采用MAX232实现MCS-51单片机与PC机的通信无线LED显示系统无线遥控智能车数码相框的设计与实
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
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与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 任务分类和应用 根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。 前端前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。* Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。 语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。 搜索连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。 系统实现 语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。 自适应与强健性 语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。 微软语音识别引擎 微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件，例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。 语音识别系统的性能指标 语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。小结以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。
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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：
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。
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学院下设六个系科，分别是计算机系、通信工程系、机械工程系、机电工程系、电子工程系、电气工程系。建有汽车与动力研究所、机电控制研究生、数控加工与装备技术研究所等三个研究所，和一个校企联合实验室——数字社区与智能家居实验室。 “通信与信息系统”学科自1986年开始招收通信与信息系统方向硕士研究生。目前，本学科主要研究方向有：自适应信息处理与无线通信、图像、语音处理与流媒体通信、嵌入式技术与通信控制系统、生物医学信息处理。自适应信息处理与无线通信方向，主要研究内容有：自适应处理、统计信号处理、智能信息处理在无线通信系统传输特性、信道的时频域建模中的应用技术; 编码调制与干扰抑制技术、无线资源管理优化在改善无线通信系统带宽及容量方面的基础理论等。有关研究成果发表在《IEEE proceeding on Wireless Commun.》、《The IET Communications Conference on Wireless, Mobile and Sensor Networks》、《IEEE Proceeding on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing》、《Journal of Systems Engineering and Electronics》，取得国家发明专利2项。图像、语音处理与流媒体通信方向，主要研究内容有：视音频信号压缩和处理、图像及视频中的信息隐藏、网络安全流媒体产权保护软件技术、仿生语音信号的收集、处理和输出的机器实现、声音和图像信息传输与组网技术等。嵌入式技术与通信控制系统方向，主要研究内容有：结合嵌入式系统的技术发展，依托本学科的“数字社区与智能家居”联合实验室，研究PC平台、FPGA平台、DSP平台以及SIMD并行处理阵列多媒体处理优化方法，开展平台针对性的新算法研究、理论探索。生物医学信息处理方向，主要研究内容有：生物系统建模、医学图像处理、多源生物信息融合、模式识别与智能生物信息处理。有关研究成果发表在《International Journal of medical robotics and computer assisted surgery》、《International Journal of signal processing》、《Journal of medical and biology engineer》。现有在研的国家自然科学基金项目1项，省部级项目2项。近十年来，该学科建立了一套比较完整的课程体系和严格的考核方法。本专业硕士生均顺利按时毕业，毕业论文均达到硕士学位的学术水平要求。毕业生主要在高等院校、科研机构、政府机构和其他企事业单位从事电子信息和通信工程相关的教学和研究工作。本硕士点目前的负责人为李莉教授，主要导师有李莉、王沛、张静、殷业、董建萍、方祖华、张自强、谭永红等。 计算机软件与理论硕士点自2000年开始招收硕士学位研究生，目前本学科主要研究方向有：软件工程设计理论与方法、信息系统与数据库、遗传算法、虚拟现实。软件工程设计理论与方法方向主要研究内容：（1）软件测试技术。基于状态转换图、有限状态机理论及对象动态测试模型研究类测试技术；针对面向对象软件测试技术的特点，利用层次划分、边控制域等概念进行测试用例设计，将遗传算法、马尔可夫链模型等应用于测试用例的自动生成，改善软件测试的效果和效率。（2）软件可靠性工程。在对软件容错技术、软件可靠性计算、设计方法研究的基础上，建立软件可信性综合等级分类和等级评估方法，实现对软件质量的定量度量。（3）软件估算及度量。基于UML模型，建立软件规模估算、开发进度度量及设计质量度量模型，为软件过程改进提供量化依据。（4）软件过程改进模型及方法。以我国中小型软件企业为应用目标，以CMM及CMMI为标准，研究低成本、可操作性强的软件过程改进模型及方法。（5）模型驱动架构（MDA）的实现技术。在MDA框架下，研究软件模型的建立、扩展和变换等方面的技术。信息系统与数据库方向的主要研究内容：数据挖掘技术、数据库建模技术、数据库中间件技术、数据库建模新技术。遗传算法方向的主要研究方向：遗传算法在多目标优化问题上的应用, 遗传算法与模拟退火法, 遗传算法与粒子群算法。虚拟现实方向的主要研究内容：环境建模技术，即虚拟环境的建立，目的是获取实际三维环境的三维数据，并根据应用的需要，利用获取的三维数据建立相应的虚拟环境模型；人机交互技术；系统集成技术，虚拟现实系统中包括大量的感知信息和模型，系统集成技术包括信息同步技术、模型标定技术、数据转换技术、识别和合成技术。本学科自成立以来主持科研项目多项，其中包括国家自然科学基金“软件参数配对覆盖测试集生成的若干问题研究”、教育部高等学校骨干教师资助计划项目“软件容错的智能控制方法研究”、上海市自然科学基金项目“基于组件的软件系统的可靠性计算方法研究”、上海市曙光计划项目“应用软件的可靠性设计和实现策略”，以及企事业单位委托的开发项目等。学科建立了一套比较完整的课程体系和严格的考核方法。所有的硕士生均顺利按时毕业，毕业论文均达到硕士学位的学术水平要求。毕业生主要在教育部门、政府机构和其他企事业单位从事计算机教学或计算机应用与管理工作。本硕士点目前的负责人为高建华教授、主要导师为：高建华、迟洪钦、陆黎明、徐晓钟、吴海涛. 计算机应用硕士点自1995年开始招收计算机应用方向硕士研究生，目前本学科主要研究方向有：网络与多媒体、图像处理与模式识别、数据库技术、机电一体化及控制系统。网络与多媒体方向主要研究内容：分析各种计算机网络（有线网络、无线网络等）协议性能；提高现有网络协议性能的方法；网络故障快速诊断及群体智能优化算法（蚁群算法、粒子算法、遗传算法等），动态实现网络路由优化算法。数字图像处理与模式识别方向的主要研究内容：二维及三维人脸识别系统中关键技术；基于分形编码的图象检索与识别算法；隐形信息的检测和提取技术，设计更稳定的信息隐藏方法，生物信息挖掘。数据库技术方向的主要研究内容：数据挖掘技术、数据库建模技术、数据库中间件技术及数据库系统开发。机电一体化及控制系统方向的主要研究方向：嵌入式系统的控制器；检测与控制软件的研发；仿真测试平台的开发；系统仿真的基本概念与原理；建模的基本方法；连续系统模型的离散化处理方法；高阶模型及非线性模型的处理方法；连续系统仿真的基本原理与基本方法；面向加工的自由曲面，组合曲面的建模；自由曲面、组合曲面的建模方法；精度理论及适应性建模策略。本学科建立了一套比较完整的课程体系和严格的考核方法。本专业所有的硕士生均顺利按时毕业，毕业论文均达到硕士学位的学术水平要求。毕业生主要在高等院校、中学、政府机构和其他企事业单位从事计算机教学或计算机应用与管理工作。本硕士点目前的负责人为黄继风教授、主要导师为：黄继风、李鲁群、马燕、赵梗明、陈军华、蔡文、胡荷芬，王笑梅，陈海光等。
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好的。。。。。给你。。。代劳
无论如何,得有\如下内容啊.1. 无线数据网络中基于斯塔克尔博格博弈的功率控制 2. 动能定理，机械能守恒定律应用3. 宽带网络中业务模型的仿真分析 4. 基于 AVC码率控制算法的研究 5. 基于GRF-3100射频系统的混频器的设计与制作 6. VOIP语音通信系统的设计与应用 7. 基于Labview的实验数据处理的研究 8. 基于NS2的路由算法研究与仿真 9. 图像处理工具箱的VC实现 10. 嵌入式实时系统设计模式的应用 11. 基于VC的UDP的实现 12. 基于TCP/IP协议嵌入式数字语音传输系统终端硬件设计 13. 基于MPLS的VPN技术原理及其实现 14. 基于FPGA的步进电机控制系统的数字硬件设计研究 15. 多路信号复用的基带发信系统模型 16. 数字音频水印研究 17. 数字电视传输系统-城市数字电视平移 18. 虚拟演播室应用研究与设计 19. 电视节目制作系统设计 20. KM3知识管理系统解决方案 21. 移动通信系统的频率分配算法设计 22. 通信系统的抗干扰技术 23. 扩频通信系统抗干扰分析 24. 基于OPNET的网络规划设计 25. 基于NS2的路由算法仿真 26. 基于GPRS的数据采集与传输系统设计 27. 搅拌混合器微分先行控制系统设计 28. 车辆牌照自动识别系统 29. 基于CPLD器件的数字频率计的设计 30. 大容量汉字显示系统的设计 31. 数控直流电压源的设计 32. 基于s6700电子标签阅读器设计 33. 嵌入式网络连接设计 34. Java手机网络游戏的实现和程序设计 35. 简频率特性测试仪设计 36. DDS及其在声学多普勒流速测量系统中的应用 37. AVR 8位嵌入式单片机在车载全球定位系统显示终端中的应用 38. 基于单片机的考勤系统设计 39. 基于单片机的寻呼机编码器 40. 基于MF RC632射频识别读写器芯片的专用读卡器 41. 具有SPI接口的数字式同步发送器设计 42. 小区停车场计费系统设计 43. 村村通无线接入系统中的CDMA技术 44. 语音校检报文的程序设计 45. 基于轧制扰动负荷观测器的轧机传动机电振动控制系统设计 46. 基于MATLAB的数字滤波器的设计 47. 基于VHDL的乒乓游戏机的设计 48. 语音信号的滤波设计 49. 基于DSPTMS320F206的高炉自动进料控制系统 50. 基于VHDL语言的基带线路码产生电路仿真设计 51. 智能天线的研究 52. 混合动力汽车电机驱动单元 53. 混合动力汽车 54. 直流电机双闭环调速系统设计 55. 双馈电机直接转矩DSP控制 56. 双馈电机直接转矩控制 57. 无刷直流电机调速系统 58. 异步电机直接转矩控制 59. 人脸识别系统的研究与实现 60. 锁相频率合成器的设计与仿真 61. 动态链接库进阶 62. 电话业务综合管理系统设计 63. 弹性分组环RPR的公平算法研究 64. 低轨卫星移动通信信道模型研究 65. 大数计算的算法探讨及其在椭圆曲线密码体制中的应用 66. HY防火墙管理软件开发过程及ACL模块功能实现 67. EPON的原理分析 68. DCS通讯与软测量技术的研究 69. 3G的AKA协议中F1至F5的UE端的实现 70. 《信号与系统》课件的设计与实现 71. 《电路与电子学》电子课件的设计与制作 72. RSA公钥算法研究与实现 73. p2p通信模型的java实现 74. 搜索引擎的开发与实现 75. 图书馆管理系统及原代码毕业设计 76. 网络安全专题学习网站设计 77. 网络教育应用网站设计 78. 校园网组建、开发与管理 79. 最优化软件设计实现 80. 租赁网的设计和实现 81. 远程控制终端数据接口设计 82. 遗传算法及其在网络计划中的应用 83. 研华PCI-1753板卡Linux驱动程序的开发 84. 软测量技术在造纸打浆过程的应用研究 85. 嵌入式系统研制AD数模转换器 86. 劳动生产率增长条件的研究 87. 基于XML帮助系统的设计与实现 88. 基于MPT-1327的集群系统智能基站的研究与设计 89. 基于J2ME的手机部分功能实现 90. 购销存财务软件的应用比较 91. 高清视频多媒体播放器 92. 基于CORBA网络管理技术及其安全性的研究和应用 93. 基本开发的网上商场的设计与实现 94. 桂林大广电子公司网站设计 95. 电信客户关系管理系统的分析与实现 96. 企业办公局域网的建设 97. 第三代移动通信承载业务和QoS处理机制无线资源管 98. 计算机病毒动态防御系统毕业论文 99. 3G标准化进程及其演进策略 100. 鲁棒数字水印算法的研究和比较 101. 基于SPCE061A的语音遥控小车设计——?硬件电路设计
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超市的商品分类有如下几类: 熟食类：比如鸡鸭鱼肉； 日用品类：卫生纸卫生巾等； 调料类：油盐酱醋； 饮料类：果汁饮料； 乳制品类：豆奶牛奶； 粮食类：五谷杂粮； 糕点类：蛋糕； 菸酒类：香菸酒类； 冷冻类：冷冻的鱼虾肉类。
超级市场以满足消费者对基本生活用品一次性购足需要为经营宗旨，是一种经营品项较多的零售业态。对品种繁多的商品进行分类，是超市科学化、规范化管理的需要，它有利于将商品分门别类进行采购、配送、销售、库存、核算,提高管理效率和经济效益。超市公司可以在商品分类基础上，根据目标顾客的需要，选择并形成有特色的商品组合，体现自身的个性化经营特色，求得超市经营的成功。 商品分类可以根据不同的目的，按不同的分类标准来进行。如商品群分类，就是按不同类别商品在卖场销售中的比重与作用来划分的，其目的是通过经营单位或经营区域的组合，促进卖场整体销售业绩。而在超级市场实际商品管理中，商品分类一般采用综合分类标准，将所有商品划分成大分类、中分类、小分类和单品四个层次，目的是为了便于管理，提高管理效率。虽然超市各种业态经营品种存在较大差异，如小的便利店经营品种不到3000个，而超大型综合超市有30 000多种，但商品分类都包括上述四个层次，且每个层次的分类标准也基本相同，只不过便利店各层次类别相对较少，而大型综合超市各层次类别相对较多而已。 一、大分类 大分类是超级市场最粗线条的分类。大分类的主要标准是商品特征，如畜产、水产、果菜、日配加工食品、一般食品、日用杂货、日用百货、家用电器等。为了便于管理，超级市场的大分类一般以不超过10个为宜。 二、中分类 中分类是大分类中细分出来的类别。其分类标准主要有： (1)按商品功能与用途划分。如日配品这个大分类下，可分出牛奶、豆制品、冰品、冷冻食品等中分类。 (2)按商品制造方法划分。如畜产品这个大分类下，可细分出熟肉制品的中分类，包括咸肉、熏肉、火腿、香肠等。 (3)按商品产地划分。如水果蔬菜这个大分类下，可细分出国产水果与进口水果的中分类。 三、小分类 小分类是中分类中进一步细分出来的类别。主要分类标准有： (1)按功能用途划分。如“畜产”大分类中、“猪肉”中分类下，可进一步细分出“排骨”、“肉米”、“里肌肉”等小分类。 (2)按规格包装划分。如“一般食品”大分类中、“饮料”中分类下，可进一步细分出“听装饮料”、“瓶装饮料”、“盒装饮料”等小分类。 (3)按商品成份分类。如“日用百货”大分类中、“鞋”中分类下，可进一步细分出“皮鞋”、“人造革鞋”、“布鞋”、“塑料鞋”等小分类。 (4)按商品口味划分。如“糖果饼干”大分类中、“饼干”中分类下，可进一步细分出“甜味饼干”、“咸味饼干”、“奶油饼干”、“果味饼干”等小分类。 四、单品 单品是商品分类中不能进一步细分的、完整独立的商品品项。如上海申美饮料有限公司生产的“355毫升听装可口可乐”、“1．25升瓶装可口可乐”、“2升瓶装可口可乐”、“2升瓶装雪碧”，就属于四个不同单品。 需要说明的是，商品分类并没有统一固定的标准，各超市公司可根据市场和自身的实际情况对商品进行分类。但商品分类应该以方便顾客购物、方便商品组合、体现企业特点为目的。
超市商品分类冷冻食品类| 冷冻家禽 | 冷冻肉类 | 冷冻水产品 | 速冻蔬菜 | 冷冻制品 | 熟肉制品 | 冷饮 | 新鲜豆奶 | 其它冷冻副食品类 |饮料食品类碳酸饮料 | 果汁 | 茶饮料 | 饮用水 | 纯奶 | 奶制品饮料 | 其它饮料 | 咖啡类 | 麦片 | 胶囊,片类,冲剂 | 酸奶 | 其它饮料补品 |糖果糕点类| 奶糖 | 夹心糖 | 软糖,棉花糖 | 硬糖,咖啡,水果糖 | 棒棒糖 | 清凉,薄荷,润喉糖 | 其他小糖果 | 口香糖 | 礼盒装糖果 | 喜糖 | 散装糖果 | 排块巧克力 | 袋装巧克力 | 巧克力豆 | 夹心巧克力 | 礼盒巧克力 | 简易包装巧克力 | 散装巧克力 | 袋装果冻 | 布丁 | 散装果冻 | 梳打饼干 | 夹心饼干 | 巧克力饼干 | 曲奇 | 膨化食品 | 压缩饼干 | 小饼干 | 派 | 威化饼干 | 降糖饼干 | 饼干礼盒,礼包 | 简装饼干 | 散装饼干 | 薯片 | 其他饼干 | 锅巴 | 休闲食品(大包装) | 休闲食品(中包装) | 休闲食品(小包装) | 微波食品 | 中式糕点 | 西式糕点 | 沙琪玛 | 月饼 | 蛋卷 | 散装糕点 | 蛋糕 | 面包 | 汉堡 | 奶油,黄油 | 自产糕点 | 自产糕点(零) | 其它糖果,糕饼 |炒货蜜饯类香瓜子,葵花子 | 西瓜子 | 南瓜子,白瓜子 | 小瓜子 | 瓜子仁 | 花生 | 开心果 | 杏仁 | 豆子,蚕豆,豆酥 | 果子,果仁 | 松子 | 榛子 | 核桃,核桃仁 | 香榧子 | 炒货礼包 | 散装炒货 | 其他炒货 | 山楂 | 陈皮,果皮 | 梅 | 榄 | 桃 | 杏 | 李,奈 | 脯 | 果 | 丹 | 枣 | 葡萄干 | 应子 | 芒果 | 水果干,片,圈 | 蜜饯类糕饼 | 蜜饯类片,丝,条类 | 蜜饯礼包 | 散装蜜饯 | 其他蜜饯 | 其它炒货,蜜饯类调味品类| 盐 | 糖 | 烹呼叫酱油 | 调味型酱油 | 火锅调料底料 | 味精 | 鸡精 | 醋 | 糟醉料 | 炝料 | 蘸料 | 调味粉 | 调料粉 | 淀粉 | 汤羹料 | 色拉酱 | 花生酱 | 辣酱 | 其它酱 | 麻油 | 辣油烟酒茶类茶叶| 白酒 | 黄酒 | 啤酒 | 米酒 | 葡萄酒 | 洋酒 | 果酒 | 补酒 | 其它烟,酒,茶类软包装食品肉干类 | 鱼干类 | 真空包装肉制食品 | 真空包装素食类 | 海苔类 | 油面筋 | 肉松 | 火腿肠,其他肠类 | 豆腐干 | 粽子 | 即食海带,海蜇 | 肫 | 其它软包装食品粮食制品泡面(袋) | 泡面(碗,杯) | 快饭,粥,米糊 | 粉丝,米线 | 生粉 | 年糕,米块 | 卷面,面条 | 麦片(生),米片,米楂 | 面粉,糯米粉 | 大米,大西米 | 其它粮食制品 酱菜罐头类 补充： 酱菜类 | 果酱,果泥 | 八宝粥 | 腐乳 | 肉制罐头 | 糟醉食品 | 猫狗粮 | 水果罐头 | 素制罐头 | 零称酱菜 | 其它罐头类 南北货腌蜡制品 桂圆| 枣类 | 枸杞 | 木耳,银耳 | 菇类,笋类 | 莲心,百合 | 虾皮类,鱼制品类 | 豆类,仁类 | 海蜇,海带,紫菜 | 其他南北货 | 散装南北货 | 咸蛋,皮蛋 | 腌腊制品 | 散装腌腊制品 | 它腌腊制品 | 洗涤、化妆类 洗衣粉(罐装) | 洗衣粉(袋装) | 洗衣液 | 柔顺剂(袋装) | 柔顺剂(瓶装) | 专用衣物洗涤剂 | 洗洁精(袋装) | 洗洁精(瓶装) | 消毒液 | 玻璃清洁剂 | 厨房清洁剂 | 浴室清洁剂 | 地面(板)清洁剂 | 多用途清洁剂 | 洁厕用品 | 家俱护理剂(蜡) | 皮革护理剂(蜡) | 地板蜡 | 鞋面护理用品 | 空气清香剂 | 固体空气清香剂 | 防霉防蛀用品 | 蚊香及辅助用品 | 灭虫,杀虫剂 | 灭虫,害片(固体) | 洗发露(大规格) | 洗发露(中规格) | 洗发露(小规格) | 洗发膏 | 护发用品 | 发型定型用品 | 染发，局油剂 | 浴露(大规格) | 浴露(中规格) | 浴露(小规格) | 洗衣皁 | 香皂 | 特殊用途皁 | 洗手液 | 脸部清洁用品 | 化妆水 | 润肤霜 | 润肤露 | 润肤膏 | 润肤蜜 | 润肤油(包括甘油等) | 防晒用品 | 护手(足)霜 | 花露水(防蚊水) | 爽身粉 | 护理卫生用品 | 宠物洗涤用品 | 唇膏 | 彩装 | 礼品组合装 | 其它洗涤化妆类 补充： 小百货类 保鲜袋 | 保鲜膜 | 台布 | 浴帘(球,条) | 垃圾袋 | 地垫(毯),靠垫 | 尿布 | 护翼日用卫生巾 | 护翼夜用卫生巾 | 非护翼日用卫生巾 | 非护翼夜用卫生巾 | 综合装卫生巾 | 卫生护垫 | 杯 | 盆 | 刷 | 壶(桶,筒) | 碗 | 盘 | 筛(篮) | 罐(缸) | 奶嘴(瓶) | 夹 | 微波用品 | 扫(箕),(地)拖,擦 | 勺 | 柜(箱) | 雨披 | 棉签 | 竹席 | 草席 | 牙膏 | 牙刷 | 伞 | 牙签 | 衣架 | 护垫(套) | 一次性用品 | 溼纸巾 | 卷筒纸(卫生纸) | 盒装面巾纸 | 袋装面巾纸 | 小商品 | 热水袋 | 清洁布 | 卫生香 | 筷 | 椅,凳 | 餐具套装 | 手套 | 卫生棉条 | 其它百货,杂品,杂货 厨房用品小五金 厨房用品(锅碗盆壶) | 砧板 | 刀,剪,刨 | 各种垫子 | 玻璃制品 | 剃须工具 | 灯泡,灯管,灯 | 电池,充电器 | 插座,转换器 | 清扫工具 | 强力胶 | 钟 | 衣杆,丫叉,伸缩杆 | 梯子 | 架子 | 机油 | 其他小五金类 | 保温杯,真空杯 | 筷,叉 貌似纯洁 的感言： 谢谢。我想要的就是你说的这些，非常全面。真的非常感谢。
简单分就是两大类
食品和非食品。
详细分可以分的大类就多了。
可以从3大类至100大类。
比如：
小型超市管理系统是典型的资讯管理系统,其开发主要包括资料库的建立和维护以及应用程式的开发两个方面。对于前者要求建立起资料一致性和完整性强、资料安全性好的库。而对于后者则要求应用程式功能完备,易使用及维护等特点。经过系统分析情况,我们使用MICROSOFT公司的Visual Basic开发工具,利用其提供的各种面向物件的开发工具,尤其是资料视窗这一方便而简洁操纵资料库的智慧化物件,首先在短时间内建立系统应用原型,然后,对初始原型系统进行需求迭代,不断修正和改进,直到形成使用者满意的可行系统。 本次毕业论文题目为小型超市管理系统，主要目的是在超市进销存模组的基础上，对超市的经营、管理进行研究和探讨。 根据系统所需功能，决定以Windows XP 为开发平台，采用ACCESS做后台资料库，选择功能强大的VB 为开发工具，利用软体工程思想和方法，总体上用结构化生命周期法进行系统分析和设计，采用快速原型法来实现系统。 本系统由进货管理模组、出库管理模组、销售管理模组、管理员模组等组成，对超市中的各种资讯进行分类管理、统筹规划，功能较为全面。 关键词：资讯管理系统；商品管理；资料库
一般小规模超市可划分几个大区： 1、食品区： 速食面/饼干/火腿肠/零散食品 2：饮料区： 啤酒/可乐/果汁/白酒及其它 3、日用品区： 毛巾/牙膏/牙刷/手纸/洗衣粉/洗发水/肥皂等 4、香菸专区 5、其它区： 根据各个超市不同情况定，有的还卖米、油，有的还卖熟食、有的还卖水果。
商品条码的编码结构 包括标准版商品条码（EAN—13条码）和缩短版商品条码（EAN—8条码）。 标准版商品条码：EAN-13 标准版商品条码的结构 标准版商品条码所表示的程式码由13位数字组成，其结构如下： 结构一：X13X12X11X10X9X8X7 X6X5X4X3X2 X1， 其中：X13 ……X7厂商识别程式码；X6 ……X2表示商品专案程式码；X1校验码。 结构二：X13X12X11X10X9X8X7 X6 X5X4X3X2 X1。其中：X13 ……X6厂商识别程式码；X5 ……X2表示商品专案程式码；X1校验码。当X13X12X11为690、691时，其程式码结构同结构一；当X13X12X11为692时，其程式码结构同结构二。 校验码计算 参见GB 12904《通用商品条码》国家标准规定的方法。 缩短版商品条码：EAN-8 缩短版商品条码由8位数字组成，其结构如下： X8X7 X6 X5X4X3X2 X1；其中：X8X7 X6：其含义同标准版商品条码的X13X12X11；X5X4X3X2：表示商品专案程式码，由EAN编码组织统一分配。在我国，由中国物品编码中心统一分配；X1：校验码。计算时，需在缩短版商品条码程式码前加5个“0”，然后按标准版商品条码校验码的计算方法计算. 希望蛋卷的回答对你有帮助。
不知道你问的是什么意思，可以再说细点不，（小超市，小食品，《泡面，火腿，面包，饼乾，》，小调料，小酒水，饮料，生活用品，小百货，）你问的是不是这个。
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1.水果数据处理：对水果(苹果，香蕉)数据集进行处理转化为标签和图像，并转化为one-hot码。 2.卷积模型搭建：采用keras搭建模型，卷积层、池化层、Dropout层、全连接层、输出层 3.模型训练把数据集在建立的模型上进行训练，并把最好的模型保存到h5文件中，便于直接对模型进行测试。 4.模型测试：打开摄像头，使用通用物体进行测试。测试结果将录制成视频展示。
大概可以这样写，你自己吃亏下，也可以按这个方向去探究分析
一描绘果品营销渠道网络体系的架构
1明确果品营销渠道体系的结构类型
(1)果品生产销售一条龙营销渠道模式。果品经营者直接控制或拥有果品生产基地的控制权、经营权。
2实施果品连锁专卖与网络营销
有机结合的果品营销渠道建设在我国果品行业连锁专卖与网络营销结合作为一种果品经营业态成长迅速，目前，一线大城市，果品连锁专卖店在整个果品营销渠道网络体系中发挥着重要作用。
3描述果品营销渠道体系架构
在调查分析论证的基础上，描绘果品营销渠道网络体系的架构，即果品连锁经营全产业链各环节就是在总部的统一协调指挥下由渠道成员构成，也就是，以总部为龙头，果品生产者作为供应基地，配送中心为支撑，终端门店(网店和实体店)为前沿的果品营销渠道网络体系。
4科学选址、合理设置网点数量
明确果品渠道层级果品营销渠道体系设计，就是要寻找果品生产与消费者的最佳的、最经济的接触点，选点布线，果品营销渠道体系构建应遵循科学选址技术，形成本公司选址秘诀，合理设置网点数量并开发有效网点
二果品营销渠道运作管理
果品全产业链包括种苗繁育、基地种植、果品深加工、销售及售后使用评价，该文重点研究果品从果园到果盘，经过采摘分拣包装、配送、终端门店或第三方物流到消费者手里、售后评价各个环节，是一条完整的产业链，每个环节都很重要。
三果品营销渠道成员的关系
管理和维护把渠道成员不能单纯的看作交易关系，看作物流的通路、融资的渠道，而要当作战略联盟、合作伙伴、企业的资源，建立紧密的果品供销关系提升果品连锁经营的核心竞争力。为此，要设计好以下系列工作。
1果品营销渠道价格体系
果品营销渠道价格体系与激励政策是整个果品营销渠道网络体系能否长期良性运行的核心内容之一，涉及渠道成员的利益。
2总部对果品基地和终端门店、配送中心给予强有力的支持和激励
政策注重果品营销渠道网络管理和维护，加强渠道成员之间的向心力与忠诚度。一般要求渠道成员之间加强沟通与合作。
构建果品连锁专卖加果品电商全产业链运作模式是果品营销渠道发展的大势所趋，是建立果品营销渠道竞争优势的必然选择，这种果品营销渠道运作已经成为提升果品经营企业竞争力的重要内容。果品营销渠道体系的构建涉及渠道成员的组成，需要用现代管理工具、信息化手段加强果品营销渠道网络体系全产业链的建设和管控，能够极大地提升果品经营企业的核心竞争力和盈利能力。希望更多的果品经营企业能够对自己的营销渠道进行科学的建设和运作管理，不断做大做强。
如果 你需要的了，可先列提纲的
数字图像处理方面了解的了。
中国知网也好！万方数据也好都有例子！甚至百度文库都有！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！参照你们学校的论文的格式，列出提纲，补充内容！实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！最后，到万方等地进行检测，将扫红部分进行再次修改！祝你顺利完成论文!
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细