物联网技术在可循环经济中的应用分析
循环经济在中国发展迅速，并被确定为国家发展战略的重要组成部分。将资源进行有效运用是循环经济的主要内容，“再利用”以及“可控化”是其中的两个原则。下面是我为您整理的物联网技术在可循环经济中的应用分析论文，希望能对您有所帮助。
摘要： 随着全球经济的发展以及科技技术的进步，传统的可循环经济已经跟不上如今社会发展的速度，这就需要与当今的科技进行有效的结合。将物联网技术应用到可循环经济领域，是当前社会发展的必然趋势，而如何将物联网技术科学、合理、高效地应用到可循环经济中是值得深思的问题。本文对循环经济以及物联网技术进行了详细的叙述，并从汽车废弃回收利用的现状出发，以汽车的可循环经济网络为例，具体地论述了在可循环经济下的物联网技术的应用，并对其中物联网技术中的关键技术进行详细概括。
关键词： 可循环经济;物联网技术;应用
随着传感器、信息技术、网络、射频识别RFID、移动计算等技术的飞速发展，物联网技术(TheInternetofThings，IOT)应运而生。物联网概念由美国麻省理工大学KevinAshton教授在1991年首次提出[1]。物联网技术是当前社会的主流应用技术，是对互联网技术的扩展以及革新。继计算机和互联网之后，物联网被认为世界信息技术产业的第三次浪潮。将物联网技术应用到可循环经济领域，使网络技术与社会经济结合是未来社会经济发展的主流趋势。本文以循环经济为主要视角，从物联网技术的应用出发，以汽车行业为例，论述物联网技术在产品的生产、消费、回收的循环过程中的具体应用。
1可循环经济下的物联网技术应用概述
循环经济最早在Boulding的“宇宙飞船经济”中被提及，其具体定义最早由Pearce提出。20世纪末，循环经济的理念被系统地引入中国学术界。循环经济在中国发展迅速，并被确定为国家发展战略的重要组成部分[2]。将资源进行有效运用是循环经济的主要内容，“再利用”以及“可控化”是其中的两个原则。相比较传统的经济模式，可循环经济更加符合我国国情。传统的经济模式让我国的物产资源以及环境承受能力都日渐衰落，而可循环经济模式的兴起给我国经济发展带来了新的曙光。可循环经济不仅是已贯彻落实的基本国策，更是我国建立资源节约型、环境友好型社会的`重要措施。
物联网是一个潜在的内循环系统。从经济学角度来说，循环经济系统是一项系统工程[3]。物联网主要借助射频识别技术(RFID)以及全球定位系统等相关的信息传感设备，借助现代通信技术，将需要进行鉴别的物体同互联网进行连接，从真正意义上对物体进行鉴别、跟踪以及管理等，并且将这些信息传感设备与互联网结合起来，形成巨大的网络[4]。这
样的结合实现了物品与网络的链接，更方便基础设施与互联网交换信息，将智能化更好地带入生活的每个角落，其追踪、识别、定位等都是其具体的体现。物联网技术的基本原理是借助射频识别(RFID)技术，在计算机互联网庞大的平台上实现物品信息的自动采集并达到信息的共享。
在产品的生产完成阶段，产品会贴上储存有EPC编码的电子标签，这个电子标签将会一直跟随该产品整个运行的生命周期，而其标签就如产品标志，可以通过物联网对其进行跟踪查询。在物联网技术运用之前，物理的基础设施是和网络基础设施分别开来的，其物件、建筑物等实体与数据库、计算机并无关联，而物联网技术的运用让这二者有机地结合起来，并且扩展出了一个新的高科技领域。
目前，物联网技术已经充分地运用到了信息产业，包括信息服务、信息软件等方面。此外，物联网技术在工业、农业等领域也有重要的应用。可循环模式下的经济涵盖了生产、售后服务等不同环节，其中除生产环节之外的后续环节为物联网技术应用到可循环经济中提供了可能性。随着我国经济的快速发展，人们对汽车的需求量越来越大。据不完全统计，自2000年起，我们每年几乎以100万辆汽车的速度在增长。
随着时间的推移，我国将迎来回收汽车数量的高峰期，汽车报废后的钢铁、有机金属以及在制造汽车的过程中所使用的新型材料、各种金属合金、橡胶、玻璃和聚合物等化学原料都需要得到合理利用。可见，在汽车失去了商品价值后，自身的报废材料亦有巨大的价值。废旧的汽车作为资源的载体，与自身产品很难剥离出来。因此，我们需要一种新型运作模式让资源与产品自身分割开来，这种新型运作模式就是将物联网技术运用到可循环经济中，建立出完整的智能化互联网系统。
2面向可循环经济的物联网技术的应用
汽车的可循环经济网络
汽车的可循环经济网络是将汽车整体作为一个网络节点，将汽车所属的所有零件安装智能节点，并且将物联网技术作为主要的技术支撑，建立与汽车相关的制造商、服务商、车主、网络运营商等相关单位共存的系统。其具体的应用主要有生产环节、销售环节、回收环节。
生产环节
在汽车生产制造环节应用物联网技术，营造智能生产系统，即在非人力的情况下通过自动化生产线进行制造运作。在物联网技术的支持下，实现所有的原材料以及生产的半成品或者成品可以在整个生产线上进行追踪识别，这样不仅可以减少人为操作的误差率，而且在一定程度上提高制造的速率，提高生产效益。在智能的生产系统下，为每一个原材料配备一个独立的EPC编码，这个EPC编码所储存的原材料信息以及后续对材料信息的添加、更改都会一直伴随原材料的整个使用生命周期。
为了实现物品之间的读写交互，在原材料入库、出库或者加工以及回收等阶段都要相匹配地安装读卡器、设置传感器。原材料上所携带的自身EPC编码可以将原材料的信息通过代码的形式用读写器进行读取，然后利用发射器以及无线网络的传送将其代码发射到RFID信息服务系统的服务部，用这样的方法就可以将原材料的具体详细信息储存在本地的信息服务器中，并且可以通过对象名解析服务对原材料的代码进行统一资源标识。
通过网络在RFID信息服务器中获得其代码所记载的原材料的具体信息以及自身属性，相关工程人员在制作环节就可以通过网络对原材料的生产过程进行监控。在生产环节采用EPC技术不仅可以在数量众多的零件中找到所需要的零件，还有助于工程管理人员掌握生产线流程信息，及时解决补货、缺货等问题，确保整个生产流水线工作稳定、高效地进行。
销售环节
当前车载智能系统被广泛运用，而车载智能系统的核心技术就是物联网技术。车载智能系统作为汽车的灵魂系统，一方面要对信息进行记录以及处理，另一方面担负着Intel网、移动经营网络、汽车服务商等网络信息实时交互的工作。
车载智能系统包含不同的功能模块:首先是智能控制模块。智能控制模块可以对车况实时监控并且记录车体的实时信息以及车主的驾驶系统，以提高行车的安全性。另外，该系统还可以对汽车的零件数据实时记录，为回收环节提供精确的数据。其次是车主服务模块，这一模块是车载智能系统中一个重要的应用。
车主服务模块为车主在驾车中提供更加人性化的服务，让车主更加体验到人性化驾驶的乐趣。该模块设置了自动导航、自动泊车、车站信息查询等功能。最后是智能应急模块，车辆在行驶过程中会遇到很多突发情况，预知并及时处理突发状况是非常有必要的。车载智能系统中的智能应急模块对突发情况可以采取相对应的应急措施，也可以设置多重应急模块，例如防盗追踪、安全保障、远程控制等。
回收环节
车载智能系统的回收环节主要依靠EPC所记录的数据。在智能回收环节中可以随时查录任何重要零部件的信息，比如使用寿命、质地、产地等。回收系统通过查录到的EPC信息，可以将汽车的零件进行精确的分类，并且掌握是否可回收、可利用或者可报废等情况。智能化系统具有将车体的数据信息同汽车智能回收系统中的相关数据信息进行相互分享以及沟通的功能，可以有效地协助汽车拆卸行业从人力进行零件分类转化成工业自动化运行的模式，既可以使分类精确又可以提高工作效率。
本地的Savant系统对当地的废旧、废弃车辆零部件的相关信息进行实时更新，并将这些及时更新的数据传输到汽车产业物联网中的EPC信息服务器以及对象名解析服务器中，这样相关联的企业以及汽车用户就可以通过Internet了解到汽车重要零部件的各项信息，进而可以增强对这些汽车部件的利用，亦能在一定程度上保证重要零部件的安全性。
由此可见，智能车载系统可以利用物联网技术来获取更为精准、及时的报废汽车的车辆信息，并且根据报废汽车上的零件信息对其进行二次加工。当然，操作人员也可以根据零部件的信息来确定该零件的功能及其实用信息。
在物联网技术的运用下，车载智能系统不仅可以将汽车回收业进行高度整合，也可以对废旧资源进行合理的循环应用，在避免资源浪费的同时保护了生态环境。
面向可循环经济的物联网技术的关键技术
面向可循环经济的物联网技术有五大关键性的技术。
(1)射频识别技术。
其实质是一种非接触式的自动识别技术，能够以射频信号智能地识别目标对象，同时取得有关的数据信息，而且全程自动化，不需要人工的干预，尤其不受环境的限制。RFID技术不仅可以对静止物体进行识别，还可以对一些高速运行的目标对象进行准确识别，操作也极为快捷方便。物联网理想的状态是对全球范围内的目标对象实现信息的监控、共享。
(2)智能传感器网络技术。
传感器的作用相当于人的皮肤、眼睛、鼻子、耳朵等感受外界变化的器官，接收的是外界温度、光、电、湿度等变化的信号，将变化信号信息应用于网络系统中，为数据的分析、采集、传输提供具体、可靠的数据支持。从传统传感器到智能传感器，再到嵌入式Web传感器的研发，传感器逐渐开始朝着微型化以及信息化等方向发展和进步[5]。
其中，传感单元(由传感器和模数转换功能模块组成)、处理单元(包括CPU、存储器、嵌入式操作系统等)、通信单元(由无线通信模块组成)以及电源是组成传感器网络的智能节点的几个基本单元。
在一个健全的传感器网络中，智能节点基本上出现在目标对象上及周边，同时智能节点相互之间能够进行互相协作。利用互联网络可以把搜集的区域信息传送到远程控制管理中心，比如车载智能软件系统;反之，远程管理中心亦可以对网络节点进行远程控制检测。
(3)GPS定位系统。
在车载智能系统中，车载GPS接收机通过接受卫星发来的数据以及坐标经纬度，将车辆的无线MODEM以GSM短信方式由GSM公司实时传到监控中心，并最终在电子地图中显示出来，由此可对车位的目标有更为精确的定位，以便对车辆进行实时监控。在车辆遇到突发情况时，车载报警模块会发出报警信息，智能系统直接将现场的具体报警信息及时传送到总控制台。
(4)智能技术。
通过在目标对象中植入相关智能系统，使目标对象能够与用户之间进行主动或者被动的交流。
(5)纳米技术。
物联网技术的迅猛发展，使电子元器件更加智能化、微型化。将纳米技术应用到物联网中，可以使更加微型化的物体进行数据的交互与连接。
3结语
如今物联网技术的发展已成为科技发展的主流，大到科技航天，小到车载导航，与我们的生活息息相关。我国人口多、资源相对不足，对可再生资源缺乏合理利用。可循环经济模式符合我国国情，将物联网技术应用到可循环经济中是应对当前发展的必由之路。
参考文献:
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1．论题、背景、意义 论题：RFID技术及应用研究 背景： 2003年11月，全球零售巨头业沃尔玛公司要求其前100位供应商在2005年1月1日前实现商品快速自动识别即这些商品都要贴上RFID标签，而到2006年底，所有供应商都要采用RFID标签。欧洲最大的超市麦德龙也跟着宣布类似的计划。 “十一五”期间根据国家高技术研究发展计划（“863”计划）安排，我国推动“射频识别（RFID）技术与应用”领域全力起飞，科技部拨款 亿元用于支持其研究应用，力争实现我国RFID领域技术突破与自主创新。 几乎是一夜之间，曾经感觉遥远而陌生的RFID技术开始风靡全球，成了物流行业中一个最热门的词。如果一个物流企业没有把RFID提上日程，仿佛这个企业就已经落伍了。无线射频技术究竟能给物流行业带来什么？这是本文研究的主要问题。 意义： 本文以RFID系统的基本组成及简单工作原理为出发点，将该技术与统的条码识别作比较，总结出RFID技术无可比拟的优点，进而对于RFID技术在物流诸多环节如仓储、运输、配送等方面的重要作用进行了详细分析。再结合沃尔玛集团和麦德龙集团的案例，阐述RFID技术给物流行业带来的巨大效益。虽然RFID技术具有诸多优点，但价格成本居高不下、标准多样不统一，成为制约RFID发展的主要瓶颈。最后，提出对于这些问题的解决方案。2. 研究基础 计算机网络技术与现代通信技术的发展，为全球范围内高速正确的数据传输提供了条件，也为RFID技术在物流行业的广泛应用带来了机遇。现代的物流，是以物流企业为主体、以第三方物流配送服务为主要形式、由物流和信息流相结合的、涉及供应链全过程的现代物流系统。在信息化时代里面，随着网络技术、电子商务、交通运输和管理的现代化，现代物流配送也将在运输网络合理化和销售网络系统化的基础上，实现整个物流系统管理的电子化及信息化，配送各环节作业的自动化和智能化，从而进入以网络技术和电子商务为代表的物流配送的新时期。 在现代通信技术的引领下，RFID在物流的诸多环节上发挥了重大的作用，能有效解决供应链上各项业务运作数据的输入/输出、业务过程的控制与跟踪，减少出错率。如果每件商品都贴上了RFID标签，无需打开产品的外包装系统就可以对其成箱成包地进行识别，从而准确地随时获得产品的相关信息，例如种类、生产商、生产时间、生产地点、商品颜色、商品尺寸等等。RFID系统可以实现商品从原料、半成品、成品、运输、仓储、配送、上架、最终销售，甚至退货处理等所有环节的实时监控，不仅能极大地提高自动化程度，而且可以大幅降低差错率，从而显著提高供应链的透明度和管理效率。由于RFID技术免除了跟踪过程中的人工干预，在节省大量人力的同时可极大地提高工作效率，所以对物流管理具有巨大的吸引力。将射频识别技术RFID与现代的物流管理相结合，将会极大地提升物流管理各个环节的智能化水平和服务水平，其势必成为21世纪现代物流发展的不可逆转的趋势。由此可见，RFID技术具有广泛的发展空间，尤其是在物流方面。在本课题之前，已有许多完备的理论。1. 徐济仁，陈家松，牛纪海在《射频识别技术及应用发展》中，详尽介绍了RFID技术的概念及其优于传统条码的特点。他认为在不久的将来，RFID技术将代替条码成为主流的识别技术。 2.付俊在《无线射频识别技术应用研究》中，主要介绍RFID技术在仓储环节的重要作用，强调仓储环节使用该技术可以大大提高劳动效率，降低人工成本。 3.杨松在《电子标签安全性不容忽视》中，主要介绍了目前制约RFID技术发展的一大问题--安全隐私问题，并就这一问题提出了解决方案。3. 主要研究内容 在第一章RFID技术介绍中，主要介绍了RFID系统的组成及简单原理。 在第三章RFID技术在物流方面的应用研究中，详细阐述了RFID技术在物流仓储、运输、配送等环节的重要作用。在第四章应用RFID成功的案例中，以沃尔玛集团和麦德龙集团为例，简述其应用该技术的过程及该技术为企业带来的巨大效益。4.拟采取的研究方法和技术路线研究方法：文献回顾法，从其他学者、专家对这个问题的文献研究中总结出自己 的思路和观点。技术路线为：首先，明确自己所研究的问题，即射频技术在物流中的应用研究。其次, 搜集大量相关文献资料，并总结提炼出中心内容。最后，提出自己的思路，规划论文框架。5．研究计划 （一）2011年3月1日——2011年3月20日为开题准备阶段，收集相关的资料和数据，确定研究内容，完成开题报告； （二）2011年3月21日——2011年4月20日，依据参考资料进行研究，完成论文初步框架，交送指导老师，接受中期检查； （三）2011年4月21日——2011年5月10日，为展开研究阶段，形成论文初稿，完成学院所要求的外文翻译工作； （四）2011年5月11日——2011年5月20日，对论文初稿进一步修改完善，完成论文终稿，交指导老师评审； （五）2011年5月21日——2011年5月27日，论文终稿的打印、装订，填写相关毕业设计表格，交由评阅老师评审，并准备毕业论文答辩； （六）2011年5月28日，毕业论文答辩。
1.《基于深度学习的自然语言处理技术研究》2.《基于深度学习的计算机视觉技术研究》3.《基于深度学习的语音识别技术研究》4.《基于深度学习的机器翻译技术研究》5.《基于深度学习的自动驾驶技术研究》6.《基于深度学习的智能家居技术研究》7.《基于深度学习的智能机器人技术研究》8.《基于深度学习的智能推荐系统技术研究》9.《基于深度学习的自然语言理解技术研究》10.《基于深度学习的智能安全技术研究》
多媒体图像压缩技术姓名:Vencent Lee摘要：多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。一、多媒体数据压缩技术仙农(C．E．Shannon)在创立信息论时，提出把数据看作是信息和冗余度的组合。早期的数据压缩之所以成为信息论的一部分是因为它涉及冗余度问题。而数据之所以能够被压缩是因为其中存在各种各样的冗余；其中有时间冗余性、空间冗余性、信息熵冗余、先验知识冗余、其它冗余等。时间冗余是语音和序列图像中常见的冗余，运动图像中前后两帧间就存在很强的相关性，利用帧间运动补兴就可以将图像数据的速率大大压缩。语音也是这样。尤其是浊音段，在相当长的时间内(几到几十毫秒)语音信号都表现出很强的周期性，可以利用线性预测的方法得到较高的压缩比。空间冗余是用来表示图像数据中存在的某种空间上的规则性，如大面积的均匀背景中就有很大的空间冗余性。信息熵冗余是指在信源的符号表示过程中由于未遵循信息论意义下最优编码而造成的冗余性，这种冗余性可以通过熵编码来进行压缩，经常使用的如Huff-man编码。先验知识冗余是指数据的理解与先验知识有相当大的关系，如当收信方知道一个单词的前几个字母为administrato时，立刻就可以猜到最后一个字母为r，那么在这种情况下，最后一个字母就不带任何信息量了，这就是一种先验知识冗余。其它冗余是指那些主观无法感受到的信息等带来的冗余。通常数据压缩技术可分为无损压缩(又叫冗余压缩)和有损压缩(又叫熵压缩)两大类。无损压缩就是把数据中的冗余去掉或减少，但这些冗余量是可以重新插入到数据中的，因而不会产生失真。该方法一般用于文本数据的压缩，它可以保证完全地恢复原始数据；其缺点是压缩比小(其压缩比一般为2：1至5：1)。有损压缩是对熵进行压缩，因而存在一定程度的失真；它主要用于对声音、图像、动态视频等数据进行压缩，压缩比较高(其压缩比一般高达20：1以上。最新被称为“E—igen—ID”的压缩技术可将基因数据压缩1．5亿倍)。对于多媒体图像采用的有损压缩的标准有静态图像压缩标准(JPEG标准，即‘JointPhotographicExpertGroup’标准)和动态图像压缩标准(MPEG标准，即‘MovingPictureExpertGroup’标准)。JPEG利用了人眼的心理和生理特征及其局限性来对彩色的、单色的和多灰度连续色调的、静态图像的、数字图像的压缩，因此它非常适合不太复杂的以及一般来源于真实景物的图像。它定义了两种基本的压缩算法：一种是基于有失真的压缩算法，另一种是基于空间线性预测技术(DPCM)无失真的压缩算法。为了满足各种需要，它制定了四种工作模式：无失真压缩、基于DCT的顺序工作方式、累进工作方式和分层工作方式。MPEG用于活动影像的压缩。MPEG标准具体包三部分内容：(1)MPEG视频、(2)MPEG音频、(3)MP系统(视频和音频的同步)。MPEG视频是标准的核心分，它采用了帧内和帧间相结合的压缩方法，以离散余变换(DCT)和运动补偿两项技术为基础，在图像质量基不变的情况下，MPEG可把图像压缩至1／100或更MPEG音频压缩算法则是根据人耳屏蔽滤波功能。利用音响心理学的基本原理，即“某些频率的音响在重放其频率的音频时听不到”这样一个特性，将那些人耳完全不到或基本上听到的多余音频信号压缩掉，最后使音频号的压缩比达到8：1或更高，音质逼真，与CD唱片可媲美。按照MPEG标准，MPEG数据流包含系统层和压层数据。系统层含有定时信号，图像和声音的同步、多分配等信息。压缩层包含经压缩后的实际的图像和声数据，该数据流将视频、音频信号复合及同步后，其数据输率为1．5MB／s。其中压缩图像数据传输率为1．2M压缩声音传输率为0．2MB／s。MPEG标准的发展经历了MPEG—I,MPEG一2、MPEG一4、MPEG-7、MPEG一21等不同层次。在MPEG的不同标准中，每—个标准都是建立在前面的标准之上的，并与前面的标准向后的兼容。目前在图像压缩中，应用得较多的是MPEG一4标准，MPEG-是在MPEG-2基础上作了很大的扩充，主要目标是多媒体应用。在MPEG一2标准中，我们的观念是单幅图像，而且包含了一幅图像的全部元素。在MPEG一4标准下，我们的观念变为多图像元素，其中的每—个多图像元素都是独立编码处理的。该标准包含了为接收器所用的指令，告诉接收器如何构成最终的图像。上图既表示了MPEG一4解码器的概念，又比较清楚地描绘了每个部件的用途。这里不是使用单一的视频或音频解码器，而是使用若干个解码器，其中的每一个解码器只接收某个特定的图像(或声音)元素，并完成解码操作。每个解码缓冲器只接收属于它自己的灵敏据流，并转送给解码器。复合存储器完成图像元素的存储，并将它们送到显示器的恰当位置。音频的情况也是这样，但显然不同点是要求同时提供所有的元素。数据上的时间标记保证这些元素在时间上能正确同步。MPEG一4标准对自然元素(实物图像)和合成元素进行区分和规定，计算机生成的动画是合成元素的一个例子。比如，一幅完整的图像可以包含一幅实际的背景图，并在前面有一幅动画或者有另外一幅自然图像。这样的每一幅图像都可以作最佳压缩，并互相独立地传送到接收器，接收器知道如何把这些元素组合在一起。在MPEG一2标准中，图像被看作一个整体来压缩；而在MPEG一4标准下，对图像中的每一个元素进行优化压缩。静止的背景不必压缩到以后的I帧之中去，否则会使带宽的使用变得很紧张。而如果这个背景图像静止10秒钟，就只要传送一次(假设我们不必担心有人在该时间内切人此频道)，需要不断传送的仅是前台的比较小的图像元素。对有些节目类型，这样做会节省大量的带宽。MPEG一4标准对音频的处理也是相同的。例如，有一位独唱演员，伴随有电子合成器，在MPEG一2标准下，我们必须先把独唱和合成器作混合，然后再对合成的音频信号进行压缩与传送。在MPEG一4标准下，我们可以对独唱作单独压缩，然后再传送乐器数字接口的声轨信号，就可以使接收器重建伴音。当然，接收器必须能支持MIDI放音。与传送合成的信号相比，分别传送独唱信号和MIDI数据要节省大量的带宽。其它的节目类型同样可以作类似的规定。MPEG一7标准又叫多媒体内容描述接口标准。图像可以用色彩、纹理、形状、运动等参数来描述，MPEG一7标准是依靠众多的参数对图像与声音实现分类，并对它们的数据库实现查询。二、多媒体数据压缩技术的实现方法目前多媒体压缩技术的实现方法已有近百种，其中基于信源理论编码的压缩方法、离散余弦变换(DCT)和小波分解技术压缩算法的研究更具有代表性。小波技术突破了传统压缩方法的局限性，引入了局部和全局相关去冗余的新思想，具有较大的潜力，因此近几年来吸引了众多的研究者。在小波压缩技术中，一幅图像可以被分解为若干个叫做“小片”的区域；在每个小片中，图像经滤波后被分解成若干个低频与高频分量。低频分量可以用不同的分辨率进行量化，即图像的低频部分需要许多的二进制位，以改善图像重构时的信噪比。低频元素采用精细量化，高频分量可以量化得比较粗糙，因为你不太容易看到变化区域的噪声与误差。此外，碎片技术已经作为一种压缩方法被提出，这种技术依靠实际图形的重复特性。用碎片技术压缩图像时需要占用大量的计算机资源，但可以获得很好的结果。借助于从DNA序列研究中发展出来的模式识别技术，能减少通过WAN链路的流量，最多时的压缩比率能达到90％，从而为网络传送图像和声音提供更大的压缩比，减轻风络负荷，更好地实现网络信息传播。三、压缩原理由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的。为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。图像的冗余包括以下几种：(1) 空间冗余：像素点之间的相关性。(2) 时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。(3) 信息熵冗余：单位信息量大于其熵。(4) 结构冗余：图像的区域上存在非常强的纹理结构。(5) 知识冗余：有固定的结构，如人的头像。(6) 视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理：(1) 数字图像的相关性。在图像的同一行相邻像素之间、活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就去除或减少图像信息中的冗余度，即实现了对数字图像的压缩。(2) 人的视觉心理特征。人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，对颜色分辨力弱，利用这些特征可以在相应部分适当降低编码精度，而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，比如从信息论角度出发可分 为两大类：(1)冗余度压缩方法，也称无损压缩，信息保持编码或熵编码。具体讲就是解码图像和压缩 编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。(2)信息量压缩方法，也称有损压缩，失真度编码或熵压缩编码。也就是讲解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分类为：(1)无损压缩编码种类 •哈夫曼编码 •算术编码 •行程编码 •Lempel zev编码(2)有损压缩编码种类 •预测编码：DPCM，运动补偿 •频率域方法：正文变换编码(如DCT)，子带编码 •空间域方法：统计分块编码 •模型方法：分形编码，模型基编码 •基于重要性：滤波，子采样，比特分配，矢量量化(3)混合编码 •JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标(1)压缩比要高，有几倍、几十倍，也有几百乃至几千倍；(2)压缩与解压缩要快，算法要简单，硬件实现容易；(3)解压缩的图像质量要好。四、JPEG图像压缩算法1．.JPEG压缩过程JPEG压缩分四个步骤实现：1.颜色模式转换及采样；变换；3.量化；4.编码。2．1．颜色模式转换及采样RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。Y=＋128人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的资料取样比例。2．变换DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内容如下：JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。DCT变换公式：x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/>0 或 v>0 c(u)c(v)=1经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。3．3、量化图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下：2．4、编码Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。DC编码DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补码即可。所谓1的补码，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。AC编码AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码1111111110011110100，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。
不难，我可以帮你写。论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。编写要点编写毕业论文提纲有两种方法：一、标题式写法。即用简要的文字写成标题，把这部分的内容概括出来。这种写法简明扼要，一目了然，但只有作者自己明白。毕业论文提纲一般不能采用这种方法编写。二、句子式写法。即以一个能表达完整意思的句子形式把该部分内容概括出来。这种写法具体而明确，别人看了也能明了，但费时费力。毕业论文的提纲编写要交与指导教师阅读，所以，要求采用这种编写方法。
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之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
1引言 其中一个原因面部识别技术已经吸引了如此多的关注和持续的研究 在过去30年的发展是其在众多政府和商业的巨大潜力 申请。 1995年，Chellappa等。 [5]列出了面子少数申请 识别技术和描述了他们的优势和，但他们 没有分析实际应用中部署的任何系统。即使是最近的审查[35]，其中 潜在的应用了一套分为五大类，并没有进行这样的 分析。 1997年，由13家公司至少有25人脸自动识别系统提供[3]。 从那时起，人脸识别系统和商业企业的数量有了很大 由于增加了许多新的应用领域的出现，进一步改善 面部识别技术，并增加了系统的负担能力。我们列出10 商业的代表面部识别公司的合作，他们的脸检测技术， 他们的面部特征提取，并面临着相似的表1比较方法。这些 10家公司也是最新的人脸识别厂商测试的参与者（人脸识别厂商2002年） [27]进行了由美国政府独立地评价的国家最先进的面部识别 技术。虽然这些技术的一些不公开的专利 因此，可以得出结论，许多人已投入商业系统中。 作为最非入侵生物之一，面部识别技术越来越 更贴近人们的日常生活。这方面的证据是，在2000年国际民用航空 组织批准为航空旅行[11最合适的生物识别面部识别]。至 我们的知识，没有审查文件是在新的应用场景可扩大自 然后[3，5，35]。我们希望这一章将是对以往研究的延伸。我们回顾 许多面部识别应用程序已经使用面部识别技术。这个 组应用程序是一个比较大的超审查的规定[3]。我们也检讨了一些其他 新的方案，将有可能利用在不久的将来面部识别技术。 这些方案可分为10类，如表所示。虽然我们尝试 涵盖尽可能，这10个类别，既不排斥也不详尽的许多类别。 对于每个类别，在一些应用的典范，也列出。最后一类，称为 “其他”，包括未来的应用和一些我们没有电流的应用研究 成。这10个类别审查了第3至第11款。在第12，the372托马斯黄，熊自由大路和震球有些张 表。面部识别算法的比较10人脸识别厂商的商业系统 2002。 ñ /答：没有。
Human facial expression recognition ability of the trainingAs the pace of life faster and faster, the quality of interpersonal communication is particularly important. Communication between people and communication is one of the important basis of insight into the moods of others. Mood, facial expressions are the most obvious external characterization. Able to accurately identify man's facial expression, is the precondition of effective communication. But this ability is often ignored by people, think this ability is born gradually learn gradually. We in order to solve this problem, this study developed a system, accurate facial expression recognition ability training software. Through targeted topic to identify the expression ability of testing and training, the users in the learning and testing again and again to achieve the effect of memory expression and corresponding emotion, eventually improve the user ?我是一个叫晶晶的女孩，前几天，我晚自习回家，被一辆大卡车撞死了司机将我的尸体抛入了路径边的小河里，然后逃走了，你看见了这条消息后 ，请将她发给4个论坛，如果没有发，你的妈妈会在1个月后被车撞死，你的爸爸会得绝症，如果你照着上面做了，在5天后，你喜欢的人也会喜欢你，对不起大家不无意中看评论看 到了 这个吓死我了。不管是真是假我都害怕!所以只能乱发了`!对不起啊`!我真不想害人的 。
1导论 面部识别系统”的原因之一,吸引了这么多的研究关注和维持 在过去的30年发展的巨大潜力是在众多的政府和商业 应用程序。1995年,Chellappa缪群。[5]列少量的应用程序的脸 识别技术,描述了它们的优点和缺点。但是,他们这么做 没有任何系统分析中应用部署。即使在最近的评论(35),在那里 潜在的应用已被分为五类,没有进行这样的 分析。在1997年,至少有25个脸部识别系统可以从13家[3]。 从那时起,这个数字的人脸识别系统和商业企业都有很大的影响 增加了由于出现了许多新的应用领域,进一步改善 人脸识别技术,并增加购买力的系统。我们会举出10 具有代表性的商业的人脸识别技术公司,他们的人脸检测, 面部特征提取,并面临相似,他们比较方法在表1。这些 10公司也参加了最新的人脸识别测试(2002)FRVT卖主 [27]独立进行评估的美国政府最新的人脸识别 技术。虽然这些技术还没有公开为私有 原因,可以推断出许多其他人已纳入商业系统。 作为一种最nonintrusive人脸识别技术的特点、发展 接近人民的日常生活。这就是证据在2000年国际民用航空 组织支持面部识别作为最合适的生物识别技术对航空旅行[11]。, 我们的知识,没有评论文章均可在该新扩大应用场景 然后[3—5次,35)。我们希望这一章将会延长在以往的研究。我们复习 许多面部识别应用程序的人脸识别技术已经使用。这个 是一套应用了更大的集合,在文献[3]. 同时我们也回顾一些 新方案将很可能利用人脸识别技术,在不久的将来。 这些情况被分成十大类,显示在表。尽管我们设法 覆盖尽可能多的范畴,这10个种类既不是专属不彻底。 为每个类别,一些范例程序也可以列出。最后的范畴,给我打电话 “别人”,包括未来的应用,并指出了当前应用程序,我们没有了 进入。这十个类别从第三节,评述了第11节。在第12,有些the372托马斯黄,自由,和Zhenqiu张 易纲预期表。面部识别算法进行了比较,在FRVT从10商业系统 2002年。N / A:不可以。
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：
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[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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人脸检测就是在一副图像或一序列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。在早期，人脸检测是作为人脸识别的一个过程出现的。但现在人脸检测的应用范围已经远远超出了人脸识别，人脸检测在数码相机，监控网络，机器视觉、模式识别等领域都有重要的实践与理论意义。参考文献：《人脸识别——原理、方法与技术》，王映辉编，科学出版社；《Detecting Faces in Images：A Survey》：Ming-Hsuan Yang（杨铭轩），David J. Kriegman，Narendra Ahuja，IEEE Transa on PA and Machine Intelligence
识别比检测精密度高硬件软件要求也高。
原文的参考文献只有三个[1]龚中华等编著.用友ERP培训教程：财务核算/供应链管理/物料需求计划.人民邮电出版社.[2]刘志海，曾庆良，朱由锋编著.条形码技术与程序设计.清华大学出版社.[3]中国物品编码中心编著.物流领域条码技术应用指南.中国计量出版社.知网上能查到的相关文献有 [1]我国研制基于RFID技术的新型航材管理系统[J]. 中国防伪报道, 2009,(07) . [2] 李俊生. 航材管理系统的研究与开发[J]. 中国民航学院学报, 2003,(S2) . [3] 文颖华 ,王学勤 ,黎九嵘. 建立科学完善的航材管理系统探析[J]. 现代企业, 2004,(02) . [4] 吴彦邦. 条形码技术在制造业的实践应用[J]. 宁夏机械, 2010,(01) . [5] 周林. 浅谈条形码技术在产成品库存管理中的应用[J]. 南钢科技与管理, 2007,(03) . [6] 方芳,张执国. 基于第三方物流的航材库存的架构管理研究[J]. 航空维修与工程, 2009,(02) . [7] 杨晓. 浅谈航材库存管理策略[J]. 航空维修与工程, 2005,(02) . [8]2009中国中小制造业企业ERP应用发展报告[J]. 中国中小企业, 2010,(02) . [9] 肖秀珍,许萍. 设备备件管理的探讨[J]. 机械制造与自动化, 2010,(03) . [10] 金维佳,叶文华. 精益生产方式下基于条形码的在制品跟踪与管理系统研究[J]. 机械制造与自动化, 2006,(01) . 4] 荆明. 仓储自动化技术的新进展[J]. 物流技术与应用, 1999,(02) [5] 王建坤. 商品通行世界的身份证[J]. 21世纪商业评论, 2008,(08) [6] 文光车. 条形码在商品销售和管理上的应用[J]. 商讯商业经济文荟, 1993,(04) [7] 陈政明. 试论我国医药仓储现代管理的发展趋势[J]. 医药导报, 1994,(04) [8] 黄荣新. 创建现代物流 以崭新的姿态迈入21世纪[J]. 商品储运与养护, 1999,(05) [9] 董建宁, 王新. 条形码技术在现代物流企业的应用[J]. 铁道物资科学管理, 2002,(04) [10] 如何应用条形码技术?[J]. 中国药店, 2003,(01)
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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。
（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。最后祝愿毕业之际奋斗在论文一线的朋友们顺利毕业！
食品安全文的参考文献可以参考食品安全监督管理局发表的标准。