有人知道Proceedings of IEEE 的全称吗

全称就是Proceedings of IEEE.工程：电子与电气分类下的 1 区期刊

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Published by IEEE. ISSN: 0018-9219.

The most highly-cited general interest journal in electrical engineering and computer science, the Proceedings is the best way to stay informed on an exem

有投过Proceedings of the IEEE期刊的吗

电气和电子工程师协会( IEEE，全称是Institute of Electrical and Electronics Engineers)是一个国际性的电子技术与信息科学工程师的协会，是目前全球最大的非营利性专业技术学会，其会员人数超过40万人，遍布160多个国家。IEEE致力于电气、电子、计算机工程和与科学有关的领域的开发和研究，在太空、计算机、电信、生物医学、电力及消费性电子产品等领域已制定了900多个行业标准，现已发展成为具有较大影响力的国际学术组织。目前，国内已有北京，上海，西安，郑州 ，济南 等地的28所高校成立IEEE学生分会。

组织刊物

《IEEE Transaction》（学报，月刊或季刊）、《IEEE Magazine》（杂志，月刊，双月刊或季刊）、《IEEE Journal》（期刊，月刊）、《IEEE Letters》（指南，每年出版一次）；还有800多种已经颁发或正在制订的各种标准；各专业分学会还出版各种期刊杂志和会议论文集。

IEEE出版有70多种期刊杂志，每个专业分会都有自己的刊物。据称该组织每年发表的论文著作数量占全世界该领域当年发表量的30%。除《Spectrum》是每个会员人手一册外，其他的期刊杂志会员可以根据自己的需要订阅。

IEEE除出版定期杂志外，还出版大量的论文集、图书和标准。其出版物的学术和技术水平是世界一流的。IEEE还专门编辑出版了供学生阅读的《Potentials》和供一般工程技术人员阅读的《Today’s Engineers》。

IEEE编有各种继续教育教材，包括各种音像制品，开办各种短训课程和培训班，在大型学术会议前，举办带有继续教育性质的Tutorial等。

人体三维重建（五）——人体姿态重建方法简述

三维人体姿态重建通常是指利用外部设备对人体进行三维姿态还原。相比于稠密的人体几何形状，人体骨架是表示人体姿势的一种紧凑型表达方式。本次主要介绍基于人体骨架的姿态重建。

目前工业界已有相对成熟的三维姿态重建解决方案，即接触式的动作捕捉系统，例如著名的光学动作捕捉系统Vicon（图1）。首先将特制的光学标记点（Marker）贴附在人体的关键部位（如人体的关节处），多个特殊的动作捕捉相机可以从不同角度实时检测Marker点。随后根据三角测量原理精确计算Marker点的空间坐标，再利用反向动力学（Inverse kinematics，IK）算法解算人体骨骼的关节角。由于场景与设备的限制，高昂的价格，接触式运动捕捉难以被普通消费者所使用。因此研究者继而将目光投向了低成本、非接触式的无标记动作重建技术。本次主要介绍近年来利用单目RGB-D相机或者单目RGB相机进行姿态重建的工作。

基于单目RGB-D相机的姿态重建

基于RGB-D的三维姿态重建方法可分为两类[1]：判别式方法与生成式方法。判别式方法通常试图从深度图像中直接推测出三维人体姿态。其中一部分工作尝试从深度图中提取与关节位置相对应的特征。

例如，Plagemann等人[47]利用测地线极值来识别人体中的显著点，然后利用局部形状描述符检测人体三维关节位置。另外一些判别方法则依赖于离线训练的分类器或者回归器。

Shotton等人[48]首先利用大量的样本训练了一个随机森林（Random forest）分类器，从深度图中分割出不同的人体部件区域，随后他们利用均值漂移（Mean shift）算法估计出关节位置。该方法的预测仅需要少量的计算量，可实时运行。该方法随后被Kinect SDK集成，用于实时重建三维姿态。

Taylor等人[49]利用随机森林方法预测属于人体关节的深度像素区域，随后将其用于姿态优化。判别式方法并不依赖于跟踪，可以减少累计误差，并且能够自然的处理快速运动。

与判别式方法不同，生成式方法通过变形参数化或非参数化模板来匹配观测数据。Ganapathi等人[50]使用动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network，DBN）来建模运动状态，并利用一个最大后验概率（Maximuma Posterior, MAP）框架推断出三维姿态。该方法需要事先知道人体的身材，并且不能有效地处理快速的人体运动。随后，Ganapathi等人[51]利用扩展的ICP测量模型和自由空间约束对方法[50]进行了改进。新方法可对人体参数化模板的大小进行动态调整，用于适配捕捉到的深度数据。

基于RGB-D的姿态重建方法由于其硬件限制，容易受到深度图噪声干扰，只能在距离较近的场景下适用。

基于单目RGB相机的姿态重建

得益于大规模带有三维人体姿态标注的视频数据集（如Human3.6M[52]，Human-Eva[53]）的出现，基于深度学习的三维姿态重建方法发展迅速。它们直接利用深度学习模型从图像或者视频中提取三维人体关节点位置[54–60]。

Li等人[54]是最早将深度学习引入到三维姿态估计，他们设计了一个包含检测与回归的多任务卷积神经网络，直接从图像中自动学习特征来回归三维关节点的位置，超过了以往通过人为设计特征的方法。

Pavlakos等人[56]提出了一种体素热图来描述人体关节点在三维体素空间不同位置上的可能性，并且使用一种从粗到细的级联策略来逐步细化体素热图的预测，取得了很好的姿态重建准确度。然而，这种体素表示往往需要面对巨大的存储和计算开销，最近[61]利用编码-解码（Encoder-Decoder）思想较好的解决了这个问题。

除了直接预测关节点三维位置，还有一些工作预测骨骼朝向[64,65]，关节角[66]，骨骼向量[67,68]等等。上述工作都采用强监督的方式进行训练，由于训练数据都是在受控环境下采集，因此训练出的模型通常都难以泛化到自然场景中。

为了提高模型的泛化能力，一些工作尝试利用弱监督的方式来监督自然场景中的图像，比如使用域判别器[69]，骨骼长度先验[70]等等。

另一类三维姿态估计方法则将二维人体姿态作为中间表示。首先在图像中利用人工标注或者自动检测[71–74]的二维人体关节，然后通过回归方法[57,62,75]或者模型拟合[76]的方式将其提升到三维空间。

Martinez等人[62]设计了一个简单但是有效的全连接网络结构，它以二维关节点位置作为输入，输出三维关节点位置，如图2。

随后，Zhao等人[75]提出利用语义图卷积层模块捕捉人体关节点之间的拓扑相关性（比如人体对称性），进一步提高了三维姿态的重建准确性。但是从二维姿态映射到三维姿态本身是一个歧义问题，原因在于多个三维姿态可以投影出同一个二维姿态[77]。最近的一些工作尝试加入更多的先验知识来减轻歧义性[78–80]。

上述工作都属于判别式模型，预测得到的三维关节点位置可能不符合人体解剖学约束（比如不满足对称性，骨骼长度比例不合理）或者运动学约束（关节角超过限制）。Mehta等人[63]将一个人体骨架模板拟合预测得到的二维关节点与三维关节点位置，并提出了第一个基于RGB相机的实时三维姿态重建系统VNect，得到了较为准确的姿态重建结果。如图3所示。

参考文献

接上篇参考文献

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微电子领域有哪些高质量的专业期刊

微电子领域大体可以分三个方向吧，设计、CAD和工艺。

这三个方向共同的顶级的学术期刊是Proceedings of the IEEE，是讲微电子发展前沿的尖端技术的，基本上只有学界、产业界顶级大牛才能发表的。

设计方向比较好的期刊有Journal of Solid State Circuits（JSSC)、IEEE Transactions on Signal Processing、IEEE Transaction on Communication、IEEE transactions on circuits and systems (CAS) I II、IEEE transactions on VLSI等。

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IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers 电机电子工程师学会）

Proceedings of the IEEE

电机电子工程师学会 年报/论文集

International Conference on Automation and Logistics

自动化与物流国际会议

Qingdao, China September 2008

表岛, 中国 2008年九月

Protocol Architecture for Wireless Body Area Network Based on nRF24L01

基于nRF24L01的无线区域网络协议架构