人脸识别怎么发表论文

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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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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]. 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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。

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。

怎么发表识别论文

1.首先搞清楚为什么发论文, 一般都是为了保研,学位, 评奖，评职称加分等等, 然后就要了解对应事项对论文方向和所发的杂志(有的会给出一个目录)的要求, 以免发非所要做无用功2.确定的论文方向, 自己应该要有充分的了解, 可以多看看知网上相关文章, 也可以找老师指导一下, 尽量能写出比较独到的逻辑完整的观点, 还要有充分的论据和比较丰富的论证方法3.确定目标杂志, 可以先大致圈定几个意向进行详细了解, 包括杂志的周期(有些杂志出刊太慢排队太久等不起), 杂志对作者的偏好(有些较好的杂志只接受一定级别的作者, 本科生不在考虑范围), 投稿审稿或版面费用(一般越好的杂志可能不收费但上稿难度很大), 有可能的话可以在官网或杂志上找到编辑部联系方式, 直接咨询, 不要轻易相信网络上的中介4.投稿要注意符合杂志社的投稿格式规范, 要检查好文字不要出现低级错误, 那样会严重影响编辑对稿件的印象, 投稿投到官方的邮箱, 然后可以打个电话提醒一下编辑查收, 需要付费的一般是杂志出了用稿通知后才付费, 如果是上来就要钱说包发的十有八九是子

发表一篇学术论文（特别是SCI、SSCI）不是一件很简单的事情，往往需要经历一个相对漫长的过程。对于科研新手而言，可能比较好奇发表一篇学术论文需要经过哪些步骤，今天就以理工科生发表SCI为例来谈一谈。第一步，数据收集要想发论文，首先得有拿得出手的东西，对理工科生来说，就必须有值得发表的数据，因此收集数据是发表一篇学术论文的第一步（此处忽略选题、文献调研等前期工作）。一般来说，理论性的论文可以将一些理论计算、仿真分析等结果作为数据，构成一篇论文；工程性的论文，往往需要实验数据，如果再结合一些理论分析（增加实验结果的可信度），会给文章加分不少。看过这么多文献，我发现比较牛逼的文章往往有深厚的理论分析。收集数据是第一步，也是最难、最耗时间的一步，因为你的数据是否漂亮一定程度决定了论文的创新性和价值。为了获得好的数据，好课题的重要性不言而喻，但更需要的是潜心钻研、经得住磨炼的精神。实验往往是残酷的，可能10次实验里前9次都是失败的，只有最后一次成功了，可能干脆全崩了，这时我们的心态也有可能跟着崩了。因此，不能害怕失败，就算失败了也要稳住心态，分析失败的原因，从而找出解决办法，一步一步完善实验。理论计算和仿真分析，有时比做实验更有挑战，因为往往只有具备深厚的数学和专业基础才能做好这一块，这不是一日之功就能完成的，往往需要长期的知识积累和很强的学习能力。当接触了一个新的方向时，我们对其理论背景往往不是非常熟悉，这时大量阅读文献，特别是英文书籍就很有必要，这个过程是痛苦且漫长的。第二步，数据处理/科研绘图数据很重要，数据分析也不能轻视。运用适当的数据分析方法有助于我们掌握数据的特点和内在规律，引发我们新的思考。因为论文的讨论（discussion）部分都是围绕数据展开的，数据的特点更丰富，值得说的点就更多，写起文章来也更容易。论文中的图（Figure）除了数据图还有示意图，炫酷的示意图能给论文增加不少印象分，相信审稿人看到一篇作图水平非常高的论文心情都会好很多吧。像CNS这种级别的论文的作图那叫一个赏心悦目，据说有个学者为了将一颗白菜的三维图做的更漂亮，买了一车的白菜来研究！因此掌握一定的数据处理/科研绘图能力非常重要，平时可以学一下相关的软件，知乎上有个相关的帖子打击可以点击“阅读原文”看一下。第三步，论文撰写数据处理好了，下一步自然就是撰写论文了。有了好东西，得把它说得漂亮才行，就像你开发了个好产品，但是卖得不好也没用。学术论文的结构总是差不多，相信文献看多了之后就发现，总是少不了摘要（abstract）、前言（introduction）、结果（results）、讨论（discussion）、总结（conclusion）等几个部分。在写论文初稿时，不要想着论文的排版，只管把该写的内容写下来就好（word单栏即可，或者LaTeX）。初稿完成后，再根据想要投稿的期刊的格式要求对论文进行排版，一般来说期刊会在官网提供投稿模板（template），按照要求修改格式即可。其实，投稿论文（manuscript）的格式要求和最后发表的格式往往并不一样，涉及到的都是一些比较简单的排版（字体大小、论文结构、图表等 ），因此完全不用为排版担心。因为发表前，期刊编辑会按照发表格式的要求对论文进行重新排版的。总之记住一点，写论文时把重点放在内容上，而不是格式上。论文撰写过程中，英文的表达非常重要，因此平时在文献阅读过程中，要养成积累优秀句型的习惯，做好笔记，拿来即用。前面有几期介绍过一些有助于论文写作的网站，如《论文写作时，堪称神器的网站！》。如果对自己的英文写作不够自信，最好请外国人或者相关的机构润色一下。论文写作过程中，还有一个非常重要的环节就是参考文献格式的书写。我发现身边很多人都会受这个困扰，花很多时间去琢磨如何排版参考文献。其实，有很多优秀的工具可以帮助我们做到这些，比如前面介绍的软件Zotero，后期我会专门讲解如何排版参考文献。

一个人从出生开始，就始终处于学习的状态，无论是咿呀学语，还是日后的识字，认天地万物。而能够代表着我们的成长的重要分水岭，恐怕就是写论文的时间了，毕竟论文的书写也就面临着我们即将毕业，有自己的一番事业，作为学子我们书写的论文无外乎有两种，一是普通大学的毕业论文，或者是硕士，以及博士研究生的毕业论文，这些都要求我们可以按照学校论文发表的具体操作过程进行。如果遇到个人有论文积累想要发表的话，则可以根据具体的情况，发表论文。一个人可以通过自身学识积累，以及文献搜集情况，开展自己的论文发表，当论文撰写完成以后，可以邀请身边有威望的学界同行，或者前辈们帮助自己斟酌一番。如果论文修改完善以后，则可以通过向各大网站发表论文的形式，将其收录在网站上。当然你想要发表的论文，也需要经过报社以及相关杂志单位的考核之后，得到认证之后，才有被发表的机会。有些个人想要进行论文发表，则首先了解某些杂志的刊登方式，再撰写自己的论文，进行投稿。如果编辑部审阅的过程中，不感兴趣则会选择直接退稿。不过这样的投稿等待回复的过程，往往需要几个月的时间，所以在此期间我们需要耐心等待，毕竟好事多磨。一般情况下，如果论文本身没有问题，那么除了常规的修改格式等问题，相信很快就能够收到杂志的录取通知。一篇论文从刚开始的构思，再到中间的开始编写，以及最后的完成过程，通常需要经历很长一段时间，这其中包括对论文的梳理以及对文献的搜集等。如果遇到文献资料不齐全的情况，就需要借助各大杂志社，以及中国知网搜索相关的文献。有些时候我们也可以借鉴论文网给予的文献资料，毕竟自身团队的力量还是值得我们信赖的。如果你有幸被杂志社选择刊登论文，那么以后再进行相关的发表，也会顺利很多，想要证实自己的实力，需求代写论文机构并协助进行论文发表也是很有必要的。

发表论文的整个流程，简单概括就是：定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。定稿：其实就是写论文，这个我也不是专业的，所以不多说，仅从发表的角度简单说几句。1.关于论文主题：如果你的文章是准备用来发表的，尤其是准备投稿普刊，那么有些选题千万不要碰，比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等，不要问为什么，这类主题写了大概率发表不出去！即便有收的，审核也严格，论文内容不能有不适合刊登的点。选择期刊：我个人认为这是发表论文最重要的一个环节，这个说起来很简单，做起来其实很难，很耗费精力和时间。选择期刊分为两步——第一步，大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求，尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的，一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么，比如期刊等级，是要普刊、学报还是核心？是不是非知网收录的期刊不可？最晚什么时候需要提交评审材料？第二步，选择的期刊一定要是正规的学术期刊，即该期刊要在国家新闻出版总署可查，并且在知网、万方、维普这三个数据库（至少一个）稳定、正常更新，且收学术论文，别你在总署能查到某个期刊，数据库也稳定更新，结果人家根本不收学术性论文（比如《中国经济评论》），而你还傻傻地去投稿。而总署可查、数据库稳定更新也只能保证期刊确实存在，（青墨手打严禁复制粘贴）却不能保证你发的就一定是正刊本身，毕竟存在不少盗版刊物，所以收到录用后一定要先打杂志社电话查稿，确认文章确实被正刊录用了再付款安排。慎发电子刊、报刊、增刊，因为认可度不高，所以除非单位、学校明文规定可用，否则不要发；不要发假刊、套刊，尤其是期刊网的刊物，前面那几个还只是不太正规，但好歹是真的，假刊、套刊直接就是假的！！！假的东西能有用吗？第三步，弄清楚对期刊的要求后，根据要求去选择合适的期刊。这里需要说到投稿的两种方式：自投和找中介代发如果你是准备自己投稿，那么——首先，一定要找到官方投稿方式，可以去各数据库下载期刊的版权页，上面都会有投稿邮箱但如果你时间比较紧张、着急出刊，又或者实在没有精力去收集筛选期刊信息，那么也可以找中介代发（仅指普刊，核心找代发性价比太低了），不需要你自己花时间去找期刊，只要告知论文主题和对期刊的要求，就能给你推荐最合适的期刊。以上，发表论文的大致流程就是如此。