行人检测论文阅读

行人检测论文阅读

作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，目标检测任务在于从图像中定位并分类感兴趣的物体。传统视觉方案涉及霍夫变换、滑窗、特征提取、边界检测、模板匹配、哈尔特征、DPM、BoW、传统机器学习（如随机森林、AdaBoost）等技巧或方法。在卷积神经网络的加持下，目标检测任务在近些年里有了长足的发展。其应用十分广泛，比如在自动驾驶领域，目标检测用于无人车检测其他车辆、行人或者交通标志牌等物体。

目标检测的常用框架可以分为两类，一类是 two-stage/two-shot 的方法，其特点是将兴趣区域检测和分类分开进行，比较有代表性的是R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN；另一类是 one-stage/one-shot 的方法，用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1,v2,v3）和SSD为代表。

Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。因而此次我们主要介绍一下SSD和YOLO系列框架。

SSD与2016年由W. Liu et al.在 SSD: Single Shot MultiBox Detector 一文中提出。虽然比同年提出的YOLO（v1）稍晚，但是运行速度更快，同时更加精确。

SSD的框架在一个基础CNN网络（作者使用VGG-16，但是也可以换成其他网络）之上，添加了一些额外的结构，从而使网络具有以下特性：

用多尺度特征图进行检测 作者在VGG-16后面添加了一些特征层，这些层的尺寸逐渐减小，允许我们在不同的尺度下进行预测。越是深层小的特征图，用来预测越大的物体。

用卷积网络进行预测 不同于YOLO的全连接层，对每个用于预测的 通道特征图，SSD的分类器全都使用了 卷积进行预测，其中 是每个单元放置的先验框的数量， 是预测的类别数。

设置先验框 对于每一个特征图上的单元格，我们都放置一系列先验框。随后对每一个特征图上的单元格对应的每一个先验框，我们预测先验框的 维偏移量和每一类的置信度。例如，对于一个 的特征图，若每一个特征图对应 个先验框，同时需要预测的类别有 类，那输出的大小为 。（具体体现在训练过程中） 其中，若用 表示先验框的中心位置和宽高， 表示预测框的中心位置和宽高，则实际预测的 维偏移量 是 分别是：

下图是SSD的一个框架，首先是一个VGG-16卷积前5层，随后级联了一系列卷积层，其中有6层分别通过了 卷积（或者最后一层的平均池化）用于预测，得到了一个 的输出，随后通过极大值抑制（NMS）获得最终的结果。

图中网络用于检测的特征图有 个，大小依次为 ， ， ， ， ， ；这些特征图每个单元所对应的预置先验框分别有 , , , , , 个，所以网络共预测了 个边界框，（进行极大值抑制前）输出的维度为 。

未完待续

参考： chenxp2311的CSDN博客：论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector 小小将的知乎专栏：目标检测|SSD原理与实现 littleYii的CSDN博客：目标检测论文阅读：YOLOv1-YOLOv3（一）

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论文查重是一个大概念。每所学校对专业和学位的要求都会有所不同。例如，研究生和本科毕业论文的查重率指标要求不同。然而，查重率是毕业论文的一个硬指标。只有符合这一指标，我们才能顺利地进行答辩，然后顺利毕业。那么怎么通过硕士论文查重？paperfree小编给大家讲解。 通过对硕士论文的检测，只有论文的查重率低于20％。目前，我国大部分高校对硕士论文的查重率标准要求低于20％。一些学院和大学将要求硕士论文的查重率低于15％，只要他们的论文低于学院的硕士论文标准。 如今，研究生的论文查重率越来越高。许多学校要求不超过15％。更常见的要求是重复检查率在15％到20％之间。在课题研究报告中，与课题相关的基本讨论是不可避免的，因此不可避免地会重复。此外，研究生还将涉及省级实验内容，这使得避免重复内容更加困难，因此需要更多的关注。 当然，具体工作要求应参照中国学校和专业的要求，以满足我们学校的统一管理标准。教育局还需要根据学校的具体要求进行审查，因此降低重复率非常重要。

硕士学位论文查重是如何进行的？papertime论文查重小编给大家讲解。知网即中国知识基础工程网络平台。知网论文查重是一项信息化建设项目，旨在实现全社会知识资源的传播共享和增值利用。现在对于硕博研究生来说，它的主要作用是查询和阅读文献，了解行业前沿的研究成果，检测毕业论文的重复率等等。另外，知网硕士查重目前还没有对个人开放，学生只能通过自己学校的图书馆或者一些专业自助查重机构来检测论文初稿的重复率，这样可以防止论文结果外泄，同时也保证了查重的准确性。知网学位论文上传采用整篇上传的方式（包括题目、摘要、目录、参考文献等），上传论文后可能会出现格式影响检测结果的情况，知网查重系统可以对论文的章节信息进行自动检测，如果目录信息是自动生成，则会按照目录章节分段检测论文；若不具备，则根据系统自动进行分段检测。此外，目录和参考只需确保格式正确即可，知网系统会自动从检测内容中剔除，该部分不会进入重复率测算。硕士论文查重的步骤？数据库包括：学术期刊网络出版数据库、博士学位论文全文数据库/优秀硕士学位论文全文数据库、重要会议论文全文数据库、重要报纸全文数据库、专利全文数据库、个人比较数据库、其他比较数据库。当然，还存在部分书籍未收录入知网检测库，是检测不到的。部分段落引用或抄袭了其他文献的段落或句子，但并未反映到查重结果中。这是由于系统的检测算法造成的，知网设置了检测系统灵敏度为5％的阀值，以段落为单位进行检测，5％以下的抄袭或引用是无法检测到的，这种情况在大段中常见于小句或小概念。比如进行检测段落有1万字，那么对于单个研究文献500字以下的引用，是不会被检测结果出来的。

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目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。抄袭过多，一经查出超过30%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2.数据库论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。3.章节变换很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。4.标注参考文献参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。5.字数匹配论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。论文抄袭修改方法：首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。通过上述方法，能有效降低抄袭率。下面举几个例子，大家可以参考下：例句A：本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了HFS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。修改A：本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。例句B：由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。修改B：房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收利益方面，由于分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担纳税义务，总公司需要合并计算分公司的利润与亏损；而子公司是独立法人，在所在区域被视为法人实体，需要承担与区域其他公司一样的全面纳税义务。修改抄袭的方法不外乎这些，这里更建议同学们，先熟悉你所看的参考论文，关闭文档，用自己的话写出来，这样就不会受参考文献的太多影响。有同学这里就提出问题了，学校用的检测系统是知网的学术不端检测系统，不是淘宝几元钱买的万方数据检测。其实，各个检测系统的算法区别并不大，只是数据库有多有少，如果你没有太多，什么系统都不用怕。既然你抄了，得到检测报告的同时，先好好修改自己的文章。抄了之后，改相拟度，可以这样去头去尾留中间，意同词不同。一、查重原理1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。二、快速通过论文查重的七大方法方法一：外文文献翻译法查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。方法二：变化措辞法将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。缺点：逐字逐句的改，费时费力。方法三：减头去尾，中间换语序将别人论文里的文字，头尾换掉中间留下，留下的部分改成被动句，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。缺点中文没学好的，会很费劲，要想半天。方法四：转换图片法将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。优点：比改句序更加方便快捷。缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。方法五：插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。缺点：还没发现。方法六：插入空格法将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。方法七：自己原创法自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。论文查重修改的规律：1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。以上那些东西再次总结一下：查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利。3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。论文查重修改学校的要求：1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

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每个毕业生都非常重视毕业论文。毕业对学生来说非常重要。论文是否合格是一个重要信号。如果论文没有通过检测，毕业就没有希望了。所以在开始写论文之前，很多学生都在思考如何降低论文的重复率。他们可能会阅读大量信息，认为抄书会更安全，保证重复率合格。论文查重抄书会被查到吗？paperfree 小编给大家讲解。 1.首先要看查重平台包含的库，比如互联网文献数据库，本地库等。 .期刊论文。网络期刊论文。互联网资源。图书资源，其中的图书资源可能包含在你超越的书中，所以会被检测出来。 2.你抄的书不在查重平台收录的年限内。论文查重平台收录论文是从某一年开始的。在此之前，它可能不包括在数据库中，但仍有很大的风险，即其他学生也抄袭了这本书，他的文章也包括在内，所以你的文章也会被查重。 所以完全复制本身是不安全的。如果书本内容用自己的话语重新表达，论文查重系统就不会被查重。

就，其实这个问题很好解决。首先，一般学校里的论文基本都是经过查重了的，要么知网要么万方，反正相似度高的话根本都不会给你过。如果这样你还是不放心，你可以自己用检测工具查（当然不是知网万方那种，那种检测很贵的；淘宝也不太行，虽然可以直接帮你查重但是价格比较高，我觉得不划算），好用的检测工具很多，我自己因为平常写东西比较多，所以也稍微了解一点。我自己一般都会用维权骑士。好处是完全免费，操作也简单。你直接把内容输进去，点击检测，就能知道有没有抄袭、抄袭了多少，相似度如何了。

人脸检测论文解读

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(受惠惠量年~现在) FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。 电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒受多帧以上。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。

URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？

hogsvm行人检测论文

姓名：王梦妮 学号：20021210873 学院：电子工程学院 【嵌牛导读】本文主要介绍了无人驾驶中所需的行人检测算法 【嵌牛鼻子】无人驾驶 环境感知 计算机视觉 SVM Adaboost算法 【嵌牛提问】无人驾驶中所用到的行人检测算法有哪些 【嵌牛正文】 在同样的交通路况下，无人车通过对自身运动状态及行驶环境信息进行分析，决策出最佳行驶策略和行驶方案代替驾驶员完成一系列驾驶行为，从而降低道路交通事故的发生率。而在无人驾驶中最为重要的技术便是环境感知，而在城市道路上有大量的行人出行，只有准确快速地检测出行人与对其进行跟踪，才能避免车撞人。 计算机视觉是研究赋予机器“人眼”功能的科学，通过多个传感器来获取一定范围内的色彩数据，用算法分析得到的数据从而理解周围环境，这个过程模拟了人眼以及大脑的处理过程，从而赋予机器视觉感知能力。现有的行人检测技术大多都是检测照片中的行人目标，这种照片的拍摄大多是拍摄的静止目标，图像的分辨率和像素点包含的语义信息都及其丰富，对应的算法在这样的图片上往往能取得理想的效果，但是用于无人车的“眼睛”，算法的鲁棒性就表现的非常差。这是因为在实际的道路环境中，摄像头需要搭载的车身上，在行进过程中跟随车以一定的速度移动，并且在实际道路中，行人目标往往是在运动的，由此提取出拍摄视频中的一帧就会出现背景虚化，造成像素点包含的语义信息大量减少，增加了行人检测的难度。 行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题。在实际生活中，行人大多处于人口密集、背景复杂的城市环境中，并且行人的姿态各不相同，如何将行人从色彩丰富、形状相似的环境中快速准确地提取出来，是行人检测算法的难点。 行人检测算法分为两大类，一类是基于传统图像处理，另一类是基于深度学习的方法。近年来随着计算机计算速度的大幅提升，基于深度学习的方法有着越来越高的检测速度与检测精度，在行人检测领域应用越加广泛。 （一）基于传统图像处理的行人检测算法 使用传统的图像处理方法来做行人检测一般都是由两个步骤组成，第一就是需要手工设计一个合理的特征，第二就是需要设计一个合理的分类器。手工设计特征就是找到一种方法对图像内容进行数学描述，用于后续计算机能够区分该图像区域是什么物体，分类器即是通过提取的特征判断该图像区域属于行人目标还是属于背景。在传统的图像处理领域，手工特征有许多种，比如颜色特征、边缘特征(canny算子和sobel算子)以及基于特征点的描述子(方向梯度直方图)等。 学者们一致认为方向梯度直方图是最适合行人检测的人工特征，其主要原理是对图像的梯度方向直方图进行统计来表征图像。该特征是由Dalal于2005提出的，并与SVM分类器相结合，在行人检测领域取得了前所未有的成功。 传统的行人检测方法首先需要通过提取手工设计特征，再使用提取好的特征来训练分类器，得到一个鲁棒性良好的模型。在行人检测中应用最广泛的分类器就是SVM和Adaboost。SVM分类器就是要找到一个超平面用来分割正负样本，这个超平面的满足条件就是超平面两侧的样本到超平面的距离要最大，即最大化正负样本边界。下图即为线性SVM的示意图。Adaboost分类算法的主要原理不难理解，就是采用不同的方法训练得到一系列的弱分类器，通过级联所有的弱分类器来组成一个具有更高分类精度的强分类器，属于一种迭代算法。原理简单易于理解且有着良好的分类效果，唯一不足就是练多个弱分类器非常耗时。下图为面对一个二分类问题，Adaboost算法实现的细节。               （二）基于深度学习的行人检测算法     近年来，随着硬件计算能力的不断增强，基于卷积神经网络的深度学习飞速发展，在目标检测领域取得了更好的成绩。卷积神经网络不再需要去手动设计特征，只需要将图片输入进网络中，通过多个卷积层的卷积操作，提取出图像的深层语义特征。要想通过深度学习的方法得到一个性能良好的模型，需要大量的样本数据，如果样本过少，就很难学习到泛化能力好的特征，同时在训练时，由于涉及到大量的卷积操作，需要进行大量计算，要求硬件设备具有极高的算力，同时训练起来也很耗时。随着深度学习的飞速发展，越来越多基于深度学习的模型和方法不断被提出，深度学习在目标检测领域会有更加宽广的发展空间。 Ross Girshick团队提出了系列行人检测算法，其中Faster R—CNN 算法通过一个区域提议网络来生成行人候选框，在最后的特征图上滑动来确定候选框。Faster RCNN是首个实现端到端训练的网络，通过一个网络实现了特征提取、候选框生成、边界框回归和分类，这样的框架大大提高了整个网络的检测速度。 He Kaiming等人在2017年提出Mask R—CNN算法，该算法改进了Faster·R—CNN， 在原有的网络结构上增加了一个分支进行语义分割，并用ROI Align替代了ROI Pooling，取得了COCO数据集比赛的冠军。

有一个月没更博客了，捂脸 o(￣=￣)d

端午回家休息了几天，6月要加油~

回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。虽然文章是2005年发表在CVPR上的，但近十年来还没有被淹没的文章真的是很值得阅读的研究成果了。

key idea： 局部物体的形状和外观可以通过局部梯度或者边缘的密度分布所表示。

主要步骤：

上图为论文中提供的图，个人觉得我在参考资料中列出的那篇 博客 中给出的图可能更好理解一些。

具体细节： 关于每一个过程的详细解释还是在 这篇博客 中已经写得很清楚了，这里就不再搬运了。

文章中数据集的图像大小均为：64*128, block大小为16x16， block stride为8x8，cell size为8x8，bins=9（直方图等级数）；

获取到每张图的特征维度后，再用线性SVM训练分类器即可。

下图为作者而给出的示例图：

这两篇博客写的都很好，推荐阅读一波。

三维目标检测论文阅读pixor

三维目标在语文课堂教学中的有机结合齐齐哈尔市第二十九中学 王晋(此内容在2008年12月全市初中语文教师岗位培训上进行专题讲座）（图片2）《全日制义务教育语文课程标准（实验稿）》在课程理念中，首先提出了“全面提高学生的语文素养”的理念。为体现这一理念，新的语文“课程目标根据知识和能力、过程和方法、情感态度和价值观三个维度设计”，“三个方面相互渗透，融为一体”。在语文教学中，我们应怎样来认识三维目标？三维目标在语文课堂教学中怎样才能地有机结合？我们又如何将其落实在教学过程中，从而全面提高学生的语文素养呢？这里谈谈我的一些粗浅的认识。（图片3）一、对“语文素养”的认识“素养”一词《现代汉语词典》解释为“平日的修养”，《辞海》里解释为“经常修习培养”。从工具书的解释来看，“素养”是指人通过长期的学习和实践（修习培养），在某一方面所达到的高度，包括功用性和非功用性。语文课程标准，有意识地把“语文素养”凸现出来，这一概念提出是时代的产物。（图片4）按照新课程标准的表达，全面提高语文素养主要包括下列几项：1．指导学生正确理解和运用祖国的语言文字。2．培养学生识字能力、阅读能力、写作能力、口语交际能力和探究能力、明辩是非的能力。3．培养学生具有良好的道德情操和爱国主义感情。4．培养学生具有审美能力和文字欣赏能力。5．指导学生掌握必要的语文知识和文字、文化知识等。语文素养内涵十分丰富，分析新课程提出的“语文素养”可将其特点总结为综合性和实践性。它以语文能力为核心，是语文能力和语文知识、语言积累、思想感情、思维品质、审美情趣、学习方法、学习习惯的融合。语文素养不仅表现为有较强的识字写字能力、阅读能力、作文能力和语文交际能力，而且表现为有较强的综合运用能力——在生活中运用语文的能力以及不断更新知识的能力。一句话，语文素养是整合的，能促进学生德、智、体、美和谐发展的语文素质。全面提高学生的语文素养，将成为广大语文教育工作者的共识和不懈追求。（图片5）二、对“三维目标”的理解1．知识和能力目标。“总目标”的6－10条是对课程中知识和能力的具体规定，是“知识和能力”教学的基本依据。通过深入钻研课程标准，特别是课程标准对知识和能力的要求与教学大纲作比较，便可正确把握新课程“知识和能力”的要求。如，阅读教学，教学大纲要求“能理解主要内容，领会中心思想，有一定的速度，养成良好的阅读习惯”；课程标准则要求“具有独立阅读能力，注重情感体验，有较丰富的积累，形成良好的语感”，此外，还提出了九年课外阅读总量应在400万字以上，以及强调积累与语感的培养、阅读方法的运用、个性发展等，这些都是教学大纲所没有的。从现代社会对未来公民素质的要求出发，对“知识和能力”这一维度也应有新的理解，应具备的语文能力不能仅仅局限于过去的相对狭隘的听说读写能力。比如课程标准提出的“在发展语言能力的同时，发展思维能力，激发想象力和创造潜能”（图片6）2．过程和方法目标。课程标准强调在实践中学习，“总目标”指出“能主动进行探究性学习，在实践过程中学习、运用语文”。“过程”，重在“亲历”。“识字”“阅读”“口语交际”“习作”“综合性学习”等，都要让学生亲历过程，在过程中学习，使学习过程成为学生生活的一部分。“方法”，应该是具体的，而不是抽象的，应伴随着知识的学习，技能的训练，情感的体验，审美的陶冶，如影随形，而不能游离其外。中外教学史说明，独立于具体的知识技能之外的学习“方法”是很难产生迁移的。提高语文能力的主要途径是语文实践，学生是语文学习的主体，要努力改变过去重知识传授和被动接受的倾向。（图片7）3．情感态度和价值观目标。“情感态度和价值观”目标体现的是语文的人文性，强调的是给学生广博的文化浸染，内涵比起教学大纲“思想性”目标要丰富得多。“总目标”1－4条是对“情感态度和价值观”的具体要求，涵盖传统的思想教育的精华，以及生命意识、现代意识、多元文化、和语文学习兴趣、信心、习惯的培养。培养学生高尚的道德情操和健康的审美情趣，形成正确的价值观和积极的人生态度，是语文课程的重要内容。在语文教学中应注重熏陶感染，潜移默化，把“情感态度和价值观”这一重要维度渗透于教学过程之中。（图片8）三、理清三维之间的关系。在新课程中，三维目标是主要矛盾，知识和能力是主要矛盾的主要方面。在这三个维度中，知识和能力是基础，是核心，是最重要的一个维度，同时它又是其他两个维度发展的依托。)语文素养的核心是语文能力，假如把语文素养比做一座大厦，由三维目标构成，知识与能力就是大厦的基座，过程和方法、情感态度和价值观就是上层建筑，基座稳固了，语文教学的根基才不会产生动摇，“上层建筑”也才能发展得越高。情感态度和价值观是重要的一维，没有它，将使语文教学回到课改前的状态，仍然是人文性的缺失。没有“过程和方法”的目标，所倡导的“自主、合作、探究”也将难以落实。在兼顾其它二维的情况下，知识和能力的坚实牢固，是语文新课程追求的目标。（图片9）四、整合三维目标。新课标指出，“课程目标根据知识和能力，过程和方法，情感态度价值观三个维度设计。三个方面相互渗透，融为一体，注重语文素养的提高。”教学中，我们要做好三维目标的整合，而不是把三个维度简单地叠加，要以“知识与能力”为主线，渗透情感、态度价值观，并充分地体现在过程和方法中。新课标中的“课程目标”处处为我们整合三维目标提供了典范。（图片10）如，第一学段“口语交际”第6条规定：“有表达的自信心。积极参加讨论，对感兴趣的话题发表自己的意见”。“自信心”“积极”“感兴趣”是情感、态度的要求，“表达”“参加讨论”“发表自己的意见”是技能方面的要求，而“参加”“发表”就体现过程，如何讨论和怎样发表意见则体现学习方法地要求。在拟订三维教学目标时，我们要借鉴新课标对三维目标的整合方法和评价原则。在此，我说一段小插曲，今年五月份，我有幸参加了今年中考命题工作。（图片11-----19）现将有关内容向大家作简单汇报。5月25日晚，我们全体人员召开了第一次会议。会议的主题是“保密工作会议”，由黑龙江省保密局的吴晓鲁处长主讲。她主要讲三个方面的问题：充分认识中考命题工作的重要性；保守国家秘密的责任和义务；泄露国家秘密的法律责任。我这才明白了什么是保密工作，保密工作分为绝密、机密、秘密三个级别，高考属于绝密，中考属于机密等等。如果泄露中考机密是要负法律责任的。在紧张的同时，我更多的是感觉到我身上肩负的是神圣的责任和特殊的使命！之后，把各学科命题所需要的材料列出，上交，准备出题参考利用。接着，孔祥发主任向各科命题组发《课程标准内容题卡》（选择题、填空题）《细目表制定与汇报要求》（按照课程标准制定）等一系列表格，可见专业化作业的严谨和严密的程度。（图片解释两个表格的内容，看两个按钮）5月26日下午，我们语文命题组的三位老师（鸡西的颜庭武老师、牡丹江的黄海容老师）开始了命题工作。命题的区域范围涉及到十二地市(除哈、大)。各地市所使用的教材又不尽一致，包括人民教育出版社（五四制和六三制）两个版本；北京师范大学出版社；江苏教育出版社；语文教育出版社等。开始命题十二地市同属黑龙江省，虽然省里有中考的《考试说明》，但各地市根据当地的实际又自己制定了个别地区的《考试说明》。因为语文教材中考只考文言文，所以，我们的第一步就是对照教材，找出各地区文言文的共同篇目。排除近几年考过的和说明中的实例，最后确定《桃花园记》和《送东阳马生序》两篇古文。试题的设计都是常规的文言文知识，如通假字、解释词语、翻译句子、古今异义、用原文回答问题等，最后一题是联系实际的相关链接的开放性试题。《送东阳马生序》一文的此题，还配了一幅《大山里的孩子》的图片让考生对照来体会文意和图意的比较。这是第一个下午我们的收获。完成了文言文的命题工作。第二天（5月27日），我们的主要工作是查阅现代文资料。因为现代文的量比较大，共三个语段，所以我们先确定文章的体裁（议论文、说明文、散文或叙事性作品各一段），然后分别寻找，共同确定篇目。我们手中的资料还不少。如：《新华文摘》、《读者》、《意林》、《青年文摘》、《语文百科》、《中考必读》、《中考内参》、《中考必备》、《中考易错题诊断》、《黑龙江日报》、《教育报》、《半月谈》等报刊杂志。经过一天的筛选，最后确定：叙事散文《轻轻掩门的一声清响》《读者》——17，说明文《看科技的奥运》《青年文摘》2007年。议论文《小议传统读书教育》《新华文摘——作家报》2007-13——17。篇目确定后，我们根据体裁特点、字数要求、页面设计、知识点的选择等方面的制约，我们这三篇文章的部分内容进行了适当删、改、增、换，使其尽量达到“原创”的目的。对于现代文阅读题的设计，我们本着三类文体的特点，和常规的知识点来设计试题，每个语段的最后一题都是联系实际的相关链接的开放性试。下面我简单向大家说明一下语文试题的命题报告。（图片20）（一）命题的基本原则（图片）1、课程标准为依据的原则（图片）试题的命制，以《语文课程标准》为依据，兼顾各地语文教学实际，关注学生的语文学习成果和语文素养，从识字与写字、阅读、写作、口语交际和综合性学习等五个方面考查学生的语文素养，从知识与能力、过程与方法、情感态度与价值观三个维度多角度检测学生语文学习的程度。2、联系学生生活实践的原则（图片）试题的选材和设疑，要紧密联系学生的生活实践，要多侧面地反映现代社会和发展趋势，注重积极向上的情感态度与价值观的引领与升华。3、教学与学习双利的原则通过试题的命制，要引导教师全方位培养学生的语文素养，引导学生多角度学习，不断丰富和更新自己的语文世界，以一种全面的、鲜活的、积极的态度去进行自己的语文学习活动。要引导教师和学生在语文教学与学习过程中，形成自主、合作、探究、创新进而提高综合性的语文实践能力。（图片21）（二）试题总体设计思路1、注重知识积累及运用2、重视学生的口语交际3、关注综合性学习及探究4、考察阅读理解及分析5、发展学生的写作能力这就是语文试卷上的五大板块。（图片22）（三）试题的鲜明特色1、试题在承继中有突破2008年中考语文试题在许多方面承继了历年中考试题的优点，同时，在某些方面以有所突破：如：第5题材“名著知识”突破了往年人物与情节对应、名著读书卡等常见形式框架，采用了一种学生喜闻乐见的“网络注册”形式，而且对人物形象的理解也有更为深入的考查形式——形象宣传语。这样形式既是名著题考查中外在形式的变革，也是对名著内容深层次的理解和高浓缩的提炼。又如人教版试题第14题“通读选文，结合下面的图片和自己的生活经历，谈谈自己的感受”，第一次在文言文试题中结合图片加以拓展，这是对历年中考语文文言文试题的一种大胆突破。再如，“写作”中的文题二，以“明天”为话题的作文形式加上题前的提示，表明这个作文题目不仅仅是一个话题作文，而是一个需要融入一定想像成份的话题作文。这种设计既是对近几年单纯话题作文的一种突破，也是对单纯想像作文的一种提升。2、密联系学生的生活实际和社会生活热点3、彰显积极向上的情感价值取向在试题的命制过程中情感态度与价值观的取向，一直是考量的重要因素。无论是试题的材料，还是问题的设置，都努力彰显积极向上的情感态度价值取向。第一题尽管只是一个抄写句子的极为简单的小题，我们选择的材料也是精心选择的一句陶冶情操的佳句“品德犹如宝石，朴素最美”。第二题“口语交际”中，面对体育课缩水的常见问题，试题从邀请不爱运动的同学参加体育活动和向校长提建议等积极进取的角度进行命题。第三题“综合性学习及探究”更是利用了刚刚发生过的汶川大地震这一重大事件，来引导学生在作答试题的过程中感受坚强、关爱、互助、和谐等积极向上的价值观。第四题“阅读理解及分析”第四个语段《轻轻掩门的一声清响》则是在优美的语言中，与考生一起感受人与人之间的温暖、关爱与理解。第五题“写出作”的两个文题“珍爱 ”和“明天”无论选择哪一个，都是可以引导学生以一种积极向上的情感来关注、珍惜身边的人，身边的事以及身边的生存环境等。整个试卷，会使学生在答题的过程中，不但检测了语文知识水平，而且从情感态度与价值观方面来看，始终贯穿着坚强、温暖、和谐等积极向上的情感价值取向。（图片23）（四）命题改革的深层思考与建议1、深层思考（图片）（1）充分发挥《语文课程标准》的导向作用（图片）2008年的中考语文命题依据中，除了《语文课程标准》以外，还有黑龙江省教育学院制定的考试说明以及部分地市自行拟定的考试说明。在实际的命题操作中，各地市自己的考试说明考虑的比重较大，如何促进地、市之间的沟通与协调，更好地体现课程改革的思想，发挥《语文课程标准》的导向作用，是今后命题中应该认真思考的一个重要问题。（2）充分发挥语文命题对教学的引领作用（图片）如何充分发挥语文命题对语文教学的引领作用，使我们的教师和学生都能从应试的泥淖走出来，还学生一个丰富而鲜活的语文世界，是今后语文命题工作的一项重要任务。（图片24）2、改革建议（1）重新审视和改革《考试说明》的制定（2）命题要注重对学生语文兴趣的培养包括2008年试题在历年中考语文试题都非常重视情感态度与价值观的积极引领，这是一个很有价值的命题导向。（3）进一步扩大语文命题的选材范围在以往语文命题工作中，命题素材多出自各种媒体、报纸、杂志等是最为常见选材范围。今后的命题中，这个范围还应进一步扩大：电视新闻、网络时评、经典影视甚至是健康向上的歌曲都可以成为命题的良好素材。用这样的改革形式引导平时的语文教学，为学生语文学习带来一种丰富的、鲜活的、生动的根本性改变，为学生形成全面的语文素养奠定基础。五、如何整合“三维目标” 我觉得应该从两个方面入手：（一）、在教学的指导思想上，认清三维目标是一个有机的整体。 （二）、在实施的策略上，要采取灵活多样的方法，选择恰当的教学突破口。 大多数教师把字词的理解和运用作为知识和能力目标，把对课文的阅读和理解当作过程和方法目标，将文章在思想方面的熏陶作用当作情感态度与价值观目标，因此，（图片26）在教学过程中出现了割裂三维目标的教学设计：知识技能扎扎实实，过程方法热热闹闹，情感态度价值观轰轰烈烈。一篇课文学习之后，总要贴上思想教育的“标签”，续上情感态度价值观的“光明尾巴”，这是由认识上的误解所导致的教学实践中的误区。所以，正确认识和理解三维目标有现实意义。 课改专家方智范先生曾指出：“在课程标准研制过程中，我们曾尝试按照‘情感态度与价值观’‘过程与方法’‘知识与能力’这三个维度来设计课程目标的呈现方式，后来放弃了，因为我们的课程改革既然要体现以人为本的精神，（图片27）而人的语文素养是一个整体，应该整体地而不是分割地纳入课程目标中，三个维度是相互交融、渗透的关系，且贯穿于具体的阶段目标中。”因此，三维目标应是水乳交融的，而不是分离的。比如：即使是最简单的识字，也有知识与能力、过程与方法、情感态度与价值观的交融。识字可以有看图识字、做游戏识字、字谜识字、儿歌识字、韵语识字、归类识字、部件识字、随文识字、注音识字、字理识字、辨形识字等多种方法，而识字的同时也贯穿着情感态度与价值观的熏陶。比如朱自清的《春》写春天来时，“小草偷偷地从土里钻出来”这句话，一位老师这样引导学生阅读：师：春天到了，小草长出来了。小草怎么长出来的呢?作者用了“偷偷地”这个词。“偷偷地”，就是说小草趁人家不注意，让人毫无察觉地、无声无息地从土里长出来了。但是没有用“长”，而是说从土里(老师用右手食指做了一个向上的手势)—— 学生齐声：钻出来了。 师：用“钻”这个词，写出小草的生长是很不容易的。它要穿过厚厚的土层，有时还会碰到石头瓦块，就要顶翻它们，然后茁壮地生长出来。可见一个“钻”字，就写出了春草虽小，但是它们的生命力，却是极顽强、极旺盛的。大家看，“偷偷地”和“钻”这些词用得多好啊！在这段教学中，教师显然在对字词“钻”“偷偷地”的教学中，通过引导学生展开联想和想像，认识小草生长的劲头，领悟小草默默无闻、不哗众取宠的品质，领悟小草不怕困难挫折、顽强进取的拼搏精神。由此可见，在字词的教学中，同样可以融合知识与能力、过程与方法、情感态度和价值观三个维度的目标。实际上，不论是写字；阅读、写作还是练习，都有情感态度价值观的渗透和方法的学习、知识的掌握、能力的获得。（图片28）在任何一个显性领域中，都有隐性的目标维度存在。所谓的三维目标，应该是一个目标的三个方面，而不是三个互相孤立的目标，对其理解，可以准确表述为“在过程中掌握方法，获取知识，形成能力，培养情感态度和价值观”。那么，究竟应该怎样在过程中掌握方法、培养能力、体验情感、形成正确的价值观呢?这里仅就在阅读教学中应如何关注过程、关注方法为例，加以说明。如何关注过程呢?比如一位教师在教《小橘灯》时，要让学生理解“行动描写及表现人物性格的作用”。先安排学生从课文中找出有关的词语，“登上(凳子)”“想摘(电话)”“爬下(凳子)”“缩回(小手)”“(对我)点头”“摇头”……正当老师准备布置学生讨论这些词语的作用时，有位学生举手发言：“我认为这些行动描写表现了小姑娘镇定、勇敢、乐观的精神。”这脱口而出的答案完全可以算得上“标准”答案，如果我们仅仅关注结果，那么，教学目的显然已经达到了。但是，这位老师不满足于此，接着问了一句：“你很聪明，你是怎么看出来的?跟大家说说好吗?”由此，从对结果的肯定转向了对过程的询问。（图片29）在教学中，我们不应仅仅满足于结果的“准确无误”，而更应关注过程的“万无一失”。过程中蕴涵着方法。新课标实施后，许多老师在上课的过程中，采用了生动活泼的教学形式。一位教师在带领学生欣赏《陌上桑》时，让学生表演“行者见罗敷，下担捋髭须……耕者忘其犁，锄者忘其锄。来归相怒怨，但坐观罗敷”。学生分别扮演行者、耕者、犁者，做含情脉脉痴呆状看着“罗敷”。这时老师提出了一个问题：“这么多人见到罗敷以后，都不约而同地停下脚步去‘观罗敷’，这说明了什么呢?”一个学生回答说：“好色!”在这段教学过程中，表演明显地导致了学生的误解，这是方法出了问题。也许学生起初并不这样认为，表演把这个答案摆在了同学们的面前。怎样解决这个问题呢?不能光靠老师的讲解说服学生，必须追溯学生的思维流程，返回到产生误解的环节。肯定其中正确的部分，引领学生自己发现偏离的轨迹，最终达到目标。由此可见，（图片30）方法是过程中的方法，能力是过程中的能力，知识是过程中的知识，情感态度价值观也同样是在过程中形成的。（图片31）关注过程，是三维目标对我们最有益的启示。在学习的过程中，我们只有掌握方法，获取知识，形成能力，培养情感态度和价值观，三维目标才能够相互渗透，交融一体，真正得到贯彻落实，达到最有效的整合。六、“三维目标”在教学过程中的落实有效的语文教学，就是经过教学，使学生在知识和能力，情感态度价值观获得进步与发展，使语文素养得到提升，并亲历学习过程和掌握学习方法。实行有效教学，那么怎样才能落实三维目标，三维目标在语文课堂教学过程中怎样才能达到有机结合呢？我想应该做到以下几点。（图片33）(一)教学目标的具体化三维目标必须具体，才便于在课堂教学中落实。把三维目标具体化，应包括以下内容：1．教学对象；2．学生的行为；3．确定行为的条件。条件是指能影响学习结果所规定的限制；4、程度。程度由行为的速度、准确性和质量三个方面来确定。（图片34）如《变色龙》三维教学目标拟定如下：1．通过速读，学生 能 迅速 地 理清小说情节。 条件 对象 程度 行为2．有感情分角色朗读课文，学生 深入 体会奥楚蔑洛夫的警官形象。 条件 对象 程度 行为3．理解课文内容，学生 深刻 了解沙皇统治腐朽反动的本质 条件 对象 程度 行为（图片35）（二）教学内容的问题化问题是思维的开始。在教学中，老师要善于提炼问题给学生，还要善于引导学生提出问题，形成问题，把学习过程变为提出问题和解决问题的过程。阅读教学中培养学生的问题意识，既要引导学生从整体入手，也要引导学生从细节上发现问题。2006年，《全省基础教育校本教研工作推进会》《齐市校本教研工作板块展示会》在齐大召开，我和我们二十九中学的几位老师有幸参加了这次活动，代表铁锋区进行了课例研讨题目是《新课程下如何设计课堂提问》。（图片36）（下面请看录像片段）老师要有强烈的方法意识，根据不同的学习内容采用不同的方法进行指导。（图片37）我在一本书上曾看到这样的一段文字：编织只有一个网眼的一个鱼网或许也能捞到鱼，但这靠的纯粹的运气；要想每次都捕到鱼，那就必须编织一张足够大的网，尽管每次网到鱼不过是其中一个网眼罢了。我觉得我们以前的一切生活和一切的工作，几乎就是在“编织只有一网眼”在应付着一切的一切，通过命题工作的完成，让我从灵魂深处倍感自己生活态度的平庸低调需要振奋，知识水平的匮乏需要提高扩充，方式方法的单调需要调整改进，教育教学理念的陈腐需要更新，视野的狭窄需要拓展……（图片38）(三)教学指导的方法化1．陈述性知识的学习指导。陈述性知识也称描述性知识或记忆性知识，它具有静态的性质，主要用来回答事物“是什么”“为什么”和“怎么样”，教科书中大量的课文可看作是陈述性知识，从语言积累的角度来说，主要是熟读成诵。老师的指导主要是如何根据课文特点，引导学生采用不同的朗读方法和熟记方法掌握课文内容，丰富学生的语言积累。（图片39）2．程序性知识的学习指导。程序性知识也叫步骤性知识或过程性知识，它具有动态性质，主要用来解决“做什么”和“怎么样”的问题。程序性知识对技能的形成具有定向作用，能直接指导技能的训练和促进技能的形成。教科书中的程序性知识见于课文的“导读”“阅读提示”“思考?练习”以及“习作”“口语交际”的提示当中，更多的是没有见诸文字，全凭老师根据教材特点而定。阅读教学中程序性知识的引导，要引导学生经历初读感知——精读感悟(体验)——复读升华和熟读成诵，要引导学生逐步掌握领悟重点词句的步骤方法，如重点语句的先理解字面意思，再联系时代背景，联系生活经验理解言外之意，体会思想感情，然后体会句子的表达方法。又如习作指导，要引导学生在取材、构思、起草、加工等环节，学习观察、思考、表现、评价等方法。（图片40）3．策略性知识的学习指导。策略性知识是指学生在学习情景中对学习任务的认识，对学习方法的选择和对学习过程的调控，它不同于圈画、批注、评点等具体的学习方法，而是由学习方法、学习调控和元认知等要素构成的监控系统。随着年级的升高，老师要逐步引导学生自己明确每次要从教科书学到什么，要利用哪些资源和怎样利用这些资源，要采用怎样的学习策略才能达到学习目的等。（图片41）（四）主体参与的有效化学生是学习的主体，已成定论。重要的是怎样引导学生有效参与，引导学生自主学习，继而完成三维目标。1．首先是教师要尊重学生的人格，尊重学生的个性差异，建立民主和谐的课堂气氛，使学生有情绪上的安全感。其次是建立一个温暖的、学生能彼此接纳的和相互欣赏的学习场所，让学生有个安全的心灵港湾。2．教师要学会赞赏学生，帮助学生树立学习的信心；要乐于给予学生需要或渴望的额外帮助。3．培养学生的选择能力和履行责任的能力。学生有能力选择学习内容和学习方式，能够胜任独立学习以及合作学习中的自己的任务。4．教学要与学生的生活世界相联系，激活学生的生活经验，拨动学生的心弦。在平时的教学中，我始终把自读课的教学让给学生自己把握。下面就请大家来观看由学生带领学生学习的一篇自读课《俗世奇人》的片段。（播放视频）字数不够了，接下一个去下面的网页看吧