人脸自发表情识别毕业论文

发布时间：2024-07-06 19:43:44

人脸自发表情识别毕业论文

出版专著：Mao X., Li Z. Multimodal Intelligent Tutoring Systems[M]. E-Learning--Organizational Infrastructure and Tools for Specific Areas. Feb, 2012. ISBN:978-9-5351-0053-9.(专著章节)毛峡，薛雨丽. 人机情感交互[M]. 科学出版社, 2011年7月1日. ISBN: 978-7-0303-1799-5. （专著）Mao X., Li Z. Web-based Affective Human-agent Interaction Generation[M]. Ronald Hartung (Ed.), Agent and Multi-agent system technology for Internet and Enterprise Systems, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010, pp. 323-345,2010 ISBN: 978-3-642-13525-5. (专著章节)Mao X, Xue Y, Li Z, et al. Layered Fuzzy Facial Expression Generation: Social, Emotional and Physiological[M]. Affective Computing,Focus on Emotion Expression, Synthesis and Recognition, I-Tech Education and Publishing, pp. 83-106, May 2008, ISBN 978-3-902613-23-3. (专著章节)主要论文：SCI收录:X. Wu, X. Mao, L. Chen, Y. Xue, and A. Rovetta, Kernel optimization using nonparametric Fisher criterion in the subspace, Pattern Recognition Letters, vol. 54, pp. 43-49, 2015. (SCI)Yi J, Mao X, Chen L, et al. Illuminant direction estimation for a single image based on local region complexity analysis and average gray value[J]. Applied optics, 2014, 53(2): 226-236. (SCI)Yi J, Mao X, Chen L, et al. Facial expression recognition considering individual differences in facial structure and texture[J]. Computer Vision, IET, 2014, 8(5): 429-440.(SCI)Yuan S, Mao X, Xue Y, et al. SQR: a simple quantum representation of infrared images[J]. Quantum Information Processing, 2014, 13(6): 1353-1379.(SCI)Chen L, Mao X, Wei P, et al. Speech emotional features extraction based on electroglottograph[J]. Neural computation, 2013, 25(12): 3294-3317.(SCI)Yuan S, Mao X, Chen L, et al. Quantum digital image processing algorithms based on quantum measurement[J]. Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 2013, 124(23): 6386-6390.(SCI)Mao X, Liu Y L, Chen L J, et al. A More Precise Empirical Formula for Estimating Normalized Fog Attenuation in the Millimeter-Wave Frequency Range 30~ 100 GHz[J]. Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves, 2013, 34(3-4): 308-315.(SCI)Wang X,Mao X, Caleanu C D, et al. Statistical shape analysis for face movement manifold modeling[J]. Optical Engineering, 2012, 51(3): 037004-1-037004-8.(SCI)Chen L, Mao X, Wei P, et al. Mandarin emotion recognition combining acoustic and emotional point information[J]. Applied Intelligence, 2012, 37(4): 602-612.(SCI)Zheng H C, Mao X, Xue Y L, et al. Evaluation for detection probability of infrared point target under complicated backgrounds[J]. Journal of Electromagnetic Waves and Applications, 2012, 26(11-12): 1528-1537.(SCI)Chen L, Mao X, Xue Y, et al. Speech emotion recognition: Features and classification models[J]. Digital Signal Processing, 2012, 22(6): 1154-1160.(SCI)Li Z, Mao X. Emotional eye movement generation based on Geneva Emotion Wheel for virtual agents[J]. Journal of Visual Languages & Computing, 2012, 23(5): 299-310.(SCI)Mao X, Jiang L, Xue Y. Affect Computation of Chinese Short Text[J]. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 2012, 95(11): 2741-2744.(SCI)Diao, W. H., Mao, X, Zheng, H C, Xue, Y. L., & Gui, V. (2012). Image Sequence Measures for Automatic Target Tracking[J]. Progress In Electromagnetics Research, 130, 447-472(SCI)Li, Z., Mao, X. (2012). EEMML: the emotional eye movement animation toolkit[J]. Multimedia Tools and Applications, 1-21(SCI)Catalin-Daniel Caleanu, Xia Mao, Gilbert Pradel, Sorin Moga, Yuli Xue. Combined pattern search optimization of feature extraction and classification parameters in facial recognition[J]. Pattern Recognition Letters 32 (9),1250-1255，2011(SCI)W. H. Diao, X. Mao, V.Gui. Metrics for Performance Evaluation of Pre-processing Algorithm In Infrared Small Target Images[J]. Progress In Electromagnetics Research, Vol.115,35-53, 2011(SCI)Yu-Li Xue, Xia Mao, Catalin-Daniel Caleanu, ShanWei Lv, Layered Fuzzy Facial Expression Generation of Virtual Agent[J]. Chinese Journal of Electronics 19 (1), 69-74,2010 (SCI)Wang X.K., Mao, X., Caleanu. C.D. Nonlinear shape-texture Manifold learning[J]. IEICE Transaction on Information and Systems 93 (8), 2016-2019, 2010(SCI)X. Mao, L.J. Chen.Speech Emotion Recognition Based on Parametric Filter and Fractal Dimension [J]. IEICE Transactions on Information and Systems 93 (8), 2324-2326, 2010(SCI)Kang Huang, Xia Mao. Novel Metric of Relative Characteristics of Small Targets and Backgrounds in Infrared Images[J]. Optical Engineering, 49(10), 2010 (SCI)Kang Huang, Xia Mao. Detectability of infrared small targets[J]. Infrared Physics & Technology, 53(3), 208- 217, 2010 (SCI)Xia Mao, Zheng Li. Generating and Describing Affective Eye Behaviors[J]. IEICE Transaction on Information and Systems, IEICE Press, 2010 (SCI)Xia Mao, Zheng Li. Agent Based Affective Tutoring Systems: A Pilot Study[J]. Computer & Education, Elsevier Press, 2010 (SCI)Wei-he Diao, Xia Mao.Operating distance evaluation method for infrared imaging system under complicated backgrounds[J]. Electronics Letters. 45(25), 2009 (SCI)Xia Mao, Wei-he Diao. Criterion to evaluate the quality of infrared small target images [J]. In: International Journal of Infrared and Millimeter Waves,2008 (SCI)Xia Mao, Yu-Li Xue, Lee-Lung Cheng, Yun Sun. Harmonious Graphics Generating Based on the 1/f Function Theory. Chaos, Solitons & Fractals, v 32, n 2, April, 2007, 521-525 (SCI)Mao Xia, et al. Study on the Affective Property of music[J]. Chaos,Solitons & Fractals,U.K. 2005 (SCI）Mao Xia, et al. Affective Property of Image and Fractal Dimension [J].Chaos,Solition & Fractal, U.K. 2003.3:V15 905-910 (SCI）EI/ISTP收录:Wu X, Mao X, Chen L, et al. View-Invariant Gesture Recognition Using Nonparametric Shape Descriptor[C]//Pattern Recognition (ICPR), 2014 22nd International Conference on. IEEE, 2014: 544-549.Mao X, Liu X, Feng T, et al. A communication protocol of man overboard system based on BeiDou [C]//Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2014 IEEE 17th International Conference on. IEEE, 2014: 1910-1911.易积政，毛峡，薛雨丽。基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别[J]. 电子与信息学报刘运龙，薛雨丽，袁素真，毛峡。基于局部均值的红外小目标检测算法[J]. 红外与激光工程. 2013.毛峡，刘运龙，薛雨丽. 基于未加权区域采样的直线反走样算法[J]. 北航学报. 2013.袁素真, 毛峡, 陈立江, 薛雨丽. 基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波[J]. 北京航空航天大学学报Wu X, Mao X, Chen L, et al. Combined Motion and Region-Based 3D Tracking in Active Depth Image Sequence[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: 1734-1739.Yi J, Mao X, Xue Y, et al. Facial Expression Recognition Based on t-SNE and AdaboostM2[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: 1744-1749.Chen L, Mao X, Wei P, et al. Speech Synthesis Research Based on EGG[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: 1799-1803.Chen J, Mao X, Chen L. Fast Motion Estimation Algorithm Based on H. 264[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: 359-365.Chen L,Mao X, Xue Y L, et al. Speech Emotional Features Measured by Power-law Distribution based on Electroglottography[C]//BIOSIGNALS. 2012: 131-136.Mao X, Luo N, Xue Y L. Emphasizing on the Timing and Type-Enhancing the Backchannel Performance of Virtual Agent[C]//ICAART (2). 2012: 259-263.毛峡，李硕. 基于AVS音频编码的信息隐藏方法[J]. 华中科技大学学报, 2012.毛峡，李硕. AAC窗型判别和量化模块的改进算法[J] 信号处理, 2012.Yuli Xue, Xia Mao and Qing Chang. Facial Action Unit Recognition and Inference for Facial Ecpression Analysis[C]. VISIGRAPP 2012.Haichao Zheng, Xia Mao, Lin Jiang and Yuli Xue. Detection probability evaluation method for infrared point target under complicated backgrounds[C]. 11th International Conference on Quantitative InfraRed Thermography.Mao X, Jiang L, Xue Y. Textual Affect Detection in Human Computer Interaction[M]//Intelligent Autonomous Systems 12. Springer Berlin Heidelberg, 2013: 239-247.Mao X, Wang C, Xue Y. Expression Intensity Recognition Based on Multilayer Hybrid Classifier[M]//Intelligent Autonomous Systems 12. Springer Berlin Heidelberg, 2013: 739-748.陈立江，毛峡，Mitsuru Ishizuka. 基于Fisher准则与SVM的分层语音情感识别[J]. 模式识别与人工智能, 2012.毛峡，刘言，梁晓庚. 极坐标框架两轴平台光轴稳定算法[J]. 兵工学报, 2011.毛峡，常乐，刁伟鹤复杂背景下红外点目标探测概率估算[J]. 北航学报, 2011.王晓侃, 毛峡, Mitsuru Ishizuk.基于非线性流形学习的人脸面部运动估计[J]. 电子与信息学报, 2011.黄康，毛峡，梁晓庚.红外小目标图像背景杂波量化方法[J]. 光学学报, 2011.黄康, 毛峡, 梁晓庚. 红外小目标图像背景杂波量化方法[J].光学学报, 2011.Catalin-Daniel Caleanu,Xia Mao,Vigil Tiponut, Yuli Xue. Direct Search as Unsupervised Training Algorithm for Neural Networks[A]. 14th WSEAS Int. Conf. on Systems,pp.575-579.2010.Li Z, Mao X.Effects of Virtual Agent's Pupil Size, Blink Rate and Saccade on Person Impressions[J]. 10th International Conference on Intelligent Virtual Agents (IVA'10), Philadelphia, USA. 2010.毛峡，常乐，刁伟鹤. 复杂背景下红外点目标探测概率估算[J]. 北京航空航天大学学报.薛雨丽,毛峡, Catalin-Daniel Caleanu, 常青. 基于社交、情感和生理的分层模糊表情生成[J]. 模式识别与人工智能. 2010.黄康, 毛峡,梁晓庚, 一种新的红外背景抑制滤波算法[J]. 航空学报, 31(6), .Xia Mao,Zheng Li. Emotional Eye Movement Markup Language for Virtual Agents[A], 10th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS'10), Toronto, Canada 2010.刁伟鹤, 毛峡.一种新的红外目标图像质量评价方法[J]. 航空学报，2010.刁伟鹤,毛峡.自动目标识别中的图像序列质量评价方法[J]. 电子与信息学报，2010.薛雨丽，毛峡，Catalin-Daniel Caleanu，吕善伟.遮挡条件下的鲁棒表情识别方法[J], 北京航空航天大学学报，2010.刁伟鹤, 毛峡, 梁晓庚. 复杂背景红外成像系统作用距离估算方法[J]. 北京航空航天大学学报, 35(8), 1022-1026, 2009.黄康, 毛峡, 胡海勇，梁晓庚. 复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法,航空学报, 30(9), 1754-1760, 2009.Xia Mao, Zheng Li, Lei Liu. Providing Expressive Eye Movement to Virtual Agents[A]. 11th International Conference on Multimodal Interfaces (ICMI-MLMI'09), Doctoral Spotlight Session. MIT Media Lab, pp. 241-244, Boston, MA, USA (2009).Xia Mao, Zheng Li, YuLi Xue. Emotional Gaze Behaviors Generation in Human-agent Interaction[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3691-3696. Boston, MA, USA, 2009.Xia Mao, Zheng Li. Implementing Emotion-Based User-Aware E-Leaning[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3787-3792. Boston, MA, USA, 2009.Xia Mao, Zheng Li, YuLi Xue. Emotional Gaze Behaviors Generation in Human-agent Interaction[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3691-3696. Boston, MA, USA, 2009.Xia Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. Extension of MPML with Emotion Recognition Functions Attached[A]. Proceeding of IVA08, Tokyo, Japan 2008.Xia Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. Generating and Describing Affective Human-agent Interaction[A]. Proceeding of ICNC08, Jinan, China, 2008.Xia Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. A Rough Set and SVM Based Approach to Chinese Textual Affect Sensing[A].Proceedings - 8th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Taipei, China, 2008.Xia Mao, Hai-Yan Bao, Zheng Li. Intelligent Emotion Decision System for Autonomous Agents[A]. Proceedings - 8th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Taipei, China, 2008.LiQin Fu, Xia Mao. Speaker Independent Emotion Recognition Based SVM/HMMs Fusion System[A]. IEEE International Conference On Audio, Language And Image Processing (ICALIP), Shanghai, China, 2008.LiQin Fu, Xia Mao, LiJiang Chen. Speaker Independent Emotion Recognition Using HMMs Fusion System with Relative Speech Features. International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems (ICINIS) , Wuhan, China, 2008.刁伟鹤，毛峡, 董旭阳. 一种红外小目标图像质量的评定方法[J]. 北京航空航天大学学报，2008.Mao Xia, Zhang Bing, Luo Yi. Emotion Recognition Based on a Hybrid of HMM/ANN[A]. 7th WSEAS Int. Conf. on Applied Informatics and Communications, Athens, Greece, 2007.Mao Xia, Xue Yu-Li, Li Zheng and Diao WeiHe. Modeling of Layered Fuzzy Facial Expression Generation[A]. 12th Conf. on Huamn-Computer Interaction, Beijing, China, 2007.Mao Xia, Xue YuLi, Li Zheng and Hu HanYong. Research on Multiple Facial Expressions of Emotions[A]. 5th Conf. on Computing, Communications and Control Technologies, Orlando, Florida, USA, 2007.毛峡, 赵兴圆，沈巍. 一种基于模糊决策的矩形目标提取算法[J]. 北京航空航天大学学报.2007.毛峡, 薛雨丽等. BHU人脸表情数据库的设计与实现[J]. 北京航空航天大学学报, 2007.02,33(02):224-228.Yu-li Xue,Xia Mao.BEIHANG UNIVERSITY FACIAL EXPRESSION DATABASE AND MULTIPLE FACIAL EXPRESSION RECOGNITIO[A]. International Conference on Machine Learning and Cybernetics 2006.毛峡, 孟庆宇. 基于小波分析和神经网络的脑电信号分类方法[J]. 北京航空航天大学学报.2005.10, 31(10):1140-1144.Mao Xia,et al. Analysis and Synthesis of Two Dimensional Fractional Brownian Motion Based on Wavelet[A]. The 6th World Multi-Conference on SYSTEMICS, CYBERNETICS AND INFORMATICS, America,2002.7Mao Xia, et al. Study on Transforming From Painting to Music.4th EURASIP – IEEE Region 8 International Symposium on Video/Image Processing and Multimedia Communications. (VIPromCom – 2002 ),Croatia.2002.6Mao Xia, et al. Analysis of Affective Characteristics and Evaluation of Harmonious Feeling of Image Based on 1/f Fluctuation Theory [A]. International Conference on Industrial & Engineering Applications of Artificial Intelligence & Expert Systems(IEA/AIE 2002)[C], Australia,2002.6: 780-789.毛峡等. 1/f波动数据的产生及其舒服感评价[J].北京航空航天大学学报，2002, 28(3):253-256.毛峡等. 基于小波的2-D分形布朗运动分析与合成[J].电子学报, 2003.6.毛峡等. 图像的情感特征分析及其和谐评价[J]. 电子学报,2001.12,1923-1927Mao Xia,et al. Characterization of Dried Seaweed Fluctuation Analysis[A].Trans.IEEE of Japan [C], 1997,Vol.117-c,No.2,205-206

可以。毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。

人脸识别发表小论文

201115.Linlin Shen,Sen Jia, Zhen Ji and Wen-sheng Chen. Extracting local texture features for image based coin recognition, IET Image Processing, in press.14.Linlin Shen, Li Bai and Zhen Ji. FPCode: An efficient approach for multi-modal biometrics, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Vol. 25(2), pp. 273-286, March, 2011.201013. Baochang Zhang, Lei Zhang, David Zhang andLinlin Shen.Directional binary code with application to PolyU near-infrared face database, Pattern Recognition Letters, Vol. 31 (14), pp.2337-2344, Oct. 2010.200912. 贾森，钱云涛，纪震，沈琳琳，基于光谱和空间特性的高光谱解混方法，深圳大学学报（理工版），Jul. 2009，Vol. 26(3), pp. 262-267.11. 李玉文，周家锐，沈琳琳(通迅)，基于DM6446平台的实时人眼检测系统，深圳大学学报（理工版），Oct. 2009，Vol. 26(4), pp. 420-424.10. Ian L. Dryden, Li Bai, C. J. Brignell andLinlin Shen. Factored principal components analysis, with applications to face recognition. Statistics and Computing, Sep.2009, Vol. 19 (3): pp.229-238.9.SHEN Lin-Linand JI Zhen. Gabor wavelet selection and SVM classification for object recognition. ACTA Automatica Sinica （自动化学报）, Apr. 2009, Vol. 35 (4), pp.350-355. 采用精选Gabor小波和SVM分类的物体识别(英文)8.Linlin Shenand Alex Kot. A new wavelet domain feature for fingerprint recognition. International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences, Jan. 2009, Vol.14(1), pp.53-56.20087.Linlin Shenand Li Bai. 3D Gabor wavelets for evaluating SPM normalization algorithm. Medical Image Analysis (SCI 1区,IF: 4.25), Jun. 2008, Vol.12 (3) pp 375-383.6.SHEN Lin Linand MING Zhong. Automatic face recognition based on skin masking and improved HMM [J].Journal of Shenzhen University, Science and Engineering, Jan. 2008, Vol. 25 (1), pp.71-75. 基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统(英文)20075.Linlin Shen, Zhen Ji and Li Bai. DWT based HMM for face recognition[J]. Journal of Electronics (China), Nov. 2007, Vol. 24(6), pp.835-837. (Number of citations : 5)4.Linlin Shen, Li Bai and Michael Fairhurst. Gabor wavelets and general discriminant analysis for face identification and verification[J]. Image and Vision Computing, May. 2007, Vol. 25(5), pp.553-563. (Number of citations from Google: 92. 2010 Most Cited Paper Award for the journal of Image & Vision Computing)20063.Linlin Shenand Li Bai. MutualBoost learning for selecting Gabor features for face fecognition[J]. Pattern Recognition Letters, Nov. 2006, Vol. 27(15), pp. 1758-1767. (Number of citations from Google: 59)2.Linlin Shenand Li Bai. A review on Gabor wavelets for face recognition[J]. Pattern Analysis and Applications, Sep. 2006, Vol. 9(2), pp. 273-292. (Number of citations from Google: 109)1.Linlin Shenand Li Bai. Information theory for Gabor feature selection for face recognition[J]. EURASIP Journal on Applied Signal Processing, Jan. 2006, Vol (2006), pp.1-11. (Number of citations from Google: 20) 16.Linlin Shen,Sen Jia. Three-Dimensional Gabor wavelets for pixel-based hyperspectral imagery classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, accepted. 201025. Linlin Shen, Nengheng Zheng, Songhao Zheng and Wei Li. Secure mobile services by face and speech based personal authentication, Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems, Vol.3, Xiamen, Oct. 2010, pp. 97-100 .24. Linlin Shen, Zhen Ji, Yuwen Li and Li Bai. Coding Gabor features for multi-modal biometrics, Proceedings of the 2010 Chinese Conference on Pattern Recognition, Vol. 1, Chongqing, Oct. 2010, pp.217 - 220.23. Linlin Shen, Li Bai and Zhen Ji. Hand-based biometrics fusing palmprint and finger-knuckle-print, The First International Workshop on Emerging Techniques and Challenges for Hand-based Biometrics, in conjunction with ICPR 2010, Istanbul, Turkey, Aug. 2010,200922 . Linlin Shen, Zhen Ji, Lei Zhang and Zhenhua Guo. Applying LBP operator to Gabor response for palmprint identification [C]. Proceedings of IEEE International Conference on Information Engineering and Computer Science, Wuhan, Dec. 2009, pp.355-357.21. Hieu V. Nguyen, Li Bai andLinlin Shen, Local Gabor binary pattern whitened PCA: a novel approach for face recognition from single image per person. International Conference on Biometrics, Proceedings Lecture Notes in Computer Science 5555, pp.269-278, June.,2009.20.Linlin Shen, Sen Jia, Zhen Ji and Wen-Sheng Chen. Statistics of Gabor features for coin recognition [C]. Proceedings of IEEE International Workshop on Imaging Systems and Techniques, Shenzhen, May., 2009. (Citations from Google: 4)200819. Linlin Shen, Li Bai and Zhen Ji. Data Driven Gabor Wavelet Design for Face Recognition [C]. Proceedings of 2008 Chinese Conference onPattern Recognition, Beijing, Oct., 2008, pp. 246-251.18. Linlin Shen and Zhen Ji. Modeling geometric features for face based age classification[C]. Proceedings of the 2008 International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC 2008), July. 2008, Kunming, China, pp. 2927-2931.(Citations from Google: 4)200717. Shen Linlin and Ji Zhen. Object recognition based on optimized Gabor features and SVM[C]. Proceedings of the First Chinese Conference on Pattern Recognition (CCPR 2007), 11-12 Dec. 2007, Beijing, China, pp. 105-112.16.Ángel Serrano,Isaac Martín de Diego,Cristina Conde,Enrique Cabello,Li Bai, and LinLin Shen:Fusion of Support Vector Classifiers for Parallel Gabor Methods Applied to Face Verification.MCS 2007: 141-15015. Ángel Serrano,Cristina Conde,Isaac Martín de Diego,Enrique Cabello,Li Bai, LinLin Shen: Parallel gabor PCA with fusion of SVM scores for face verification.VISAPP (2) 2007: 149-154.14. Linlin Shen, Li Bai and Zhen Ji. A SVM face recognition method based on optimized Gabor features[C]. The 9th International Conference on Visual Information System, Proceedings Lecture Notes in Computer Science 4781, pp.165-174, 28–29 June 2007, Shanghai, China.13. Linlin Shen, Zhen Ji and Li Bai. Tuning Kernel parameters with different Gabor features for face recognition[C]. IEEE International Conference on Intelligent Computing, Proceedings Lecture Notes in Artificial Intelligence 4682:pp.881-890, 2007.200612. Li Bai, Linlin Shen, Yan Wang, A novel eye location algorithm based on radial symmetry transform[C]. Proceedings of the 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06), 2006, pp. 511-514.11. Linlin Shen, Dorothee Auer and Li Bai. 3D Gabor wavelets for evaluating medical image registration algorithms[C]. International Workshop on Medical Imaging and Augmented Reality, Proceedings Lecture Notes in Computer Science 4091, pp.261-268, 2006.(SCI)200510. Li Bai and Linlin Shen. A fast and robust Gabor feature based method for face recognition[C]. The IEE International Symposium on Imaging for Crime Detection and Prevention (Best Papers), The IEE Savoy Place, London, 2005.9. Linlin Shen and Li Bai. Kernel enahanced informative Gabor features for face recognition[C]. The 16th British Machine Vision Conference, Oxford, UK, 2005.8. Linlin Shen and Li Bai, etc. Gabor feature selection for face recognition using improved AdaBoost learning[C]. Advances in Biometric Person Authentication, Proceedings Lecture Notes in Computer Science 3781, pp. 39-49, 2005.(SCI)20047. Linlin Shen and Li Bai. Gabor feature based face recognition using Kernel methods[C]. Proc. of the IEEE 6th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, Soel, Korea, 2004. (pdf)6. Linlin Shen and Li Bai. Combining Gabor feature and Kernel Direct Discriminant Analysis for face recognition[C]. Proc. of the 17th International Conference on Pattern Recognition, Cambridge, UK, 2004. (pdf)5. Linlin Shen, Li Bai and P. Picton. Facial recognition/verification using Gabor wavelets and kernel methods[C]. Proc. of the IEEE Internal Conference on Image Processing, Singapore, 2004.4. Linlin Shen and Li Bai. AdaBoost Gabor feature selection for classification[C]. Proc. of Image and Vision Computing, New Zealand, 2004.20033. Li Bai and Linlin Shen. Face detection by orientation map matching[C]. Proceeding of International Conference on Computational Intelligence for Modeling Control and Automation, Austria, Feb. 2003, pp. 363-369. (pdf)2. Li Bai and Linlin Shen. Combining wavelets with HMM for face recognition[C]. Proceedings of the 23rd SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence, Cambridge, UK, Dec., 2003.20011. Linlin Shen. Quality measures of fingerprint images[C]. Audio- And Video-Based Biometric Person Authentication, Proceedings Lecture Notes in Computer Science 2091: pp. 266-271, 2001.(SCI,Number of citations from Google: 85)

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：

2.1 指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

2.2 人脸识别目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。

2.3 文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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人脸识别怎么发表论文

随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

关键词：图像处理;图像识别;成像

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02

1 图像处理技术

2 图像识别技术

2.1 指纹识别

2.3 文字识别

3 结束语

参考文献：

[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.

[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.

[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.

[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.

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AI论文写作是当前热门话题，许多人对此感兴趣并想要学习。所以，我们提供了 AI 论文写作指南。首先，要理解 AI 的基本概念，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，这些技术可以让 AI 自行研究和生成论文。其次，要注意论文的结构、语法和格式，这对论文的质量非常重要。建议在写作之前制作论文大纲，明确各个部分的内容和顺序，确保逻辑性和连贯性。最后，要注意选择适当的文献资料，特别是最新研究成果和数据，以确保您的论文不过时。此外，还要注重科学研究的道德和防止抄袭。总之，AI论文写作是一项挑战和机遇，我们需要细心研究、理性思考和创新思维，才能创造出高水平的 AI 论文。

西北大学发表猴脸识别论文

这主要就是因为人们爱护环境，环境没有遭到破坏，而且这些年来随着秦岭的生态环境持续的改善，当地的生态环境现在正在好转，就会使得金丝猴的栖息地不断的扩大。

对于现在的科技技术而言，它的发展也是让人们觉得非常的震惊。同时对于西北大学的这科研团队，正在依靠关于人工智能的这个技术去研发关于猴脸怎么样进行识别。这个事情自己的研究，也是让我们大家都感觉非常惊讶，因为他们本来就是说这个人脸识别是意义上和人脸的识别也是非常相似的。他们通过去提取金丝猴他们整体的状态。所以关于他们相关的数据库，根据这样那样的整体的情况，然后对这个问题进行解决，这也是我们来到希望看到那个事情。

所以根据这个问题，大家可以明白的就是说对于这猴脸进行识别的技术来说，它是非常不错的。同时对于现在这个整体实验阶段，它是处在推广的这个整体，而所以对于这个事情，通过这些事情明白，就是说对于这个事情的发生也是让很多的人们都觉得非常的不错。所以我们可以看得出来的，就是对于这个猴子而言，它的区域相对会更加的明显。因为对于它而言它的特征也会更加的复杂了。所以这也就要求了我们的科研人员在在这个问题的时候要进行相应的注意，这样的话咱们沟通从根本上去解决这样事情的发生，这些就是我们大家都希望看到的结果。

所以说对于现在这个问题的时候，我们还是能够去了解到一些问题的处理办法的了。而通过现在这个整体状况我们大家都了解的，就是说对于人们他们自身的发展情况的话，还是让我们大家都觉得非常不错的解决办法。所以说根据这个事情而言，我们也能够进行交易的理解，就是说对于现在这样事情的发生的时候，我国科技的发展也是非常的不错。而对于这事情的发展，很多人们都觉得关于这个事情，也是让大家都觉得这个举措，也是让人们觉得非常是好的。所以根据这个事情我们可以了解到的就是说对于现在整体的情况而言还是让人们觉得非常之好了。

而现在这个科技技术的研发对于人们进行野生动物的保护也是非常不错的解决办法了。所以对于现在这个事情，我们可以明白的就是说人们还是非常不错的解决状态了。而面对这样问题的时候，我们还是要进行相应的注意，才可以从根本上解决这样问题的发生。

人工智能，在这后面对这个技术一直都是非常的重视，在人类中也应用非常的广泛，现如今也应用到了动物中。

这是一项高端的技术，比较引领新潮流，而且可以对现在的人们起到一个比较新颖的话题，还可以让人类达到技术的创新。

毕业论文别人发表

你好，这个我不清楚，建议您问问学法律的老同学之类的

不知道您有没有向外投过稿，如果您当时一稿多投了，十分有可能出现这个结果的，我当时咨询过天之诚采编部的一位叫梁编辑，她当时提醒过我这个问题，我就投给她一家了，就没有这种问题出现。

你好！如果你发表过，你可以协同学校就此事向法院提起诉讼，如果你没发表过，那著作权就是人家的。

应该是这样，你们毕业论文的拟题人员，在拟题过程中就是参考的别人研究的成果进行的拟题。这种拟题现象在各大高校普遍存在。当然学校越牛叉，就越负责任，出现与别人研究内容差不多的题目比较多。你去写吧，只要不进行照搬照抄，结合自己的研究结果和内容，基本上没问题。（仅限于本科毕业论文）如果是硕士研究生的毕业论文，那你就得跟学校导师进行询问了，因为硕士论文是要被录入数据库的。一旦被先于你发表的人追究你剽窃，那你就完啦

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