周四在健身房的时候,一个外国男生和我们是同样的训练计划,为了避免尴尬我们就打起了招呼,这样一来二去就一起健身了,到最后他还邀请我们周六一起去打真人CS,帮他的朋友庆祝生日。虽然是第一次打彩蛋子弹的CS,但彼此配合的过程中,我们也都渐渐相互熟悉了起来。回去的路上说了很多的话,聊得比较开心。Colton Williams人很热情,也比较理解我们在常用词上的障碍。从某种意义上来说,他是我们在美国认识的第一个“朋友”。
周六我们和张华清学长一起在休斯顿丰田中心体育馆看了一场NBA比赛,火箭主场对勇士。一直都对NBA心有憧憬,一直想现场看一场NBA比赛,这次终于如愿。虽然这场比赛也已经接近世界顶尖水平了,但当亲临现场时,我们却产生了一种在韵苑体育馆看华工杯篮球赛决赛的错觉,可能是见的外国人太多没什么感觉了吧,不过当去看悬空的大屏幕时,NBA的感觉还是很足的。当然,这一切的一切都不影响比赛的精彩程度,第三节当火箭落后勇士8分之时,现场观众为了给自己的球队鼓劲,爆发了最热烈的口号声,火箭队瞬间像坐了火箭一样,气势攀升,打了一个9:2的小高潮,逼得勇士连喊暂停。我们也彻底被球迷的激情点燃,尽情的享受着这场比赛。
何梓奇
图像组织细胞分类开始啦!
组织原图如下:
其实这只是个黑白图,为了显示效果作了彩色处理。
分类训练需要已知的知识,我的导师David Mayerich直接根据经验为我提供了已知分类的样本:
上述三图中白色条的位置分别代表三种不同的细胞。提取光栅文件(envi文件)的位置信息,放入opencv的随机树(RandomTrees)类,作为样本进行训练。首先要使随机树能有效区分样本,不同的细胞类型使用不同的颜色进行充填,黑色部分作为噪声直接屏蔽处理。样本本身的分类结果:
可以看到第二张图中有少许瑕疵(红色中有几个绿色像素点),不过总体还行。现在把整个组织切分放入分类器进行分类,得到结果:
这个结果其实已经基本令人满意了,不过这个分类器使用的分类特征是像素在所有光波下的吸收率。而在之前的工作,我曾做过一个特征的压缩,使用某些特定频段的吸收率峰值比例,积分面积,重心等作为像素的特征。使用压缩后的特征进行分类的效果如图:
对比上图,会发现这个图的边沿要更加细腻。导师Mayerich也说这种压缩后的特征使分类更加准确。然后他专门为我提供了 一个移动硬盘,存放一个极大的光栅文件(70GB,仅是复制就要20多分钟),让我使用这个分类器进行分类,并把结果发送给他。分类的结果如下图:
当他收到包含这个结果的邮件时,他说这正是他所期待的结果,我也感到很高兴。
另外值得一提的是,前面我强调过光栅文件非常大,我们做这个诊断(分类)程序的一个目的就是要实现快速处理。而在这次实习的早些时间,导师让我做的主要工作是一些文件排列格式的转换,我开始还有一些困惑不明白原因,觉得程序跑得慢一点也没什么。然而当对这个70GB的文件进行分类时,我确实真切体会到了不同的文件编排方式对于程序运行速度有着至关重要的影响。初始我直接使用源BSQ格式的文件进行分类时,程序运行了超过两个小时,实验室关门了,我不得不去吃饭,关掉了电脑,停止了运算,并没有得到分类结果。后来回到寝室,我尝试将待分类的BSQ文件转化为BIP文件,然后再进行分类。实际上转化花费了1131秒,分类过程仅花费153秒,就算加上转换文件格式的时间,处理速度仍然提高了至少一倍。为了测得具体的速度提升,我使用了一个较小的文件进行对比测试,处理BSQ文件花费了72秒,而处理相同大小的BIP文件仅花费了3秒!24倍的速度提升!
李允恺
为了进一步了解施加兴奋剂和镇定剂的实验组在观看电影时的眼部活动,我们准备针对电影中人的诸如脸部区域,人体区域做进一步的分析,讨论的结果是,通过统计眼睛在这些区域的停留时间,扫视次数,捕捉速度等等来分析不同实验组的差异。
虽然Dr. Sheth上周找了一个大二的学生说可以帮我把特征区域识别出来,但是这个学生周一给导师发邮件说他又对这项研究不感兴趣了,不过本来我也对这个数学专业的学生没抱什么希望。导师后来又找了一个博士生,但是那个博士生也说她比较忙,所以到最后还是只能我来做这个工作。不过这段时间我还是搜了很多资料的,也有所收获——openCV是有成熟的方法可供识别人体特征区域的,Haar分类器就是一种。虽然在Matlab里调用openCV的库写C++代码确实很要命,手动管理内存又让matlab都崩溃了N次,但磕磕绊绊又找学姐问了一下还是花了两天时间把demo做了出来。人脸识别都一个样,我就不贴图了。
Dr. Sheth听到我说demo已经出来的时候,非常高兴,但是因为我们的电影片段是一部很老的好莱坞电影,画面质量也不高,所以识别的效果并不好。这个时候导师说:“要不我们手动把特征区域提取出来吧,虽然这个工作会很繁重,但它还是有点趣的。”我心里想导师您就别安慰我了,这能有什么乐趣,程序猿最不能忍的就是手动,尤其是重复性劳动!我就跟他说,再给我两天让我试试。于是我就尝试了人脸侧面识别,和正面识别,并用人眼识别做了辅助,最后对几个分类器的识别结果做了综合。虽然由于电脑性能的原因,视频跑起来已经是放PPT的效果了,但人脸就基本都能抓取到了。当然我也考虑到手动调整的出路,所以就研究了一下matlab与C++程序的传参机制,把整个区域矩阵传到matlab里面,并存成excel,并做了matlab打开excel并导数据到C++程序里在视频上标记特征区域的函数,这样如果后面需要精确的手动调整的话就能很直观的看到效果了。这样到周五把demo又展示给导师看的时候,他就比较满意了,我跟他说就目前的情况而言,手动调整并不必要,可以到后面再优化,并告知他我已写好了接口,他也对此比较认同了,虽然结果不出意外的又是一大堆后续任务。
范青君
这周去了两个好地方,一个是植物园。说是植物园,其实更有点像一个带有野生自然环境的少年宫。一座带有几间教室的建筑后是一片带有小路和水池的树林,并且面积不小。有告示牌可以看出这一片野生环境是由一些人出钱赞助维护的。
每到周末总有一些小朋友来这儿亲近自然,机构中会有一些工作人员带领小朋友们去树林里领略一下自然风光并传授他们一些知识,比如哪些植物是有毒的,如何钓鱼等等。树林中有两个池塘似乎是人们经常光顾的地方,一个离建筑很近,并且也比较浅,水面上铺满了一层薄薄的睡莲。透过睡莲之间的间隙可以看到水池中满是野生的龟。另一个池塘稍远,也更大一些,一般作为小朋友们学习钓鱼的场所。不过只有一种鱼,被称为Sun Fish,原因是鱼肚子在太阳光下会发亮。在这边,成人与孩子都知道需要与动物们和谐相处,钓上来的鱼往往在合影留恋一张后就会放生。说实话,我很是羡慕美国的小孩,他们可以受到与中国孩子们截然不同的丰富多彩的教育,可以亲近自然,而不是一直待在一所教室里。
本周去的另一个地方可谓“高大上”,就是位于Downtown的Jones Hall,这一周正好赶上一个Special Event,就是门德尔松的交响乐演奏。为了感受欧洲古典交响乐氛围的我花了40美金的“血本”买了一张前排的票。到场的观众着装都比较正式,男士们一律是西装革履,女士们则大多是礼服。值得一提的是美国前总统老布什也参加了本次音乐会,观众们热情都很高涨,报之以雷鸣般的掌声。虽说是前排,但演出台比较高,所以也并不能获得很好的视野。从音色来看,这次的交响乐主要由小提琴、低音提琴和定音鼓来演奏。乐手们则是一席黑衣(燕尾服),据说是为了让观众们将注意力集中在音乐上而非其演奏者上。演出接近尾声时,由于观众经久不息的热烈掌声,指挥返场,乐队为大家最后演奏了一曲著名的《婚礼进行曲》,老实说我也是在那一刻才知道这首曲子是门德尔松所写。演出结束后,观众并未离马离开,而是走出音乐厅,来到圆桌前,端起酒杯,开始了社交谈话。真有一种上流社会的既视感。
时光飞逝,下周就要回国了。想起刚来时还有些想家,而现在却有些舍不得离开。这儿的人都很热情、亲切,生活条件也挺好的,老师们也都挺耐心。导师 Dr. Jinghong Chen经常和我探讨一些问题,遗憾的是他认为学习电路门槛很高,国内本科生初来乍到并不适合立即开始做项目,所以我也不能立马为他做些什么。不过好在他说通过这将近三个月的学习使我能有一些基础,明年过来时可以立即上手,省去了前期的知识积累时间。
张文杰
这周过得相当坎坷。论文写到瓶颈口不说,又不知道内容该怎么分类,第一次写这种偏向理论的论文还是很折磨人的。韩竹老师又去出差了,所以这几天写得相当没动力,就暂时停笔专心多看几篇论文积累一下了。
这星期的进展就是把几个假设都证明完毕了,但是真正的formulation还没写完,也还没开始用latex写出来,到时候交给韩竹老师,估计还要改个七八成左右才能投稿的。自己这边还是尽量多润色一些,以减轻韩竹老师的负担。
终于有机会到休斯顿丰田中心体育馆看一场NBA的比赛了,火箭对勇士。小时候眼巴巴看着电视机,总想着哪天能到现场看一次球,这次终于实现了,不是一般地开心!
周六比赛日晚上,丰田中心附近都实施路禁,到处都是警察引导车辆通行,感觉这就是举城参与的大事,一直觉得美国人都对自己的城市有着不一样的热爱,他们自我介绍时都会说明自己是来自哪个州哪个城市的,但是他们又对不同的文化有着巨大的包容。之所以有此感想,是因为在周六晚上的赛场上,我看到了不少的中国元素,估计也是姚明和林书豪的影响的原因。虽然现在这支火箭队早已不是姚明当年所在的那支火箭队了,但是这么多年过去了,感觉姚明的影响力多少还在。
比赛进行得非常激烈,第三节时现场气氛一度点燃到了极点,既有比分接近的原因,也有主场原因,既有蠢萌的火箭熊到处耍宝到处挑逗观众,也有非常具有美国文化特色的拉拉队加油助威。总得来说,美国城市的荣誉感驱使市民支持自己的球队,同时球队文化的建设也让更多的市民参与其中,这本身就是一个良性循环。
温晨曦
这一周实验室工作没有太大进展,做了两个实例的测量实验,但是实验结果都不太让人满意。有一个实例的最后一段拟合效果不好,而另一个实力则是对测量误差太过敏感,导致整体拟合效果比较差。由于应用有困难,所以在理论方法上还需要继续进行改进,提高该积分方程的稳定性和降低其条件数。由于我在该领域背景知识不是很充足,所以在这一周的后几天一直在学习线性代数和数值方法的知识。今后一两周主要工作重心将会重新回到理论上。
这一周还有一件事值得一提,那就是实验室有一个师姐和一个师兄分别通过了毕业答辩。我参加了冯石师兄的博士毕业答辩,这也给我开了眼界。一进去房间里,就感觉到气氛比较严肃。台下坐了大概十个老师,在冯石师兄展示途中还时不时打断其讲话来问问题。不过由于师兄确实成果丰硕,整个过程都十分顺利,老师态度也比较肯定。最后听到陈戟老师亲切地叫师兄为“Doctor Feng”时,大家都为师兄感到高兴。
这周六张华清师兄与我们一行人一起到丰田中心观看了火箭对勇士的比赛。第一次来到现场观看NBA比赛,着实让人十分激动。果然来到现场和看电视转播的感觉完全不同。以前看电视转播总是不太明白主场的优势在哪,这一次算是深切地感受到了。有这样一群如此热情的观众,场上打球的球员一定是斗志昂扬心情亢奋。虽然由于最后两分钟火箭队集体哑火,没有赢下比赛,但是前面胶着的比分追赶还是让人觉得不虚此行。