态。
自底向上分析模块从视频中恢复出二维姿态。首先，全局运动跟踪从当前帧图像中定位人置，跟踪算法使用计算量比较小的卡尔曼滤波器，定位匹配使用的特征采用颜色特征和LBp（局部二进制模式）纹理特征。接下来，从跟踪得到的人体区域中检测定位头、手、脚等关键部位,关键部位的检测采用支持向量机。最后，由定位得到的各关键部位的位置进行分析整理得到人体二维姿态。
自顶向下合成模块主要通过模糊运动模型的人体结构约束和运动学约束预测人体的三维姿态。首先，通过模型的预测得到一个可能的三位姿态空间，接着，利用自底向上分析得到的二维人体姿态根据摄像机定标得到的映射矩阵映射到三维空间，由于从二维空间映射到三维空间是一个不适定问题，得到的解是多值的。最后，最优解搜索将映射得到的解空间与预测得到的解空间取交集，同时使用颜色等其他特征消除多义性，得到最优的三维姿态。多个三维姿态的序列就构成了人体运动特征。
2.2面部表情特征、声音特征提取
面部表情特征提取从视频数据中提取出与情感相关的面部特征，本研究采取基于面部表情编码系统的方法。首先采用已有的人脸检测算法从视频中检测并定位人脸，分割的人脸图像经过Gabor滤波提取小波特征，同时从人脸中检测并定位眼睛、鼻子和口等关键部位，根据这些关键部位的位置确定需要提取特征的特征点的位置，根据特征点位置从小波图像中提取特征。
将视频中分离出的声音信号根据采样率进行分帧,采取现有的比较成熟的特征提取算法，逐帧提取能量(energy)、基音频率(pitch)、频率重心(SpectralCentroid)、美尔倒谱系数(mFCC)等类型特征，形成特征序列,以各个特征的均值与方差作为特征值。对提取出的特征值进行标准化，以使各特征都能够足够得对分类结果产生影响。归一化后的特征向量序列作为声音特征输入到Hmm进行情感分类。
2.3情感模式学习以及建模
情感识别采用隐式马尔科夫模型。一种情感状态对应一个隐式马尔科夫模型，对一个运动特征序列的情感识别的过程就是一个模型评价的过程，即通过计算特征序列对应各个模型的概率取概率最大的模型的过程。模型参数的学习采用一种状态动态裂变的方法，如图2所示。
在学习过程中，不但根据调整模型参数使其最大化适应本类型情感的样本，而且根据模型对本类型情感样本和其他类型情感的样本进行状态裂变来调整模型的拓扑结构，最终使各模型对情感的区别能力满足情感识别的需要。Hmm设定一个初始拓扑结构，利用Baum-welch算法从样本序列中学习得到初始的参数。将初始参数用来计算对本类型样本序列和其他类型样本序列的概率，选择一个合适的状态进行状态裂变，选择的原则是裂变后模型对本类型样本的概率变大，对其他类型样本的概率变小。裂变之后重新利用Baum-welch进行学习，直到模型的区分能力达到一个满意的级别。
采用八种基本情感（愤怒、悲伤、害怕、高兴、喜爱、惊讶、厌恶、害羞）为基础，根据实验数据分析人体运动中那些情感表现比较明显，在八种基本情感之上进行添加和删除，最终得到一个适合于人体运动情感识别的基本情感集合。对不同的情感类型的样本使用Hmm学习，分析学习得到的Hmm参数，从中找出运动特征与情感之间的关系。通过对不同文化、性别和个体的样本学习，再对学习得到的Hmm参数进一步进行挖掘，得到参数的模式后，通过参数的模式解读相应的运动特征模式。
2.4决策级融合
决策级融合分别根据三种特征进行情感识别，然后根据识别得到的情感状态和概率确定最后的输出。根据三种特征对每种情感状态都可以由分类器得到一个后验概率，用pmn表示（其中m=1,2,3分别代表人体运动特征、声音特征和面部表情，n=1，2，3…n分别代表愤怒、悲伤、害怕等八种情感状态，例如p31表示根据面部表情判断情感状态为愤怒的概率）。决策准则从“最大值”、“平均值”、“乘积”和“加权”四种准则中选择。“最大值”准则从输出的概率中取最大概率对应的情感状态作为最终结果输出，用f表示最终输出情感状态，“最大值”准则用公式描述如下：
“平均值”准则分别对每种情感状态由三种特征得到的概率求平均值，取平均值最大的情感状态作为最终输出的情感状态。即：
“乘积”准则分别对每种情感状态由三种特征得到的概率求积，取积最大的情感状态作为最终输出的情感状态。即：
“加权”准则分别对每种情感状态由三种特征得到的概率求加权平均值，取加权平均值最大的情感状态作为最终输出的情感状态。用w1、w2和w3分别表示人体运动特征、声音特征和面部表情对应的权值，“加权”准则用公式描述如下：
由于融合准则的选择只能凭经验判断，本研究对所有的准则进行试验，根据试验结果分析得出合适的融合准则。
3总结
本研究实现一个情感识别原型系统。原型系统能够根据人体运动特征、面部表情和声音特征来识别人的情感状态。其中基于人体运动特征的情感识别是本研究的主要研究内容，相应的技术将采用本研究相应的研究成果；基于面部表情和声音特征的情感识别采用已有的技术来实现。从而得到有效的基于人体运动特征的情感识别方法，最终将基于人体运动特征的情感识别方法和已有的基于脸部表情和声音特征的情感识别研究成果结合在一起，实现一个多模情感识别原型系统。
参考文献：
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[2]Chao-FaChuang,FrankY.Shih,Recognizingfacialactionunitsusingindependentcomponentanalysisandsupportvectormachine,patternrecognition,2006,39(9):1795-1798.
[3]Jia-Junwong,Siu-YeungCho,Facialemotionrecognitionbyadaptiveprocessingoftreestructures,the21stannualaCmSymposiumonappliedComputing,Dijon,France,2006.
[4]DimitriosVerveridis,ConstantineKotropoulos,emotionalspeechrecognition:Resources,features,andmethods,SpeechCommunication,2006,48(9):1162-1181.
中原文化的基本特征篇5
关键词：语料库翻译研究翻译普遍性共性特征
翻译共性的研究由来已久，然而语料库方法的出现进一步推进了翻译共性的研究。不同的学者对翻译共性进行了不同的定义。基于语料库的翻译研究在翻译共性方面取得了巨大的成就。关于翻译共性，学者们提出的假设有简略化，显化，规范化，整齐化，独特项，集中化等。（王克非，黄立波，2008：10）
1.简略化（Simplification）。
简略化可分为词汇，句法及文体的简化。这些简化趋势表现在：“将下义词替换为上义词；将冗长复杂的句子加以简化；减少重复，省略冗余信息，删减修饰词或短语；出现文化空缺时加以改写等”（胡开宝，2011）。Leviosa被认为运用语料库验证简略化假设的第一人。她通过自建的英语可比语料库（eCC），分析了词汇变化，信息容载及句长验证了翻译文本简略化的特征。并且证实了翻译文本比目的语文本的词汇范围窄；实词与功能词的比率低；且句子平均长度短。肖忠华，戴光荣（2010）也利用自建语料库，通过分析汉语译文的语言特征，证实了汉语译文中实义词和功能词之比均低于原创汉语作品，汉语译文表现出一定程度的简化趋势。肖忠华（2012）研究发现翻译汉语体中简化表现为“语义，词汇，语法和语篇的简化”；语义上的简化表现为词汇力度比较低，信息量比较低；实词比例低，信息量低；反之亦然；词汇简化意味着“高频词重复率更高，翻译体汉语更偏向口语化的词，会重复使用一个词而不是这个词的同义词或近义词”；语篇上的简化“使翻译体汉语读起来更加容易。原创汉语的词汇力度远远高于翻译体汉语的词汇力度。翻译体汉语词汇重复率远远高于原创汉语。”由于篇幅限制，更多信息请参阅肖忠华（2012）。
2.显化（explicitation）
显化又被称为外显化，明朗化，明晰化等。Shuttleworth&Cowie（1997）认为显化指目标文本使用较为明显的方式呈现源文本的内容，包括通过在目标文本中添加解释性语句及连接词使得译文通顺易解。Baker（1996）则认为“在翻译过程中，当源语文本中有表达不清的地方时，译者往往在译文中会对这些地方加以详细解释”。作为最早对显化进行系统研究的人，Blum-Kulka指出添加解释性的话语及连接成分可能会导致目标文本较源文本更冗长。
此外，肖忠华（2012）通过对翻译体汉语的研究，认为翻译体汉语的简化主要表现为语义上，语法上及逻辑关系层面的明晰化。他认为“翻译体汉语中常用括号和破折号进一步说明句子语义；语法上明晰化主要表现为翻译体汉语更常用一些功能词，代词，介词，结果使得翻译体汉语的句子结构比原创句子更长。逻辑关系层面的明晰化指翻译体汉语中常用一些连接词。”同时他指出，“翻译体汉语基本上支持显化假设”。至于其他语言支不支持显化假设还有待证明。
3.规范化（normalization）
胡显耀认为规范化指译者在翻译时，有意识或无意识地将原文独特的文本特征转换为目的语的传统文本特征，即消除原文的独特性特征使得译文更符合目的语规范。”（胡显耀，2004）。胡开宝（2009）在对《哈姆雷特》梁实秋译本和朱生豪译本“把”字句频率进行统计后，发现在原创文本和翻译文本的文体一致的前提下，翻译文本倾向于范化。尽管一些学者，如Sonjatirkkonen-Dondit通过分析影视字幕，证明芬兰语译本没出现范化倾向；但是胡开宝认为“范化是翻译文本固有的特征，翻译文本会在不同程度上表现出范化趋势”（胡开宝：2011：96）。
4.整齐化（Levelingout）
Baker将翻译文本特定语言特征的相似现象称之为整齐化。另一位学者Laviosa（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5.独特项假设（UniqueitemsHypothesis）
独特项假设是由芬兰学者tirkknonne-Condit（2000）提出的。他认为独特项假设指一种语言有的形式和功能在该语言的翻译文本中出现的频率较小。对独特项假设的研究较少，望今后能有更多的语料来证实该假设。
6.集中化（Covergence）
胡显耀认为集中化指翻译文本在简略化等翻译普遍性特征上显示出较高的一致性（胡显耀，2004）。即翻译文本中都多少体现出翻译的共性特征。尽管翻译语料库共性研究取得了巨大的进展，但仍然存在一些问题。只有在广泛的文本中证明了以上特征，这些特征才能反过来指导翻译，为翻译理论添砖加瓦。
参考文献：
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中原文化的基本特征篇6
关键词：草原文化；建构；综述
中图分类号：F59文章标志码：a文章编号：1673-291X（2011）35-0258-02
进入21世纪的今天，草原民族及其文化正面临着现代化和国际化的冲击，接受现代文明的洗礼。因此，发掘草原文化的合理内核，保护草原民族传统文化，对草原文化进行深入研究，已为众多人士关注。笔者在研读大量相关资料基础上，立足于草原文化自身研究现状，对草原文化的概念、内涵、类型、分期及特征等方面进行综述，以期总结现有成果，推动进一步的相关研究。
一、草原文化的概念
关于草原文化的概念问题，学者们有以下三种代表性观点。
1.内蒙古自治区政协主席陈光林等人士认为：“所谓的草原文化就是世代生息在草原地区的先民、部落、民族共同创造的一种与草原生态环境相适应的文化，这种文化包括草原人们的生产方式、生活方式以及与之相适应的风俗习惯、社会制度、思想观念、、文学艺术等。”[1]
2.“草原文化主要是指欧亚草原游牧民族在适宜放牧牲畜的草原区域创造的独特文化，是由草原地理环境（自然因素）、游牧经济生活和马背民族的历史传统等（人文因素）多方面作用而出现的文化现象和文化复合体。”[2]
3.“草原文化就是以中国北方草原为载体，由生息在这里的先民，特别是阿尔泰语系民族和族群共同创造的文化。”[3]
草原文化的承载地区、创造主体以及组成部分是草原文化概念的主要内容。从上述的三个观点中，我们可以得出：草原文化的承载地区是草原，创造主体是世代生活在草原的居民，与其他文化一样，其具有丰富的内容。
从内容上来说，生活在草原地带的人们创造出与草原生态环境相适应的文化，就应当是草原文化，该种文化包括游牧文化、狩猎文化以及农耕文化等。
二、草原文化的内涵与特质
草原文化的内涵和特质问题，目前是学术界在草原文化研究领域很难形成共识的焦点。有学者认为：草原文化的内涵“一是顺从‘长生天’的可持续发展模式为特征的自然生态理念；二是以多样的贸易需求为特征的经济贸易理念；三是诚实守信的思想道德理念；四是不拘一格、兼容并蓄的开放生态理念。”[4]有学者认为，“草原文化的基本精神是崇尚自然，践行自由和英雄崇拜”[5]；也有学者认为，“草原文化是生命文化、生态文化，基本精神是英雄精神、自由精神、务实精神、开拓精神和顽强精神。”[6]这些提法，从不同的层面论述了草原文化的内涵和特质。正如吴团英所说，“草原文化作为统一的认知对象……应当具有基本的、稳定的、同一的内在属性和特质。”[7]基于此，草原文化的内涵可概括为以下四方面：
一是自然生态理念。草原文化是以游牧生产方式为基础的文化形态，而游牧生产是最具生态特征的生产方式。不仅将人当作自然的一部分，而且将自然当作敬奉的对象，草原文化将人与自然和谐相处当作一种重要行为准则和价值尺度。
二是诚信伦理观念。诚信伦理观念体现在物质生产过程、生活习俗和政治文化之中。草原民族推崇以诚立命的道德标准。
三是自由开放。草原民族逐水草而居，这种生活方式为他们提供了相对宽阔的生活天地和自由环境，自由深深熔铸于其民族性格之中。
四是英雄崇拜。在草原民族中，人们普遍崇尚英雄，奉行英雄精神，把效法英雄当作人生的最高价值追求。蒙古族是拥有英雄史诗最多的民族之一。
三、草原文化的分期
关于草原文化的分期问题，学界提出众多观点，仅就中国草原文化的分期就存在以下观点。
1.按草原文化的发展演变脉络，即草原文化产生、形成、发展的历史实际进行分期。有学者对草原文化作如下分期：“（1）扎赉诺尔文化――朱开沟文化为北方草原文化起源期。（2）朱开沟文化――公元209年为草原文化形成期。（3）以游牧文化为突出特点的草原文化发展期（公元前209至公元906年，约1116年）。（4）与黄河文化、长江文化嵌合、交融的草原文化拓展丰富期（907―1911年）。（5）草原文化的现代转型期（1911―1949年）。”[8]
2.将北方草原文化进行历史分期，又考虑中国古代北方草原文化基本特征，对草原文化历史分期进行划分：“以原创游牧文化为主要特点的区域文化形成期（公元前209年至公元906年）；拓展地域空间和经济类型的文化跨越发展期（907―1205年）；在统一中国的大背景下创新与吸融相互渗透的全面发展时期（1206―1911年）。”[9]
草原文化的发展既有逐步的形成过程，也有在重大历史事件背景下的剧烈变化。所以，对草原文化的合理分期对研究草原文化有重要意义。
四、草原文化的基本特征
对草原文化的基本特征问题，是目前学术界普遍关注和积极讨论的热门话题，学界大致有以下观点：（1）多元化特征。李登样认为：草原文化系统本身具有多样性，“草原文化与其他文化类型如长江文化、黄河文化、农耕文化、工业文化、信息文化也是相互交融的。”[10]因此，草原文化具有多元化特征。另外，有学者认为，草原文化是由不同历史时期的不同民族创造的，因而，草原创造主体具有多元特征。（2）生态化特征。乌云巴图认为，游牧必须具备三要素：人、家畜和环境，而人（牧民）充当调节者的角色，相当于一个生态因子。“牧民的所作所为必须服从于其他要素之间的动态平衡的维持。牧民的这种角色要求使得牧民所拥有的文化必然带有生态属性。”[11]；马桂英认为：“……质朴的自然观，再加上他们所处的自然环境，使他们同大自然融合为一体，导致各民族原始文化中形成了具有强烈的归顺自然、顺应自然、适度师法自然的价值观。”[2]。（3）开放性特征。李登样，马桂英认为：“游牧民族四海为家，视野特别宽阔，能够广泛接纳各种文化，对任何外来文化都不排斥，任何时候都能恰倒好处地融合、吸收异族文明。”[2]（4）历史传承的悠久性。旧石器时代的大窑文化、萨拉乌苏文化、扎赉诺尔文化，新石器时代的兴隆洼文化、赵宝沟文化和红山文化等，都证明了草原文化的历史可谓悠久。（5）区域分布的广阔性。在历史上，广阔的北方草原一直是以游牧民族为主的地域，所以草原文化一直是这个广阔区域的重要文化形式。（6）构建形态的复合性。草原文化是一种复合型文化，是草原文化是地域文化与民族文化的统一，是游牧文化与多种文化的统一，是现代文化与传统文化的统一。
参考文献：
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Researchsummaryonthegrasslandculture
panGYu
(Humanityandtourschool,Huhehaotevocationcollege,Huhehaote010021,China)
中原文化的基本特征篇7
关键词:原型理论词义翻译最佳样例原型特征
一、引言
词是语言交际中最基本的单位,翻译中词义翻译历来都受到从事翻译活动者的高度注意。词具有比较强的可塑性和适应性,而且词义广而灵活,因此,在具体的翻译实践中,对词的翻译往往就意味着对词义进行选择和确定,并在目标文本中再现出来。然而,词义本身在不同的文本语境中具有动态性,对其翻译体现出原型效应。原型理论首先属于语义学范畴,然而尝试将语义原型理论运用于词义翻译的研究尚不多。笔者从原型理论的角度对词义翻译进行阐释。
二、原型理论
原型研究源于wittgenstein[1]著名的“家族相似性”概念。20世纪70年代起,Rosch[2],Labov[3]等认知心理学家,以及Lakoff[4],Fillmore[5]等语言学家,对一些最基本的概念进行了实证研究,提出了基于人类认知机制的现代范畴理论――原型理论。
Bussmann在RoutledgeDictionaryofLanguageandLinguistics中将认知语言学界对原型的界定归纳为:(1)一个词语或一个“范畴”的所有典型模型或原形象,例如Shakespeare可以被看作诗人的“最佳样例”即原型,但“最佳样例”极少见;(2)是一个范畴的一组典型特征,如“鸟”的原型可以是任何一只麻雀,但企鹅不能成为好的样例,因为它缺少某些典型特征,如能飞;(3)特征本身具有典型与非典型之分,有较高或较低的“线索效度”(cuevalidity),如对于鸟来说,嘁嘁喳喳的叫声就不如飞更典型、更具体[6]p389。还有一些学者(如Lakoff,Fillmore等),从文化语境的角度指出,原型是一种“理想认知模型”(idealizedCognitivemodels)或框架(Frames)。这种模型融语言知识(linguisticknowledge)和百科知识(encyclopedicknowledge)为一体,产生典型性效应(typicalityeffect),即对词的原型认识包括对词义本身,还包括人们受现实世界经验以及文化影响而对词赋予的意义[7]p37。Ungerer还指出:“认知范畴的原型不是固定的,引入特定的语境,可能发生变化……”[8]p43因此,我们只有将一个词放到与之相关的各个认知结构共同构成的背景中才能理解它的意义。
综上,我们可以对认知语言学中的原型理论小结如下:(1)基于认知体验的原型是个抽象概念,它是词汇范畴的一组典型特征。正如Stevenson指出,原型不是描述个体或挑选个体,而是描述一个类型的典型标本,从而找出个体与原型的相象程度[9]p33。也可以说原型是词汇范畴的一组原型特征整体在我们的头脑中形成的对一个词范畴的认知映像。“最佳样例”才是抽象原型的具体体现。(2)原型具有很高的概括性,它概括了范畴的各个层面的语义特征,不仅从词汇本身,还从文化、心理、语境等角度反映语义特点,容括了词汇的概念意义、内涵意义、社会意义、情感意义等。因此它能反映出人类认知过程中,对词汇的全面认识。(3)原型具有动态性。由于原型受到语境、文化等动态因素的影响,构成原型的典型特征也会变化,因此,作为整体的认知原型也会随之变化。(4)原型特征的典型性程度差别,反映其在认知中对原型认识作用的大小。原型的动态性也会引起原型特征“线索效度”的相对改变。
语义原型以认知体验为基础,多角度、多层面地分解和表述语义,有助于对词义的准确把握。翻译过程同样涉及到对源语语篇中词义的认知理解,以及在译语语篇中尽量传达出等值的词义。笔者将语义原型理论运用于词汇层面翻译研究,这里所用的原型是指译语语篇中对原语词义动态整合体的理想翻译。
三、词义翻译原型
传统翻译理论以结构主义语言学为基础,依靠经典范畴理论,存在一定的局限性。翻译是一种认知活动,认知语言学的发展有助于对翻译的深入研究。自上个世纪八十年代以来,国内外一些翻译研究者将认知语言学领域中的原型理论引入翻译研究,并取得了可喜的成果。neubert[10]和Snell-Hornby[11]都采用了原型分析的方法对语篇进行了分类。Snell-Hornby将语义原型分为五大类型:1)术语学/命名法;2)语际共知项;3)有形物体、基本活动、静态形容词;4)表达感知、评估以及与社会文化规范有关的词;5)受文化制约的语义因素。她认为,在双语交际中“等值”概念与上述五类语义原型的关系为:从第一类到第五类,“等值”程度是逐次降低,到了第五类,“等值”程度降为零,即“零等值”。[11]p106-107但她没有进一步指出具体的翻译方法。nida认为,原型就是词汇的“指定意义”(designativemeaning),即“用来界定词项所指区域的一组语义特征”[12]p33。因此,他界定的原型意义限于词的指称意义,对于解释词汇翻译具有局限性。
Halverson通过实证研究证明“翻译”确实是一个原型范畴,体现出原型效应,即范畴成员之间表现出隶属度的差异,范畴边界模糊等[13]。在国内,李和庆和张树玲主要论述了语用原型如何帮助译者在句法和语篇层次上更好地认识原文、再现原文[14]。王仁强和章宜华则从原型的角度对翻译元理论进行了阐述[15]。
杨炳钧[16]提出了翻译原型论,将原型理论与翻译研究相结合进行了较系统的研究,本文的翻译原型思想也主要借鉴了该理论。根据翻译原型论,翻译就是试图通过目的语寻找一个最佳源语样例的活动。由于最佳样例具有罕见性,接近完美的翻译也同样罕见。在这个活动中,寻找最佳原语样例是目标,不是结果。结果可能有,也可能没有。翻译的标准就是原型的最佳样例。一旦根据各种样例建立了原作的原型之后,很多译者都在尝试用目的语来翻译原作,每个译作都是原型的一个样例,都尽可能向原型靠近。最接近原型的样例就是最佳样例。毛明勇[17]提出基于原型的翻译等值观就是“翻译不在于能否找到对等的语言形式和语言意义,而在于能否找到相应的原型样例,并向原型样例趋同”。
笔者认为词义的翻译同样体现出原型效应,可以进行原型分析。词汇翻译的研究中原型观的引入,将词义的翻译置于认知范畴,而不仅仅停留于机械的形式上的语码对应转换,这将有助于更准确地理解源语词义,并通过译语词汇更准确地再现原文词义。词在源语语篇中,是各种意义的动态整合体。在译语语篇中,对源语词这种意义动态整合体的理想翻译可以看作该词翻译的原型。译者应尽量在译语语篇中寻求建立最贴近词义原型的原型最佳样例,充分再现源语词汇动态整合体的意义特征,词义翻译应充分体现词义原型特征最大相似性。需要强调的是,这里的词义原型区别于词的指称意义,以及认知语言学中词汇所体现的范畴的核心意义,词义翻译中所要寻求的词义原型是以源语语篇语境中动态的词义为参照。
四、词义原型翻译的原则
根据现代语言学理论,词语必须在一定的语境之中才具有确定的意义。对词语意义的理解必须借助具体的语境,语境有限定和明确词义的作用。不同的语境中,词汇的各种潜在意义可能构成不同的意义动态整合体,整合体中各意义的重要性不同。这就造成对源语语篇中词汇意义把握有一定困难,对词汇意义的翻译更加困难。再加上译者翻译能力等方面的主观因素,造成对同一个词的翻译呈现出原型效应,而对该词的理想翻译,即能够最好地再现源语语篇中该词汇动态整合意义的翻译形式,就是对该词翻译的原型。这个原型不一定能够真正找到,翻译中译者就是要努力找到最接近这个原型的最佳样例。因此,词义原型翻译的原则就是要实现词义原型特征的最大相似性。
词的翻译中,我们寻求的是“译者根据词或词语在相对运动和变化的情况下,亦即按源语句子的内容,乃至整段话语的要求,在双语的立体交叉的词义关系中,对译语的词、词语作相应变换或判定其取舍”[18]p100。要找到最接近词义翻译原型的最佳样例,我们需要首先确定原型本身。如前所述,原型由其典型特征来表现,因此词义翻译原型由其典型语义特征来表现。而词义翻译原型的典型特征由源语语篇中词使用的语境、语义特征、译语语篇语境、译入语本身及译入文化各个方面因素决定。
词汇翻译原型强调的一个极其重要因素是语境,它既影响着对语语篇中词义原型的理解和把握,又影响译语语篇词义翻译原型的最佳样例的实现形式。对词语意义的理解必须借助具体的语境,语境有限定和明确词义的作用,即明确原型词义特征的作用。同样的词语在不同的语境中,其原型词义特征会大相径庭。关于翻译的语境问题,newmark指出,“语境在所有翻译中都是最重要的因素。其重要性大于任何法规、任何理论、任何基本词义”[19]。由此可见,要正确确立词义必须依赖源语的语境。胡壮麟把语境分为三类:语言语境(linguisticcontext)、情景语境(situationalcontext)和文化语境(culturalcontext)[20]。我们必须充分考虑词语所在各类语境,准确把握词义原型,明确其原型特征,并将其在译文中表达出来。
在原文语境中把握词义原型后,译者需运用目标语言创造最接近该原型的目标语原型样例。受语言本身及文化因素影响,通过目标语实现词义原型的最佳样例的难易程度受词义对应程度影响。对不同类型的词汇的翻译,词义翻译原型的最佳样例的实现程度不同,即可译性不同。词义原型翻译就要求努力通过目标语实现词义翻译原型的最佳样例,就是在目标语中寻找到对应的词义表达。在英汉词汇中,很多词在一般语境中可以容易找到其对应的词义翻译原型的最佳样例,这些词多属于Snell-Hornby所划分的语义原型类型中的前三项:1)术语学/命名法;2)语际共知项;3)有形物体、基本活动、静态形容词[11]。这些词的翻译可以借助词典,找到词义的最佳样例。但更多的时侯由于英汉词义不对应或由于词语在一定语境中的使用,词义翻译原型的最佳样例难以实现。这种情况就应把握词义原型的词义典型特征,实现原型词义特征的最大相似。影响英汉词义不对应性的语义因素产生于英汉两种语言中词的上下义关系的差异,词语的多义性(多词一义或一词多义)和语义界限的模糊性(同义词)。这些因素使得双语在词汇的层面上不能形成完全对应,而只能是部分对应,甚至是完全不对应。除了以上几个因素,不论英语或汉语,词义都要受到语境的限制,不同的搭配也使词义产生变异。
例如对“介绍”的翻译:
市、县官员向他介绍了他们的机构对塌方事件进行联合调查的进展情况。
Hewasbriefedbycityandcountyofficialsontheprogressofthejointinvestigationbytheiragenciesintothecave-in.
服务员介绍菜单上最美味的佳肴是炸鸡。
thewaiterrecommendedfriedchickenasthebestdishonthemenu.
请你介绍一下经验好吗?
wouldyoupassonyourexperience?
可见在不同的语境中,同一个词的词义的原型特征不同,翻译中应尽可能把握其典型特征,并用目的语再现其原型。
五、结语
本文将原型理论运用于词义翻译研究,着重从理论上对词义翻译作原型理论诠释。基于原型理论,本文提出译语语篇中对源语词义动态整合体的理想翻译可以看作该词翻译的原型。译者应尽量在译语语篇中寻求建立最贴近词义翻译原型的原型最佳样例,充分再现源语词汇动态整合体的意义特征,词义翻译应充分体现词义原型特征最大相似性的翻译原则。
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中原文化的基本特征篇8
关键词：故障诊断；遗传算法；神经网络；小波分析
引言
遗传算法Ga（Geneticalgorithms）模拟了达尔文的“适者生存，优胜劣汰”的自然进化论与孟德尔的遗传变异理论是由michigan大学Holland教授1975年在他的专著adaptationinnaturalandartificial首次提出。其基本流程如图1。遗传算法（Ga）与传统算法有很多不同之处，主要体现在Ga适应性强，其使用的算子是随机的，如交叉、变异和繁殖等算子不受确定性规则的控制。但这种搜索也不是盲目的，而是向全局最优解方向前进。直接使用适值函数进行适值计算，而不需要求优化函数的导数，使一些不可求导的优化函数也可用Ga优化；Ga具有较强的鲁棒性，它能同时搜索解空间的多个点，从而使之收敛于全局最优解，而不至于陷入局部最优解；另外它还具有智能性和并行性，利用遗传算法的方法，可以解决那些结构尚无人能理解的复杂问题。它已广泛应用于函数优化、组合优化、模式识别和信号处理等领域，在处理复杂优化问题时遗传算法显示了巨大潜力，在实际工程应用中取得了巨大成功。由于上述特点，建立合理的模型，可以将Ga用于设备的状态监测和故障诊断之中。本文把近年来的有关Ga用于故障诊断的文献进行分析、归纳，总结出Ga在故障诊断中的具体应用。
Ga用于故障诊断从目前来看，有直接应用于故障诊断之中，主要用于提取特征向量，为诊断的后续处理作准备。有和其他的诊断方法相结合，研究得较多。
一、利用遗传算法提取、优化特征参数
机械故障诊断是一个典型的模式分类问题。在诊断实践中，由于诊断对象的复杂性，故障特征和故障类别的对应关系不甚明了，人们提出了大量的原始特征以进行故障识别。但由于特征向量之间存在一定的关联性，且特征向量对不同故障的敏感程度不同，这对设备诊断的效率和准确率有重要的影响。要对这些特征向量进行优化，使它们能够适应实际需要。
史东锋等对回转机械故障诊断中3类由同步振动引起的故障来分析，应用遗传算法，染色体采用二进制编码方式，以样本类内、类间的距离判据为适应值函数，进行特征选择，高效地剔除原始特征集的冗余特性，提高故障的识别精度。而用常规方法对得到的23个特征量进行分类，由于起高度的冗余性，很难取得理想的分类效果。
二、遗传算法与人工神经网络（ann）的结合应用
人工神经网络以其强有力的学习和并行处理能力为故障诊断提供了全新的理论方法和实现手段。神经网络通过对经验样本的学习，将知识以权值和阈值的形式存储在网络中。网络的输入是被诊断对象的征兆即特征值，输出则表示发生故障的可能性。神经网络是以神经元为信息处理的基本单元，以神经元间的连接弧为信息通道，多个神经元联结而成的网络结构。神经网络以其独特的联想、记忆和学习功能在机械设备故障诊断领域受到广泛关注，其中研究较多的是Bp神经网络及其改进算法。
三、遗传算法与模糊集理论的结合应用
模糊集理论是一种新的数据分析和处理方法，使用模糊集理论可以对决策表进行简化，去除冗余属性。故障模糊诊断的基本原理是利用模糊变换的原理、最大隶属度和阈值原则，根据各故障的原因与征兆之间不同程度的因果关系，在综合考虑所有征兆基础上来诊断旋转机械振动故障的可能原因。将模糊集理论应用到解决旋转机械故障诊断问题时，要计算旋转机械振动故障数据库中的频域征兆，使用模糊集理论对其进行约简，根据约简的结果生成规则。利用得到的规则对故障样例进行诊断。
四、遗传算法与小波理论的结合应用
小波变换作为新的信号处理手段，具有传统傅立叶变换和加窗傅立叶变换无法比拟的优点。其特点是实现了对信号的多分辨率分析，便于对信号的总体和局部进行刻划；且能将信号准确还原。利用它对信号的分解和重构特性，可有针对性地选取有关频带的信息和剔除、降低噪声干扰，这对于机械故障诊断具有很大的实际意义。
中原文化的基本特征篇9
关键词：乡土性；城市特色；自然特性；人文特性；可识别性
中图分类号：F29文献标志码：a文章编号：1673-291X（2010）34-0161-03
引言
走过不少城市（镇），常有似曾相识之感。这些城市尽管从地域上来说相距千里之遥，但缺乏各自的地域或文化特性。毫无特色已经成为中国城市的一大问题，原因何在？归根结底，因为它们缺乏其特有的个性和意义象征，因此也就缺乏可识别性[1]。这种个性和意义应来自于城市从所处地域中所汲取的不同于其他地域的特性，城市的建设背离了自身所在地的乡土特征，是当今中国城市缺乏特色的原因之一。建设有特色的城市，必须走一条乡土之路。
一、城市特色的乡土之根
（一）乡土释义
“乡土”所涵盖的是一个非常宽广的领域概念。其基本释义有二：一指本乡本土、故乡，意指一个人出生的地方，先秦《列子天瑞》中的“友人去乡土、离六亲”是我国最早提出“乡土”一词的文字记载；二是泛指地方，《晋书・乐志下》有云：“乡土不同，河朔隆寒。”[2]从其基本含义可以看出，乡土的范围可以从部落到村、市、县、地方，甚至国家，有狭义的和广义的理解。人们认同故土、辨别他乡，是因为每个地方有着有别于他方的区域特性，即其乡土性。乡土性不仅存在于乡村，同时也存在于城市和野外自然环境。从广义上讲，它不仅仅属于物质或视觉范畴，而且涵盖了一个地区所具有的地域自然特性和由此衍生出来的人文特性，与人类文明发展关系密切。一般地说，它是当时、当地人们整个生活方式的反映，与人的生活息息相关[3]。
（二）乡土性与城市特色的形成
城市依托于某一地域而存在，与区域其他组成部分密切关联，它脱离不开自然赋予的物质特性，又不仅限于此。“一方水土养一方人”，所处自然地域所孕育的人的创造使得城市在长期的发展过程中积淀出基于自然特性的人文特性。
城市的乡土性除了其自然特性外，还包括以下几个方面：城市建成物质环境特性，包括城市生态系统特征、其历史及现存的形态特征、建筑特点及街区特征等；城市的文化环境特性，包括历史文化、艺术等；城市的社会环境特性，包括经济、生活方式、民俗民风、交往等；同时，还包括其动态发展。正是城市所具有的乡土特性，使城市具有了区别于其他城市的个性和意义，也使它具有了可识别性及特色。从这一角度而言，乡土性的保持，是城市特色的基本策略之一。
中国城市环境的多样化和个性化不断弱化已是不争的事实。目前，中国城市化进程加快、全球城市网络系统中社会文化的交互影响越来越强，市场主导背景下利益的驱动使城市所在地域的自然特性、物质面貌和人们的生活方式和人文特性逐渐转化，一些快速而短期性的建设模式忽略了城市所处区域自然特性的因素及根植于特定环境的社会文化因素，其结果使城市与所在地域外部自然环境、社会环境和文化环境的有机联系被割断[3]。利益驱动下的市场开发和建设往往着眼于眼前的个体物质利益，而不可能兼顾城市及其所在地域的整体利益，极易忽视该地域的自然承载能力和文化传承[4]。城市的绿地系统、历史街区等对于城市特色建设至关重要的因素恰恰难以从经济角度激发市场，吸引投资，因此常成为经济利益的牺牲品，得不到有效保护和发展[5]。作为城市象征意义及其社会生活的载体，城市的空间特征一旦由大量的外来因素所占据，并且在众多城市中同时出现，必会同时引起历史文化的延续被割断，各城市自身的个性特征极易消失。
二、城市特色建设的乡土之路
大量中国城市中，在漫长岁月中积淀出的城市形态和传统文化等乡土特征正在逐步消失，必然城市个性消亡，城市特色的建设面临巨大挑战；同时，短期行为的快速建设极易形成城乡间的对立，割裂城乡及所处地域其他组成元素的联系，使城市的个性发展失去立足点，有违“城乡一体化”的总体目标。
城市的特色丧失因乡土性的缺失而起，脱离了原有乡土之根的城市建设，其特色无从谈起。重新认识和传承城市所在地域的自然和文化特性，挖掘其乡土根源，是一条值得思考的途径。
（一）基于乡土性广义理解的城市建设
在城乡一体化的建设背景下，应从广义角度深层理解乡土的内涵，将城市与其所处的区域视为一个有机体，遵循复合系统原则进行研究和规划，深入挖掘城市特色营造的根本依据，保证城市的自然特性和人文特性基础，立足于其乡土性进行研究、规划设计与建设。
（二）城市乡土环境的要素评价与应用
城市特色建设的关键问题之一，是由于对具体城市处在区域乡土特性缺乏深入研究，尤其是对其物质及文化上各项组成要素的量化研究，使得乡土性的传承在规划设计与建设中无所依据，只能局限于功能性的规范指导或表面的视觉效果，城市的建设无法成为高效运作和区域自然肌理及文化传承的结合。与理论研究相对应，城市乡土性的缺失还在于规划建设过程中的技术的继承和更新问题。一方面由于观念局限可能导致规划与设计中对传统元素和技术的忽视；另一方面建筑材料、施工技术等客观因素也对此有所制约。
谈论城市特色的丧失时日并不为短，然而问题日益严重，泛泛而谈或大声疾呼并不能成为城市特色丧失问题的解决途径。对于专业规划设计人员而言，如何使专业理论与技术的应用有理有据、令人信服，是在城市规划建设角色链中得以发挥真正作用的要素。因此，切实可行的研究与应用势在必行。必须针对具体城市处在区域物质及文化上各项组成要素进行量化研究，并在此基础上制定相关规划策略及设计导则。在这一过程中，建立完整的环境特征评价体系并切实贯彻运用十分重要。根据对城市乡土性的基本分析，笔者认为，对于城市环境特征要素的量化研究应包括城乡环境的生态状况、空间体系评价、城市社会生活和人文环境几个部分。
1.城乡环境的生态状况评价。如地理特征、植被及其他生物的多样性等。乡土性离不开生态基础，应建立城市与自然环境之间的纽带，保持两者间的有机联系和完整性，形成渗透交融、具有地域内原有自然特性的生态网络[6]；在城市中应以原有自然环境中的物种特色和配置模式为基础，结合自然基质，组织城市与乡村的绿色廊道和物种联系，建立城市区域自然环境斑块，从而形成良性循环[7]。同时，分析研究城市及区域在发展中的可承载能力，寻求城乡之间在空间资源上的快速整合，以使城市建设可持续。
2.城乡环境的空间体系评价。包括城乡间的空间联系、城市肌理、城市公共空间特性、城市街道及建筑物形式特点、城市标志物的个性等。具体应用中，应基于原有区域景观格局使建成与自然区域成交织渐变形态，形成良好过渡；以原有城市肌理的分析研究为基础，进行城市空间体系的组织，渐进发展，形成有机的空间格局，保持原有区域空间特征；人工物的建造活动应顺应自然，符合环境特点和历史传统。一方面，研究城市的起源和历史文物及街区等物质财富的特性，继承和发扬城市在物质形态上的传统和地方特色。城市中的文物古迹、传统街区和绿化环境，以及某些传统的建筑形式，具有特定自然环境影响下长期形成的风格，是历史遗留下来的优秀物质文化遗产，并已成为城市的识别物，应加以继承和发展[5]。另一方面，在新的规划与设计中可提取相关元素进行创新，走“新乡土”之路，更为真实地表达新的建成环境与原有城市肌理之间的关联[8]。使城市在物质形态上的乡土性得以延续，加强城市的可识别性。此外，还应注意从传统的建造技术中汲取有用经验并加以发展，作为城市乡土性建设的技术支撑。
3.城市社会生活评价。包括城市所在区域的经济基础、生活方式及民俗活动等。通过这些乡土性要素指标的衡量与运用，权衡市场利益与城市总体利益，保持城市社会生活氛围的乡土性，体现不同城市的传统，形成显著差异从而构成独特的城市个性形象[9]。
4.城市人文环境评价。指长期文化积累所形成的特性，包括其历史沿革、文化脉络与艺术类别与特征等，正是这些文化特性构成了一个地方的乡土情谊，使居留各其情依依，离去者有故土之思。
（三）基于乡土性研究的政策与建设管理
在当今的城市建设过程中，作为城市建设的的主导者，政府的政策及其管理措施起着关键性的作用，政府、规划设计人员与公众组成的三角形角色链中，专业理论和技术在衡量各项因素和制定政策的过程所起的作用仍然可有很大改善空间。
在政策管理层面，应对乡土性问题密切关注，中国的城市发展应立足于自身的自然和人文特征，需要时刻关注脚下的这片土地[10]。首先，应基于城市乡土环境评价，对城乡的整体形态及文化建设进行长远战略性部署，健全各种规划建设法律法规和技术规范的基础上，确保城市的建设在物质环境、文化环境和社会环境方面传承地域特征；其次，对城市特色建设的研究、保护与建设资金给予全面支持和保障；第三，在各方利益和作用的权衡方面应进一步完善，重视公众对于属地感的需求以及专业知识的指导与支撑作用，以使各方力量在保持乡土性和城市特色营造的过程中起到最大效用。
结语
城市的特色及其生命力在于多样化与个性化，其根本保证在于其乡土性的保持。城市的加速发展、全球化等因素固然带来一系列冲击，然而客观因素最终因主观因素而起作用，因此，建设城市特色，必须将城市的乡土性问题置于时代背景下，进行针对性的分析评价和研究，并付诸实践，走自己的乡土之路，使城市的发展从容应对经济、社会和文化的交流和冲突，才能营造出城市的个性特色。
参考文献：
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DiscussiononCity’sVernacularwayandCreationofitsDistinguishingFeature
GUoCong
（nantongUniversity，nantong226019,China）
中原文化的基本特征篇10
1特征提取
采用基于Kinect获得的具有20个关节点的骨架模型，通过这20个关节点可以准确表达出人的行为，从这20个关节点中选取15个关键关节点处理得到角度、位置、速度三类特征。角度特征包含4个手臂角度特征、4个腿部角度特征和2个躯干角度特征，位置特征包含9个关键关节的位置特征，速度特征包含整体速度、2个腕关节的速度和2个踝关节的速度，这三类特征是表述人体行为的关键特征。例如，拳击(boxing)行为主要就是手部的运动，可以通过4个手臂角度特征、4个手臂关节位置特征和2个腕关节的速度特征与其他行为加以区分;逃逸(run)行为是人体整体的运动，与walk非常相似，但是与walk相比，相邻两帧间的角度特征变化较大，速度特征的大小也较大，通过这两个特征可以区分出run和walk。
1．1人体结构向量从Kinect获得的20个关节点中选取15个关键关节点(头节点a1、肩关节中心节点a2、两个肩关节a3和a4、两个肘关节a5和a6、两个腕关节a7和a8、臀部中心节点a9、两个髋关节a10和a11、两个膝关节a12和a13、两个踝关节a14和a15)，如图1所示。其中，手臂、腿部、躯干三部分向量组合得到向量间的角度特征，特殊向量通过求模、归一化得到位置特征。
1．2人体结构向量间的角度特征由于人体体型差异以及kinect与人体相对位置的不同，相同动作得到的人体结构向量也会有很大差异，不能作为归一化后的特征，所以要对人体结构向量进行进一步处理。当人做某一个动作时，人体结构变化基本一致，也就是说人体结构向量间的角度变化趋势基本一致，故可选择人体结构向量间的角度作为归一化后的特征。选取上面手臂、腿部、躯干的14个人体结构向量构成10个角度特征，包括三个部分10个角度特征:手臂角度特征{α1，α2，α3，α4}、腿部角度特征{β1，β2，β3，β4}、躯干角度特征{θ1，θ2}。角度特征定义如表2所示。
1．3人体关键关节的位置特征在某些情况下仅使用人体结构向量间的角度特征并不能描述行为的细节部分，例如拳击时，判断拳头与身体的相对位置，此时角度特征不能提供足够的信息，在这种情况下需要添加人体关键关节的位置特征来辅助角度特征。选取头节点、两个肘关节、两个腕关节、两个膝关节、两个踝关节作为关键关节。人体关键关节的位置特征即这9个关键关节点的位置信息:{d1，d2，d3，d4，d5，d6，d7，d8，d9}。以人体臀部中心节点为参考节点，人体关键关节的9个位置特征包括头节点与踝关节中点的距离d1和其他8个关键关节与参考节点的距离d2，d3，d4，d5，d6，d7，d8，d9，通过d1的大小可以判断人体是否处于站立状态(包括走、跑等站立状态动作)，而通过其他8个距离大小变化可以判断相应节点的运动状态。为了消除个体体型差异问题，将距离归一化处理(距离除以h)得到9个关键关节点的归一化距离，h表示人体处于站立状态时头节点a1到两个踝关节a14和a15的中点a16的距离。位置特征定义如表3所示。
1．4人体关键关节的速度特征在有了关键关节位置特征的辅助下，某些类似动作还是无法明显区分，如走和原地踏步，两种动作的角度特征变化与位置特征变化基本一致，这个时候区分两种动作就需要通过引入速度特征，原地踏步时人整体没有位移，速度为0;而走时人体是有位移的，速度不为0。由于相邻两帧时间差很小，故可以将相邻两帧的位移看做是第i帧的速度。通过整体速度特征可以判断人体整体的速度，利于区分原地动作和走、跑等非原地动作;通过手臂2个腕关节的速度特征可以判断人体手臂运动状态，利于识别拳击这种快速手臂运动的行为;通过腿部2个踝关节的速度特征可以判断人体腿部运动状态，利于识别走、跑这种腿部运动较多的动作。
2mCRF模型
假设y={yi，i=1，2，…，n}表示观测样本序列，yi是第i帧的观测数据，x={xi，i=1，2，…n}表示观测样本序列的标记。Lafferty等给出了条件随机场模型的数学表达式。
3异常行为检测
3．1异常行为异常行为定义为特殊环境下的某种特定行为，如拳击，逃逸，在地铁出口处反向进入，取款机处徘徊等等，训练的样本行为共有6种:bend，boxing，wave1(挥左手)，wave2(挥右手)，walk，run。将其中的2种:boxing(拳击)和run(逃逸)定义为异常行为，其他4种行为定义为正常行为。
3．2异常行为检测对训练样本进行训练得到mCRF模型参数，在获得模型参数后，测试视频序列经过mCRF模型推断得到一组观测序列的最大可能标记，通过这组标记序列判断这组测试视频序列的行为，为此需要设置一个阈值p=80%。当测试序列的某一类标记所占比重pi≥p时，认定这组测试序列是第i种行为，i=1，2，3，4，5，6对应bend，boxing，wave1，wave2，walk，run这6种行为。当i=2，6时，即测试序列行为表示boxing和run行为时，认定这组测试序列是异常行为。
4实验结果与分析
实验平台为pC机，CpU为inter双核t8100，主频2．1GHz，内存2．0GB，操作系统为windowXp，32位。主要函数采用C++、matlab编程，并在mat-lab2011b环境下对其调用。实验数据来自kinect拍摄，包括6种行为:bend，boxing，wave1，wave2，walk，run。每种行为包括10个人的视频样本，每个人每种行为做20次，总共1200段视频序列，其中1000段视频序列作为训练数据，剩下200段视频序列作为测试数据，这200段测试视频序列包含有4种正常行为和2种异常行为(boxing和run)。实验结果由表5可知，基于mCRF的异常行为检测的6种行为中，bend检测率最高为99．5%，boxing检测率为96．5%，wave1检测率为98．6%，wave2检测率为96．6%，walk和run的检测率相比较而言比较低，为93．1%和94．1%。由于walk和run行为动作比较接近，故walk和run的检测率与其他行为相比较低。表6给出了基于mCRF的异常行为检测方法与其他方法检测率的比较，其中文献［11］中采用的Hmm模型不能联系上下文、限制特征的选择，检测率为92．5%。文献［12－13］所用特征均为2D特征，不包含深度信息，无法解决遮挡问题，检测率分别为91．7%和94．17%。基于mCRF模型的异常行为检测方法采用的是由骨架数据处理得到的3D特征，模型采用的是mCRF模型，具有融合多特征和联系上下文信息的优势，检测率高于以上方法，对特定行为的平均检测率达到了96．4%，对异常行为boxing(拳击)和run(逃逸)的平均检测率达到了95．3%。
5结语