基于Bandelet变换与人体部位的人体检测方法
基于Bandelet 变换与人体部位的人体检测方法
韩 红,伍 星
(智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西西安710071)
摘 要: 本文由图像的几何流特性出发,提出了一种基于第二代Bandelet 变换与部位的人体检测方法.首先,利用优化后Bandelet 变换的Bandelet 系数及其统计特征作为人体图像的特征,通过相关试验确立了相关的最优参数和统计特征.然后再利用AdaBoost 算法训练人体及各部位分类器.最后通过计算人体各部位的似然度,联合部位结合策略进行人体检测.试验结果表明,本文提出的特征提取方法能够更好地表征人体,并能有效地改善分类器性能,相应的部位检测方法可显著提高静态图像中人体目标检测的鲁棒性.
关键词: 人体检测;特征提取;Bandelet;AdaBoost;人体部位
中图分类号: TP391 文献标识码: A 文章编号: 0372 2112(2011)08 1785 08
Human Detection Based on Bandelet Transform and Body Pa rts
HAN Hong,W U Xing
(K e y Laboratory o f Inte lli gent Pe rce ption and Image U nderstanding o f Ministry o f Educ ation o f China ,Xi an ,Shaanxi 710071,China )
Abstract: A new method is proposed in this paper for feature extraction based on geometric flow of images and the second generation of Bandelet trans formation,where Bandelet coefficients and their statis tical values were extracted as the feature of human images.Afterwards the full body and body parts classifier were trained on AdaBoost algorithm.At last,likelihoods of each body parts were computed combi ned with Bayesian decision based approach to perform human detection.The results of human detection experiments indicate our proposed featu re extraction method s better capabili ty in describing human characteristics while effectively improving the performance of https://www.wendangku.net/doc/d713314451.html,bined with body parts detection,our propo sed human detection method well enhanced the robustness of human detection task in both s tatic and moving images.
Key words: human detection;featu re extraction;Bandelet;AdaBo ost;body parts
1 引言
人体检测在计算机视觉中有许多重要的应用,如视频监控、智能汽车及智能交通、机器人和高级人机交互等.然而,由于人体自身姿态的变化、衣服多样性和光照等因素的影响,人体外观变化非常大,导致人体检测成为一个非常困难的问题.
目前的人体检测方法主要有基于人体模型的方法、基于模板匹配的方法和基于统计分类的方法.基于统计分类的方法的比较鲁棒,但需要很多训练数据,而且很难解决姿态和遮挡的问题,主要包括两个步骤:特征提取和分类器设计.其中所选特征的表征能力将直接影响分类器的性能.目前所选的特征包括:原始灰度特征空间、Haar like 小波特征、形状描述子特征、Gabor 特征、有向梯度直方图(HOG)特征[1],SI FT 特征等.而根据分类器的设计方法,现有的基于统计分类器可分为基于神经
网络(NN)的方法,基于支持向量机(SVM)的方法和基于
Adaboost 的方法.其中Dalal 和Triggs 在2005年提出了HOG 特征提取方法,根据图像像素的梯度方向来统计其梯度大小,具有算法复杂度低,同时分类正确率较高的优点,在近几年的人体检测研究中,得到了广泛的应用.如何进一步提高检测的正确率,是人体检测研究领域的核心问题之一.传统的基于边缘的方法用于人体检测的问题在于对于几何特性的表述不严格,很难刻画图像.为此,法国学者Pennec 和Malla t [2]
等引入了几何流来刻画图像的几何性质,在2004年提出了第二代Ban delet 变换,避免了第一代Bandelet 变换的重采样和弯曲等繁杂操作.目前,由于其能够更好的表示图像,基于第二代Bandele t 变换的研究主要集中于图像的压缩和降噪中.条带波的核心思想是把图像中的几何特征定义为矢量场,而不是简单地看成普通边缘的几何.条带波对图像处理而言,有良好的多尺度特性,可以保证连续地
收稿日期:2010 07 28;修回日期:2011 02 25
基金项目:国家自然科学基金(No.61075041,No.61001206,No.61072139,No.61001202);中央高校基本科研业务费专项(No.JY1000090204)
第8期2011年8月电 子 学 报ACTA ELECTRONICA SINICA Vol.39 No.8
Aug. 2011
细化图像,具有时频局部化特性和多方向性、各向异性,以及可根据图像自身的几何结构特性,自适应获取所需的最优基函数的自适应性等.本文即从图像的几何流特性出发,提出了一种基于第二代Bandele t变换的人体检测特征提取新方法.
另一方面,无论使用何种特征,基于整个人体的检测方法,都不能很好地处理遮挡问题,而基于人体部位的检测方法则可以用来处理被部分遮挡人体检测问题.基于人体部位的检测方法,将人体分成若干部位,分别检测各个部位,然后按人体各个部位的几何关系进行判定,从而得出最终的检测结果.由于基于部位的人体检测方法可以增强人体检测的鲁棒性,有许多有关这方面的研究[3].
在文献[4]中,Anuj Mohan等提出了一个基于样本的人体检测框架,通过用部件在单帧图片中检测人体.这个人体检测系统由4个部位检测器和一个装配检测器组成.4个部位检测器分别为头,腿,左臂,和右臂检测器.结果显示这个系统的检测性能比单个full body检测器明显要好.它能够检测出部分被遮挡的人和某些部位与背景对比度较低的人体.然而,这个系统检测一张720 480的图片需花将近20分钟,且检测性能依赖高分辨率的人体形状.
Bo Wu等提出了一个用Edgele t特征描述轮廓模式的基于部位的静止人体检测方法[5].在部位检测器的响应和显式为人体之间建模的基础上,其方法为多个人体定义了一个联合似然率.对单个人体的检测效果很好,而且能够处理人群拥挤的场景.然而,该方法只检测近似正面或背面的人体(左右旋转角度限制在[-30 ,+30 ]),且人体需直立或行走,摄像机的向下倾角不得超过45 .文献[4,6]也有类似的限制.在本文中利用Bandelet变换中的Bandelet系数及其统计特征作为图像的特征,结合Adaboost分类器,使用分块提取特征的多级部位进行检测,即先提取整幅图像的Bandele t 特征,然后将特征矢量细分成若干小块;按整个人体的比例提取运动区域输入分类器进行分类,得到候选人体;然后依次检测各部分,同时依据各个部位检测器的检测似然度综合判定.结果表明,此方法可显著提高图像中人体目标检测的鲁棒性.
2 Bandelet变换
本文采用了Peyr 和Mallat2004年提出的第二代Bandelet变换[4],通过多尺度分析和几何方向分析共同完成图像的分解.
第二代Bandelet变换算法步骤
Step1 二维离散正交小波多尺度变换;
Step2 结合四叉树分割法和CART(自底向上融合)算法建立多尺度图各子带的最佳四叉树分解,得到Bandele t块;
Step3 对各Bandele t块,根据La garange罚函数法求取一个最优方向,即最佳几何流方向;
S tep4 根据每个Bandele t块中的最佳几何流方
向,借助正交投影和小波系数重排,得到一个一维离散信号,并对实施一维离散小波变换.
2.1 四叉树分割优化算法
子带的分割同第一代Bandelet一样,采用二进分割方法.先将各子带等分成四个子带,每一子带在下一层的分割中又被分成四个子带,依次下去直到底层子带达到预先设定的最小尺度.分割的结果可以用四叉树表示,分割过程中产生的Bandelet块与四叉树的节点一一对应.
为了得到各子带最佳的四叉分割方式,Peyr 采用自底向上的全局优化算法[6],其算法流程如下:
Step1 对每个L L的方块S,计算最佳几何流方向,及最小的La grange函数值L
(S);
S tep2 令L=2L,对每个L L方块(仍可记为S),计算最佳几何流方向和相应的La grange函数值L(S);
Step3 对每个尺寸为L L的方块S,它的四个孩
子记为(S
1
,S2,S3,S4),计算这四个孩子作为叶节点联合在一起的La grange函数值:
L(S)=L
(S1)+L0(S2)+L0(S3)+
L0(S4)+L0(S)+ T2(1)
S tep4 令L
(S)=min{L(S), L(S)};
S tep5 若L小于最大的分割尺度,则重复Step2、Step3、Step4.
L0(S)即为最终的四叉树分割结果,同时还可以得到各Bandelet块的最佳几何流方向.将具有基本相同几何流方向的相邻Bandele t块合并在一起,逐步合并一些较小的Bandelet块,可以得到最终Ba ndelet块划分结果.
2.2 最佳几何流搜索
如上所述,在四叉树分割的优化算法中,需要同时进行最佳几何流方向的搜索,最后可以得出各Bandelet 的最佳几何流方向.其中各子块的最佳几何流方向通过以下步骤确定[5~8].
对于尺寸为L L的子块S,将圆周角[0, )等角度离散为L2-1个:
=k
L2-1
,k=0,1,2, ,L2-1(2) 对于无几何流的情形,标记 =inf,表示不实施Bandele t化.这样 的取值共有L2个.
1786 电 子 学 报2011年
对于每个 ( inf ),构造一个L L 大小的网格点,计算每个网格点(坐标为(x (i ),y (j ))在采样角度上的正交投影误差:
t =-sin ( ) x (i)+c os ( ) y (j )(3)
将网格点按误差值从小到大排序,可以得到一个L 2
1的排序索引.然后将这个小块内的二维离散小波变换后的系数按照排序索引进行重排序,得到一个一维信号f d .
对此一维信号f d 进行一维小波变换得到f ,同时计算其量化值 f ,量化公式为:Q(x )=
0,
x T
sign (x ) (q +0.5) T ,
q T x (q +1)
(4)
T 为量化阈值,q .
区域S 内的最佳几何流方向,应使得下面的La grange 函数最小:
L(f ,R)=
f - f 2+ T 2(R
g +R b )
(5)
R g 表示编码几何流所需比特数,R b 表示编码量化后的Bandelet 系数所需比特数. 是Lagrange 乘子.
3 特征提取
3.
1 数据库与性能评价方法
本文用于人体检测的样本来自I NRI A 人体数据库[9]
,从中选取了6656幅样本图像.其中2416(正)+1877(负)幅作为训练集,1132(正)+1213(负)幅作为测试集,样本大小均为128 64像素.图1是部分样本.
为了确定特征提取的最优参数,我们使用相同的性能评价方法来进行分类性能的比较.即对比不同参数情况下假阳率(False Positive Rate)对不同的检测正确率(Detec tion Rate)的ROC 曲线,ROC 曲线越靠上,表示对应的系统性能越好.
3.2 最佳参数选择
Bandelet 变换用于图像压缩时以尽量减少非零系数个数为目的,此处则借助Bandele t 变换进行特征提
取,所以进行Bandele t 变换时的参数会有所不同,需要
通过试验来确定.为此,针对影响Bandelet 变换的主要参数,包括二进剖分的最小尺度j -min 、向上建立四叉
树的最大尺度j -ma x 、二维小波变换的层数level 、以及量化阈值T ,使用训练集进行了参数选择试验.3.2.1 二维小波变换层数level
本文选取了1到5层的二维小波变换,以及不进行二维小波变换,共6种情况进行比较.其中,j -min=2,j -max=2,T =15,结果如图2所示.
如图2所示,仅使用一层的二维小波变换,效果最好.分析其原因为:分解层数越大,丢失的上一层低频近似系数的特征表征能力,要大于所得到的高频细节系数的特征表征能力,所以仅使用一层的二维小波变换也有利于最后检测时提取检测图像上所有扫描窗口的特征值.
3.2.2 j -min 与j -max
就Bandelet 变换而言,理论上j -min 越小,同时j -ma x 越大越好,这样建立的四叉树最合理.但较小的j -min 以及较大的j -max 会增加时间复杂度.如果j -min 与j -ma x 越接近,甚至相同并且都很小时仍具有很好的特征表达效果,那将大大降低特征提取所需的时间.为此,针对level=1,T =15,结果如图3所示.
由此可见,仅使用4 4大小的块进行Bandele t 变换提取特征,表征能力相对最好,同时耗时也相对较少.3.2.3 量化阈值T
在图像编码中用来控制压缩比,T 越大,压缩比越
1787
第 8 期韩 红:基于Bandelet 变换与人体部位的人体检测方法
高,失真也越大.另一方面,又影响了沿某方向上的一维小波变换时大于T 的系数值的大小,所以T 选取过大过小都不利于找到最佳几何流方向.针对不同的处理对象,T 值也会有所不同,需要通过试验找到最佳的T 值.取le vel=1,j -min=2,j -max=2时,试验结果如图4所示.
从图4中可以看出,T 的选取对训练误差率和测试正确率影响不是很大,这应该是由图像的多样性导致的.本文中,将其取为15.
3.3 统计特征选择
特征的选择对人体检测的准确性有非常重要影响,Bandelets 系数能够体现图像在不同尺度上的目标边缘与轮廓的信息,为了充分利用这些信息,本文算法中还采用了Ba ndelets 系数的如下统计特征:能量:
e = i,j c 2i,j 、熵:- i,j c 2i ,j e log (c 2
i,j /e)、均值:1N i,j
c 2i,j 、最大值:ma x (c i,j ).其中,c i,j 即为各个Bandele t 块中(i,j )坐标上的系数,N 为各个Bandelet 块中所含元素的个数.这些统计量反映了不同尺度上的方向信息.从图5可以看到,加入了统计特征后,R OC 曲线要高于采用HOG 和单纯使用Bandele t 特征的曲线
.
3.4 人体部位的取样
所使用的人体样本取自I NRI A 静态人体数据库,部
分人体样本如图1所示.人体的部位样本则是基于此人
体样本集,按照一定的位置及大小截取下来的.考虑到人体头部的位置变化较大,首先对头肩部进行手动截取,截取大小均为48 48像素.舍弃一些头肩部偏离较严重的样本,共得到2277幅头肩部样本,记为HS.将对应的人体样本记为FB.部分样本如图6所示.
另外,按人体上部32 80像素进行截取,可得到人体躯干样本,大小均为64 48像素,记为TR.取人体的下部64 64像素大小的部分作为人体下肢样本,大小均为64 64像素,记为L.部分躯干及下肢样本如图7、8所示.各部位在整个人体中的位置及大小如图9所示.
按图9所示的人体部位位置和大小的定义,可从非人体样本图像上截取出各人体部位的负样本图像.
为了评价各个部位及整个人体的分类性能,首先,使用第二,三部分提出的联合Bandelet 特征提取方法,
1788 电 子 学 报2011年
提取训练样本(FB)及其各部位HS 、TR 、L 的特征值,分别用于训练Linear SVM 分类器.然后,提取测试样本(FB)及其各部位HS 、TR 、L 的特征值,并使用对应训练好的Linea r SVM 分类器进行分类性能比较.比较使用了De tection Rate 对False Positive Rate 的Roc 曲线来表示,如图10所示
.
试验结果表明:(1)单独任一分类器的分类性能都要远远弱于使用整个人体时的分类性能;(2)头部的分类性能是三者中最弱的,这是由于头部的变化最大.
3.5 特征提取方法
全人体图像的Ba ndelet 特征提取方法:
(1)对每个全人体图像进行二维离散正交小波变换,小波变换的层数为1;
(2)将二维离散正交小波变换后的图像进行4 4像素的二进剖分,并将每个4 4像素的小块作为一个Bandelet 块;
(3)计算每个Bandelet 块在各方向上的投影误差,并按最小Lagrange 函数法,求取一个最优的投影误差排序索引;
(4)根据每个Bandelet 块的最优排序索引,将其上的二维离散小波变换系数进行重排序,得到对应的一维信号;
(5)将每个一维信号作一维小波变换,并将对应的一维小波变换系数,按Mallet 法则重新组合为二维形式,作为对应Bandelet 块的Bandele t 系数,将所有Ban delet 块的Bandelet 系数构成该全人体图像的Bandelet 系数矩阵;
(6)按每个Bandelet 块,提取Bandele t 系数的统计特征,联合Bandelet 系数作为该全人体图像的Bandele t 特征.
在部位的特征提取上,使用分小块提取方法.图11给出了分块大小为8 8像素时,特征提取的方法.从待检图像的特征矩阵中提取各部位特征的方法如图12所示.先按一定的缩放尺度,将待检图像进行缩放,再提
取整幅图像的Bandele t 特征,然后将特征矢量细分成若
干小块.该方法的一个优点是只需对整幅图像提取一次特征,避免大量重复的特征提取操作,而且各个部位大小可以自适应,不再受到检测窗口大小限制.
我们设立了一个多阶段基于部位的人体检测方法:
第1阶段,从图像的特征矢量中提取整个人体大小区域上的特征,其中包含了一定数量的小块特征,然后输入全人体分类器进行分类,得到候选人体.这个阶段要求在假阳率不过分高的情况下,检出率尽量高;
第2阶段,用各部位的分类器检测候选各部位所在的部位,并计算其联合似然率.头肩(HS )、躯干(TR )及下肢(L )的联合似然率分别记为M 1、M 2和M 3.
第3阶段,若M 1+M 2、M 2+M 3、M 1+M 3中任意一个大于某一阈值t 1,则判定该候选人体为真人体,否则进入第4阶段;
第4阶段,各个部位检测器对某个候选人体的检测结果被结合起来形成该候选者的联合似然率M =M 1+M 2+M 3.若M 大于某一阈值t 2,仍判定该候选人体为真人体,否则判定该候选人体为非人体.
4 部位结合策略
改进方法的部位检测是建立在候选人体区域之上的,所以在候选人体区域X 中,头肩、左躯干、右躯干和下肢被检测出的概率分别为[5]:
P{Y i =1|Y FB =1,X i }
(6)
其中Y i =1表示人体的部位i 被检测出,X i 表示人体的各部位区域,i {HS,TR,L }.由于人体的各个部位的检测是独立的,所以可推出下式:
P{Y i =1|Y F B =1,X i }=
i {HS,T ,L}
P{Y i =1|X i }(7)
设Z i 是部位i 检测器的最后一段的响应值,Y i =0表示人体的部位i 未被检测出,i {HS,TR,L }.根据
1789
第 8 期韩 红:基于Bandelet 变换与人体部位的人体检测方法
文献[6],各部位的检出和未被检出的后验概率为:
P{Y i =1|X i }=e z i
e -z i +e z
i
(8)P{Y i =0|X i }=1
e -Z i +e Z i
(9)
由式(7)、(8)可得:
P{Y i =1|Y F B =1,X i }=e Z i
(e -Z i +e Z i
)(10) 设各部位的实际检测的正确率为T i {0,1},i
{HS,TR,L},则有:
P{Y i =T i |Y F B =1,X i }=e w i z
i (e -Z i +e Z i
)(11)w i 按下式计算:
w i =
e
{(
(x si -x di )
2
2
+
(y si -y di )
2
2
)+ i (
(H si -H di )
2
HI
2
+
(W si -W di )
2
W I
2
)}
2
,
T i =10,
T i =0
(12)
其中,(x di ,y di )是候选人体实际部位i 的质心,(x si ,y si )是候选人体检测出的部位i 的质心,(W di ,H di )是候选人体实际部位i 的大小,(W si ,H si )是候选人体检测出的部位i 的大小, i 为一常数,用于表示部位检出框位置与大小的重要性.
设c i 为检出的概率,其中c i (0,1),i (FB,HS,TR,L),根据本文中提出的算法,候选的人体即为人体的概率为:
p {Y =1|X}=p {Y FB =1,Y i =c i |X}
=p {Y i =c i |Y F B =1,X}*p {Y FB =1|X}
=e w i z i +z F B
(e -Z i +e Z i
)(13)候选人体为非人体的概率为: p {Y =0|X}=p {Y FB =0,Y i =0|X}
=p {Y i =0|Y F B =0,X}*p {Y FB =0|X }
=1
(e -Z i +e Z i
)(14)使用贝叶斯决策来确定由全人体(FB)检测器检出的候选人体是人还是非人.候选人体的置信度可表示为如下式的似然比函数:
M i =log p{Y FB =1,Y i =T i |X i }
p {Y F B =0,Y i =0|X i }= w i Z i +Z F B
(15)
根据第三部分中设立的多阶段的人体检测方法,则组合检测器的输出如下:
H (X )=
1,M 1+M 2>t 1 M 1+M 3>t 1 M 2+M 3
>t 1 M 1+M 2+M 3>t 20,other wise
(16)
5 结果分析
首先,利用Bandele t 特征提取方法,提取I NRI A 人体数据库中的全人体及其对应的头肩、躯干、下肢各部
位的特征分别训练对应的Adaboost 分类器.
图13为使用全人体分类器的分类性能,其中使用了两种特征,即HOG 特征及Bandelet 特征.从中可以看出本文中提出的基于人体部位的分类器的性能都要高于其他分类器的性能,同时使用Bandelet 特征的性能要大大高于HOG 特征的性能.
试验选用的测试图像均来自MI T 人体数据库,图像大小在500像素左右.使用的缩放因子为[0 5、0 6、0 7、0 8、0 9].对静态图像,按照本文中提出的多阶段人体部位检测方法,可以非常准确地检测出静态图像中的人体,其中分块提取特征时使用的小块大小为8 8像素的方块,根据文献[12],选择分类器阈值为t 1=8,t 2=10.扫描图像时,使用浓密扫描,X 方向平移8个像素,Y 方向平移16个像素.各部位的扫描窗口缩放大约16个像素,上下左右平移尺度为8个像素.
人体检测的试验结果如图14~18所示.图14给出了各个部位及全人体的检测结果,其中细线框区域为所检测出的部位,粗线框为最终检测出的人体区域.图14~18分别给出了包含单人和多人,背景混杂或者光照有变化的图像的本文算法以及HOG 的检测结果. 比较图14(e)和(f ),可以看到,在单人的情况下,本文的算法只出现了一个位于左上方的虚警框,而HOG 的检测结果不仅未将人体全部检出,而且还存在多个虚警框.而比较图15(b)和(c ),虽然HOG 也将图像中人体检出,但本文算法最终给出的人体区域与HOG 方法相比,与实际的区域更为符合.而在图16中,图片中存在的多人,而且有相互遮挡的状况发生,本文算法能够检测到被部分遮挡的人体,而HOG 则完全不能检出该人体.
图17则给出了混杂背景中存在有多人的情况下的检测结果.比较图17(b )和(c ),可以看到,本文算法虽未将有严重遮挡的人体检出,但并不存在虚警框.而
1790 电 子 学 报2011年
HOG 不仅未将图片中存在的人体都检出,而且还存在多个虚警框,这主要是因为混杂的背景所引起的.图18给出了对有光照变化,且存在多人的图片的检测结果.比较图18(b)和(c ),本文算法除了未将存在严重遮挡的人体检出外,图片中存在的其他人体均被检出.HOG 算法则漏检了多个人体
.
综上所述,从对不同类型的图片的检测结果可以看到,即使图像中存在多个人体,且有互遮挡的状况发生,即使存在有混杂背景,本文方法也能取得良好的效果.且与文献[11]中的检测结果相比较,对于互有遮挡的多个人体的检测,检测结果更好.
6 结论
基于第二代Bandele t 变换,本文提出了一种新的人体特征提取及部位检测方法.首先,通过参数选择试验确定Bandelet 变换应用于特征提取时的最优参数,并通过特征选择试验筛选了部分统计特征作为附加特征来增强特征的分类能力.利用Bandelet 变换中的Bandelet 系数及其统计特征作为图像的特征.在进行特征提取时,将特征矢量细分成若干小块,使用分块提取特征的方式来提取样本及各扫描窗口上图像的特征值.与HOG 利用图像本身的梯度方向特征不同,Bandelet 变换的中心思想则是定义图像中的几何特征为矢量场,而
1791
第 8 期韩 红:基于Bandelet 变换与人体部位的人体检测方法
不是看成普通的边缘的集合,矢量场则表示了图像空间结构的灰度值变化的局部正则方向.这也是本文算法所提取的特征要优于HOG方法的根本所在.在训练分类器时,使用AdaBoost算法来训练全人体及各部位分类器.最后,对于被测图像,先使用全人体分类器来获取可能包含人体的区域,然后计算对应人体区域各可能位置上部位的检测似然度,最后使用部位结合策略来进行人体判定.
通过对比使用不同特征提取方法训练的具有相同假阳率的分类器对测试样本的分类结果可以看出,本文所提出的方法的分类正确率要高于HOG特征提取方法.这表明本文所提出的特征提取方法能有效的表征人体并提高分类器的分类性能.文中还对比了全人体分类器及本文提出的基于人体部位的分类器的分类性能,结果表明本文提出的基于人体部位的分类器的性能都要高于其他分类器的性能.
参考文献
[1]N D alal,B Trigg s.Histograms of oriented gradients for human
detection[A].CVPR2005[C].San D iego:American Press, 2005.886-893.
[2]G Peyr ,S M allat.Second generation bandelets and their appli
cation to image and3D meshes compression[A].M athematics and Image Analy sis[C].Paris,2004.6-9.
[3]Mikolajczvk K,Schmid C,et al.Human detection based on a
probabilis tic assembly of robust part detector[A].ECCV2004
[C].Prague:Czech Republic Press,2004.69-82.
[4]Mohan A,Papageorgiou C,et al.Example based object detec
tion in images by components[J].IEEE Transaction on Pattern Analysis and M achine Intelligence,2001,23(4):349-361. [5]WU B.Detection of multiple partially occluded humans in a
single image by bayesian combination of edgelet part detectors
[A].ICCV2005[C].Beijing:China Press,2005,(1):90-
97.
[6]田广,戚飞虎,等.单目移动拍摄下基于人体部位的行人
检测[J].系统仿真学报,2006,18(10):2906-2910.
T ian Guang,Qi Feihu,et https://www.wendangku.net/doc/d713314451.html,ponent based pedes trian detec tion with monocular moving camera[J].Journal of Sys tem Simulation,2006,18(10):2906-2910.(in Chinese)
[7]G Peyr ,S Mallat.Surface compression with geometric ban
delets[J].ACM Transactions on Graphics(TOG),2005,24
(3):601-608.
[8]Shuyuan Yang,Fan L iu,et al.M ultiscale bandelet image com
pression[A].ISPACS2007[C].Xiamen:Chi na Press,2007.
412-415.
[9]INIRIA human database[D B/OL].http://lear.inrialpes.fr/
data,2005.[10]焦李成,侯彪,等.图像多尺度几何分析理论与应用
后小波分析理论与应用[M].西安:西安电子科技大学, 2008.
[11]张文革,刘芳,等.基于Bandelet域逐子块阈值的图像去
噪[J].电子学报,2010,38(2):290-294.
Zhang Wenge,Liu Fang,et al.Image denoising using sub squarewise threshold in bandelet demain[J].Acta Electronica Sinica,2010,38(2):290-294.(in Chinese)
[12]E L E Pennec,S Mallat.Sparse geometrical image repres enta
tion with bandelets[J].IEEE Trans Image Processing,2005, 14(4):423-438.
[13]Saad Ali,M ubarak Shah.A supervised learning framework for
generic object detection in image[A].ICCV2005[C].Bei jing:IEEE,2005.2.1347-1354.
[14]Paclik P,Novovicova J,et al.A trainable similarity measure
for image classification[A].ICPR2006[C].Hong Kong:
IEEE,2006.3.391-394.
[15]Friedman J,Hastie T,et al.Additive lo gistic regression:A sta
tis tical view of boosting[J].The Annals of Statistics,2000,28
(2):337-407.
[16]Q zhu,S Avidan,M Y eh,et al.Fast hu man detection using a
cascade of histo grams of oriented gradients[A]CVPR2006
[C].New York:American Press,2006.1491-1498.
[17]P Felzenszwalb,D McAllester,et al.A discri minatively
trained,multiscale,deformable part model[A].CV PR2008
[C].Anchorage,AK:American Press,2008.1-8.
[18]Lin L,Wu T F,et al.A s tochastic graph grammar for compo
sitional object representation and recognition[J].Pattern Recognition,2009,42(7):1297-1307.
[19]T aiPeng T ian,Stan Sclaroff,Fas t globally optimal2D human
detection with loopy graph models[A].CVPR2010[C].San Francisco:American Press,2010.81-88.
作者简介
韩 红 女,1974年生于陕西西安.中国电
子学会高级会员,副教授,硕士生导师.研究方向
为机器视觉与多源信息融合.
E mail:hanh@https://www.wendangku.net/doc/d713314451.html,
伍 星 男,1986年生于江西南昌.硕士研
究生,研究方向为机器视觉.
1792 电 子 学 报2011年
人体的蛋白质每天的摄入量应为多少
人体的蛋白质每天的摄入量应为多少？ 1.临床研究表明，缺钙会导致动脉粥样硬化、高血压、骨质疏松、结肠癌和老年痴呆症等疾病。而牛奶中含有丰富的钙，每天早餐后或者临睡前1 小时喝一杯牛奶，对补钙大有好处。 2.正常成人每天主食(米饭、面食)的摄入量一般应为300-400克左右。而有些人出于减肥或其他目的，每天只吃很少的主食甚至不吃主食，这种 做法是错误的。如果人们主食的摄入量长期不足，会使碳水化合物提供的热能降低，造成人体只能通过分解蛋白质来提供热能，这样会导致儿童停止生长发育，导致成年人精神不振。 3.大豆是一种蛋白质含量极高的食物。常吃豆制品既能补充人体所需要的蛋白质，又可以预防营养过剩，不像吃肉那样会增加胆固醇。 4.新鲜蔬菜中除了含有丰富的维生素和矿物质以外，还含有丰富的植物纤维，每天吃500克左右的新鲜蔬菜既可以防止便秘，又可以减少粪便中 有害物质对肠壁的刺激，起到预防肠癌的作用。 5.鸡肉和猪肉中都含有大量的动物蛋白，是人体必需的营养物质。但是，美中不足的是猪肉中含有大量的饱和脂肪酸，容易引起人体血管的动脉 硬化。所以，营养学家赞成多吃点鸡、鸭等禽类肉，少吃一点猪、牛、羊肉。 6.海鱼的鱼油中含有丰富的不饱和脂肪酸，能起到降低血脂的作用。其中鱼油中含有的多烯脂肪酸与血液中的胆固醇结合后，可降低血液黏稠度， 有效地消除血管内的脂肪沉积，是血管的“清道夫”。 7.香菇、猴头、黑木耳等菌类都是高蛋白、低脂肪的食品，其蛋白质的含量比一般蔬菜高，而且还含有大量人体所必需的各种氨基酸及多种微量 元素，长期食用菌类食品能起到良好的保健作用。 8.水果营养丰富，所含的主要成分是糖类，其中大部分是人体可以直接吸收的果糖和葡萄糖。此外，多数水果中所含的果酸、鞣酸、维生素、果 胶、矿物质、蛋白质和脂肪等都是人体必需的营养物质。这些营养物质可以防治皮肤干燥、痤疮和老年斑，使人面色红润，皮肤细嫩，起到美容和抗衰老的作用。 9.一只约1两重的鸡蛋，其蛋黄中胆固醇的含量约为280毫克，正好满足一个成年人一天的生理需要。而蛋黄中的卵磷脂能降低血液的黏稠度， 起到避免胆固醇沉着的作用。 10.人不吃盐是不行的，但高盐饮食对人体健康危害更大。高盐饮食会造成人体内钙的流失;高盐饮食还是导致胃溃疡、胃癌的主要原因之一;另外， 盐的主要成分是氯化钠，人体吸收过量的钠会使血压明显升高。因此，三口之家每月的食盐摄入量应控制在500克左右。 ?添加评论 ?daggerbullet | 2009-06-16 10:43:28 ?有0人认为这个回答不错 | 有0人认为这个回答没有帮助 ?蛋白质食物是人体重要的营养物质，保证优质蛋白质的补给是关系到身体健康的重要问题，怎样选用蛋白质才既经济又能保证营养呢？ 首先，要保证有足够数量和质量的蛋白质食物．根据营养学家研究，一个成年人每天通过新陈代谢大约要更新300g以上蛋白质，其中3／4来源于机体代谢中产生的氨基酸，这些氨基酸的再利用大大减少了需补给蛋白质的数量．一般地讲，一个成年人每天摄入60g～80g蛋白质，基本上已能满足需要． 其次，各种食物合理搭配是一种既经济实惠，又能有效提高蛋白质营养价值的有效方法．每天食用的蛋白质最好有三分之一来自动物蛋白质，三分之二来源于植物蛋白质．我国人民有食用混合食品的习惯，把几种营养价值较低的蛋白质混合食用，其中的氨基酸相互补充，可以显著提高营养价值．例如，谷类蛋白质含赖氨酸较少，而含蛋氨酸较多．豆类蛋白质含赖氨酸较多，而含蛋氨酸较少．这两类蛋白质混合食用时，必需氨基酸相互补充，接近人体需要，营养价值大为提高． 第三，每餐食物都要有一定质和量的蛋白质．人体没有为蛋白质设立储存仓库，如果一次食用过量的蛋白质，势必造成浪费．相反如食物中蛋白质不足时，青少年发育不良，成年人会感到乏力，体重下降，抗病力减弱． 第四，食用蛋白质要以足够的热量供应为前提．如果热量供应不足，肌体将消耗食物中的蛋白质来作能源．每克蛋白质在体内氧化时提供的热量是18kJ，与葡萄糖相当．用蛋白质作能源是一种浪费，是大材小用． ?添加评论 ?kk1978726 | 2009-06-20 13:50:46 ?有0人认为这个回答不错 | 有0人认为这个回答没有帮助 ?人体每天所需的热量有10%～15%来自蛋白质。过量蛋白质不但是毒素的来源，更破坏细胞的渗透平衡。渗透平衡指的是细胞膜内外液体压力保持平衡。当平衡受到干扰，水分便进入细胞，除了试图恢复平衡，也会将细胞内过量蛋白质加以稀释。稀释是应付细胞内过剩物质的生理反应。各种刺激品中，蛋白质仅次于药物。和蛋白质相比较，咖啡、茶、可乐只能算是小儿科。含咖啡因饮料远不及一客牛排威力大。前者只持续一小时，后者则让你兴奋数小时之久。 人体每天所需的热量有10%～15%来自蛋白质。一般而言，机体不用蛋白质作为产热的来源，只有当人体摄入的热量不足时，机体才动用蛋白质产热。 蛋白质摄入量过多，不但是一种浪费，而且对人体有危害。蛋白质在人体内的分解产物较多，其中氨、酮酸及尿素等对人体会产生副作用，引发酸中毒,不仅增加肝脏负担，还 容易引起消化不良，长期以往，影响肝肾功能，造成消瘦及免疫功能低下。美国科学家发布一项声明指出，食用过量的蛋白质会增加患癌症的风险，如直肠癌、胰腺癌、肾癌及乳腺癌。食用动物性蛋白质如蛋类、奶类及肉类过多，还可以诱发心脏病。所以，正常人如果膳食结构合理，蛋白质、脂肪和碳水化合物的比例适当，膳食蛋白质的质量也较好，就没有必要额外补充蛋白质粉。痛风、肝肾功能衰竭的病人，更要限制蛋白质的摄入。 人体每天所需的热量有10%～15%来自蛋白质。一般而言，机体不用蛋白质作为产热的来源，只有当人体摄入的热量不足时，机体才动用蛋白质产热。 蛋白质摄入量过多，不但是一种浪费，而且对人体有危害。蛋白质在人体内的分解产物较多，其中氨、酮酸及尿素等对人体会产生副作用，引发酸中毒,不仅增加肝脏负担，还 容易引起消化不良，长期以往，影响肝肾功能，造成消瘦及免疫功能低下。美国科学家发布一项声明指出，食用过量的蛋白质会增加患癌症的风险，如直肠癌、胰腺癌、肾癌及乳腺癌。食用动物性蛋白质如蛋类、奶类及肉类过多，还可以诱发心脏病。所以，正常人如果膳食结构合理，蛋白质、脂肪和碳水化合物的比例适当，膳食蛋白质的质量也较好，就没有必要额外补充蛋白质粉。痛风、肝肾功能衰竭的病人，更要限制蛋白质的摄入。 蛋白质与高血压有何关系？ 蛋白质是生命活动的最重要的物质基础，从每个细胞的组成到人体的构造，从生长发育到受 损组织的修复，从新陈代谢到酶、免疫机制及激素的构成，从保持人的生命力到推迟衰老、延 年益寿都离不开蛋白质。 近年来，国内外学者对蛋白质的摄入与高血压的关系进行了深入的研究，结果表明，多摄入 优质蛋白质高血压的发病率下降，即使高钠饮食，只要摄入高质量动物蛋白，血压也不升高。 日本近年来脑血管病死亡率明显下降，据认为这与日本人膳食中肉、蛋、奶等动物蛋白增高有
人体要害穴位名称及部位
人体要害穴位名称及部位
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
人体108要害穴位名称及部位 熟悉人体穴位对练武防身，学习点穴、打穴、解穴、擒拿、格斗、防卫自 保是一门必修知识。 头颈部躯干部(1) 1、百会穴：在头顶正中线与两耳尖 联线的交点处，即后发际正中上七 寸。 31、天突：在胸骨切迹上缘凹陷处。 2、太阳穴：在眉梢与外眼角中间、 向后约一寸凹陷处。 32、膻中：在两乳头连线的中点处。 3、印堂：在面部、两眉内侧端联线的中间。33、气海：在腹部正中线、脐下一寸五分处。 4、听宫：在耳屏的前方、下颌关节后方的凹陷处。34、大包：在极泉穴与第十一浮肋端之中点处。 5、鱼腰：在眉毛正中、眼平视时下对瞳孔处。35、腹哀：在大横穴上三寸、即剑突尖下。 6、率谷：在耳尖上方、入发际一寸五分处。36、期门：在脐上六寸、巨阙穴旁开三寸五分处。 7、晴明：在内眼角上方0。1寸处。37、鸠尾：在脐上七寸，即剑突尖下。 8、耳门：在听宫穴上方，耳屏上切 迹的前方，张口时呈凹陷处。 38、神阙：在腹部、脐窝中央处。
9、素 髎：在鼻尖端正中处。 39、步廊：在中庭穴旁开二寸处。 10、颊车：在下颌角前上方一横指，当用力咬牙时，咬肌隆起处。 40、极泉：举臂开腋时，在腋窝中间、腋动脉内侧。 11、人中：在鼻柱下，人中沟的上三分之一与下三分之二的交界处。 41、日月：在乳头直下第七肋间隙、即期门下一寸。 12、承泣：眼平视时，在瞳孔的直下方，眼眶下缘上。 42、上脘：在腹部正中线上，脐上五寸处。 13、下关：在颧弓与下颌切迹所形 成的凹陷处 43、京门：在第十二肋骨头下。。 14、风府：在后发际正中直上一寸 枕外隆凸直下凹陷处，即两筋之间 陷中。 44、急脉：在大腿内侧面上部，从耻骨 联合之中央外量二寸五分 15、风池：平风府穴，斜方肌和胸锁乳突肌之间凹陷处 45、梁门：在腹上部、脐上四寸、中脘穴旁开二寸处。 16、脑户：在后发际正中上量二寸五分，当枕骨粗隆之上缘陷中。 46、章门：在侧腹部第十一肋游离端的下缘。 17、上廉泉：在颌下正中一寸，舌骨与下颌缘之间凹陷处。 47、库房：在锁骨中线第一肋间隙处，即华盖穴旁开四寸。 18、颈臂：在锁骨上方，胸锁乳突肌的后缘处。 48、维道：在髂前上棘前下方、五枢前下五分处。 19、哑门：在项后发际上五分，第49、渊腋：在腋下三寸，乳头旁开四寸
SNPs检测方法比较
一、定义 单核苷酸多态性( single nucleotide olymorphisms ,SNPs)，主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA 序列多态性。 二、SNPs的研究意义 遗传标记 具有已知性、可遗传性、可检测性，用于疾病基因的定位、克隆和鉴定。 基因多态与疾病相关性 研究SNPs 本身对机体的影响，尤其是疾病的易感性、个性化医疗。 三、SNPs检测方法的分类 1、测序方法：常规测序，Pyrosequencing（焦磷酸测序），微测序(SNaPshot) 2、基于杂交的方法：Taqman 探针法，Microarray 芯片法， 3、引物延伸：MALDI-Tof，dHPLC（变性高效液相色谱技术） 4、以构象为基础的方法：RFLP，SSCP，DGGE 5、溶解曲线：HRM(高分辨率溶解曲线分析技术) 四、各方法概述与比较 测序方法 1、测序方法------ 一般测序和焦磷酸测序 步骤： 序列比对-- 引物设计-- DNA 提取-- PCR - 割胶纯化-- 直接测序或装克隆测序。 优点： SNP 分析金标准，能发现已知SNP，也能发现未知SNP。 缺点： 每个样本的每个位点均需要经PCR 扩增，跑胶，然后切胶纯化，再测序。步骤多而分散，成本较高，工作量大，周期长，价格昂贵，不适合大样本多位点检测。 2、测序方法------微测序方法（SNaPshot） 微测序流程： 1）.设计PCR 扩增含SNPs 位点的一段DNA 2）.对PCR 产物进行纯化（去除引物和dNTP) 3）.引物延伸 4）.延伸产物检测（放射性同位素标记法、发光检测法、凝胶为基础的荧光检测法、质谱分析法、变性高压液相色谱法等） 优势： 类似普通测序，但10 个位点PCR 产物同时引物延伸，通量增加。 劣势： 前处理等同普通测序：每个样品的每个位通过点都需要PCR预先扩增，跑胶，割胶，DNA 纯化。不同是10 个位点可以同时测序，提高了测序效率，但对延伸引物要求极高，如每个引物有4-6 个碱基差异，不能有互补区段，还要相同条件延伸，除厂家已经验证的少数位点外，很难自己设计针对新位点的检测。多个分散步骤，费钱费时，易出错。 3、测序方法------费用成本组成： ?基因组DNA提取费用
(整理)6种方法测定蛋白质含量.
6种方法测定蛋白质含量 一、微量凯氏（kjeldahl）定氮法 样品与浓硫酸共热。含氮有机物即分解产生氨（消化），氨又与硫酸作用，变成硫酸氨。经强碱碱化使之分解放出氨，借蒸汽将氨蒸至酸液中，根据此酸液被中和的程度可计算得样品之氮含量。若以甘氨酸为例，其反应式如下： NH2CH2COOH+3H2SO4――2CO2+3SO2+4H2O+NH3(1) 2NH3+H2SO4――(NH4)2 SO4(2) (NH4)2 SO4+2NaOH――2H2O+Na2SO4+2NH3(3) 反应（1）、(2)在凯氏瓶内完成，反应（3）在凯氏蒸馏装置中进行。 为了加速消化，可以加入CuSO4作催化剂，K2SO4以提高溶液的沸点。收集氨可用硼酸溶液，滴定则用强酸。实验和计算方法这里从略。 计算所得结果为样品总氮量，如欲求得样品中蛋白含量，应将总氮量减去非蛋白 氮即得。如欲进一步求得样品中蛋白质的含量，即用样品中蛋白氮乘以6．25即得。 二、双缩脲法（biuret法） （一）实验原理 双缩脲（NH3CONHCONH3）是两个分子脲经180℃左右加热，放出一个分子氨后得到的产物。在强碱性溶液中，双缩脲与CuSO4形成紫色络合物，称为双缩脲反应。凡具有两个酰胺基或两个直接连接的肽键，或能过一个中间碳原子相连的肽键，这类化合物都有双缩脲反应。
紫色络合物颜色的深浅与蛋白质浓度成正比，而与蛋白质分子量及氨基酸成分无关，故可用来测定蛋白质含量。测定范围为1-10mg蛋白质。干扰这一测定的物质主要有：硫酸铵、tris缓冲液和某些氨基酸等。 此法的优点是较快速，不同的蛋白质产生颜色的深浅相近，以及干扰物质少。主要的缺点是灵敏度差。因此双缩脲法常用于需要快速，但并不需要十分精确的蛋白质测定。 （二）试剂与器材 1.试剂： （1）标准蛋白质溶液：用标准的结晶牛血清清蛋白（bsa）或标准酪蛋白，配制成10mg/ml的标准蛋白溶液，可用bsa浓度1mg/ml的a280为0.66来校正其纯度。如有需要，标准蛋白质还可预先用微量凯氏定氮法测定蛋白氮含量，计算出其纯度，再根据其纯度，称量配制成标准蛋白质溶液。牛血清清蛋白用H2O 或0.9%NaCl配制，酪蛋白用0．05NaOH配制。 （2）双缩脲试剂：称以1.50克硫酸铜（CuSO4?5H2O）和6.0克酒石酸钾钠（KNaC4H4O6?4H2O），用500毫升水溶解，在搅拌下加入300毫升10% NaOH溶液，用水稀释到1升，贮存于塑料瓶中（或内壁涂以石蜡的瓶中）。此试剂可长期保存。若贮存瓶中有黑色沉淀出现，则需要重新配制。 2.器材： 可见光分光光度计、大试管15支、旋涡混合器等。 （三）操作方法 1.标准曲线的测定：取12支试管分两组，分别加入0，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0毫升的标准蛋白质溶液，用水补足到1毫升，然后加入4毫升双缩脲试剂。充分摇匀后，在室温（20～25℃）下放置30分
蛋白质在人体中的功能与作用
论蛋白质在人体中的功用与合理饮食习惯 经过一学期的生化学习，让我对生物这门自然科学有了更深的认识，他不单单是一门学科，更是探索人体奥秘一种途径，在学习中让我首次对蛋白质有了兴趣。蛋白质是人体的必须营养素，在生命活动过程中起着各种生命功能执行者的作用，几乎没有一种生命活动能离开蛋白质，所以没有蛋白质就没有生命。 那么什么是蛋白质呢？蛋白质是化学结构复杂的一类有机化合物，是人体的必须营养素。蛋白质的英文是protein，源于希腊文的proteios，是“头等重要”意思，表明蛋白质是生命活动中头等重要物质。蛋白质是细胞组分中含量最为丰富、功能最多的高分子物质，在生命活动过程中起着各种生命功能执行者的作用。 我们每天都吃饭，有五谷杂粮，有肉蛋奶等等之类。我们都知道肉蛋奶中富含蛋白质，有些植物中也富含蛋白质，所以蛋白质的食物来源可分为植物性蛋白质和动物性蛋白质两大类。植物大白质中，谷类含蛋白质10%左右，蛋白质含量不算高，但由于是人们的主食，所以仍然是膳食蛋白质的主要来源。豆类含有丰富的蛋白质，特别是大豆含蛋白质高达36%-40%，氨基酸组成也比较合理，在体内的利用率较高，是植物蛋白质中非常好的蛋白质来源。蛋类含蛋白质11%-14%，是优质蛋白质的重要来源。奶类（牛奶）一般含蛋白质3.0%-3.5%，是婴幼儿蛋白质的最佳来源。肉类包括禽、畜和鱼的肌肉。新鲜肌肉含蛋白质15%-22%，肌肉蛋白质营养价值优于植物蛋白质，是人体蛋白质的重要来源。 提到了摄入那么不得不说到吸收的问题，蛋白质是大分子物质但是蛋白质在胃液消化酶的作用下，初步水解，在小肠中完成整个消化吸收过程。氨基酸的吸收通过小肠黏膜细胞，是由主动运转系统进行，分别转运中性、酸性和碱性氨基酸。在肠内被消化吸收的蛋白质，不仅来自于食物，也有肠黏膜细胞脱落和消化液的分泌等，每天有70g左右蛋白质进入消化系统，其中大部分被消化和重吸收。未被吸收的蛋白质由粪便排出体外。所以每日所能吸收的蛋白质是有限制的。这就是为什么总有人说一天只吃两个鸡蛋吃了就不会消化的原因。 肉富含蛋白质，而且肉人们都爱吃。但是肉吃多了，会导致摄入过量动物蛋白质的摄入，就必然摄入较多的动物脂肪和胆固醇。其次蛋白质过多本身也会产生有害影响。正常情况下，人体不储存蛋白质，所以必须将过多的蛋白质脱氨分解，氮则由尿排出体外，这加重了代谢负担，而且，这一过程需要大量水分，从而加重了肾脏的负荷，若肾功能本来不好，则危害就更大。过多的动物蛋白摄入，也造成含硫氨基酸摄入过多，这样可加速骨骼中钙质的丢失，易产生骨质疏松。 同样有时也会出现缺乏的情况。蛋白质缺乏在成人和儿童中都有发生，但处于生长阶段的儿童更为敏感。蛋白质的缺乏常见症状是代谢率下降，对疾病抵抗力减退，易患病，远期效果是器官的损害，常见的是儿童的生长发育迟缓、体质量下降、淡漠、易激怒、贫血以及干瘦病或水肿，并因为易感染而继发疾病。蛋白质的缺乏，往往又与能量的缺乏共同存在即蛋白质—热能营养不良，分为两种，一种指热能摄入基本满足而蛋白质严重不足的营养性疾病，称加西卡病。另一种即为“消瘦”，指蛋白质和热能摄入均严重不足的营养性疾病。 我们既不能摄入过多的蛋白质，又不能缺少蛋白质，所以就涉及到如何挑选蛋白质食物来补充自身的蛋白质又不会过量含蛋白质多的食物包括：牲畜的奶，如牛奶、羊奶、马奶等；畜肉，如牛、羊、猪、狗肉等；禽肉，如鸡、鸭、鹅、鹌鹑、驼鸟等；蛋类，如鸡蛋、鸭蛋、鹌鹑蛋等及鱼、虾、蟹等；还有大豆类，包括黄豆、大青豆和黑豆等，其中以黄豆的营养价值最高，它是婴幼儿食品中优质的蛋白质来源；此外像芝麻、瓜子、核桃、杏仁、松子等干果类的蛋白质的含量均较高。 蛋白质食物是人体重要的营养物质，保证优质蛋白质的补给是关系到身体健康的重要问题，怎样选用蛋白质才既经济又能保证营养呢？ 首先，要保证有足够数量和质量的蛋白质食物。根据营养学家研究，一个成年人每天通
男人身上最脆弱的六个要害部位
男人身上最脆弱的六个要害部位 2012年10月01日 09:42:09 来源： 39健康网社区 41 【字号：大中小】【打印】 【纠错】 人的生命很顽强，却也很脆弱。在意外伤害面前，我们的血肉之躯常常“不堪一击”。那么，哪些部位是致命要害？一旦遇到意外，我们又该如何“保命”？ 1.太阳穴： 这是颅骨最薄弱的部分，骨板厚度最薄处仅为1—2毫米，且太阳穴下方有大脑中动脉。如果遭受暴力打击，易造成血管破裂大出血，引发颅内血肿，使人陷入昏迷。伤后应及时手术，否则可能致命。 常见受伤情况：车祸伤、殴打伤、跌落伤、砸伤、冲撞伤等。 防护措施：在地震或踩踏事件发生时，首先保护头颈部，用一只手捂住太阳穴，另一只手从后方护住颈椎，两个手肘向前夹紧护住面部，同时弯曲身体为“婴儿状”，以起到一定的缓冲作用。这也是保护头部其他部位的姿势。 2.后脑勺： 里面有呼吸心跳中枢脑干，它负责维持心跳、呼吸、消化、体温、睡眠等重要生理功能，可以说是“生命中枢”。后脑勺的颅骨相对薄弱，如遭重创，也会引发颅内血肿致命。 常见受伤情况：车祸伤、殴打伤、跌落伤、砸伤、跌倒伤等。
防护措施：大脑是人体极为重要的器官，缺氧4分钟即可造成脑细胞死亡。因此，外出散步、活动、游玩时，应尽量远离高层建筑群，少在陡峭的山壁下行走或停留，防止被坠落物或滚石砸伤。防护姿势同上一条。 若不幸头部受伤，一定要尽快去医院做头部CT，排除颅内血肿。有的头外伤患者短暂昏迷后会清醒，然后再度陷入昏迷，这有可能是颅内出血的前兆；有的头外伤没有表皮伤，但也不能掉以轻心，应及时就医，否则，一旦颅内出血再去医院就来不及了。 3.颈椎： 这是人体最脆弱的神经中枢“走廊”，一旦严重损伤即可致命。据统计，颈椎损伤并发脊髓损伤率死亡率可达15%—20%。尤其高位颈椎骨折，易造成呼吸心跳骤停。另外，气管受伤，容易造成窒息；喉结旁边的颈动脉受伤，则易因失血过多致死。 常见受伤情况：车祸伤、刀伤、跌落伤、运动伤等。单双杠、滑冰、滑板、跳水、舞蹈等较易伤害颈椎。 防护措施：每逢夏季，游泳的人因跳水时头部撞击障碍物，引起颈椎骨折的事故时有发生。所以，在不熟悉深浅的水域和提示禁止跳水的水域一定不能“扎猛子”。 一旦发生颈椎意外伤害，应把患者平放在地上，尽量固定住患者的头颈部，不能任其摆动，更不能随意进行按摩，以防损伤神经。如出现呼吸困难，必须立即清除口腔内容物，保持呼吸道通畅，并进行人工呼吸。 4.四肢动脉：
各突变检测方法比较
1、RNA酶A切割法（RNase A cleavage） 在一定条件下，氨基源双链核酸分子RNA：RNA或RNA：DNA中的错配碱基可被RNaseA切割，切割产物可通过变性凝胶电泳分离。当RNA探针上错配的碱基为嘌呤时，RNaseA在错配处的切割效率很低，甚至不切割，而当错配碱基为嘧啶时，则其切割效率较高。故如果仅分析被检DNA的一个条链，突变检出率只有30％，如同时分析正义和反义二条链，检出率可达70％。该法需要制备RNA探针，增加了操作的复杂性，但可用于1-2kb 的大片段进行检测，并能确定突变位点。于这些优越性，它仍被作为一种经典方法用于对未知突变进行分析。 电泳法（不能确定突变位点，都要通过测序等解决） 2、变性梯度凝胶电泳（DGGE） 双链DNA 分子在一般的聚丙烯酰胺凝胶电泳时，其迁移行为决定于其分子大小和电荷。不同长度的DNA 片段能够被区分开，但同样长度的DNA 片段在胶中的迁移行为一样，因此不能被区分。DGGE/TGGE 技术在一般的聚丙烯酰胺凝胶基础上，加入了变性剂（尿素和甲酰胺）梯度，从而能够把同样长度但序列不同的DNA 片段区分开来。一个特定的DNA 片段有其特有的序列组成，其序列组成决定了其解链区域(meltingdomain, MD)和解链行为(melting behavior) 。一个几百个碱基对的DNA 片段一般有几个解链区域，每个解链区域有一段连续的碱基对组成。当变性剂浓度逐渐增加达到其最低的解链区域浓度时，该区域这一段连续的碱基对发生解链。当浓度度再升高依次达到各其他解链区域浓度时，这些区域也依次发生解链。直到变性剂浓度达到最高的解链区域浓度后，最高的解链区域也发生解链，从而双链DNA 完全解链。如果不同DNA 片段的序列差异发生在最高的解链区域时，这些片段就不能被区分开来。在DNA 片段的一端加入一段富含GC 的DNA 片段（GC 夹子，一般30-50 个碱基对）可以解决这个问题。含有GC 夹子的DNA 片段最高的解链区域在GC 夹子这一段序列处，它的解链浓度很高，可以防止DNA 片段在DGGE 胶中完全解链。当加了GC 夹子后，DNA 片段中基本上每个碱基处的序列差异都能被区分开。 3、PCR-SSCP法单链构象多态性 单链构象多态性(single-strand conformation polymorphism, SSCP)是一种分离核酸的技术，可以分离相同长度但序列不同的核酸（性质类似于DGGE和TGGE，但方法不同）。 实验步骤 利用PCR从提取出的DNA中扩增16S rRNA基因。 利用λ-外切核酸酶消化掉一条链（其中一个PCR引物被磷酸化，这条链将被去除）。非变性聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)。 应用：单链构象多态性可用于预筛选克隆文库。 可对其中的某一个条带进行测序，并与数据库中已知序列比对。 原理：单链DNA在中性条件下会形成二级结构，这种二级结构依赖于其碱基组成，即使是一个碱基的不同，也会形成不同的二级结构并引起在非变性电泳条件不同的电泳迁移率。 4、杂合双链分析法(HA) 由突变和野生型DNA形成的异源杂合双链DNA在其错配处会形成一个凸起,在非变性胶中
浅谈蛋白质与人体健康的关系
浅谈蛋白质与人体健康的关系 蛋白质是人体组织不可缺少的构成成分，是人体生命的物质基础，如果从生命活动过程去衡量，蛋白质加上核酸，是生命存在的主要形式。人体有无数细胞构成，蛋白质是主要部分。蛋白质不仅是人类机体的主要构成物质，而且蛋白质也是构成人体内各种生物活性物质的主要成份。人体内许多重要的生理活动均由蛋白质来完成，如酶、激素、抗体等；肌肉收缩，血液凝固等也都是通过蛋白质来实现的。如果人体内没有酶、激素等物质的存在，那么人体内的物质代谢、神经传导细胞分裂与分化等生理活动将无法进行；蛋白质是人体正常代谢的物质保证，是维持组织的生长、繁殖、更新和修复的必需营养素。蛋白质提供人体必需的部分能量。因此，可以肯定地讲没有蛋白质就没有生命，人体健康就无从谈起。 蛋白质是荷兰科学家格里特在1838年发现的。蛋白质主要由氨基酸组成，因氨基酸的组合排列不同而组成各种类型的蛋白质。多个蛋白质可以一起，往往是通过结合在一起形成稳定的蛋白质复合物，折叠或螺旋构成一定的空间结构，从而发挥某一特定功能。人体中估计有10万种以上的蛋白质。生命是物质运动的高级形式，这种运动方式是通过蛋白质来实现的，人体内的一些生理活性物质如胺类、神经递质、多肽类激素、抗体、酶、等都离不开蛋白质，它对调节生理功能，维持新陈代谢起着极其重要的作用。人体运动系统中肌肉的成分以及肌肉在收缩、作功、完成动作过程中的代谢无不与蛋白质有关，离开了蛋白质，体育锻炼就无从谈起。所以蛋
白质有极其重要的生物学意义。与人体健康更是息息相关。 人体的大部分都是由蛋白质所组成，皮肤、肌肉、内脏、毛发、指甲、大脑甚至骨骼等除了尿液、胆汁都是由蛋白质构成。蛋白质充足时，才能维持细胞正常的功能与新陈代谢。因为人体的肌肉组织中，蛋白质的含量最高，因此只要照照镜子，就可以看出自己所摄取蛋白质是否充足。 强壮而营养充足的肌肉，自然会使身体挺拔健壮。如果肌肉得不到所需的养分，便会失去弹性，向旧轮胎一样松松垮垮，姿势会不好看。一个要求孩子站有站相、坐有坐相的母亲，等于是承认自己对食物的忽视。一个健康的人，总是抬头挺胸，两肩自然下垂、小腹微缩、脊椎略微弯曲、步伐稳健有节奏。毛发与指甲也是由蛋白质所构成，因此需要充分的营养来维持他们的健康。没有光泽、没有弹性、甚至断裂的头发，只要补充适度的营养也能在几个星期内恢复健康。 摄取充足的蛋白质，可以是精力旺盛、心情愉快。倦怠的主要原因 除了血糖过低之外，还有缺乏蛋白质所造成的许多原因，如血压太低、贫血、身体机能障碍、无法产生将食物分解为能量的酶等。这些都无法在短期内得到改善。 血压是指血液对血管壁的压力。血管壁的组织坚韧才能维持正常的血压。如果血管壁变得脆弱或松弛，血管扩大，而血液的流量固定，血压相对降低，红血球输送养分的功能减弱，组织细胞的不到充足的养分，就会产生
人体要害部位打击方法
人体要害部位打击方法（这个发的我很纠结） （一）致命打击部位与主要击打方法 人体有六大致命打击部位和拳打、掌击、指戳、手捏、肘击、膝顶等主要击打方法。 1、耳。人的听觉器官。 击打方法：以单掌或双掌（手心呈杯状向内）击打耳部。传统武术叫“双峰贯耳”。 击打后果：轻则引起耳鸣，眩晕而丧失抵抗能力；重则耳鼓膜破裂，产生剧痛，休克，甚至死亡。 2、后脑。位于脑颅的后部，由桥脑、延髓和小脑构成。 击打方法：砸拳、推掌 击打后果：轻则麻痹昏迷，重则死亡。 3、两肋。两肋位于胸部两侧。左软肋是上腹部脾区，右软肋是上腹部肝区。 击打方法：勾拳、顶膝
击打后果：轻则骨折，重则使肝、脾脏破裂，导致死亡。 4、颈部。颈部可分为前部、侧部和后部。颈前有咽喉、气管；颈侧有颈动脉；颈后为颈椎，上接生命中枢延髓。 击打方法：插掌、劈掌、锁颈拿法 击打后果：喉部受到攻击，轻则可使对方感到剧痛，或窒息、咳嗽，重则死亡；颈外侧受到攻击，轻则昏迷，重则会造成血液流通受阻，导致脑部缺血而昏迷，以至死亡；颈椎受到重击，轻则瘫痪，重则死亡。 5、腰（肾脏）。腰位于胸椎与骶椎之间，是上体的支柱，其左右两侧是肾脏。 击打方法：勾拳、顶膝、劈掌、前蹬 击打后果：.轻则剧烈疼痛，成反弓状而完全丧失抵抗力，重则腰椎神经损伤，内出血、肾破裂而引起死亡。 6、裆部。裆部是指盆腔底部，是神经、血管分布最为凑集的部位，
对外界地刺激特别敏感。 击打方法：弹踢、冲膝、手掏或抓捏 击打后果：轻则疼痛难忍，重则死亡。 （二）非致命打击部位与主要击打方法 人体中有十六处非致命打击部位，主要击打方法在前述方法以外还有：踩跺、蹬踢、折别等方法。 1、鼻。人的嗅觉器官。鼻骨对正面和侧面打击的承受力很弱。 击打方法：直拳、摆拳、推掌、砸拳 击打后果：轻则流泪不止，酸痛难忍；重则鼻梁骨折，呼吸困难。 2、眼睛。是人体的视觉器官。 击打方法：插掌、翻背拳 击打后果：轻则视力减退，视力模糊；重则失明。 3、下颌（颌下三角区）。下颌两侧的下颌头与颅底部的颞骨下颌窝，
一种人体红外感应报警器的设计与制作
红外报警器电路及原理 该报警器能探测人体发出的红外线，当人进入报警器的*区域内，即可发出报警声，适用于家庭、办公室、仓库、实验室等比较重要场合防盗报警。 该装置电路原理见图1。由红外线传感器、信号放大电路、电压比较器、延时电路和音响报警电路等组成。红外线探测传感器IC1探测到前方人体辐射出的红外线信号时，由IC1的②脚输出微弱的电信号，经三极管VT1等组成第一级放大电路放大，再通过C2输入到运算放大器IC2中进行高增益、低噪声放大，此时由IC2①脚输出的信号已足够强。IC3作电压比较器，它的第⑤脚由R10、VD1提供基准电压，当IC2①脚输出的信号电压到达IC3的⑥脚时，两个输入端的电压进行比较，此时IC3的⑦脚由原来的高电平变为低电平。IC4为报警延时电路，R14和C6组成延时电路，其时间约为1分钟。当IC3的⑦脚变为低电平时，C6通过VD2放电，此时IC4的②脚变为低电平，它与IC4的③脚基准电压进行比较，当它低于其基准电压时，IC4的①脚变为高电平，VT2导通，讯响器BL通电发出报警声。人体的红外线信号消失后，IC3的⑦脚又恢复高电平输出，此时VD2截止。由于C6两端的电压不能突变，故通过R14向C6缓慢充电，当C6两端的电压高于其基准电压时，IC4的①脚才变为低电平，时间约为1分钟，即持续1分钟报警。 由VT3、R20、C8组成开机延时电路，时间也约为1分钟，它的设置主要是防止使用者开机后立即报警，好让使用者有足够的时间离开*现场，同时可防止停电后又来电时产生误报。 该装置采用9－12V直流电源供电，由T降压，全桥U整流，C10滤波，检测电路采用IC5 78L06供电。本装置交直流两用，自动无间断转换。 元器件选择与制作 元器件清单见下表。
蛋白质对人体的六大作用
蛋白质对人体的六大作用 2008-3-4 13:34:3 在人体中，蛋白质的主要生理作用表现在六个方面： 1)构成和修复身体各种组织细胞的材料 人的神经、肌肉、内脏、血液、骨骼等，甚至包括体外的头皮、指甲都含有蛋白质，这些组织细胞每天都在不断地更新。因此，人体必须每天摄入一定量的蛋白质，作为构成和修复组织的材料。 2)构成酶、激素和抗体 人体的新陈代谢实际上是通过化学反应来实现的，在人体化学反应的过程中，离不开酶的催化作用，如果没有酶，生命活动就无法进行，这些各具特殊功能的酶，均是由蛋白质构成。此外，一些调节生理功能的激素和胰岛素，以及提高肌体抵抗能力儿保护肌体免受致病微生物侵害的抗体，也是以蛋白质为主要原料构成的。 3)维持正常的血浆渗透压，是血浆和组织之间的物质交换保持平衡 如果膳食中长期缺乏蛋白质，血浆蛋白特别是xx的含量就会降低，血液内的水分便会过多地渗入周围组织，造成临床上的营养不良性水肿。 4)供给肌体能量 在正常膳食情况下，肌体可将完成主要功能而剩余的蛋白质，氧化分解转化为能量。不过，从整个肌体而言，蛋白质的这方面功能是微不足道的。 5)维持肌体的酸碱平衡 肌体内组织细胞必须处于合适的酸碱度范围内，才能完成其正常的生理活动。肌体的这种维持酸碱平衡的能力是通过肺、肾脏以及血液缓冲系统来实现的。蛋白质缓冲体系是血液缓冲系统的重要组成部分，因此说蛋白质在维持肌体酸碱平衡方面起着十分重要的作用。 6)运输氧气及营养物质
血红蛋白可以携带氧气到身体的各个部分，供组织细胞代谢使用。体内有许多营养素必须与某种特异的蛋白质结合，将其作为载体才能运转，例如运铁蛋白、钙结合蛋白、视黄醇蛋白等都属于此类。 蛋白质原料前十位(每100xx） > (99.90xx) (84.10xx) (65.30xx) (64.70xx) (60.00xx) (55.60xx) (54.10xx) (50.20xx) (47.80xx) (47.60xx) 蛋白质菜谱前十位(每100xx） > (84.10xx) (74.22xx) (71.21xx) (66.94xx) (66.03xx)
人体脆弱的部位以及击打方法解读
人体脆弱的部位以及击打方法-美国大兵教程 人体要害部位 要害部位是人体最易遭受打击或挤压而致伤的部位。了解并学会攻击这些要害部位，加上勇气和信心，就能在格斗种迅速将敌人制服，或置之死地。 只要轻轻压迫或打击要害部位，就可能使人致伤，致死。因此在练习打击这些要害部位时，动作务必轻巧，并通过训练逐步加重打击力量，切记不可伤及假设敌。 攻击头部和颈部 1. 耳 两手作杯状，同时拍击敌人双耳，这是有危险性的打击：轻则会击穿敌之耳膜，使其神经受到冲击，或耳内出血，重则足可使敌脑震荡乃至毙命。 2. 太阳穴 打击太阳穴，可使敌致死或造成脑震荡。此部位骨质脆弱，且有一条动脉和大量神经集中皮下。打击太阳穴，通常用掌外侧或拳头，也可以用肘猛戳，如敌被击倒在地，则可以足尖踢其太阳穴。 3. 眼睛 使敌致盲的方法很多。一种方法使，以食指和中指成V形刺入敌双眼，手指和手腕要挺直，也可以相邻的两个手指的第二关节猛戳其眼窝，也可以用拇指或其他手指挖敌眼睛。
4. 鼻 打击鼻子时，通常以掌外侧或拳头横击敌鼻梁，可击碎其鼻骨，使其疼痛难忍并暂时失明。如猛烈打击，可将骨头碎片锲入敌脑使之立时毙命，如距敌太近，则可用掌后部向上顶击敌鼻子。 5. 上唇 上嘴唇是鼻软骨与硬骨的连接处，此处神经接近皮层，使脸部之要害部位。可用角度稍向上的手掌外侧猛击敌上嘴唇。重击能使其昏撅，轻击也能使其感到剧痛，也可用小拳戳击之。 6. 下巴 以手掌后部比用拳击敌下巴更为有效，因为用拳猛击可能会折损自己的手指头。 7. 喉结 用手掌外侧砍击喉结处。重击可置敌于死地，轻击侧可使其疼痛难忍。还可根据敌人姿势，用拳，脚，膝攻击敌喉结部位，另一个有效的方法，是用手指卡或抓其喉结。 8. 咽喉
研究蛋白质与蛋白质相互作用方法总结-实验步骤
研究蛋白质与蛋白质相互作用方法总结-实验步骤 蛋白质与蛋白质之间相互作用构成了细胞生化反应网络的一个主要组成部分，蛋白-蛋白互作网络与转录调控网络对调控细胞及其信号有重要意义。把原来spaces空间上的一篇蛋白质与蛋白质间相互作用研究方法转来，算是实验技巧分类目录的首篇。(另补充2：检测两种蛋白质之间相互作用的实验方法比较) 一、酵母双杂交系统 酵母双杂交系统是当前广泛用于蛋白质相互作用组学研究的一种重要方法。其原理是当靶蛋白和诱饵蛋白特异结合后，诱饵蛋白结合于报道基因的启动子，启动报道基因在酵母细胞内的表达，如果检测到报道基因的表达产物，则说明两者之间有相互作用，反之则两者之间没有相互作用。将这种技术微量化、阵列化后则可用于大规模蛋白质之间相互作用的研究。在实际工作中，人们根据需要发展了单杂交系统、三杂交系统和反向杂交系统等。Angermayr等设计了一个SOS蛋白介导的双杂交系统。可以研究膜蛋白的功能，丰富了酵母双杂交系统的功能。此外，酵母双杂交系统的作用也已扩展至对蛋白质的鉴定。 二、噬茵体展示技术 在编码噬菌体外壳蛋白基因上连接一单克隆抗体的DNA序列，当噬菌体生长时，表面就表达出相应的单抗，再将噬菌体过柱，柱上若含目的蛋白，就会与相应抗体特异性结合，这被称为噬菌体展示技术。此技术也主要用于研究蛋白质之间的相互作用，不仅有高通量及简便的特点，还具有直接得到基因、高选择性的筛选复杂混合物、在筛选过程中通过适当改变条件可以直接评价相互结合的特异性等优点。目前，用优化的噬菌体展示技术，已经展示了人和鼠的两种特殊细胞系的cDNA文库，并分离出了人上皮生长因子信号传导途径中的信号分子。 三、等离子共振技术 表面等离子共振技术(Surface Plasmon Resonance，SPR)已成为蛋白质相互作用研究中的新手段。它的原理是利用一种纳米级的薄膜吸附上“诱饵蛋白”，当待测蛋白与诱饵蛋白结合后，薄膜的共振性质会发生改变，通过检测便可知这两种蛋白的结合情况。SPR技术的优点是不需标记物或染料，反应过程可实时监控。测定快速且安全，还可用于检测蛋白一核酸及其它生物大分子之间的相互作用。
蛋白质对人体健康的影响
蛋白质对人体健康的影响 蛋白质是生命的物质基础，没有蛋白质就没有生命。人体必须摄取适当的蛋白质，全身的细胞才能维持正常的运转，人的肌体才能健康。蛋白质是荷兰科学家格利特·马尔德在1838年发现的。他观察到有生命的东西离开了蛋白质就不能生存。蛋白质是生物体内一种极重要的高分子有机物，占人体干重的54%。蛋白质主要由氨基酸组成，因氨基酸的组合排列不同而组成各种类型的蛋白质。人体中估计有10万种以上的蛋白质。人体的生长、发育、运动、遗传、繁殖等一切生命活动都离不开蛋白质。生命运动需要蛋白质，也离不开蛋白质。一、蛋白质流失对人体健康的影响 蛋白质对人体健康有着非常重要的影响，一旦蛋白质流失严重，不能及时得到补充会引发许多病症。 （一）儿童佝偻 许多处于生长期的孩子总喜欢弯腰驼背，身体佝偻，仿佛永远不能站直。许多家长认为是孩子偷懒，故意不好好站立；而另一些人则会说这是“先天就这样，改不了了”。其实，如果孩子无法经常保持直立的姿势，则有可能是他的肌肉中缺乏蛋白质。人体肌肉中的蛋白质为肌肉提供力量支持，如果缺乏，就会出现肌肉乏力，表现在儿童身上就是“站不直”。这时就需要家长警醒，帮助孩子补充蛋白质。 （二）骨质疏松 人体骨骼包括两部分，一部分是以钙、镁等矿物质为代表的无机物，它们主要维持人体骨骼的硬度；而另一部分则是以骨胶原蛋白代表的有机物，它们主要维持人体骨骼的韧性。当人体缺乏蛋白质时，骨骼就会变得松脆易折。骨骼影响着孩子的身体生长。据报道，第二次世界大战期间，日本动物性食品供应不足，每人每年只平均供应2千克肉，12.5千克奶和奶制品，2.5千克蛋。当时12岁学生平均身高只有137.8厘米。战后，日本经济发展迅速，人民生活改善，动物性食品增多，每人每年食用肉达13千克，奶及奶制品25千克，蛋类15千克。1970年调查，12岁少年的身高已达147.1厘米，平均增高9.3厘米。从这个例子可以看出蛋白质食物对少年儿童增高所起的作用。 （三）身体出现“肥胖纹” 生活中，当我们夸赞一个人皮肤好时，会说“她的脸上满满的胶原蛋白。”这就是蛋白质的另一个作用，它们能够增加皮肤的弹性。如果缺乏，我们的皮肤就会变脆，在受到外力
人体要害部位图解
在学习搏击对抗的过程中，首先要了解人体的要害部位，这是学习搏击的基础之一。在实战中，只有击打对手要害部位才能在短时间内让对手失去反抗能力。人体的要害部位被重击．有的可以使其生理机能或机制暂时或永久地消失。因此了解并熟悉这些要害部位，再加上准确、有力的击打技术，就能在实战中有效的制服对手。在攻击对手的同时，还要保护好自己的这些要害部位，以防受到对手的攻击。 1、颈动脉 颈两侧布满 致命的血管、神经。 颈动脉、迷走神经 亦均沿颈两侧分 布。如用手掌外缘 猛砍敌颈外侧或后 侧，可压迫颈动脉 窦，使敌产生严重 的心律不齐，并导 致心力衰竭．而在 短时间内毙命。 2、胸骨 胸骨是人体呼 吸机能的重要部 位，受到重击使胸 骨碎裂会造成呼吸 困难而窒息，若胸 骨插入肺部会使肺 泡破裂而致人死亡。
3、心脏 心脏是血液循环的动力器官，通过有节律的收缩推动血液在血管中流动。当心脏受到严重伤害时，可导致立即死亡。 4、上腹部、胃、肝脏、脾脏 人体胸腔剑突以下，肚脐及其周围部位。右上腹是肝胆，左上腹有胃、脾脏．两侧是肾脏，下腹是肠、膀胱等脏器。这些器官排列腹腔壁内，并垂直压在骨盆上，离心脏较近，又有肠系膜、神经结。故受到外力的猛烈打击后，内脏血管会因外力压迫而膨胀，导致血液循环受阻，同时由于腹部壁层腹膜神经末梢丰富，感觉灵敏，人会疼痛难忍。如肝、脾、肾破裂而出血，可使对手在短时间内死亡。 5、中腹部、肚脐 中腹部是肚脐即神阙穴，被击中后，会冲击肋间的神经，并且震动肠管、膀胱等部位，身体会失灵。严重时会损伤人体元气。 6、裆部包括耻骨、阴部及髋关节 裆部是男子的要害。该部位即便是受到妇女和儿童攻击也能使任何壮汉屈服，攻击裆部可以轻易使人失去抵抗能力，束手任人摆布，也可轻易致人于死地。 7、膝关节 它是人体中最大、结构最复杂的下肢主要关节。由股骨下端、髌骨和胫骨上端组成。由于此部位暴露在外，且皮下脂肪较少，因此如遭受重击可使韧带撕裂或髌骨碎裂，从而使其站立不稳或无法移动。 8、足弓 脚背神经密布，肌肉极少。有骰骨和3块楔骨、5块跖骨基底部的关节面组成。跖趾关节由跖骨远侧与第一节趾骨近端组成。故受外力砸压就会脱节和错位。而且连接其的踝关节活动范围亦较小，如用力击打或拧折．可造成韧带撕裂。
主动红外与被动红外探测器的区别及应用
主动红外与被动红外探测器的区别及应用 主动红外入侵探测器是由发射机和接收机组成，发射机是由电源、发光源和光学系统组成，接收机是由光学系统、光电传感器、放大器、信号处理器等部分组成。 主动红外探测器是一种红外线光束遮挡型报警器，发射机中的红外发光二极管在电源的激发下，发出一束经过调制的红外光束（此光束的波长约在0.8～0.95微米之间）， 经过光学系统的作用变成平行光发射出去。此光束被接收机接收，由接收机中的红外光电传感器把光信号转换成信号，经过电路处理后传给报警控制器。 由发射机发射出的红外线经过防范区到达接收机，构成了一条警戒线。正常情况下，接收机收到的是一个稳定的光信号，当有人入侵该警戒线时，红外光束被遮挡， 接收机收到的红外信号发生变化，提取这一变化，经放大和适当处理，控制器发出的报警信号。目前此类探测器有二光束、三光束还有多光束的红外栅栏等。 一般应用在周界防范居多，最大的优点就是防范距离远，能达到被动红外的十倍以上探测距离。 被动红外探测器主要是根据外界红外能量的变化来判断是否有人在移动。人体的红外能量与环境有差别，当人通过探测区域时，探测器收集到的这个不同的红外能量的位置变化，进而通过分析发出报警。 但外界环境是：不但人体会发出红外能量，许多物体在一定的条件下都会散发红外能量，而在可见光中这种能量尤其突出，所以任何被动红外探测器的抗白光干扰就成了一个重要的指标。在室内光线稳定、红外能量比较恒定的情况下，这种探测方式表现非常好。但室外情况就不同了，长期以来被动红外红外探测在室外只有极少数厂家才能做到。正所谓室内室外一小步，科技含量三大步。 主动红外探测器设备选择 1．根据防范现场最低、最高温度及其持续时间，选择工作温度与之适合的主动红外入侵探测器；若环境温度过低可使用专用加热器以保证探测器的正常工作。 2．主动红外入侵探测器受雾影响严重，室外使用时均应选择具有自动增益功能的设备（此类设备当气候变化时灵敏度会自动调节）；另外，所选设备的探测距离实际警戒距离留出20%以上的余量，以减少气候变化引起系统的误报警。 3．在室外使用时一定要选用双光束或3光束主动红外入侵探测器，以减少小鸟、落叶等引起系统的误报警。 4．主动红外入侵探测器中所用红外发光二极管波长分别在0.85μm 和0.95μm附近。前者有红曝现象产生，其隐蔽性不如后者好。 5．多雾地区、环境脏乱风沙较大地区的室外不宜使用主动红外入侵测器。 6．在空旷地带或在围墙上、屋顶上使用主动红外入侵探测器时，应选择具有避雷功能