一类期刊是国家级的核心期刊，二类的是除国家级核心期刊之外的其它核心期刊，三类的就是普通期刊。每个地方划分标准都不相同。
由于给期刊定级的机构、院校很多，定级的出发点、目的和标准各不相同，期刊分级的称谓也就显得五花八门。
需要指出的是，由于期刊的主办者越来越重视期刊分级的结果,对分级中获得的好成绩往往在刊物醒目位置予以标注，而称谓的复杂多样使得读者难以辨明。
如“优秀期刊”，在某次定级中可能是最高级别，而在另一个定级中可能是第二级或第三级，最典型的如全国高校社科学报评奖，在“优秀学报”上还叠着两级，分别是“百强”（第二级）和“双十佳”（第一级）。
扩展资料：
以期刊质量分级
以质量分级是最具有学术价值的一种分级，主要表现为期刊获奖或入选某种目录。核心期刊的理论传入我国后，情报学界终于有了替代传统的以行政级别分级的较为科学合理的新方法。
1988年，兰州大学仿照《科学引文索引》的“期刊引文报告”的方法，选定我国出版的学术水平最高的10种自然科学期刊为依据，用各刊所载论文的参考文献，每年编制引文索引卡片，分散编印成册，名为《中文自然科学引文索引》。
并从中选出104种自然科学中文核心期刊，这是我国第一个利用引文研制出的较具权威性和学术影响的自然科学中文核心期刊。
1990年中国科学院文献情报中心根据国外主要检索工具列出的110种中国科技期刊和兰州大学提出的104种期刊，又收录了国家自然科学基金委员会公布的重大项目中所列中国（不含港台）大学的学报，经专家评议后提出286种科技核心期刊。
1991年中国科学技术情报研究所“中国科技论文统计与分析”课题组重新选出1230种期刊作为国内“学术榜”的统计源。这几次有影响的期刊分级都限于自然科学，说明一方面自然科学期刊的分级在理论和实践方面都先于社会科学，另一方面，八十年代末开始的期刊质量分级，还缺乏学科的全面性和系统性。
参考资料来源：百度百科-期刊分级
参考资料来源：百度百科-三类期刊
工具／原料：联想启天m428、windows7旗舰版、百度浏览器。
1、打开中国知网主页（cnki），点击进入“高级检索功能”。
2、导航栏中选择“期刊选项”，观察下方功能区，按照箭头指示，将“核心期刊”选项选中，以下以“物流”为关键词进行演示。
3、在“刊名”这一列会将期刊名称显示，均为核心期刊。
4、可以点击期刊名称，按照箭头标识出可以看此期刊是否为核心期刊。
查论文是否属于正规期刊方法：
第一步：登录“国家新闻出版署”网站查询，点击办事服务。
第二步：下拉看到“从业机构和产品查询”点击“连续型电子出版物”、“期刊/期刊社”、“报纸/报社”查询所要投稿的刊物就可以，如果能搜到就是正规期刊，如果未搜到则相反。
一般来说刊物有期刊、连续性电子期刊、报刊，都属于正规期刊，我们可以自己登陆国家新闻出版署官网进行查询。
正规期刊是在国家新闻出版署有登记备案的，找到新闻出版署期刊查询的页面，然后你输入期刊名字，注意不要带书名号，然后点击查询，就能看到期刊的CN刊号。
电子期刊虽然也是正规期刊，查询入口：国家新闻出版署-连续型电子期刊管理，但在很多单位/学校的认可度并不高，所以电子期刊的版面费大都便宜。
而且刊期也早，但除非单位/学校明文规定认可这类期刊，否则就不要发。报刊情况类似，国家新闻出版署-报纸/报社查询，它不是期刊，所以除非单位/学校认可报纸论文，不然发了也没用。
软件学报是很难投的，审稿时间长，难度大，是EI核心来源期刊； 可接受8000-10000字左右的长文； 稿量大，处理流程大多缓慢，应早投； 《投稿方式：直接网站在线投稿，中英文均可。初审后通知编号，邮寄审理费。外审通过后再通知其它处理事宜。 审理费：150元 审稿周期：6个月左右；发表周期：录用后的发表周期较长，需要耐心等待，但专刊较快. 版面费标准：元/面，收费比较厚道。该刊组织了很多专刊，投专刊的文章被录用后发表周期相对短，但录用率超低专刊反映信息较快，是一种不错的方式。 《模式识别与人工智能》比前者好中一些，但难度也不小。这个杂志是要求你寄两份打印稿，还有一份你的联系信息，然后大概一个星期左右他给你发email告知你通过初审，要求给审稿费100元，然后就是等待，大概三个多月给结果吧。每期文章大约20几篇，平均来说不是很好中，审稿一般4个月左右，发表周期就长了。
主办单位不同。《计算机应用研究》创刊于1984年，由国家科技部所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。2015年《计算机应用研究》的复合影响因子为。《模式识别与人工智能》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。模式识别与人工智能 影响因子是。
国际顶级期刊：PAMI（Transaction on pattern Analysis and Medicine Intelligence），IJCV(International Journal of computer Vision)国际较好期刊：CVIU(Computer Vision and Image Understanding)PR(Pattern Recognition);PRL(Rattern Recognition Letters);加油，期待顶级期刊上出现的中国人文章越来越多~
Pattern Recognition期刊Q1区。期刊分区：SCI期刊分区共有两种，一类是JCR分区，也就是汤森路透分区，共有Q1、Q2、Q3和Q4四个区，前25%(含25%)期刊划分为Q1区，前25%～50% (含50%)为Q2区，前50%～75% (含75% )为Q3区，75%之后的为Q4区。
另一个分区是中科院分区，中科院分区也是有四个区，1区-4区，在称谓上与JCR分区不同，前5% 为该类1 区、6% ～ 20% 为2 区、21% ～50% 为3 区，其余的为4 区。
其实这两类分区最大的区别在于影响因子的区间标准不同，中科院分区中1区期刊比JCRQ1区期刊要少，质量上要更高，两种分区都是可以选择的。PATTERN RECOGNITION 期刊简介：模式识别是一个成熟而激动人心、发展迅速的领域，它支撑着计算机视觉、图像处理、文本和文档分析以及神经网络等相关领域的发展。它与机器学习非常相似，并且在生物特征学、生物信息学、多媒体数据分析和最近的数据科学等快速新兴领域也有应用。期刊模式识别是在大约50年前建立的，因为这个领域出现在计算机科学的早期。在过去的几年里，它有了很大的发展。该杂志接受在任何领域对模式识别的理论、方法和应用做出原创贡献的论文，前提是该工作的背景在模式识别文献中都有明确的解释和依据。主要关注的论文不属于模式识别领域，并且使用现有或众所周知的方法报告IT的常规应用程序的论文，应该指向其他地方。以上内容参考：期刊网——期刊简介
中文学术期刊等级分类目录（试行）一、A级学术期刊A1级：（3）《经济研究》、《中国社会科学》、《中国科学》A2级：（11）《法学研究》、《管理世界》、《社会学研究》、《现代外语》、《数学学报》、《计算机学报》、《哲学研究》、《历史研究》、《经济学动态》、《当代世界与社会主义》、《求是》二、B级学术期刊B1级：（43）《经济社会体制比较》、《改革》、《经济学家》、《中国工业经济》、《中国农村经济》、《财贸经济》、《宏观经济研究》、《生态经济》、《消费经济》、《世界经济》、《财政研究》、《会计研究》、《金融研究》、《管理科学学报》、《中国管理科学》、《统计研究》、《税务研究》、《投资研究》、《审计研究》、《保险研究》ⅰ度丝谘芯俊贰ⅰ吨泄驳呈费芯俊贰ⅰ墩治学研究》、《马克思主义与现实》、《高校理论战线》、《高等教育研究》、《文学评论》、《科研管\\理》、《应用数学学报》、《数量经济技术经济研究》、《中国法学》、《中国体育科技》、《中国图书馆学报》、《学术月刊》、《系统工程理论方法与应用》、《中国语文》、《外语教学与研究》、《电子学报》、《计算机科学》、《中国软科学》、《人民日报》理论版、《光明日报》(理论版)、《经济日报》(理论版)B2级：经济学：（10） 《财经科学》、《经济科学》、《经济评论》、《经济理论与经济管理》、《南开经济研究》、《中国经济问题》、《中国经济史研究》、《经济地理》、《当代经济科学》、《当代经济研究》管理学：（10） 《南开管理评论》、《管理工程学报》、《战略与管理》、《中国行政管理》、《经济管理》、《管理现代化》、《宏观经济管理》、《外国经济与管理》、《管理科学》、《市场营销导刊》金融学：（8）《国际金融研究》、《金融理论与实践》、《中国金融》、《银行与企业》、《农村金融研究》、《金融论坛》、《国际金融》、《金融与经济》保险学：（6）《中国保险》、《保险理论与实践》、《保险职业学院学报》、《社会保障研究》、《上海保险》、《中国社会保障》世界经济学与贸易经济学：（8） 《世界经济与政治》、《国际经济评论》、《世界经济文汇》、《国际经贸探索》、《国际贸易问题》、《中国流通经济》、《国际贸易》、《商业时代》（理论版）农业经济学：（7）《农业经济问题》、《中国农村观察》、《乡镇企业研究》、《农村经营管理》、《农村经济》、《农业技术经济》、《农业现代化研究》财政税收学与投资学：（6）《国有资产管理》、《中国资产评估》、《中国财政》、《中国税务》、《涉外税务》、《税务与经济》会计学：（8）《财务与会计》、《中国注册会计师》、《中国审计》、《财会月刊》、《财会通讯》、《会计之友》、《中国会计评论》、《中国会计与财务研究》统计学：（6）《数理统计与管理》、《中国统计》、《预测》、《统计与决策》、《统计与预测》、《统计与信息论坛》法学与人口学：（8）《中外法学》、《现代法学》、《法学评论》、《比较法研究》、《法学家》、《中国人口科学》、《人口与经济》、《人口学刊》政治学：（8）《科学社会主义》、《毛泽东邓小平理论研究》、《马克思主义研究》、《思想政治教育导刊》、《现代国际关系研究》、《国际问题研究》、《教学与研究》、《党建研究》哲学：（7）《哲学动态》、《中国哲学史》、《现代哲学》、《道德与文明》、《自然辩证法研究》、《科学技术与辩证法》、《自然辩证法通讯》语言学：（8）《当代语言学》、《中国翻译》、《中国比较文学》、《外国语》、《语言研究》、《外语界》、《新闻与传播研究》、《新闻大学》经济信息与系统工程：（7）《经济与信息》、《管理信息系统》、《中文信息学报》、《系统工程理论与实践》、《系统工程》、《系统工程学报》、《控制与决策》计算机科学：（5）《软件学报》、《计算机应用》、《中国图像图形学报》、《模式识别与人工智能》、《计算机研究与发展》电子商务与电子技术：（8）《电子商务》、《中国金融电脑》、《网络安全技术与应用》、《信息安全与通信保密》、《通信学报》、《电子技术应用》、《光电工程》、《计算机测量与控制》数学：（12）《系统科学与数学》、《运筹学学报》、《应用数学》、《数理统计与应用概率》、《高校应用数学学报》、《计算数学》、《数学进展》、《应用概率统计》、《数学年刊·A辑》、《高等学校计算数学学报》、《数学研究与评论》、《数学的实践与认识》教育学：（8） 《教育研究》、《课程·教材·教法》、《中国教学学刊》、《心理科学》、《心理发展与教育》、《中国高等教育》、《中国大学教学》、《学位与研究生教育》体育学：（4）《北京体育大学学报》、《上海体育学院学报》、《体育科学》、《体育与科学》图书、情报与档案学：（3）《大学图书馆学报》、《档案学研究》、《情报学报》历史学：（3）《中国史研究》、《近代史研究》、《世界历史》综合性社科：（12）《文史哲》、《民族研究》、《旅游学刊》、《城市发展研究》、《自然资源学报》、《资源科学》、《学术研究》、《中国科学研究》、《江海学刊》、《江汉论坛》、《国外社会科学》、《中国劳动科学》高校学报：（13）北京大学学报、武汉大学学报、吉林大学学报、中国人民大学学报、南京大学学报、复旦学报、厦门大学学报、浙江大学学报、南开学报、四川大学学报、清华大学学报、中山大学学报、山东大学学报中央各部委主办学术期刊（须入选CSSCI）三、C级学术期刊除以上A、B两类所列期刊之外，凡进入南京大学CSSCI来源期刊目录或北京大学中文核心期刊目录的期刊，均认定为C级学术期刊。
第一，看主管单位第二，中字开头的期刊基本都是国家级第三，核心期刊有专门的目录
目前职称评审部门要求的核心期刊主要是以“中文核心期刊”和“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”为主。极个别评审单位采用“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”。国家没有任何一个政府部门给刊物划分级别，所谓的刊物级别只是期刊行业的一种认识和一些社会机构推出期刊目录。
国内期刊级别：
1、省级期刊，指的是由各个省，自治区，直辖市所辖的事业单位主办或者由各本科专科院校主办的期刊、学报。如《吉林医学》的主办单位是吉林省人民医院。
2、国家级期刊，是指由国家的部，委级事业单位，全国性的组织团体，机关或学术机构所主办的刊物。如《现代商业》主办单位：中华全国商业信息中心。
3、核心期刊，中国目前主要有七大核心期刊的遴选体系，凡是在这七大核心期刊体系中可以查询到或者说被七大体系收录的刊物，都被认为属于核心期刊。
相关期刊的影响因子都可在两大数据库中检索，坊间常有人提及论文的影响因子什么的，完全不准确。影响因子只是用于评价期刊本身的，单篇论文的评价指标一般是被引数，还要排除自引。
外文期刊，尤其是英语期刊的级别，基本划分为SCIE,SSCI和AHCI，还有EI。以往SCI还会区分SCI，还是SCIE，后来全部统一为SCIE，三种期刊分类存在重合。
扩展资料：
中文期刊的级别非常简单，文科基本的标准是CSSCI和北大中文核心，理科基本标准是CSCD，现在称为CSTPCD。
南京大学社会科学评价中心公布CSSCI来源期刊名单，扩展来源期刊名单和来源集刊名单，目前最新版本是2017-2018版，上一次是2014-2015版，2016年因为某些原因没有公布，就一直沿用2014-2015版。
总体而言，CSSCI的期刊目录范畴比北大中文核心要小一些，因此在某些学科领域，面临无专门C刊的窘境，也造成相关领域学者，或者准确的是高校教师在科研考核上面临很大的困境。
从在线数据库的角度看，CNKI中国知网收录最多，尤其是文科，北大核心目录的几乎全部都收录，甚至还收录有国内很多垃圾期刊；CSTPCD以前是维普数据库在收录，现在主要转向万方。
参考资料来源：人民网—核心期刊为何“以级别取人”
参考资料来源：人民网—核心期刊遴选:评价标准如何定?
这个会我有关注，你要投稿被接收的话，论文会被发表在ACM国际论文集而且会被EI Compendex, Scopus, Thomson Reuters (CPCI)等知名数据库检索，很好的。
以下几个都不错，更多的计算机的期刊见我的百度空间 计量技术N014 计量学报S050 计算机测量与控制S049 计算机仿真S013 计算机辅助设计与图形学学报S012 计算机工程*S034 计算机工程与科学S022 计算机工程与设计S025 计算机工程与应用S030 计算机集成制造系统-CIMSS520 计算机技术与发展S006 计算机科学S085 计算机科学与探索S509 计算机系统应用S018 计算机学报S021 计算机研究与发展S029 计算机应用S016 计算机应用研究S009 计算机应用与软件S048 计算机与数字工程S500 计算机与现代化S014 计算机与应用化学S507 计算技术与自动化C003 计算力学学报B014 计算数学C094 计算物理
计算机辅助设计与图形学学报
自动化学报
计算机研究与发展
中国图像图形学报
计算机集成制造系统
计算机应用与软件
控制理论与应用
计算机应用
计算机应用研究 等等
望采纳！！！
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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《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
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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