无论是即将毕业的学生还是想评职称的老师，都需要写论文。一篇完整的论文至少要包括题目、摘要、关键词、引言、正文、结论、参考文献等。那么论文摘要是什么呢？如何写论文摘要？论文查重时会查论文摘要吗？ 一、论文摘要是什么？ 摘要指的是对论文内容的简短陈述。 二、论文摘要怎么写？ 在论文摘要的定义中，我们不难看出摘要是一篇独立于文章正文的完整短文，但论文摘要不仅仅是重复文本内容的简单文本，摘要内容应包括四个要素：研究目的、研究方法、研究结果和研究结论。在撰写摘要时，我们应该对论文的写作背景、目的、意义、研究过程、研究内容和主要结果进行简要的解释，并突出文章的创新和新观点。摘要的字数一般控制在200字到500字左右。 三、论文查重时会查论文摘要吗？ 论文摘要需要查重。除论文摘要外，还将对论文的正文和结尾进行查重。论文查重系统将根据论文目录将论文划分为几章进行查重。如果一段中连续重复，则视为剽窃。论文中的图片、公式等非文非文本部分不被重复检测。此外，参考文献不参与重复检测，但必须确保论文中参考文献部分的格式正确，以便被论文查重系统识别和消除，不参与论文的重复率检测。
现在很多大学决定大学生毕业时写毕业论文，学校也把毕业论文作为衡量学生成绩的重要指标，学校对毕业论文的评价主要采用论文查重和答辩两种方式，其顺序一般是先查重后答辩。在一般情况下，查重不能检测整个论文的内容，那么论文的目录可以查重吗？做完论文后要按顺序排列，论文目录在前半部分，且位置很靠前，即编辑在封面后面。一般论文的封面有论文题目、校名、个人资料等，这些都要注意格式编排，学校经常给出规范的格式标准。如果格式规范正确，则论文查重系统一般可以识别出部分目录，然后不对这部分内容进行重复性检测，也就是说，论文目录不会被查重。论文目录可通过Word操作系统自动控制生成，学校相关规定的论文数据格式通常以Word文档为参考，如果可以自动生成的目录格式与学校教育规定的格式稍有不同，则作修正调整。每一个人在编辑一篇论文排版时，一定要注意论文的格式，格式规范才能准确地检测论文的查重率。反过来说，如果论文的编目格式不规范，没有规则的次序，文字胡乱堆积，那么提交到查重系统后，系统可能无法识别这部分内容为目录部分，因而会将这部分内容作为论文正文内容，然后再与数据库中的资源进行比对，可能会增加论文的整体重复率。
1) 目录是毕业论文的提纲，也是毕业论文的小标题，应在目录中显示出层次顺序并按先后编好页次。2) 引言、正文、结论、后记、参考文献、附录按顺序编页；中英文摘要、目录另行编页。6.引言在毕业论文正文之前，简要说明研究工作的目的、范围、相关领域的前人研究情况和知识空白、理论基础和分析、研究方法、预期结果和意义，不能与摘要雷同。7.正文：正文是毕业论文的核心，占主要篇幅；毕业论文内容必须实事求是，客观真切，合乎逻辑，层次分明，语句流畅。毕业论文正文不少于8000字，正文书写的层次顺序采用分级阿拉伯数字，
8.注释正文中的注释一般用页注，在引文出处的右上角标注阿拉伯数字，按每页编排序号，例XXXXXX①，并在当页下方居左注明出处，须具体到页码（网上资料必须注明网址和各级栏目查询序列和时间）。9.图、表及数学公式：为准确表达实验数据、观测结果和研究方案等，应精心设计、绘制图、表，少而精，应具有自明性：1）表内不宜用“同上”、“同左”等类似的词或符号，应当一律填入具体数字或文字。表内“空白”代表无此项，“—”或“…”代表未发现，“0”代表结果为零；2）正文中的公式、算式或方程式因较长须转行时，只能在+、－、×、÷处转行，上下式在“=”处对齐；3）图、表应按正文中出现的顺序连续编号，如第一图应标明图号“图1”；第一表应标明表号“表1”；图、表必须注明简短确切的题名，必要时应注明资料来源。如图例、表例所示。表1 *********图1 ************** 资料来源：**************4）图、表采用5号宋体字。5）一般在文章中先看到图表号及图表的内容提要，图、表在后。6）曲线图的纵横轴必须标注“量、标准规定符号、单位”。坐标上标注的量的符号和缩写词必须与正文一致。10.结论：是最终和总体的结论，不是正文中各段的小结的简单重复。结论应准确、完整、明确、精练。要阐述自己的创造性观点、工作在所研究领域中的应用价值和推广意义。11.后记：即致谢部分。主要感谢导师和对毕业设计（论文）写作有直接贡献及帮助的人士和单位，致谢词诚恳，实事求是，用词恰如其分。
12.参考文献：在正文之后，是作者在毕业设计（论文）中直接引用的参考文献，只限那些亲自阅读过的、主要的及公开发表过的、最新近的文献。正文引用的文献必须出现在参考文献中。参考文献数量应在10篇以上，其中期刊文献占50%以上，国外文献在2篇以上。
论文目录主要就是论文的主要内容，还有一些重点知识！
可能是你生成自动生成目录时出错了，查重系统识别不出来。首先，要设置好标题，在“开始”栏中设置好一级标题、二级标题、三级标题，也就是样式中的标题1、2、3。然后，连续点击第一页的底部，选择设置页面格式，设置好页码。再然后，按Ctrl+Enter，新建空白页，光标停留在空白页。最后，点击引用，选择目录及目录样式，就自动生成目录啦~最最后，只需要根据实际需要，对目录格式进行调整就可以了也许这样口述不清楚，建议去zaojiance论文查重系统上查一查“目录被标红”的相关内容，我也是从那上面看到的。
我刚刚试过的，可以生成。方法如下：打开WORD文档，文件已经输入完成的话，可选中已输好题目，点菜单字体栏左侧样式窗口，选“题目1”，并选好字体和字号；如果想在目录中显示二级题目，输入二级题目时应选择“题目2”。 凡设置标题样式的题目，其左侧有小黑方块标志。 文件输入完毕要自动生成目录时的操作： 1、将光标置于拟加目录处。 2、点“插入/索引和目录/目录”，在出现界面上在显示级别栏选定顶级别确定目录是几层；选择“显示页码”、“页码右对齐”及虚线样式等。 3、确定。至此，目录在你指定位置已经生成。 已生成目录的字体、间距等仍可以在目录中直接调整。
论文目录被查重标红了怎么办？
因为你没有进行自动设置目录的前期操作所致打开WORD文档，文件已经输入完成的话，可选中已输好题目，点菜单字体栏左侧样式窗口，选“题目1”，并选好字体和字号；如果想在目录中显示二级题目，输入二级题目时应选择“题目2”。 凡设置标题样式的题目，其左侧有小黑方块标志。 文件输入完毕要自动生成目录时的操作： 1、将光标置于拟加目录处。 2、点“插入/索引和目录/目录”，在出现界面上在显示级别栏选定顶级别确定目录是几层；选择“显示页码”、“页码右对齐”及虚线样式等。 3、确定。至此，目录在你指定位置已经生成。 已生成目录的字体、间距等仍可以在目录中直接调整。
如果你想完成一个论文，你应该自己先完成完成以后再找相关的比较厉害的人，比如导师之类的去帮你审核，错别字是第一关，你自己可以改正的。
这个问题解决很简单的，word自带文字纠错功能，左下角会有相应提示，针对改就是了
你的这种情况 就是因为对文字的识别不敏感。或者说对文字的认识不够。最好的办法就是买一本新华大字典。从头抄到尾。一边吵一边理解这个字的意思，这样会对错别字的帮助很大。
操作方法如下：
操作设备：戴尔笔记本电脑
操作系统：win10
操作程序：百度浏览器、中国知网
1、首先找到知网官方网站，如下图所示：
2、找到“学术不端文件检索系统“，如下图所示：
3、在新的网页中，选择需要查重的类型，如下图所示：
4、根据需求选择入口途径，如下图所示：
5、在登录页面根据个人身份信息进行输入账户密码，如下图所示：
6、接着根据页面提示操作，如下图所示：
7、按照提示，输入论文标题，作者姓名提交检测，如下图所示：
8、最后等待结果，下载查重报告单即可，如下图所示：
毕业论文作为研究生阶段的重要成果之一，其规范性和系统性的要求极高。然而，对于撰写论文的学生而言，生成目录是一项繁琐而不可避免的工作。在传统的方法中，学生需要手动创建目录，并且在论文的写作过程中不断地更新它。这不仅费时费力，而且存在着错误和遗漏的风险。 为了解决这一问题，自动生成目录的工具逐渐被广泛采用。这些工具使用计算机程序来自动识别论文中的章节标题和页码，并生成规范的目录。这种方法不仅可以大大减轻学生的工作负担，还可以提高目录的准确性和规范性。 现在，许多文字处理软件都内置了自动生成目录的功能。学生只需在写作过程中使用正确的标题格式，并在需要时点击“更新目录”按钮即可。此外，一些第三方工具，如EndNote和Mendeley，也提供了类似的功能。这些工具不仅可以帮助学生生成目录，还可以管理文献引用和参考文献列表。 总之，自动生成目录是一个极为实用的工具，可以大大提高学生的写作效率和论文的规范性。学生应该充分利用现有的工具，并在写作过程中遵循正确的格式要求，以确保论文的质量和可读性。
毕业论文自动生成目录步骤如下：
工具：联想电脑，win7系统，word表格。
1、打开需要插入目录的文档。
2、点击视图大纲。
3、在大纲视图下面，选中要设置为一级标题的标题，选择1级，如图所示。
4、设置完一级标题之后，再逐一设置二级、三级标题等，方法步骤同上，设置完成后，关闭大纲视图。
5、将鼠标定位在插入的位置，点击引用，插入目录。
6、在出现的目录对话框中选择相应的选项，点击确定按钮，即可插入目录。
7、如若要更新整个目录，在目录处右键单击，选择更新域。
8、在出现的对话框中根据需要选择相应选项后，点击确定按钮就可以了。
论文目录的作用：
论文目录的作用是为了方便读者查阅文章，论文目录的位置一般在文章的首页或者末尾，标注了文章的题目、作者名、出版日期等信息。
在这里我们可以清楚的看到论文标题、索引号以及相关文献的位置，同时还能清晰地了解论文所涉及到的学术领域以及研究方向等问题，论文目录对论文写作有重要影响，论文目录对论文写作具有指导作用。
毕业论文自动生成目录和参考文献上标的一些小技巧
毕业论文不同于一般的小论文，特别是硕士毕业论文或者博士毕业论文。一般的小论文就四五页，而硕士论文动辄五六十页，有的甚至七八十页。所以有些东西如果要人工的去修改，将是一件非常痛苦的事情。痛苦的事情至少有两个：目录自动生成和编号、参考文献引用的上标。本文将从这两个方面说说小技巧，自动生成，非常方便。
先说两种痛苦情况。
设定好文章的目录结构后，突然发现中间要添加或者删除一个章节，添加删除容易，可是其后遗症就是后面的编号都要跟着变动。比如要删除第二章，那么原理的第三章就要改为第二章，后面的要跟着动，添加也一样，很麻烦。
第二个情况就是参考文献的上标问题。硕士论文参考文献都有好几十个，一般论文会要求按照论文的引用顺序列出参考文献。如果需要添加新的参考文献，那么这些参考文献的上标号又会跟着变动。
目录自动生成简单说下，将文档切换到大纲视图，然后设置你要设定成目录的文字的大纲级别。如果将大纲级别设定为1级，那么就是1级目录，一般我们会设置到3级，这样会生成1、2、3级目录。设定好后，在要插入目录的地方，点击“插入”-->“引用”-->“索引和目录”就可以了。格式在另外设置下就行了。
现在来说说这两个的简单解决办法。
首先都要设置成段落编号。将你要设定的一级目录设定成一级编号，二级目录设定成二级编号等等。参考文献一样，设置成段落编号。设定成段落编号有一个非常大的好处，就是插入或者删除其中的某个项目时，其后面的变好会跟着变动，所以这就解决了因添加删除中间的项目，而要同时修改后面的编号问题了。
目录的更新，只需要在“大纲视图”下点击更新目录，或者在页面视图的目录上，点击右键，选择“更新域”即可。
将参考文献设置成段落编号后，在需要插入参考文献引用的地方，点击“插入”-->“引用”-->“交叉引用”，找到相应参考文献的编号就可以了。然后再自己设置一下格式。
还有几种方法，从网上摘录下来的。
(一)采用书签、交叉引用方法：参考文献的编号和引用
步骤如下：
(1)在word文档末尾添加几个文献，如：
[1] 杨秀章.Word 2000中文版使用速成.北京:清华大学出版社，2000
[2] Peter Weverka. Diane Poremsky.中文Word 2002专家.北京:机械工业出版社，2002
注意，输入时应采用word的'自动编号。如果word没有自动编号，可自己插入(这个就不用细说了...)
(2)给每个文献制作成书签。如，选择“杨秀章.Word 2000中文版使用速成”，插入——书签，输入书签名(杨秀章_Word 2000中文版使用速成)，然后添加。注意书签名必须以字母开头，可包含数字但不能有空格，可以用下划线字符来分隔文字，否则可能无法插入。书签名最好与文献名一致，这样在它位置变化后，你仍能识别它。(图1)
(3)在需要引用文献的位置，执行插入——引用——交叉引用，类型选择书签，选择需要引用的项目，内容选择“段落编号”。至此，引用完成!(图2)
在全篇文档编完后，全选，右键选择“更新域”，编号就会改变成文献的最新位置。
还有一个通过插入脚注的方式引用参考文献。
1. 光标移到要插入参考文献的地方，菜单中“插入”——“脚注和尾注”。
(已搜索，无重复)
2.对话框中选择“尾注”，编号方式选“自动编号”，所在位置建议选“节的结尾”(对论文而言)。
3.如“自动编号”后不是阿拉伯数字，选右下角的“选项”，在编号格式中选中阿拉伯数字。
4.确定后在该处就插入了一个上标“1”，而光标自动跳到文章最后，前面就是一个上标“1”，这就是输入第一个参考文献的地方。
5.将文章最后的上标“1”的格式改成正常(记住是改格式，而不是将它删掉重新输入，否则参考文献以后就是移动的位置，这个序号也不会变)，再在它后面输入所插入的参考文献(格式按杂志要求来慢慢输，好像没有什么办法简化)。
6.对着参考文献前面的“1”双击，光标就回到了文章内容中插入参考文献的地方，可以继续写文章了。
7.在下一个要插入参考文献的地方再次按以上方法插入尾注，就会出现一个“2”(Word已经自动为你排序了)，继续输入所要插入的参考文献。
8.所有文献都引用完后，你会发现在第一篇参考文献前面一条短横线(页面视图里才能看到)，如果参考文献跨页了，在跨页的地方还有一条长横线，这些线无法选中，也无法删除。这是尾注的标志，但一般科技论文格式中都不能有这样的线，所以一定要把它们删除。
9.切换到普通视图，菜单中“视图”——“脚注”，这时最下方出现了尾注的编辑栏。
10.在尾注右边的下拉菜单中选择“尾注分隔符”，这时那条短横线出现了，选中它，删除。
11.再在下拉菜单中选择“尾注延续分隔符”，这是那条长横线出现了，选中它，删除。
12.切换回到页面视图，参考文献插入已经完成了。这时，无论文章如何改动，参考文献都会自动地排好序了。如果删除了，后面的参考文献也会自动消失，绝不出错。
13.参考文献越多，这种方法的优势就体现的越大。在写毕业论文的时候，我就是用这个方法分节插入参考文献的，具爽!
存在一个小问题：
如果同一个参考文献两处被引用，只能在前一个引用的地方插入尾注，不能同时都插入。这样改动文章后，后插入的参考文献的编号不会自动改动。
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随着计算技术和生物技术的进步,当前生物医学文献正在以前所 未有的速度增长。这些文献中蕴含着最新的研究进展和丰富的生物医学知识,对于生物医学研究者具有重要意义。然而数以千万计的文献使得研究者追踪和整理自己 需要的知识和信息变得越来越困难。文本挖掘技术可以解决这一问题,帮助生物医学研究者提高从文献中获取知识和信息的效率。因此针对生物医学文献的文本挖掘 研究具有重要的应用价值。判别式模型是一类直接利用特征来预测目标变量的发生概率的机器学习模型,本文中主要用到的判别式模型有最大熵模型和条件随机域模 型。相对于产生式模型,判别式模型降低了特征之间的独立性假设的要求,并且与很多文本挖掘任务的需求相一致,因而更有可能取得好的效果。本文主要研究如何 利用判别式模型来解决生物医学文献挖掘中的问题。具体地,我们研究了生物医学文本挖掘中的三个任务:生物医学名实体识别、生物医学实体规范化以及生物医学 语义关系抽取。在这3任务中,第二个任务是第一个任务在语义处理上的延伸,前两个任务是第三个任务的基础。本文的主要内容包含以下4个方面。生物医学名实 体识别的目标是确定一个给定的文本集合内的某一类型的实体的名字的所有实例,它是进行深层次文本挖掘的必要步骤之一。本文在考察了生物医学领域实体识别的 特点和难点,分析了目前已有的生物医学实体识别方法的优缺点的基础上,提出了利用条件随机域模型结合丰富特征集来进行生物医学实体识别的方法。这些特征包 括:构词法特征、上下文特征和句法特征。其中,浅层句法特征是首次被引入到条件随机域模型中,同时用来进行实体的边界检测和类别判断。实验表明,这一特征 可以有效地提高名实体识别的效果。有监督的机器学习方法需要大规模的标注语料。大量的电子文献使得在生物医学领域获取未标记的语料已相当容易,但是对语料 进行标注仍然是一件昂贵的工作。针对在生物医学名实体识别中有监督学习所需的大规模训练语料比较难以获取的问题,本文提出了基于最大熵模型的协同训练的半 监督学习方法。该方法可以利用大量的未标注语料来提高在较少的标注语料的基础上学习到的分类器的名实体识别性能。为了进一步提高半监督学习的效果,本文将 主动学习引入到半监督学习的过程中。实验表明,基于最大熵模型的协同训练方法可以有效地提高初始分类器的识别性能。灵活的生物医学实体命名方式使得生物医 学实体具有严重的歧义。这已成为对生物医学文献进行深层自动文本挖掘的主要障碍之一。生物医学实体规范化的提出就是为了解决这一问题。生物医学实体规范化 就是把生物医学文献中表达同一概念的不同变体映射到统一的概念标识符。本文提出了一种用于生物医学实体规范化的多层歧义消解框架。实体规范化过程中不同阶 段有不同的歧义情形,在本文提出的框架中,针对这些情形采用了有针对性的解决策略,包括:基于词典的实体名字检测,基于机器学习方法的候选选择以及基于知 识的歧义消解。在BioCreAtIvE2006基因名字规范化任务的测试集上的实验表明本文提出的框架可以有效地解决规范化过程中的各种歧义。生物医学 语义关系抽取是生物医学文本挖掘的主要研究内容之一,是从无结构的生物医学文献中抽取出生物医学知识的重要手段。在实际应用中,生物医学语义关系的定义有 宽泛和具体之分。本文将宽泛定义和具体定义的生物医学语义关系抽取分别看作二分类和多分类问题,提出基于最大熵模型的生物医学语义关系抽取的方法。针对不 区分类别的蛋白质相互作用这种宽泛定义的关系抽取,提出了一种基于最大熵的二阶段蛋白质相互作用关系抽取方法。针对多类别的蛋白质相互作用这种具体定义的 关系抽取,提出使用最大熵模型结合词特征的抽取方法,该方法在一个具有10种蛋白质相互作用类别的数据集上取得了的总体精确率。同样的方法应用 到疾病与治疗方式关系抽取任务中,也取得了很好的实验结果。此外,本文还通过理论分析和实验对比,从理论和实践两个方面说明了判别式模型比产生式模型更适 合生物医学语义关系抽取问题。参考文献 [1] 王浩畅,赵铁军. 生物医学文本挖掘技术的研究与进展[J]. 中文信息学报. 2008(03) [2] 于中华,陈蓉,胡俊锋,陈源. 基于加权投票K—近邻法的生物医学缩略语消歧[J]. 中文信息学报. 2008(02) [3] 龙军,殷建平,祝恩,赵文涛. 主动学习研究综述[J]. 计算机研究与发展. 2008(S1)
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：
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。
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]。
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 Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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