原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
有一个月没更博客了，捂脸 o(￣=￣)d
端午回家休息了几天，6月要加油~
回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。虽然文章是2005年发表在CVPR上的，但近十年来还没有被淹没的文章真的是很值得阅读的研究成果了。
key idea： 局部物体的形状和外观可以通过局部梯度或者边缘的密度分布所表示。
主要步骤：
上图为论文中提供的图，个人觉得我在参考资料中列出的那篇 博客 中给出的图可能更好理解一些。
具体细节： 关于每一个过程的详细解释还是在 这篇博客 中已经写得很清楚了，这里就不再搬运了。
文章中数据集的图像大小均为：64*128, block大小为16x16， block stride为8x8，cell size为8x8，bins=9（直方图等级数）；
获取到每张图的特征维度后，再用线性SVM训练分类器即可。
下图为作者而给出的示例图：
这两篇博客写的都很好，推荐阅读一波。
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 1.1 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 0.1%以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 0.1%以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 1.2 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min:2.8% Avg:37.5% Max:23 Min:1.14 Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min:2.8% Avg:20% Max:18 Min:1.14 Avg:8 1.3 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 1.4 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 2.1 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
目标检测（object detection）是计算机视觉中非常重要的一个领域。在卷积神经网络出现之前，都利用一些传统方法手动提取图像特征进行目标检测及定位，这些方法不仅耗时而且性能较低。而在卷积神经网络出现之后，目标检测领域发生了翻天覆地的变化。最著名的目标检测系统有RCNN系列、YOLO和SSD，本文将介绍RCNN系列的开篇作RCNN。 RCNN系列的技术演进过程可参见 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 。 目标检测分为两步：第一步是对图像进行分类，即图像中的内容是什么；第二步则是对图像进行定位，找出图像中物体的具体位置。简单来说就是图像里面有什么，位置在哪。 然而，由于不同图片中物体出现的大小可能不同（多尺度），位置也可能不同，而且摆放角度，姿态等都可以不同，同时一张图片中还可以出现多个类别。这使得目标检测任务异常艰难。上面任务用专业的说法就是：图像识别+定位两个不同的分支分别完成不同的功能，分类和定位。回归（regression）分支与分类分支（classification）共享网络卷积部分的参数值。 还是刚才的分类识别+回归定位思路。只是现在我们提前先取好不同位置的框，然后将这个框输入到网络中而不是像思路一将原始图像直接输入到网络中。然后计算出这个框的得分，取得分最高的框。 如上，对于同一个图像中猫的识别定位。分别取了四个角四个框进行分类和回归。其得分分别为0.5,0.75,0.6,0.8，因此右下角得分最高，选择右下角的黑框作为目标位置的预测（这里即完成了定位任务）。 这里还有一个问题——检测位置时的框要怎么取，取多大？在上面我们是在257x257的图像中取了221x221的4个角。以不同大小的窗口从左上角到右下角依次扫描的话，数据量会非常大。而且，如果考虑多尺度问题的话，还需要在将图像放缩到不同水平的大小来进行计算，这样又大大增加了计算量。如何取框这个问题可以说是目标检测的核心问题之一了，RCNN，fast RCNN以及faster RCNN对于这个问题的解决办法不断地进行优化，这个到了后面再讲。 总结一下思路： 对于一张图片，用各种大小的框将图片截取出来，输入到CNN，然后CNN会输出这个框的类别以及其位置得分。 对于检测框的选取，一般是采用某种方法先找出可能含有物体的框（也就是候选框，比如1000个候选框），这些框是可以互相重叠互相包含的，这样我们就可以避免暴力枚举所有框了。讲完了思路，我们下面具体仔细来看看RCNN系列的实现，本篇先介绍RCNN的方法。 R-CNN相比于之前的各种目标检测算法，不仅在准确率上有了很大的提升，在运行效率上同样提升很大。R-CNN的过程分为4个阶段： 在前面我们已经简单介绍了selective search方法，通过这个方法我们筛选出了2k左右的候选框。然而搜索出的矩形框大小是不同的。而在AlexNet中由于最后全连接层的存在，对于图像尺寸有固定的要求，因此在将候选框输入之前，作者对这些候选框的大小进行了统一处理——放缩到了统一大小。文章中作者使用的处理方法有两种： （1）各向异性缩放因为图片扭曲可能会对后续CNN模型训练产生影响，于是作者也测试了各向同性缩放的方法。有两种方法： 此外，作者对于bounding box还尝试了padding处理，上面的示意图中第1、3行就是结合了padding=0，第2、4行结果采用padding=16的结果。经过最后的试验，作者发现采用各向异性缩放、padding=16的精度最高。 卷积神经网络训练分为两步：（1）预训练；（2）fine-tune。 先在一个大的数据集上面训练模型（R-CNN中的卷机模型使用的是AlexNet），然后利用这个训练好的模型进行fine-tune（或称为迁移学习），即使用这个预训练好的模型参数初始化模型参数，然后在目标数据集上面进行训练。 此外，在训练时，作者还尝试采用不同层数的全连接层，发现一个全连接层比两个全连接层效果要好，这可能是因为使用两个全连接层后过拟合导致的。 另一个比较有意思的地方是：对于CNN模型，卷积层学到的特征其实就是基础的共享特征提取层，类似于传统的图像特征提取算法。而最后的全连接层学到的则是针对特定任务的特征。譬如对于人脸性别识别来说，一个CNN模型前面的卷积层所学习到的特征就类似于学习人脸共性特征，然后全连接层所学习的特征就是针对性别分类的特征了。 最后，利用训练好的模型对候选框提取特征。 关于正负样本的问题：由于选取的bounding box不可能与人工label的完全相同，因此在CNN训练阶段需要设置IOU阈值来为bounding box打标签。在文章中作者将阈值设置为0.5，即如果候选框bounding box与人工label的区域重叠面积大于0.5，则将其标注为物体类别（正样本），否则我们就把他当做背景类别（负样本）。 作者针对每一个类别都训练了一个二分类的SVM。这里定义正负样本的方法与上面卷积网络训练的定义方法又不相同。作者在文章中尝试了多种IoU阈值（0.1~0.5）。最后通过训练发现，IoU阈值为0.3的时候效果最好（选择为0精度下降了4个百分点，选择0.5精度下降了5个百分点）。即当IoU小于0.3的时候我们将其视为负样本，否则为正样本。 目标检测问题的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小。故需要一个位置精修步骤。在实现边界回归的过程中发现了两个微妙的问题。第一是正则化是重要的：我们基于验证集，设置λ=1000。第二个问题是，选择使用哪些训练对(P,G)时必须小心。直观地说，如果P远离所有的检测框真值，那么将P转换为检测框真值G的任务就没有意义。使用像P这样的例子会导致一个无望的学习问题。因此，只有当提案P至少在一个检测框真值附近时，我们才执行学习任务。“附近”即，将P分配给具有最大IoU的检测框真值G（在重叠多于一个的情况下），并且仅当重叠大于阈值（基于验证集，我们使用的阈值为0.6）。所有未分配的提案都被丢弃。我们为每个目标类别执行一次，以便学习一组特定于类别的检测框回归器。 在测试时，我们对每个提案进行评分，并预测其新的检测框一次。原则上，我们可以迭代这个过程（即重新评估新预测的检测框，然后从它预测一个新的检测框，等等）。但是，我们发现迭代不会改进结果。 使用selective search的方法在测试图片上提取2000个region propasals ，将每个region proposals归一化到227x227，然后再CNN中正向传播，将最后一层得到的特征提取出来。然后对于每一个类别，使用为这一类训练的SVM分类器对提取的特征向量进行打分，得到测试图片中对于所有region proposals的对于这一类的分数，再使用贪心的非极大值抑制（NMS）去除相交的多余的框。再对这些框进行canny边缘检测，就可以得到bounding-box(then B-BoxRegression)。 参考： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. RCNN-将CNN引入目标检测的开山之作-晓雷的文章 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN R-CNN 论文翻译
翻译：Inspection of moving taregt
原文： Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks[C]// International Conference on Neural Information Processing Systems. MIT Press, 2015:91-99.
译文参考： Faster R-CNN论文翻译——中英文对照
目标检测网络依赖于Region Proposal算法假设目标位置，通过引入Region Proposal（网络RPN），与检测网络共享全图像卷积特征，使得Region Proposals的成本近乎为零。
如下图所示，图a采用的是图像金子塔（Pyramids Of Images）方法；图b采用的是滤波器金字塔（Pyramids Of Filters）方法；图c引入“锚”盒（"Anchor" Boxes）这一概念作为多尺度和长宽比的参考，其可看作回归参考金字塔（Pyramids Of Regression References）方法，该方法可避免枚举图像、多尺度滤波器和长宽比。
为了将RPN与Fast R-CNN相结合，本文提出了一种新的训练策略：在region proposal任务和目标检测任务之间交替进行微调，同时保持proposals的固定。该方案能够快速收敛，两个任务之间并共享具有卷积特征的统一网络。
Faster R-CNN由两个模块组成：
RPN以任意大小的图像作为输入，输出一组矩形的目标proposals，每个proposals都有一个目标得分。在实验中，假设两个网络（RPN和Fast R-CNN）共享一组共同的卷积层，并研究了具有5个共享卷积层的 Zeiler和Fergus模型（ZF） ，以及具有13个共享卷积层的 Simonyan和Zisserman模型（VGG-16） 。
为了生成region proposals，对最后的共享卷积层输出的卷积特征图谱使用一个小网络。该网络以卷积特征图谱的 空间窗口作为输入，且每个滑动窗口映射到一个低维特征，所有空间位置共享全连接层。
该低维特征作为两个子全连接层———边界框回归层（box-regression layer, reg）和边界框分类层（box-classification layer, cls）的输入，其卷积核均为 大小。
对于每个滑动窗口位置，可同时预测多个region proposals，最大region proposals数为 。因此，reg层具有 个输出，用于编码k个边界框的坐标；cls层具有 个得分，用于估计每个proposal是目标或不是目标的概率。
Anchors：k个proposals相对于 个参考框是参数化形式。
anchor位于滑动窗口的中心，并与尺度和长宽比相关。默认情况，使用3个尺度和3个长宽比，在每个滑动位置产生 个anchors。对于大小为 的卷积特征图谱，共产生 个anchors。
基于anchor的方法建立在anchors金字塔（pyramid of anchors）上，参考多尺度和长宽比的anchor盒来分类和回归边界框，用于解决多尺度和多长宽比问题。
为了训练RPN，为每个anchor分配一个二值标签。
正标签：
负标签：IoU值低于0.3。
对Fast R-CNN中的多任务损失进行最小化。图像的损失函数为：
其中， 是mini-batch数据中anchor的索引， 是第i个anchor作为目标的预测概率。若anchor为正标签，真值 ；反之， 。 是表示预测边界框4个参数化坐标的向量， 是正真值框的向量。分类损失 为两个类别的对数损失；回归损失 ，其中 为在 Fast R-CNN 一文中定义的鲁棒损失函数（平滑 ）。 表示回归损失仅对正anchor激活，否则被禁用（ ）。cls和rge层的输出分别由 和 组成。该两项使用 和 进行标准化，并使用平衡参数 加权处理。等式中cls项根据mini-batch的大小进行归一化，而reg项根据anchor位置的数据进行归一化。默认情况下， 从而使得cls和reg项的权重大致相等。
对于边界框回归，采用 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 一文中的4个坐标参数化方法：
其中， 和 表示边界框的中心坐标及其宽和高。变量 和 分别表示预测边界框、anchor和真值框。
采样策略：以图像为中心。
在图像中随机采样256个anchors，用于mini-batch数据中损失函数的计算，正负样本的比例为 。
从标准差为0.01的零均值高斯分布中提取权重来随机初始化所有的新网络层，而共享卷积层通过预训练ImageNet分类模型来初始化。同时，调整ZF网络的所有网络层，以及VGG网络的conv3_1之上的网络，用于节省内存的使用。对于60k的mini-batch数据，学习率为0.001；对于PASCAL VOC数据集中的20k的mini-bacth数据，学习率为0.0001。随机梯度下降算法的动量设置为0.9，重量衰减率为0.0005。
训练具有共享特征网络的三个方法：
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我的母亲从来没有说过比别人差阅读1975母亲节小于。盖茨写给他母亲的贺卡后，激发了许多。 A“妈妈，您从来不说我比别人好可怜”引起了我的沉思。 可以说，我的成长过程中这种鼓励。看似普通的话语，其中确实包含了母亲爱孩子，但孩子的母亲蕴含着无穷的希望和鼓励“比别人差”。 当我出生时，我的父亲是军人守卫着祖国边疆的名字，因为没有父亲身边陪伴，我从来不敢出去玩童年的人。之后，他的母亲从我发现它“单独睡”开始锻炼“胆量”。帮我找的信心，我的母亲还早花“人”是我来打电话的话。每天早上起床后，妈妈会说：“'男子汉'和像父亲，像一个勇敢的人度过一个美好的夜晚。” 到了上学的年龄，正赶上成功发射中国的神舟飞船之一，看着飞船进入太空，我很是羡慕，我母亲知道了，再次抓住机会说：。 “空间首先要学会对飞船的能力，推动”当我知道这个技能只有在“航空航天大学”，以学习当我在种植的心脏长大一些考上了大学梦。直到现在，每一个学习取得好成绩的时候，我觉得航空ED航天大学挺身而出。母亲总是不失时机地说的话，“'男子汉'真行！” 与此信心，我有孩子长大后不敢独自出门玩一为团伙现在有很多优秀的阅读乐趣和学习网络与高中学生不断进步。 俗话说：。 “夸男孩被取出来的”盖茨的母亲从来没有说过自己的孩子比别人差，这绝对不是放纵孩子，但她知道这个孩子的真正需求。 “鼓励”，只有躺在孩子的心灵，“我能行！我能学到我没有，不明白的东西。”孩子会勇于接受挑战，敢于为理想和目标而战。 与比尔·盖茨，但相信比别人差中国的全国人民科学家，中国科学家刚刚创造了很多“中国制造”，更“神舟”号载人飞行。 古人云：“一切都容易被确立，立法被打破，”建立的过程需要的是勇气，勇气来自培训和鼓励的成长过程。 “我从来没有说过比别人差，”我知道你不明白学习的意义，问题是不正常的事，是学生学习的“学生”谎言的原因。 “我从来没有说过比别人差”就像加油站，鼓励我继续奋勇前进向下一个目标。 我由一个天真的孩子会成长为解决“X + Y = 9”的高中生，由于多年“从来不说'男子汉'比别人差”的母亲。真的！ 教育，请不要放弃批评长期以来，人们普遍认为：中国的传统教育是不好的表扬和鼓励孩子，这让很多孩子缺乏自信，呼吁，鼓励孩子学习很多教育专家！ 所以，我不知道什么时候，“无批评教育”已成为教育的一个共同的崇拜。教师被要求尊重学生不准批评或变相孩子的批评，父母是最大化这一理论，孩子会被称赞了一点成绩，即使有错误也不敢批评，打消了恐惧孩子的自信心心脏，因为“树大自然直”不，小时是没有一点错。 但现在有另一个极端：孩子说不得了。 孩子觉得不可思议“现在越来越多的不敢批评孩子。”在奋斗了十几年的老教师在教育第一线感叹，她告诉笔者描述了两个这样的案例：一类，老师发现一个学生举行了洒水朝另一名学生保持喷涂老师很生气，所以批评学生，并没收他的喷雾装置。然而，让老师意想不到的事情发生，学生实际默默地走到自己的座位上，拿起自己的洒水扔似地朝地上，然后径直走出了教室，老师比实际大发脾气...... 两个，一个女孩没有完成作业，她的老师简单地批评了几句话，我没有在中午从学校的“家”在下午的女孩想到这伴随着老师和学校领导的家长四处找她。 “买不起挫折，这是一个问题孩子现在无处不在，年轻的比较突出的问题。”学生从事辅导工作张桂薇济南，老师感叹。 “缺乏批评是问题的主因，”张接着分析，“目前的位置，强烈的个性，任性，心理承受能力较差的一个孩子的生活条件。孩子服从，像许多父母包办代替，如果你想要孩子，家长必须立即做了什么，这种缺乏教育的后果造成的批评是，很多学生无法承受挫折和失败。“批评教育的缺失是不完全“没有批评的教育是不完整的教育。”山东师范大学博士教育大学教授王美芳分析，“鉴赏与批评，像鸟的翅膀，缺一不可每个学生都能够被理解的地方，自然也有可能是她的权利的批评，可以给学生们极大的鼓舞。 。适当的批评，会鼓励学生进步的孩子没有经历过挫折，“会变得脆弱异常”，因此，要让孩子活下去。有限制的，他们犯了一个错误应该受到惩罚，要让孩子知道，有些规则是不可动摇的，有些错误是要承担自己的后果。“王教授接着举了几个例子，如公共或私人财产的破坏必须补偿，该作业不能及时完成不肯说话以相同的人来参加课外活动不认真就再次值班，无故旷课，旷工，迟到必须反映更正等等。只有让学生负责自己的言行，使他对与错。如果你一味地“欣赏”，并敢于批评，不是为了惩罚，只会扭曲学生的理解是不负责的学生。 要注意批评的一般这样，当孩子获得成功或错误，这是教育，这是大智慧需要善于捕捉教育时机的最佳时机。专家认为，孩子应该是容易接受的方式批评有以下两个特点。一个将充满爱。艺术教育是爱的艺术，作为一种手段的教育学科，和体罚，处罚明显的心脏。如果老师要惩罚穷学生的考试成绩，因为学生的考试成绩显著拖班级的平均分，老师的个人业绩的影响，那么，无论什么样的教育手段，教师是错误的。 2而变化。儿童可以接受的纪律教育，学生必须能够用于实际的方式进入学生头脑。例如，一个属性也犯了一个错误，缺乏耐心的孩子拼图可以处以罚款，该罚款缺乏亲情写罚款通知书不爱运动慢跑等。 现代教育或需要“学科教育”目前，普及小学教育和中学教育，以促进“赏识教育”，尤其是新课程的实施，“赏析教育“显得更加重要和突出。 “赏识教育”是一种激励评价，是促进学生的发展，为学生提高航行的信心，使学生不断体验成功，不断超越自我，勇往直前。然而，假的，空的，单一的识别数量过多，失去了激励作用。 我们都知道，核心课程是“以人为本”。简单地说，把学生当作人类。谁住一个人的生活，他们有自己的尊严的学生，也有差异，个性，灵魂，有需求和发展变化等的成功不仅注重学生的全面发展，还要关注学生的个体发展，不仅是传授知识和技能，更要培养兴趣，情感，态度和价值观，还要重新处理，今天应该不仅关注他们，而且还基于学生在年底有一个幸福的社会生活。从这个角度看，“赏识教育”是如此的重要！ 笔者根据20多年的教育经验，我窃以为，不论是否没有学生盲目地给予表扬或默许，不给予一定的“纪律”。受过这种方式来鼓励孩子的教育肯定是一个很好的教育，但不是一个完整的教育，不应该把“纪律”教育中的积极作用。换句话说，在“赏识教育”，我们还必须采取适当的“惩戒教育”。这里说的“纪律”是不是一种惩罚，体罚和变相体罚，但没有伤害，心理虐待，歧视和耻辱。老师的权利，教育惩戒权是强制性给予教师职业地位，维护教师专业教学需要的正常秩序，这是一个孩子对违反规范。当然，我们坚决反对体罚和变相体罚，这令人震惊的例子是不胜枚举！也是当前教育理论与实践不能被容忍的。首先，惩罚是一把双刃剑，是一种危险的，困难的教育技能。 一味地“欣赏”可能是温柔的杀手，一味地“惩罚”可能是冷面杀手。学校就像是一个人才工厂，其产品也必然进入社会市场，以接受社会检验和选择，而社会是充满竞争和挑战，它不可避免地要建立一个庞大而优秀的心理素质的能力。学生的行为偏差，有缺陷的疾病，不要戳眼睛雾，只是坏习惯，鼓励学生养成不良的行为。这实际上是损害他们的生活！还有，有一个儿子执行刑前，唯一的要求是最后见到他的母亲一面的故事。儿子看到他的母亲说：“我将离开你了，所以我最终吃了奶吧。”不想让自己的儿子拍下了母亲的乳头，说：！ “我恨你的时候，当犯罪者，你为什么不打我我！ “我们倡导学习先进的教学和管理方法，倡导”严师出高徒“，反对”下的金杖人才，“残酷的方式来教育它的科学方法：1，而严格的网格思想政治培训和教育，以高标准;文化科学知识，以严格的要求;动机将改正;自学能力坚决形式;，终身学习的学习，加强文化的兴趣习惯将开发;全面落实新课程理念;坏习惯是完全正确的，非善与恶，美与丑，好与坏，忠孝FELL将清除2，严格在那里的学生。非常熟悉的身心发展特点，个性特征，家庭背景，知识，承受能力，以及严格的要求适当的福利水平。绝对没有简单粗暴，行为不利于学生的健康。> 3，严格和毅力。你锻炼和几十年来，从来没有Yipushihan，虎头蛇尾的风格。4，严格和良好的运行。硬度和柔软性，高标准，严要求，没有任何妥协，一切到底是“严”，这仅仅是，采取学生接受，有效果的最佳途径，“好雨知时节，当春乃发生，随风潜入夜，寂静”教育的最高境界！这是苏菲。纪律需要尊重和信任，是充满爱的。纪律必须照顾彼此宽容，人的尊严，心理，人格特质的护理越南管教，在更多的尊重，更要有爱，有时纪律是让孩子体验痛苦，这个决定是痛苦的，有时如果一个下岗女工，她经历了很多艰苦的工作，设立公司。在他从患了绝症，令人失望的她的儿子怕毁了财产重创，残酷的儿子赶出家门，不给他一分钱，让他对未来的家庭又一年，谁的工作，儿子健破烂王，露宿街头，经历了许多人的痛苦，不仅积累了一定的财富，但也懂得生活和在设置艰辛的精髓！一年后，他的儿子回家，他的母亲已经去世，留下他的儿子深情信。儿子读了这封信，才明白母亲的苦心，他的母亲的嘱托牢记，利用漂泊一年的经验，最终成为著名企业家。纪律是让。负责自己的过失行为的孩子教育的核心是培养一个健康，完美的人格，人格的核心是信心，信心在孩子10岁左右的形式，而是形成。一个自信，怕别人认为自己是个坏孩子，笨孩子，不是人喜欢的孩子。目前，独生子女家庭的绝大多数，太娇生惯养，养尊处优，就是扼杀孩子的自信心吧！尤其是单单亲家庭，隔代教育，“自己的母亲继母现象”缺少完善的教育，有一个日本商人在中国投资，他的儿子在玩耍不慎破坏了邻居的自行车，邻居不同意，但儿子告诉了父亲该倡议的父亲责令赔偿他的儿子，邻居怜其可爱的，奖励他一箱零食的父亲很惊讶，很不高兴邻居，说：“这他在社会上立足之后是不会伤害我的儿子怎么样啊？！“纪律教育是孩子的心理需求。当孩子犯错，有一个心脏准备好接受教育，这是一种心理需要的纪律，还有为自己的过失行为承担责任的愿望要取得心理平衡。孩子不喜欢说教，虐待和体罚对儿童犯错误的个性的性质和设计合适的教育方案，该学科为具体的教育活动，教育在这个时候机会是恰当地给予一些“治疗”让它知道真相，他永远不会忘记，永远不会忘记！作为美国总统罗纳德·里根，一个孩子踢足球在花园里，不小心打碎了邻居家的窗玻璃，主人家他的报酬12.5美分，钱家父母要求赔偿12.5美分父亲借给他，问他年后找到钱也是他自己的。小里根卖报，拿起纸，洗碗钱退给他的父亲。这么早年龄养成良好的质量责任意识，后来成为一个国家的总统。学科教育必须是“合理合法” “合理”的处罚有充分考虑孩子的承受能力，从负责任的孩子，给孩子学科角度来设计教育的发展有利，“法律”，即在教育惩戒的实施，必须尊重和保证孩子的隐私和监护孩子的。考试成绩作为的个别教师，不管是什么样的教师采用的惩戒措施，是错误和危险的冲击性能差所致;再次惩罚父母，在公众场合露面，张贴检讨书，是不合理不合法的，这些都是不允许的。 “赏识教育”和“学科教育”是一种成长经历，可以让孩子终生。你知道，孩子在成长过程中的经验，没有提出在说教。国外家庭教育，特别强调体验式教育，那么富裕的家庭，孩子们还可以到大型社区去体验，去赚钱养活自己的工作，行使独立的生存能力。日本和日本可以算是一个优秀的民族国家，对不对？这是他们的“军国主义“教育的类型是分不开的，当然，我从来没有肯定这里，并按照意思，而是说的必要意义上的”纪律教育“。赞美，批评，奖励与惩罚，是多才多艺教育，应该在哪里添加了“学科教育”的武器教育“武功秘籍”，一切都是不可缺少的社会需求，综合治理，教育还集成实现。不完整的教育，对孩子的成长是很不利的。事实证明，只要家长，教师，社区安排了孩子，能力，让更多的孩子的良好行为习惯，道德，性格，能力水平，自信心，责任心和心理承受力的强度在未来变得更糟。人类社会，它应该受到严格而完整的教育人！所以，没有“惩罚”教育不是完整的教育，教育是一个软弱和脆弱的教育，不负责任的教育。“赏识教育”和“学科教育”完美结合，完整的意义是教育！
《论教师应具备的教育理念》《论教育的价值》《论学习教育对师范生的意义》《教育教学中德育的途径与方法》
风声雨声读书声，声声入耳；家事国事天下事，事事关心。本文整理了关于教育的题目，欢迎阅读。
1、教育的本质
2、走独立的道路
3、优秀的教师
4、发现真理
5、真正的教育
1、美育者，与智育相辅而行，以图德育之完成者也。——蔡元培
2、建国君民，教学为先。——《礼记·学记》
3、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于惰。——韩愈
4、行是知之始，知是行之成。——陶行知
5、夫子循循然善诱人，博我以文，约我以礼，欲罢不能。——孔子
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据学术堂了解,论文作为校方检测学生学习成果的唯一方式,进而使其变的至关重要.高校中因为论文的不合格而延迟毕业的学生时有发生,因此谁都想让自己的论文顺利通过,都会借助查重工具,因此我们在学校进行论文查重前,需要注意下面几个问题:第一,在学校进行知网官方查重前,我们需要先进行一次自检,并且要确定确定学校使用的是什么论文检测系统,这是非常重要的一个环节,只有选择和学校相一致的论文查重系统,才能确保检测结果的准确性,如果选错查重检测系统后果很严重.如果你还不清楚自己学校用哪个系统最为准则,可以亲自去学校官网或者老师那里咨询,如果实在打听不到,请参考以下说明:本科毕业论文:知网PMLC、万方、维普等;硕博毕业论文:知网VIP5.1;期刊杂志发表论文:知网期刊论文查重系统、维普.第二,在进行论文查重前,我们需要先知道学校要求的知网官网查重的重复率是多少?一般情况下,每个学校的规定不同,比如重复率50%+直接取消学位;30%-50%延期毕业,10%-30%修改重审,10%以内通过.如果你打听不到,请参考以下说明:本科毕业论文:15%以内;硕博毕业论文:10%以内;期刊杂志发表:20%,核心期刊有的要求5%以内.碰到过有些211、985的高校,要求特别严格也有.需要注意的事,不同的查重系统对比库不一样,检测结果各不相同,选择合适的系统非常重要.定稿必须使用知网系统,不能贪图便宜使用其他的,以免耽误毕业.第三,知网官网查重检测之后,必须要根据检测报告适时的修改论文,不断降重、完善论文.如果已经达到学校的要求,那么直接提交论文给院里就好.如果重复率过高,可以根据我们提供的论文降重修改秘籍,来修改,改完最好再检测一次.
所谓的查重率就是文章中语句没十几个字相同就视为查重，不同的检测系统字数要求不同，如果你是按照书上做的话，估计查重率会非常高
论文检测系统介绍 修改秘籍 点我名看空间摘要到致谢
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儿童的问题行为的评估及其对策论文
论文摘要： 儿童问题行为是国内外心理学和教育工作者共同关注的热点问题，其发生率仍在逐年上升。儿童问题行为不仅影响儿童身心的健康发展，而且影响我国素质教育的进程，在教育过程中，教育者只有对儿童的各种行为表现做出合理的评佑，才能够有针时性地实施教育计划。本文对儿童问题行为的评佑标准、注意问题和对策等方面作了初步探讨。
关键词： 儿童；问题行为；评估；对策
1儿童“问题行为”的概述
“问题行为”（ProblemBehavior）又叫做行为问题，研究者们从不同的研究角度提出了众多概念，涉及到心理、教育、社会、医学等多个学科领域。但可以概述为：是后天形成的、影响儿童身心健康发展的、给家庭。、学校、社会带来麻烦的行为。有关儿童“问题行为”的分类也众说不一，有二分法、三分法、四分法、七分法等等，但较有代表性的是左其沛先生的分类，他将问题行为分为四种类型：过失型（如迟到、拖欠作业等）；品德不良型（如撒谎、偷窃、拦路抢劫、流氓性等）；攻击型（如顶撞师长、故意扰乱课堂、发泄、迁怒等）和压抑型（如胆小、孤僻、逃避、消极、自暴自弃等），由于年龄的不同，儿童和青少年的问题行为的类型也不同。在儿童期（6岁一11岁），过失型问题行为最多（占77.5%），其他依次是品德不良型（占12.9%）、压抑型（64%）和攻击型（32%）。不同分类都有其各自的特点和在具体情况下的适用性。而且，不同角度的分类之间也存在交叉现象，因此，没有必要强求统一。此外，问题行为的表现形式是复杂多样的，有些具体的行为表现很难严格归人某一个类别中去，也就是说任何分类都难以涵盖所有具体的问题行为。因此，对问题行为的分类只具有相对意义。至于采用哪种分类更合适，还应根据具体的研究目的和研究情境而定。
2儿童“问题行为”的评估
不同研究者对“问题行为”的含义理解不同，因此对问题行为的评估标准也不同。有学者认为，儿童偶尔表现出来的、轻微的、对学习和生活影响不大的行为不属于问题行为，只有那些在儿童行为中经常出现的、比较稳定的、扰乱性较大、对学习效率影响较严重、需要作耐心和长期教育的行为，才属于问题行为。也有学者认为，由于行为本身就是在正常和不正常间发展的连续体，因此一般儿童都不同程度地存在一些问题行为。
儿童“问题行为”的评估标准虽然没有统一，但可从以下几方面综合考虑：
（1）统计学标准。在普通儿童中，其行为在统计学上显示为常态分布。在常态曲线上，居中的大多数儿童行为属于正常范围，而远离中间的两端则被视为异常。也就是说，某儿童行为与其所处年龄阶段的正常状态相比，若明显不同于同龄人的一般行为则可以看作是问题行为。显然这里的“问题行为”是相对的，它是一个连续变量，偏离平均值的程度越大，则越不正常。以统计数据为依据，确定正常与异常的界限，这种判断方法多以心理测验法为工具。例如，Achenbach儿童行为量表（cBCL>是筛选儿童“问题行为”的常用量表。
（2）发展标准。着重对儿童的个体行为发展状况进行纵向考察与分析。即与儿童自身行为发展相比，若较长时间存在行为发展上的退步现象，则可能预示着问题行为的出现。
（3）环境适应标准。在正常情况下，儿童的行为是与家庭、学校、社会的合理要求相符的，若严重偏离了行为规范则属于问题行为。
（4）运用有关的规章、制度、条例、守则、规范去进行鉴别，看行为“出轨”的程度。
3儿童“问题行为”评估时应注意的问题
3.1客观性
儿童问题行为评估的客观性主要包括三个方面：（1）实事求是的态度；（2）必须考虑到儿童生活的客观条件，即儿童周围社会生活条件、教育条件和生物条件；（3）任何结论都要以充分的事实材料为依据。
3.2发展性
儿童是有着自己身心发展规律、有巨大发展潜能的、处于发展过程中的活生生的人，因此，在评估儿童问题行为时，要用发展的眼光、变化的眼光看儿童，而不能用眼前的表现武断地给儿童下一个发展的结论。
小学阶段的儿童在感知觉方面，他们感知事物时目的性不够明确，无意性和情绪性比较明显，知觉的持续性差，不善于进行分析综合，对事物的主次特点往往分辨不清，时间和空间知觉还比较模糊。在注意力方面，主要是无意注意占优势，注意力不稳定、不持久，容易被一些新异刺激所吸引。在思维方面，以具体形象思维为主，不具备思考深层问题的能力。在情感意志力方面，小学生情绪具有冲动性和易变性，道德情感在发展当中，但仍是狭隘模糊的。所以在小学儿童身上，常出现上学迟到、课堂上不遵守纪律、为一块橡皮与同桌发生打架、偷拿别人物品等事情。
3.3注意区分“问题行为”和“问题儿童”
问题儿童和问题行为是心理学上两个不同的术语。问题儿童是指生理、心理发展异常和品德行为上有严重缺陷的儿童。这类儿童有一系列生理。、心理症状，往往不能与他人正常交往，不遵守社会公认的正常儿童的社会规范，在处理事情、学习等方面与正常儿童有显著差别。间题儿童如果得不到及时的治疗，会有两种后果：一种是成为精神病性儿童，一种是形成怪癖性格，不能与他人正常交往，社会适应不良，易做出越轨举动，走上反社会道路。
问题行为在儿童的.成长过程中是普遍存在的，在提及问题行为时，关注的是行为本身，而不是对行为发生者做出整体评价，也就是说要区分好“问题行为”和“问题儿童”的概念。比如：问题行为可以存在于差生身上，也可以存在于品学兼优的好学生身上，不能片面地认为问题行为只有在差生身上才会出现。
3.4要多方面搜集信息
问题行为产生的原因极其复杂，它与儿童自身素质和心理状态，如需要、气质、情绪和性格等有关，也受家庭、学校、社会环境的制约，如家庭状况、交友情况、社会风气，等等，都可能成为诱发问题行为的因素。因此，对问题行为的分析要从多方面人手，收集社会、家长、各科教师、同学对儿童问题行为的反映，看问题行为的征兆、环境特点、表现形态，以克服所获信息的片面性。
此外，对问题行为的评估要考虑到行为发生的经常性、表现的稳定性、对他人或自身的扰乱性等因素。对那些暂时的、偶然的、得到及时纠正行为不能列为问题行为，那些经常出现的‘稳定的、对儿童的发展影响较重的、需要一定时间的教育才能矫正的行为，才可以判定为问题行为。
总之，对“问题行为”的评估要慎重，要明确评估的目的不是给有某种问题行为的儿童贴标签，而是有针对性地实施教育计划，更好地促进儿童的健康发展，
4儿童“问题行为”的对策
4.1行为矫正法
对于儿童的问题行为，一般比较注重运用行为矫正的方法，在教育过程中最常见的矫正方法有：
4.1.1正强化法通俗地说就是奖励，在儿童表现出某一良好行为以后，加以奖励，强化所期望的行为，增加以后这种行为发生的可能性。正强化的方法是教师经常运用的方法，它可以用于解决儿童的各种行为问题，但在运用中教师应该注意：
（1）选择和分析需要强化的具体行为，确定哪些行为需要奖励，如何避免强化不适当的行为。如，儿童为了得到表扬将家里的钱交给老师；
（2）根据儿童的兴趣。、特点和教育的情境来决定，恰当地选择和运用强化物，它可以是一种儿童喜欢拥有的东西，可以是儿童喜欢做的活动，也可以是一种具有社会意义的口头称赞、注意和鼓励等；
（3）在时间上，强化应该紧跟在行为表现之后；
4）当期望的行为建立和巩固后，应该逐渐淡化和降低外部的奖励和强化，促进行为的自主性和自控性，弓}导外部他人强化向内部的自我强化转化，这往往是教师容易忽视的。
4.1.2负强化法负强化是指当个体表现出所期望的良好行为时，减少或消除他不喜欢的刺激或情境，以促进该个体以后此种良好行为的出现。例如，对于回家后不认真完成作业的儿童，家长可以先剥夺儿童观看他所喜欢的电视节目的权利，一旦儿童能够认真做作业了，就允许他观看有关电视节目。
4.1.3惩罚惩罚是当个体发生不良行为时，通过给予厌恶刺激，或者减少、消除正强化的方法来减少或终止该行为。惩罚虽然可能造成儿童不良的心理影响，受到了一些教育学家和心理学家的批评，但是在家长和教师等实际教育工作中，这仍然是一种应用比较广泛的方法。为了有效地运用惩罚，应该注意以下几点：
（1）惩罚的时间一般认为，惩罚的实施越及时越好，如果在儿童不良行为发生后较长的时间后惩罚，效果比较差，这就需要告诉儿童受罚的原因；
（2）惩罚的连贯性和一致性。如果教育者对儿童的同一种不良行为的态度不确定少有时惩罚，有时不管，甚至有时纵容；或者教育者之间（如不同科目的教师、父母）意见不统一，惩罚就难以奏效；
（3）惩罚者同儿童的关系。与儿童情感越密切的人，对儿童实施惩罚的效果越好：这样可以使儿童深刻感受到情感疏远或剥夺带来的不快，并且有恢。复亲密关系的强烈愿望，有利于及时改正问题行为；（4）惩罚和正强化的结合。
而在实际生活中，人们常常把负强化等同于惩罚，这是不对的。因此，正强化、惩罚和负强化的关系是这样的：正强化是利用奖励来促进良好的行为，惩罚是利用不良刺激制止或减少不良的行为，而负强化是通过减少或消除不良刺激促进良好的行为。
4.1.4示范法根据社会学习理论，儿童的许多行为可以不直接通过现实生活中的强化或惩罚来建立或消除，而通过观察别人的行为及其后果来学习。教师最好能够根据儿童的心理发展水平，利用电视或多媒体技术，用现场示范、参与示范或角色扮演的方法，给学生提供一个学习的榜样或参考，让学生亲眼看一下在某种情境下不同的行为方法及其不同的效果。如有些学生在交往时因为不知道如何行动而出现退缩行为，就可以用示范或角色扮演的方法来进行辅导。
4.1.5认知行为矫正法就是通过矫正间题发生者的思想。、信念、态度和认知风格等来改变个体的行为表现。随着儿童和青少年心理发展水平的逐步提高，认知活动，尤其是社会认知活动在行为中的作用越来越大，有时起着主导作用。研究表明，有品性问题的青少年可能在解释社会交往信息方面有问题，他们更容易把别人的言行看成是敌视的、拒绝性的，因此更容易引发对他人的攻击行为。例如，进人小学后，儿童对其他人的侵犯性行为的动机有了进一步的了解，当他们认为侵犯行为是故意进行的时候，更有可能用侵犯性行为加以报复。
4.1.6行为契约法是指有问题行为的儿童与家长或教师达成一个协议，承诺自己为达到某一目标所实施的基本行为策略。同时又作为矫正评估的工具，以此改变问题行为的一种心理矫治方法。具体实施步骤为：（1）目标选择；（2）目标行为的监控；（3）改变环境事件；（4）建立有效的督促指标；（5）效果巩固。
4.2树立正确的问题行为观
家长、教师除了要掌握问题行为矫正的一般方法外，还应该树立正确的问题行为观，从而科学、有效地矫正学生的问题行为。近一年来，国外学者提出。了从生态系统角度来解释学生的问题行为。这种观点认为，学生的问题行为并不是个人的缺点或不足，不少问题行为是学校和家庭中人际交互作用的结果。根据这种观点，要减少学生的问题行为，要善于应用生态系统原理来分析和处理问题。具体地说，生态系统原理主要包括以下一些技术：
（1）重拟技术。即教师和家长对孩子的问题行为做一种新的拟定，把某种往常认为是消极的。、不合情理的行为，拟定为积极的、合乎一定情理的行为。如某学生在课堂上未经老师同意就抢答或插老师和同学的话。对此，一些老师和家长不把它认为是学生在出风头或故意捣乱，而是重新拟定为学生对课程学习兴趣浓厚、积极思考的表现。如果老师将学生的抢答行为看成是一种消极的问题行为，就容易对学生产生反感、厌恶的情绪，而采取批评、指责、讽刺、挖苦等手段。反之，如果把学生的这种行为看成是积极的行为，对学生就会是另外一种态度和教育方式。
（2）积极动机内涵技术。即把学生的行为动机想象为并非受到某种不好的、甚至很坏的动机的支配，而是受正确良好的动机所支配。例如，上面所举的学生抢答的例子，教师既可以把学生的行为动机看成是出风头和故意捣乱，又可以看成学生是出于喜欢教师，想急于回答老师提出的问题等。经验证明，对于小学生的问题行为，家长和老师少从或不从消极的动机方面考虑，而是多从积极的动机方面去推测，更有利于对他们的教育。
（3）积极功能内涵技术。是指对学生的行为要从积极方面去发现，研究它所产生的结果功能。比如，学生抢答或插嘴的行为，如果从积极的方面去认识，认为学生的这种行为可以提示教师在提问方法上、讲课或组织教学上还有不够完善的地方，起到促进教师进尸步改进提问方法和教学方法的作用，教师就会以积极的态度对待学生。
4.3改变环境
国内外学者研究认为儿童的心理行为发展受到先天因素和后天环境相互作用的影响。先天因素包括遗传及母亲怀孕期间的情况，这些因素决定了儿童先天的身心发育状况，是不可控的因素。后天环境因素指儿童在生长发育过程中，所生活、学习、娱乐的家庭、学校及社会对儿童的心理行为发展的影响，是可控的因素。因此，学校、家庭和社会要形成教育网络，为儿童问题行为的矫正、良好行为的塑造，营造和谐的环境。
不管是导师还是读者，评判论文的第一感是先审核题目，选题是撰写论文的奠基工程，在一定程度上决定着论文的优劣。下面我给大家带来2021各方向硕士论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
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