非常大，因为数据库不一样 所以最后的结果肯定出入很大
嵌入式人脸识别系统，明白懂得
clear;I=imread('E:\matlab\'); %输入图像O=rgb2ntsc(I);G=O(:,:,2);[m n]=size(G);U=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nif G(i,j)>(i,j)<(i,j)=1;endendendsr=strel('disk',6);C=imclose(U,sr);L=bwlabel(C);B=regionprops(L,'area');Se=[];Sm=max(Se);if Sm>m*n/27B1=bwareaopen(C,Sm);k_y1=m;k2=m;l2=n;for i=1:mif any(B1(i,:))==1k_y1=i;breakendendfor i=k_y1:mif B1(i,:)==0k2=i;breakendendfor j=1:nif any(B1(:,j))==1l_y1=j;breakendendfor j=l_y1:nif B1(:,j)==0l2=j;breakendendk_y=k2-k_y1;l=l2-l_y1;if k_y>.5*l&&k_y<3*lI1=imcrop(B1,[l_y1 k_y1 l .4*k_y]);[n1 m1]=size(I1);L1=bwlabel(I1);E=regionprops(L1,'area');Si=[];Sm=max(Si);if Sm/(n1*m1)>.3B2=bwareaopen(I1,floor(.5*Sm));g_y1=m1;g2=m1;for j=1:m1if any(B2(:,j))==1g_y1=j;breakendendfor j=g_y1:m1if B2(:,j)==0;g2=j;breakendendg=g2-g_y1;figure;imshow(I);hold onh1=line([l_y1+g_y1,l_y1+g_y1+g],[k_y1,k_y1]);h2=line([l_y1+g_y1+g,l_y1+g_y1+g],[k_y1,k_y1+*g]);h3=line([l_y1+g_y1+g,l_y1+g_y1],[k_y1+*g,k_y1+*g]);h4=line([l_y1+g_y1,l_y1+g_y1],[k_y1+*g,k_y1]);h=[h1 h2 h3 h4];set(h,'Color',[1 0 0],'LineWidth',2);elsefigure;imshow(I);endelsefigure;imshow(I);endelsefigure;imshow(I);end给分！
姓名：张钰 学号：21011210154 学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：
基于yolo算法的口罩人脸识别研究的意义如下：口罩人脸识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中的行人是否存在未带口罩的情况，在一些需要佩戴口罩的特定场合，比如食堂、饭店等员工需要佩戴口罩上岗，或由于特殊情况，需要行人佩戴口罩的场景，都可以适用。目前市面上的口罩人脸识别系统，常用的方式先对人脸进行检测，再对人脸进行区域划分，统计分析脸部下方区域的颜色信息，进而判断人脸是否佩戴口罩的方式。但在实际现场应用中，人脸的倾斜角度不同，不同光线的干扰也不同，导致传统方式的精度并不理想。因此，现有技术需要改进。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
做个小项目，自然而然就写出来了。
2013-2014-2学期移动网络开发技术期末考核 食物相宜相克大全专 业： 计算机科学与技术 班 级： 学生姓名： 学 号：2014年6月目 录1.项目简介 .................................................................................................................................... 11.设计背景 ............................................................................................................................ 12.功能概要 ............................................................................................................................ 12.系统分析 .................................................................................................................................... 11. 需求分析 .......................................................................................................................... 12.可行性分析 ........................................................................................................................ 21.技术可行性分析 ................................................................................................................ 22.操作可行性分析 ................................................................................................................ 23.系统设计 .................................................................................................................................... 21.总体设计 ............................................................................................................................ 22.功能设计 ............................................................................................................................ 33.数据库设计 ........................................................................................................................ 34.交互设计 ............................................................................................................................ 34.系统实现 .................................................................................................................................... 31.实现平台： ........................................................................................................................ 32.主要界面： ........................................................................................................................ 33.主要代码 ............................................................................................................................ 51.主界面代码：.................................................................................................................... 52.编辑数据界面： ................................................................................................................ 83.操作数据库代码： .......................................................................................................... 104.显示格式代码： .............................................................................................................. 125.系统测试 .................................................................................................................................. 13计算机科学与技术专业大作业报告1.项目简介1.设计背景当今，手机成为日常生活必不可少的工具，随着科学技术的发展，智能手机日趋发展成熟。Android手机操作系统是全球最受欢迎的智能手机平台之一。开发灵活性更强，各种软件层出不穷，发展前景十分广阔。智能手改变人们使用手机的习惯，也放大人们对手机的想象。对目前形式的分析和对未来的展望，手机系统已经不仅限于通话和短信等内容，手机扩展功能日益发展壮大，利用手机里的各种基本功能，可以拓展更多更实用的软件，本程序就是用android手机系统的各种功能实现有创意且实用的食物相宜相克系统。民以食为天，食物是生活中必不可少的，而随着人们生活水平的提高大家对食物的安全也越来越重视，然而如今的日常生活中也存在着很多食物搭配上的误区，这些错误的搭配也直接或者间接的影响着我们的健康。搭配相宜会促进营养吸收，于健康有益;搭配相克会破坏营养价值，甚至引发疾病或导致中毒。只有根据食物的属性及自身情况合理安排膳食，趋利避害，才能吃得科学，吃出健康。本程序就是基于这么一种设计理念策划并制作完成的。2.功能概要本程序提供了查询和添加两种功能。查询功能：当用户输入食物名称后，点击查询按钮，页面上显示用户查询的食物及与之相关的相宜与相克搭配。用户点击显示全部按钮，页面上显示数据库中所有数据。添加功能：用户可以点击添加数据按钮，跳转到添加数据界面，用户可以对数据库中食物相宜相克数据进行添加，删除，修改。2.系统分析1. 需求分析在智能手机日益发展壮大的今天，智能手机人人都有，而本程序的受众面相当之广泛，人人都需要吃食物，但了解食物之间如何搭配食用的人却是很少，正是因为有了这样的市场需求，本程序才得以应运而生。无论是居家主厨的家庭主妇，还是注重饮食健康的男女老少，都可以简单、快捷、方便的使用本程序查询出与之相宜或相克的食物，帮助人们了解食物的相宜相克。1计算机科学与技术专业大作业报告2.可行性分析随着社会与科技的发展，人们越来越注重移动、便携与方便。而随着这股潮流的发展，手机应用游戏应运而生。安卓系统作为一个市场占有超过50%的手机平台，其应用的发展非常迅猛随着手机的发展与普及，以及互联网技术的扩展，人们对移动通讯的需求必将需要实现多元功能化。通过移动通讯连接到Internet上，实现数据，应用等资源共享。提高了数据的资源利用，并能及时的到更新。在这样的外界环境之下，手机应用的推广得到保证。1.技术可行性分析Android系统平台是一个基于Linux开源的手机操作系统。它由Google公司在2007年11月5日正式发布的。Android平台是由操作系统、中间件、界面和应用软件组成。是第一个要为移动终端创造的一款真正开放的完整的操作系统。说道Android操作系统平台的优势，不得不提到最突出的两个特点“免费”和“开源”。免费：Android免费提供其操作系统，让移动过电话制造商可以免费搭载Android操作系统，使得手机的制作成本大大降低，渐渐使得Android普及。开源：Android手机制作操作系统代码的开放性，不仅让开发者可以在统一开放平台进行程序开发，而且可以解决现今市场不同智能机之间因文件格式不同造成的信息交流不便、程序内容无法移植等问题;并且Android的开机源码就意味着手机使用者不必在被动地接受移动电话制造商默认的设施和环境，使用者完全可以根据自己的想法自定义手机的配置。2.操作可行性分析因为该程序是一个简易的小型应用程序，开发不需要太多人力、精力，因此实现起来比较容易。对手机的性能没有过高的要求，系统利用率的占用也较低。而且本程序功能简单，用户只要有一点手机操作经验，看过提示后，对本软件的操作就会非清楚。3.系统设计1.总体设计本程序主要是为了让用户只需要简单操作就可以了解各种食物之间的相宜相克，界面应该简洁，操作简单，方便用户上手，所以功能不需要太复杂，只需要简单实用。2计算机科学与技术专业大作业报告2.功能设计(1)实现查找数据库中数据功能利用向查询按钮添加监听事件来向EditText获取需要查询的数据名称，然后到数据库中查询，将结果显示TextView中，向显示全部按钮添加监听事件，用户单击显示全部按钮，调用方法把数据库中所有数据显示在界面上。(2)实现向数据库中添加、删除、修改数据功能利用向添加、删除、修改按钮添加监听事件来向EditText获取需要操作的数据名称及内容，然后调用方法，对数据库进行相应操作3.数据库设计在数据库中建立一张表，储存食物数据信息4.交互设计利用activity，intent实现查询和添加数据两个界面之间的交互4.系统实现1.实现平台：Android .主要界面：(1)搜索界面在该界面中，用户可以搜素数据库中食物信息。图1 搜素界面 图2 搜素空值3计算机科学与技术专业大作业报告图3搜素不到数据 图4显示全部(2)编辑界面：在该界面中用户可以对数据库进行添加、删除、修改操作。图5 编辑界面 图6 输入空值
基于android校园二手交易毕业是比较难的，因为它包括1.综述基于Android的交易平台在生活中的作用:2.了解基于Android手机软件设计的相关技术;3.熟悉Android开发环境;4.查找实现校园二手交易平台的相关资料;5.设计基于Android的校园二手交易平台整体框架。6.深入分析交易平台实现的关键技术与Android编程语言的注意事项:7.编写基于Android的校园二手交易平台程序，等多个方面需要研究的内容和方向，因此取样研究难度大。
可以。1、首先在电脑上将基于android的毕业设计论文制作出了。2、其次打开电脑管理页面，新建页面点击运行。3、最后在相关属性中选择制作的论文，就可以了。
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32. 直序扩频技术的仿真与应用(字数:14521,页数:37 )33. 带CC1100无线收发模块基本控制系统(字数:15224,页数:50 )34. 基于CPLD的CDMA扩频调制解调器建模设计与实现(字数:14327,页数:63 )35. 基于单片机的智能教师点名器(字数:10627,页数:29 )36. Butterworth滤波器设计(字数:8348,页数:28 )37. MPEG-4播放技术(字数:13207,页数:38 )38. NAND Flash设备(字数:10928,页数:49 )39. P2P网络通信设计(字数:8075,页数:39 )40. PAM调制解调系统设计(字数:13922,页数:43 )41. Visual C++环境下的基于肤色图像的人脸检测算法(字数:11186,页数:28 )42. 红外异步数字通信的数据采集装置设计与实现(字数:19577,页数:68 )43. 基于FPGA的交织编码器设计(字数:13239,页数:39 )44. 基于ofdm系统的接受分集技术(字数:11057,页数:28 )45. 基于编码的OFDM系统的C语言设计与实(字数:11190,页数:34 )46. 基于计算机视觉库OpenCV的文本定位算法改进(字数:9674,页数:32 )47. 简易数字电压表设计实现(字数:7436,页数:24 )48. 图像梯形退化校正的研究与实现(字数:12616,页数:34 )49. 上位PC机与下位单片机之间进行串口通信(字数:12645,页数:30 )50. 基于Zigbee技术和Atmega128单片机的无线传感器硬件开发(字数:17571,页数:51 )
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。
＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难
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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网络、网站，或管理系统都可以的
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。