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 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)
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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。
比如说迅捷ocr文字识别动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频。1963年Bogert et al出版了《回声的时序倒频分析》。通过交换字母顺序，他们用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术，倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换。从1975年起，隐马尔可夫模型变得很流行。运用隐马尔可夫模型的方法，频谱特征的统计变差得以测量。文本无关语音识别方法的例子有平均频谱法、矢量量化法和多变量自回归法。平均频谱法使用有利的倒频距离，语音频谱中的音位影响被平均频谱去除。使用矢量量化法，语者的一套短期训练的特征向量可以直接用来描绘语者的本质特征。但是，当训练向量的数量很大时，这种直接的描绘是不切实际的，因为存储和计算的量变得离奇的大。所以尝试用矢量量化法去寻找有效的方法来压缩训练数据。Montacie et al在倒频向量的时序中应用多变量自回归模式来确定语者特征，取得了很好的效果。想过语音识别系统要有高质量的录音机，那不是很容易买到的。一般的录音机不能记录声音的完整频谱，录音系统的质量损失也必须是非常低的。对于大多数的语音识别系统，模仿的声音都不会成功。用语音识别来辨认身份是非常复杂的，所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。语音识别系统得益于廉价的硬件设备，大多数的计算机都有声卡和麦克风，也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。语音随时间而变化，所以必须使用生物识别模板。语音也会由于伤风、嗓音沙哑、情绪压力或是青春期而变化。语音识别系统比指纹识别系统有着较高的误识率，因为人们的声音不像指纹那样独特和唯一。对快速傅立
我们可以设想，在不久的将来坐在办公司里的经理会对电脑说：“嗨!伙计，帮我通知一下公司所有员工，今天下午3：00准时开会。”这是科学家在几十年前的设想，语音识别长久以来一直是人们的美好愿望，让计算机领会人所说的话，实现人机对话是发展人机通信的主要目标。进入2l世纪，随着计算机的日益普及，怎样给不熟悉计算机的人提供一个友好而又简易的操作平台，是我们非常感兴趣的问题，而语音识别技术就是其中最直接的方法之一。
20世纪80年代中期以来，新技术的逐渐成熟和发展使语音识别技术有了实质性的进展，尤其是隐马尔可夫模型(HMM)的研究和广泛应用，推动了语音识别的迅速发展，同时，语音识别领域也正处在一个黄金开发的关键时期，各国的开发人员正在向特定人到非特定人，孤立词汇向连接词，小词汇量向大词汇量来扩展研究领域，可以毫不犹豫地说，语音识别会让计算机变得“善解人意”，许多事情将不再是“对牛弹琴”，最终用户的口述会取代鼠标，键盘这些传统输入设备，只需要用户的嘴和麦克风就能实现对计算机的绝对控制。
1、隐马尔可夫模型HMM的引入
现在假定HMM是一个输出符号序列的统计模型，具有N个状态S1，S2⋯Sn，在一个周期内从一个状态转到另一个状态，每次转移时输出一个符号，转移到了哪个状态以及输出什么符号，分别由状态转移概率和转移时的输出概率来决定，由于只能观测到输出符号序列，不能观测到状态转移序列，因此成为隐藏的马尔可夫模型。
2、语音识别的特点
语音识别的意思是将人说话的内容和意思转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列等。与说话人的识别不同，后者主要是识别和确认发出语音的人而非其中所包含的内容。语音识别的目的就是让机器听懂人类口述的语言，包括了两方面的含义：第一是逐字逐句听懂而不是转化成书面的语言文字；第二是对作者简介：贾聪，中国地质大学机械与电子信息学院。口述语言中所包含的命令或请求加以领会，做出正确回应，而不仅仅只是拘泥于所有词汇的正确转换。
3、语音识别系统的工作流程
一般来说，一套完整的语音识别系统其工作过程分为7步：①对语音信号进行分析和处理，除去冗余信息。②提取影响语音识别的关键信息和表达语言含义的特征信息。③紧扣特征信息，用最小单元识别字词。④按照不同语言的各自语法，依照先后次序识别字词。⑤把前后意思当作辅助识别条件，有利于分析和识别。⑥按照语义分析，给关键信息划分段落，取出所识别出的字词并连接起来，同时根据语句意思调整句子构成。⑦结合语义，仔细分析上下文的相互联系，对当前正在处理的语句进行适当修正。
4、音识别系统基本原理框图及原理
语音识别系统基本原理结构如图1所示。语音识别原理有三点：①对语音信号中的语言信息编码是按照幅度谱的时间变化来进行；②由于语音是可以阅读的，也就是说声学信号可以在不考虑说话人说话传达的信息内容的前提下用多个具有区别性的、离散的符号来表示；③语音的交互是一个认知过程，所以绝对不能与语法、语义和用语规范等方面分裂开来。
预处理，其中就包括对语音信号进行采样、克服混叠滤波、去除部分由个体发音的差异和环境引起的噪声影响，此外还会考虑到语音识别基本单元的选取和端点检测问题。反复训练是在识别之前通过让说话人多次重复语音，从原始语音信号样本中去除冗余信息，保留关键信息，再按照一定规则对数据加以整理，构成模式库。再者是模式匹配，它是整个语音识别系统的核心部分，是根据一定规则以及计算输入特征与库存模式之间的相似度，进而判断出输入语音的意思。
前端处理，先对原始语音信号进行处理，再进行特征提取，消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响，使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征提取，消除噪声和不同说话人的发音差异带来的影响，使处理后的信号能够更完整地反映语音的本质特征。
5、当前亟待解决的问题
语音识别系统的性能受到许多因素的影响，包括不同说话人的发音方式、说话方式、环境噪音、传输信道衰落等等。具体要解决的问题有四点：①增强系统的鲁棒性，也就是说如果条件状况变得与训练时很不相同，系统的性能下降不能是突变的。②增加系统的适应能力，系统要能稳定连续的适应条件的变化，因为说话人存在着年龄、性别、口音、语速、语音强度、发音习惯等方面的差异。所以，系统应该有能力排除掉这些差异。达到对语音的稳定识别。③寻求更好的语言模型，系统应该在语言模型中得到尽可能多的约束，从而解决由于词汇量增长所带来的影响。④进行动力学建模，语音识别系统提前假定片段和单词是相互独立的，但实际上词汇和音素的线索要求对反映了发声器官运动模型特点的整合。所以，应该进行动力学建模，从而将这些信息整合到语音识别系统中去。
6、统的组成和分类
根据识别的对象不同语音识别大致上可分为3类：对孤立词识别，对关键词识别和对连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音；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③部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，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。
7、语音识别技术应用领域及前景展望
语音识别技术借助飞速发展的高速信息网，可实现计算机的全球联网和信息资源共享，因此被广泛应用的系统有：语音输入和控制系统，语音拨号系统、智能家电及玩具，智能电话查询系统，数据库检索等方面，在咨询服务、教育等行业，正潜移默化地改变和便利着我们的生活。此外，语音识别系统还在多媒体手机、个人掌上电脑、车载导航器GPS等方面有着巨大的应用和市场前景。
8、结语
语音识别是非常有发展潜力的一门学科，你可以设想。我们平时生活中很多地方都可以用到它，可以大大便利我们的生活和工作，比如智能手机，智能空调及冰箱，电动门，汽车导航，机器人控制，医疗设施，军事设备等。可以毫不夸张的说，21世纪将会是语音识别广泛流行和普及的时代，而语音识别产品和设备也会以其独特的魅力引领时代潮流，成为时代追逐的宠儿和焦点。
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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。
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.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
学术堂整理了十五个好写的计算机软件毕业论文题目，供大家进行参考：1、基于西门子S7-1200电梯控制系统设计与实现2、基于ArcGIS Engine工程施工自动规划系统设计与实现3、基于云平台的光伏监控系统设计与实现4、基于移动终端的变电站导航系统设计与实现5、人造板在线同步图像采集系统设计与实现6、基于LoRa的园区能耗管理系统设计与实现7、电厂机组一次调频参数在线监测系统设计与实现8、基于组件技术的船舶导航系统设计与实现9、智能家居控制系统设计与实现10、大型地面光伏电站综合自动化系统设计与实现11、无人驾驶喷雾机电控系统设计与试验12、国产重力输液过程智能监控系统设计与临床转化应用研究13、大型医院医技检查自动预约系统的设计与应用14、高校计算机教学综合管理系统设计与实现15、基于移动物联网的智慧教室设计与实现
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。
学术堂整理了十五个好写的计算机软件毕业论文题目，供大家进行参考：1、基于西门子S7-1200电梯控制系统设计与实现2、基于ArcGIS Engine工程施工自动规划系统设计与实现3、基于云平台的光伏监控系统设计与实现4、基于移动终端的变电站导航系统设计与实现5、人造板在线同步图像采集系统设计与实现6、基于LoRa的园区能耗管理系统设计与实现7、电厂机组一次调频参数在线监测系统设计与实现8、基于组件技术的船舶导航系统设计与实现9、智能家居控制系统设计与实现10、大型地面光伏电站综合自动化系统设计与实现11、无人驾驶喷雾机电控系统设计与试验12、国产重力输液过程智能监控系统设计与临床转化应用研究13、大型医院医技检查自动预约系统的设计与应用14、高校计算机教学综合管理系统设计与实现15、基于移动物联网的智慧教室设计与实现
写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出，还是学姐给的文方网，写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》，很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现
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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好的。。。。。给你。。。代劳
现实中好多系统都是非线性的 非线性系统的研究对工业 军工方面都有很大的影响 包括智能控制系统的研究 都是针对非线性系统的 鲁棒是指系统的抗干扰能力，鲁棒控制就是使系统达到最好的抗干扰情况的那个控制系统的研究
控制理论与应用好，《控制理论与应用》是经国家科学技术部批准，教育部主管，由华南理工大学和中国科学院系统科学研究所联合主办的全国性一级学术刊物，1984年创刊，双月刊，2009年改为月刊，国内外公开发行。《控制理论与应用》期刊主要报道系统控制科学中具有新观念、新思想的理论研究成果及其在各个领域中，特别是高科技领域中的应用研究成果和在国民经济有关领域技术开发、技术改造中的应用成果。内容包括：集中参数控制系统；线性与非线性控制系统；分布参数控制系统；随机控制系统；离散事件系统；大系统理论；混合系统；系统辨识与建模；自适应控制；鲁棒控制；智能控制；优化与控制算法；先进控制理论在实际系统中的应用；系统控制科学的其他重要问题。
1998年7月华东师范大学控制论与智能系统专业博士研究生毕业，获得理学博士学位；自1998年以来先后多次赴香港城市大学电子工程系和数学系进行合作科研, 分别任高级研究员助理、副高级研究员、高级研究员等职(, , , , , , , )。2006年以高级访问学者身份赴美国纽约Polytechnic大学电气与计算机工程系进行合作科研()。2004年7月晋升教授。2004年10月－2006年4月担任南通大学电气工程学院副院长（主持工作）。2006年4月－2008年12月担任南通大学电气工程学院院长（2007年4月－2008年12月兼电气工程学院党总支书记）。2008年12月－2009年6月担任南通大学研究生部主任。现任江苏信息职业技术学院院长、党委副书记，江南大学物联网学院教授、博士生导师。主要从事非线性控制系统、鲁棒控制、时滞控制、广义控制系统、网络控制系统、信号处理以及智能控制的研究和教学工作。在国际学术期刊《Automatica》等发表学术论文100多篇，其中有90多篇次论文先后被SCI、EI、ISTP收录论文，SCI引用近200次；由科学出版社出版《非线性广义系统的鲁棒控制和状态估计》专著一部；主持国家自然科学基金3项，主持省自然科学基金3项，其它省部级研究项目11项；获得江苏省教育教学成果奖、江苏省优秀科技工作者等奖项；入选江苏省六大人才高峰计划，被选为江苏省“333高层次人才培养工程”首批中青年科学技术带头人，被列入美国Marquis Who's Who世界科技名人录，获“南通市第七批专业技术拔尖人才”荣誉称号，获“南通大学优秀党员”荣誉称号，获“南通大学教学名师奖”荣誉称号。课题1. 非线性广义受限系统的网络化控制和滤波 国家自然科学基金项目，61174066，2012年-2015年，万元，在研；主持。2. 基于混沌密码的数码防伪技术研究与应用 江苏省自然科学基金项目，BK2010275，2011年-2012年，万元，在研；主持。3. 信道传输容量有限的广义网络系统的分析与综合 国家自然科学基金项目，60874021，2009年-2011年，万元，在研；主持。先后四次担任国际学术大会程序委员会委员，担任中国自动化学会第二十四届青年学术年会大会组委会主席（2009年8月）。多次担任 IEEE Transactions on Automatic Control，Automatica，International Journal of Control，Systems & Control Letters 等近十种重要自动控制学术期刊审稿人，多次担任国家自然科学基金面上项目通讯评议专家, 曾担任国家自然科学基金面会评专家。兼任中国电子劳动学会副会长，中国电工技术学会电气工程教育专业委员会副理事长，中国自动化学会青年工作委员会委员，中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专业委员会委员，江苏省自动化学会常务理事，江苏省系统工程学会常务理事，兼任南京理工大学和华东师范大学博士生导师。
可以详细写一下这些人的悲剧事迹，再写这些人悲剧的社会背景，历史原因，以及当时周围那些人（鲁迅笔下的闲人）的看法，再加上自己的一些分析，之后再加上与现在社会的对比，指出现在社会中的进步以及不足之处，最后提出自己的建议…
爱——对每一个生命个体的关爱《明天》是《呐喊》中的一篇，也是先生写的第一篇描写农村妇女的小说。情节为主人公单四嫂子是一个死了丈夫又贫困守寡的女人，平日里只靠自己的双手去昼夜不停地纺出棉纱来养活她和三岁的儿子宝儿，对生活可以说毫无奢求，她唯一的希望大概只是养育宝儿，望子成龙吧！尤其是当宝儿瞪着一双小黑眼睛想了一刻，便说：“妈！爹卖馄饨，我大了也卖馄饨，卖许多许多钱——我都给你”。孩子稚气童真的愿望以及对妈妈至真的爱恋是怎样温暖了这位可怜妈妈的心啊！这也给单四嫂子带来多大的力量啊！“那时候，真是连纺出的棉纱，也仿佛寸寸都有意思，寸寸都活着”。正是有了这平常而微小的希望，才支持着这个守寡女人的悲苦的心，给她以挣扎着活下去的勇气……通过单四嫂子的生活，先生以他深邃的艺术笔触塑造了中国劳动妇女的苦难的形象。她喘息在残酷无道的重压下，却还能为了人间的一点温暖，而默默地忍受着生活的煎熬。却不料这样一点小小的安慰也落了空，病魔和庸医夺去了宝儿的生命，也就等于夺去了这寡妇最后的希望。单四嫂子是那样的纯朴、善良、安分。宝儿是那么可爱、朝气、孝顺。在她们母子的生活中，完全没有一点“分外”的要求，她只是为了起码的生活条件整日里不停地劳动着，她们被剥削得已经不知道真正的幸福是什么，而只能通过母子之间的亲情来互相“取暖”。单四嫂子是个丧夫的女人，她没有对社会有丝毫怨言，我想在所谓的东方文明地熏陶下，她应该已经麻木了，失去了“没有爱的悲哀”。因为在中国的古训里早已订好了律条：死了丈夫，不能另行改嫁，只能守节。所以徽州地区至今还有那么多牌坊。苦难的生活给予她的微茫的希望，只是为了养大孩子而挣扎着、奋斗着。而当这微茫的希望也幻灭了的时候，死了丈夫又死孩子的单四嫂子，只能把“无所可爱的悲哀”寄托在宝儿魂魄入梦上。鲁迅先生在描写单四嫂子所处的环境是这样说的“门内是王九妈蓝皮阿五之类，门外是咸亨的掌柜和红鼻子老拱之类”。他们都聚集在这可怜的寡妇周围，但他们除去按照惯例烧纸钱、赊棺材，吞尽这寡妇仅有的一点积蓄外，谁又曾经真正给予她一点同情和温暖呢？可以说单四嫂子所处的环境是令人窒息的。也正如先生在《呐喊》序言里所说的“凡是愚弱的国民，即使体格如何健全，如何茁壮，也只能做毫无意义的示众的材料和看客，病死多少是不必以为不幸的”。这也体现出鲁迅小说的一种创作模式——看与被看的模式。为什么封建的宗法制度可以延续那么长，我想人们的不觉悟，人与人之间的冷漠和互不关心，也就成了封建统治阶级维护宗法统治的重要支柱吧。单四嫂子的不幸遭遇，真实地概括了封建宗法统治和礼教压迫下的劳动妇女的悲惨命运。先生借用一个这样平凡的故事，即广大旧中国劳动群众平凡生活的小悲剧，正是为了向世人揭示那整个时代的悲苦的生活面貌。他的思想是具体地、深刻地：黑暗的宗法制度，封建的旧礼教，在奴役践踏着千百万劳动人民，连单四嫂子这样一点起码的合理的生活愿望也残酷地剥夺了。试想等待单四嫂子的将是怎样一个“明天”呢？先生曾说“既然是呐喊，则当然须听将令了，所以我往往不恤用了曲笔，在《药》的瑜儿的坟上平添上了一个花环，在《明天》里也不叙单四嫂子竟没有做到看见自己儿子的梦，因为那时的主将是不主张消极的”。如果叙述出静夜中的单四嫂子竟没有做到看到自己儿子的梦，虽然增加了悲凉阴冷之感，但是会使小说更有深度。然而先生却没能这样做，这是他听了钱玄同的意见以后，用了“曲笔”的结果。因为那时的钱玄同是不主张消极的，所以鲁迅先生在修改小说时便毫无顾忌地打破自己原来的构思，为的是使作品“比较的显出若干亮色”。这也同时反映了先生的“爱”的哲学。因为在那样的社会——浓重的黑暗。等待着这个可怜寡妇的，将只能是更沉重、更无穷无尽的苦痛和悲哀、更漫长、更黑暗的无情岁月。这平凡的悲剧，也正是灾难深重的时代悲剧的缩影。所以，可以将《明天》中单四嫂子形象概括为体现了先生对女性“爱”的特点。即爱——对每一个生命个体的关爱。
鲁迅笔下的妇女形象妇女问题，是一个重要的社会问题。妇女在社会生活中是否获得自由、民主、平等的权利，是衡量社会解放与否的标志。中国封建社会中的妇女，生活在社会的最底层，受着政权、族权、夫权、神权的残酷压迫，她们必须恪守封建礼教及其道德标准，因而所受的苦难是最深重的。正是基于这种认识和感受，中国文化革命主将鲁迅，在对封建主义进行顽强而坚韧的战斗的同时，始终关注着被压迫在社会最底层的妇女。他在1918年发表的《我的节烈观》一文中，就对封建统治阶级鼓吹的节烈观，进行了猛烈的抨击，指出“表彰节烈”其实是强加给妇女的“畸形道德”；在《关于女人》一文中，他更是一针见血地指出：“这社会制度把女人挤成了各样各式的奴隶，还要把种种罪名加在她头上。”这表现出鲁迅对妇女的悲惨遭遇和不幸命运寄予了深切的同情和怜悯。 与鲁迅的思想行为一致的是，在他的小说创作中，同样充满着对封建宗法制度罪恶行径的愤怒批判。正是封建统治阶级意识形态对妇女的奴役和压迫，导致中国女性几千年来一直生活在水深火热之中，承受着肉体到精神的无尽痛苦与磨难。鲁迅以激进的民主主义与深厚的人道主义，对压迫和惨害妇女的封建主义进行了无情的揭露与鞭挞。在他的现实主义小说《明天》、《祝福》、《离婚》、《伤逝》中，他以深沉的笔触，塑造了单四嫂、祥林嫂、爱姑、子君等一系列的典型形象，她们悲惨的生活和结局，深刻地展现了妇女在封建制度下被绞杀的过程，字里行间，熔铸着作者的激愤与不平。 首先，鲁迅的作品《祝福》，本篇文章是鲁迅先生反映旧中国劳动妇女悲惨命运的短篇小说。《祝福》中的主人公祥林嫂，是旧中国农村劳动妇女的典型形象。她勤劳、善良、质朴、顽强，但在旧社会她不但不能争得一个做人的起码权利，反而成为一个被践踏、遭迫害、受鄙视而终甚至于被封建礼教和封建迷信所吞噬的人物。 对于封建礼教强加给她的种种迫害与摧残，她也进行了挣扎与抗争：早年她就嫁给一个比她小十岁的丈夫，丈夫不幸去世，祥林嫂孤身一人来到鲁镇到鲁四老爷的家中作女工，当祥林嫂在鲁四老爷家做女工时，婆婆突然来到了鲁镇，并强行带走了祥林嫂。哪知道祥林嫂的婆婆为了给小叔子筹办结婚的彩礼，竟然将祥林嫂强行嫁到了里山。对此她也挣扎过也抗争过；面对人们的嘲弄、侮辱与伤害，她给以无言的抗议；对灵魂的有无，她表现了怀疑。但是在封建礼教和封建迷信的双重打击和人们的风刀霜剑中，她不但连起码的做人的资格都没有争到，反而被吞噬被毁灭了。祥林嫂的挣扎与抗争，完全是出于自发的，为了反对再嫁，她进行了“出格”的反抗，是为了保持自己的“贞节”；为了赎“罪”，她去土地庙里捐了门槛。她是在封建礼教和封建迷信的泥沼中进行挣扎也进行了反抗。这决定了她不仅逃不出造成她人生悲剧的苦海，而且最终只能走向死亡的深渊。鲁迅在揭示封建势力对祥林嫂迫害的同时，也挖掘出在她身上的反抗因素。但她这种反抗意识是朦胧的。由于长期以来，受着封建反动文化思想的毒害，所以祥林嫂本能地以封建文化所规范的行为准则，作为自己的处世为人的依据和标准，故她的反抗是受封建思想意识支配的。她临终时对“灵魂”的怀疑，包含着反抗命运的意义，她希望死后能见到儿子，这是对命运的反抗；她又希望没有地狱，死后不被锯成两半，这也是对命运的反抗。不过，她对封建礼教和封建迷信并没有明确的认识，她也不知道造成自己人生悲剧的真正原因，她当然也更不懂得，要改变自己的人生命运，只能推翻这造成人们人生悲剧的万恶的封建制度。 而鲁迅作品《明天》中的单四嫂，是鲁迅创作的第一个妇女形象。她是一个麻木、顺从，完全失去反抗力的女性。贫困寡居的单四嫂，专靠纺纱来养活自己和她三岁的儿子宝儿。宝儿生病，求签、许愿、吃单方，宝儿的病依旧不见好转。她只好把希望押在庸医小仙身上。迷信、庸医夺走了宝儿的生命，这个寡妇的最后一点希望也随之破灭。在这样的社会现实下，一个无依无靠的年轻寡妇，哪里有能力救活儿子和保护自己？面对一连串的不幸和打击，单四嫂只好一味地顺从、屈服，没有丝毫的不满和反抗，完全麻木的把希望寄托在“明天”的到来，但在明天到来时，单四嫂却失去了唯一的儿子和仅有的财物。明天，本来应给人希望，使人重获新生，但单四嫂子的每一个明天，带来的是一次比一次沉重的打击和失望。在单四嫂子的身上，我们找不到力量，看不到希望。鲁迅先生正是在把吃人的封建社会暴露得体无完肤的同时，对如何解放广大劳动妇女这一社会问题开始了艰难的探索。 在《随感录·四十》中，鲁迅指出，妇女“是做了旧习惯的牺牲”。单四嫂对封建道德教条的一味遵从，对自己的命运甘心情愿地任人摆布，这就意味着等待这个可怜寡妇的，只能是更沉重更无穷尽的痛苦和悲哀，是更漫长更黑暗的无情岁月。 相对祥林嫂、单四嫂来说，《离婚》中的爱姑，是鲁迅妇女题材小说中最具反抗性的农村妇女形象。 爱姑也是一个地道的农村妇女，她十五岁嫁到施家， “低头进，低头出，一礼不缺”。然而，就是这个善良、柔顺的农村青年妇女，当丈夫另觅新欢，要遗弃她时，她却变得异常的大胆、泼辣、不屈不挠并进行了强烈而持久的抗争。在封建社会，男人三妻四妾原是司空见惯了的。大多数妇女对此忍气吞声，被迫接受事实。而爱姑在丈夫“姘上了小寡妇”后整整闹了三年，闹得施家鸡鸣狗跳，施家只好请了绅士慰老爷从中说和，而慰老爷只让施家赔八十元，劝她“走散好”。爱姑却不依，认为慰老爷“不通”，定要和他把理讲到底，“要闹得他们家败人亡”。这是何等的坚决、有气概！这在以往的旧中国妇女中是从未有过的。施家最后无法，又请出了与县太爷换过帖的七大人。爱姑还是毫不畏惧地去见七大人评理。在大庭广众之下，她申诉自己在施家受到了欺凌和冤屈，大骂丈夫是“小畜生”、公公是“老畜生”。“男尊女卑”、“出嫁从夫”的所谓封建道德，在她眼中受到了极大的藐视。爱姑替广大受压迫妇女出了一口气。虽然最后还是在地主老爷的威逼下，以施家出九十元大洋、双方“走散”结案。以上所述都是爱姑的离婚“战绩”，爱姑的反抗，已不同于祥林嫂式的反抗，它正从完全被动向有一定的主动性转变。从爱姑身上，我们看到了近代男女平等思想的萌芽，所以敢想、敢说、敢干。《离婚》中爱姑仍然处于被损害的地位，同样受封建礼教毒害，仍属于悲剧的角色。况且，爱姑又是一个没有知识、没见过世面，缺乏社会斗争经验的农村妇女，她对封建统治阶级特别对七大人这样的头面人物抱有幻想，认为七大人是“知书识理的人”，“是讲公道话的”。她还想把官司打倒县里、府里。可爱姑不知道，七大人正是压迫她的封建势力的代表。她丈夫之所以敢遗弃她，就因为有七大人等地主老爷和封建礼教在背后撑腰。七大人根本不理睬爱姑的冤苦，而是以他装腔作势的威风，压迫她屈服，以“走散”结案。爱姑最终还是逃脱不了悲剧的命运！爱姑不同以往的强烈的反抗斗争，有了摆脱悲惨命运的希望。这标志着鲁迅先生在探索中国妇女解放的道路上，又有了新的进展和突破。 单元四嫂、祥林嫂、爱姑封建社会农村妇女的典型形象，在数千年漫长而黑暗的艰难历程中，所受的封建思想毒害更深，背负着更为沉重的精神重压，灵魂深处被奴化被扭曲更为严重。作者鲁迅对她们表现出更大的关怀与同情，同时也表现出无限的悲哀和忧愤。 鲁迅，分在关注妇女问题时，不但把眼光放在农村妇女身上，也把焦点放在城市的新型女性身上。《伤逝》是鲁迅以城市知识女性作为主人公的作品。作品中的主人公子君，与祥林嫂不同的是，她接受过教育，受过知识的熏陶，是在五四新思潮影响下成长起来的具有资产阶极民主主义思想的小资产阶级知识分子。为了争取恋爱和婚姻自由，敢于同旧势力进行较量，勇敢地背叛封建礼教和封建专制家庭，高傲地宣称：“我是我自己的，他们谁也没有干涉我的权力”。这是子君反封建专制的战斗宣言。她和涓生同居，表现了她对封建道德和封建婚姻制度的勇敢的反抗。作者也批评了子君软弱、妥协和思想的停滞不前，当他们建立起小家庭以后又沉浸在凝固的安宁与幸福里，忘记了人生的全盘要义，把精力顷注到家务里及恭顺地侍奉丈夫，表现出旧式妇女贤妻良母式的，失去了奋飞的能力和勇气，变得平庸短浅，由一个勇敢无畏的新时代的女性变成庸庸禄禄的家庭奴隶。由于她性格的软弱，最后不得不回到她曾经背叛的旧家庭里去，走进了连墓碑也没有的坟墓。作者也写出了她纯扑善良的性格，她为了爱情，不计较涓生是个门第卑微的穷青年，当离开涓生的时侯，没有留下字条，却默默地把仅有的生活用品留给涓生，这里有关心，有惋惜，有对爱情的最后留恋，表现出子君纯扑和善良的品性。随着涓生被解雇，家庭经济陷入困境，子君与涓生的感情逐渐出现了裂痕，最后两人不得分手。子君回到冰冷的封建家庭后，不久便死于无爱的人间。无疑，子君的悲剧是时代悲剧。 子君的悲剧是必然的，把自己的幸福生活寄托在涓生身上，而忽略了婚姻家庭支柱的经济基础。没有自己独立的经济地位，没有独立自立的意识，只能依赖他人的女性，是注定要在家庭和社会中遭遇不幸的。子君的可悲这处，在于其身的思想局限与认识局限。 本着“为人生”的启蒙主义精神，和对受压迫妇女的痛惜之情，鲁迅“自觉地与先驱者取同一步”，以悲愤的现实主义笔调，去揭露病态社会的魂灵，以期限引起疗救。作者塑造了单四嫂、祥林嫂、爱姑、子君这几个血肉丰满的艺术典型，通过她们在封建社会及其道德礼教迫害下的悲苦人生命运，揭露和批判了封建宗法制度的黑暗和愚民政策所造成的罪恶。这是鲁迅塑造这些妇女形象的目的之一。怎样才能使妇女脱离被压迫被奴役的地位，争得做人的权利，这也是鲁迅深切关注和一直思考的问题。鲁迅对封建社会及其制度历来主张进行坚韧的战斗。为此，在他的作品中，多处描写了女主人公们的挣扎与反抗。为了使自己获得起码的生存权利，祥林嫂一生都在反抗与挣扎；而爱姑，反抗更是强悍而出格；特别是子君，自学运用了时代的新武器——资产阶级个性主义和个性解放来对抗婚俗，争取爱情自由与婚姻自主。这些反抗，对强大的封建社会及其宗法制度来说，虽然是微弱的，但却是顽强的，是茫茫黑幕笼罩下闪耀出的曾耀眼一时的火花，使人从中看到了“中国女性……在不远的将来，更要看见辉煌的曙色”。对这些女性们身上表现出的对封建恶习势力的奋不顾身的反抗行为，鲁迅显然是无限赞同与极力支持的。鲁迅的这一态度，与他指出的妇女要获得解放，必须把妇女解放运动融入社会革命大潮之中，只有解放了社会，妇女才能最终解放自己的观点是一致的。 半个世纪前鲁迅塑造的妇女形象，她们的反抗与挣扎，虽然最终还是失败了，但她们这种抗争精神及不屈性格，却启示和鼓舞了无数的后来姐妹，最终还是取得了胜利。鲁迅作品所塑造的这些妇女形象，其意义是深远的。
妇女问题，是关系社会文明的重要问题。中国文化革命主将鲁迅，对妇女问题始终给以极大的关注。故其在作品塑造了众多封建社会的妇妇女形象，通过描写她们一生悲惨的遭遇，深刻地揭露了封建宗法制的种种罪恶，愤怒地控诉了封建社会吃人的本质。作者在同情她们的命运，关注她们的生活有的同时，也为她们的解放道路作了深层次的探索 鲁迅的思想行为一致的是，在他的小说创作中，同样充满着对封建宗法制度罪恶行径的愤怒批判。正是封建统治阶级意识形态对妇女的奴役和压迫，导致中国女性几千年来一直生活在水深火热之中，承受着肉体到精神的无尽痛苦与磨难。鲁迅以激进的民主主义与深厚的人道主义，对压迫和（）害妇妇的封建主义进行了无情的揭露与鞭挞。在他的现实主义小说《明天》、《祝福》、《离婚》、《伤逝》中，他以深沉的笔触，塑造了单四嫂、祥林嫂、爱姑、子君等一系列的典型形象，她们悲惨的生活和结局，深刻地展现了妇女在封建制度下被绞杀的过程，字里行间，熔铸着作者的激愤与不平。 本着“为人生”的启蒙主义精神，情着对受压迫妇妇的痛惜之情，鲁迅“自学地与抚驱者取同一步”，以悲愤的现实主义笔调，去揭露病态社会的魂灵，以期限引起疗救。作者塑造了单四嫂、祥林嫂、爱姑、子君这几个血肉丰满的艺术典型，通过她们在封建社会及其道德礼教迫害下的悲苦人生命运，揭露和批判了封建宗法制度的黑暗和愚民政策所造成的罪恶。这是鲁迅塑造这些妇女形象的目的之一。怎样才能使妇女脱离被压迫被奴役的地位，获得真正的，争得做人的权利，这也是鲁迅深切关注和一直思考的问题。鲁迅对封建社会及其制度历来主张进行坚韧的战斗。为此，在他的作品中，多处描写了女主人公们的挣扎与反抗。为了使自己获得起码的生存权利，祥林嫂一生都在反抗与挣扎；而近姑，反抗更是强悍而出格；特别是子君，自学运用了时代的新武器——资产阶级个性主义和个性解放来对抗婚俗，争取爱情自由与婚姻自主。这些反抗，对强大的封建社会及其宗法制度来说虽然是微弱拭目以待，但却是顽强的，是茫茫黑幕笼罩下闪耀出的曾耀眼一时的火花，使人从中看到了“中国女性……在不远的将来，更要看见辉煌的曙色”。对这些女性们身上表现出的对封建恶习势力的奋不顾身的反抗行为，鲁迅显然是无限赞同与极力支持的。鲁迅的这一态度，与他指出的妇女要获得解放，必须把妇女解放运动融入社会革命大潮之中，只有解放了社会，妇女才能最终解放自己的观点是一致的。 半个世纪前鲁迅塑造的妇女形象，她们的反抗与挣扎，虽然最终还是失败了，但她们这种抗争精神及不屈性格，却启示和鼓舞了无数的后来姐妹，最终还是取得了胜利。鲁迅作品所塑造的这些妇妇形象，其意义是深远的。 回答者：匿名 2009-12-31 16:26 妇女问题，是关系社会文明的重要问题。中国文化革命主将鲁迅，对妇女问题始终给以极大的关注。故其在作品塑造了众多封建社会的妇妇女形象，通过描写她们一生悲惨的遭遇，深刻地揭露了封建宗法制的种种罪恶，愤怒地控诉了封建社会吃人的本质。作者在同情她们的命运，关注她们的生活有的同时，也为她们的解放道路作了深层次的探索 鲁迅的思想行为一致的是，在他的小说创作中，同样充满着对封建宗法制度罪恶行径的愤怒批判。正是封建统治阶级意识形态对妇女的奴役和压迫，导致中国女性几千年来一直生活在水深火热之中，承受着肉体到精神的无尽痛苦与磨难。鲁迅以激进的民主主义与深厚的人道主义，对压迫和（）害妇妇的封建主义进行了无情的揭露与鞭挞。在他的现实主义小说《明天》、《祝福》、《离婚》、《伤逝》中，他以深沉的笔触，塑造了单四嫂、祥林嫂、爱姑、子君等一系列的典型形象，她们悲惨的生活和结局，深刻地展现了妇女在封建制度下被绞杀的过程，字里行间，熔铸着作者的激愤与不平。 本着“为人生”的启蒙主义精神，情着对受压迫妇妇的痛惜之情，鲁迅“自学地与抚驱者取同一步”，以悲愤的现实主义笔调，去揭露病态社会的魂灵，以期限引起疗救。作者塑造了单四嫂、祥林嫂、爱姑、子君这几个血肉丰满的艺术典型，通过她们在封建社会及其道德礼教迫害下的悲苦人生命运，揭露和批判了封建宗法制度的黑暗和愚民政策所造成的罪恶。这是鲁迅塑造这些妇女形象的目的之一。怎样才能使妇女脱离被压迫被奴役的地位，获得真正的，争得做人的权利，这也是鲁迅深切关注和一直思考的问题。鲁迅对封建社会及其制度历来主张进行坚韧的战斗。为此，在他的作品中，多处描写了女主人公们的挣扎与反抗。为了使自己获得起码的生存权利，祥林嫂一生都在反抗与挣扎；而近姑，反抗更是强悍而出格；特别是子君，自学运用了时代的新武器——资产阶级个性主义和个性解放来对抗婚俗，争取爱情自由与婚姻自主。这些反抗，对强大的封建社会及其宗法制度来说虽然是微弱拭目以待，但却是顽强的，是茫茫黑幕笼罩下闪耀出的曾耀眼一时的火花，使人从中看到了“中国女性……在不远的将来，更要看见辉煌的曙色”。对这些女性们身上表现出的对封建恶习势力的奋不顾身的反抗行为，鲁迅显然是无限赞同与极力支持的。鲁迅的这一态度，与他指出的妇女要获得解放，必须把妇女解放运动融入社会革命大潮之中，只有解放了社会，妇女才能最终解放自己的观点是一致的。 半个世纪前鲁迅塑造的妇女形象，她们的反抗与挣扎，虽然最终还是失败了，但她们这种抗争精神及不屈性格，却启示和鼓舞了无数的后来姐妹，最终还是取得了胜利。鲁迅作品所塑造的这些妇妇形象，其意义是深远的。