摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。 1.人体识别概述 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。 绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。 当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。 2.随机森林综述 随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。 对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。 下图是随机森林构建的过程： 图1 随机森林构建过程 3.随机森林在人体识别中的应用 3.1 随机森林应用于姿势识别 以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。 图2 深度图像-身体部位标记-关节投影 文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。 举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。 图3 景深图像特质示例 文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。） 图4 决策时分类说明 决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。 在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。 图5 姿势识别处理结果 应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。 3.2 随机森林应用于人脸识别 基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。 图6 脸部10个特征点 对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。 图7 条件随机森林算法说明 文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。 该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。 图8 脸部特征标记 图9 决策树依赖关系 例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。 图10 结构化输出结果 4.随机森林总结 大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点： 1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器； 2.它可以处理大量的输入变量； 3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性； 4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计； 5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用； 7.学习过程是很快速的； 8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合； 随机森林的缺点： 1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的； 2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。 参考文献： [1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., pp.1297,1304, 20-25 June 2011 [2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585. [3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea. 本文转自：，仅供学习交流
引言人体运动分析是目前一个研究热点,在智能安全监控系统、体育运动分析、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。它主要涉及计算机视觉、模式识别、图像处理以及人工智能等领域,是跨学科的研究课题。其研究核心是从视频中检测和跟踪人体,获取人体运动数据,以此为基础重建人体的三维运动,进而描述和理解人体运动。其中人体运动目标检测的检测效果直接影响后期的目标识别、跟踪及行为理解等工作,因此运动人体检测技术是计算机视频图像处理中最基础、最关键的技术,对运动检测算法进一步研究具有深远意义。人体运动检测是指在输入视频图像中确定运动人体的位置、尺度大小和姿态的过程[1]。目前采用比较多、比较经典的人体运动检测方法有时间差分法、背景减除法、光流法等。笔者扼要阐述OGHMs法的理论依据,在现有算法的基础上,引入图形学的腐蚀运算,应用于最后获得的检测结果,实验证明腐蚀运算的引入使最终的运动检测效果更好。同时对其他几种常用的方法进行介绍和实际应用,根据得到的实验结果,对这几种方法以及OGHMs法进行分析和比较,并指出其优点和不足。所有的实验都是
目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。抄袭过多，一经查出超过30%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2.数据库论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。3.章节变换很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。4.标注参考文献参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。5.字数匹配论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。论文抄袭修改方法：首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。通过上述方法，能有效降低抄袭率。下面举几个例子，大家可以参考下：例句A：本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了HFS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。修改A：本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。例句B：由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。修改B：房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收利益方面，由于分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担纳税义务，总公司需要合并计算分公司的利润与亏损；而子公司是独立法人，在所在区域被视为法人实体，需要承担与区域其他公司一样的全面纳税义务。修改抄袭的方法不外乎这些，这里更建议同学们，先熟悉你所看的参考论文，关闭文档，用自己的话写出来，这样就不会受参考文献的太多影响。有同学这里就提出问题了，学校用的检测系统是知网的学术不端检测系统，不是淘宝几元钱买的万方数据检测。其实，各个检测系统的算法区别并不大，只是数据库有多有少，如果你没有太多，什么系统都不用怕。既然你抄了，得到检测报告的同时，先好好修改自己的文章。抄了之后，改相拟度，可以这样去头去尾留中间，意同词不同。一、查重原理1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。二、快速通过论文查重的七大方法方法一：外文文献翻译法查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。方法二：变化措辞法将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。缺点：逐字逐句的改，费时费力。方法三：减头去尾，中间换语序将别人论文里的文字，头尾换掉中间留下，留下的部分改成被动句，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。缺点中文没学好的，会很费劲，要想半天。方法四：转换图片法将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。优点：比改句序更加方便快捷。缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。方法五：插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。缺点：还没发现。方法六：插入空格法将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。方法七：自己原创法自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。论文查重修改的规律：1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。以上那些东西再次总结一下：查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利。3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。论文查重修改学校的要求：1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
我命由我不由天！！！！！
恩恩，，加油是必须的！~ 你是什么专业考什么专业啊？
关于我国纺织业发展的思考 纺织是一门古老而又富有生命力的科学，在人类文明的发展史上占有举足轻重的地位。历史上我国的纺织曾对我国的政治、经济与文化的发展产生过重要作用，同时中国的纺织技术与文化，通过丝绸之路，对世界纺织作出了杰出贡献，促进了中国以及世界各国的纺织业的发展和经济文化的交流。 一、纺织业在我国经济发展中的重要性 （一）总述纺织业对我国经济发展的重要意义 我国是世界上最大的纺织品服装生产和出口国，纺织品服装出口的持续稳定增长对保证我国外汇储备、国际收支平衡、人民币汇率稳定、解决社会就业及纺织业可持续发展至关重要。随着中国经济的高速发展，中国纺织业在为中国劳动力创造大量就业的同时，也造就了有支付能力的国内消费群体。 （二）纺织业对我国经济发展的影响 改革开放以来，我国纺织工业快速发展，在国际上具有明显的比较优势。为国民经济增加积累、解决就业、改善人民生活水平、出口创汇、进行产业配套发挥了重大的作用，同时也积极推动了解决三农问题和农村城镇化水平的提高。随着国内需求的不断增长和国际市场的拓展，纺织工业仍将处于快速增长的态势。 二、我国纺织业发展的现状 （一）我国纺织工业的发展成就 目前，我国已具有世界上规模最大、产业链较为完善的纺织工业体系，从纺织原料生产开始（包括天然和化学纤维），纺织、织布、染整到服装及其他纺织品加工，形成了上下游衔接和配套生产，成为全球纺织品服装的第一生产国、出口国。 2005年对于中国纺织行业来说，是不平凡的一年。这一年，是中国纺织业大发展的一年，据初步估计，全行业销售收入将达33000亿元，实现利润660亿元，位列全国各行业第五；这一年，也是全球配额制度取消的第一年，配额的取消使中国纺织产业如虎添翼，竞争力得到极大显现，我国纺织出口首次超千亿美元；也是这一年，纺织品服装行业成为国内外最受关注的一个行业，中国纺织服装在国际贸易中的超常表现，引发了一连串的贸易磨擦，引起了欧美针对中国纺织品的设限狂潮，在双方政府的努力下，这些问题暂时得到了解决；这一年，还是十五规划的最后一年，总结五年来特别是2005年纺织经济运行的经验与不足，也将为下一个五年规划提供更好的发展思路。 从纺织成果来看，我们经过多方的测算，纺织工业销售产值全社会口径2000年为15300亿元，2005年预计是33000亿元，五年间年均增长率16.6%，纤维加工量2000年是1360万吨，估计2005年将达2600万吨左右。纤维加工量的增长速度也是过去没有过的。所以过去的五年是中国纺织工业发展最快的五年，形势最好的五年。 （二）我国纺织工业当前存在的问题 1、技术装备落后，新产品开发不足。据统计，我国纺织品三大行业（纺织业、服装业、化学纤维制造业产值占比约分别为61%、28%、11%。除化学纤维生产技术和服装骨干企业的缝纫设备接近国际先进水平以外，纺纱、织造、染整等传统工艺与世界水平有较大差距。 2、标准低。 目前中国的纺织企业还处于低端生产阶段。大约有80%的企业生产中低档产品，6%生产低档产品，4%的企业生产品质低价格低产品，仅有10%的企业生产高品质产品。 3、高素质人力资源缺乏。 行业缺乏品牌运作、资本运筹、国际交往的人才，缺乏国际化经营经验和适应国际竞争的复合型人才。 4、企业信息化程度不高。 行业性软件开发力量薄弱，软件产品少，企业管理软件应用比例低，信息化普及率低，电子商务起步慢，多数企业管理方式落后，难以真正建立起小批量、多品种、高品质、快交货的市场快速反应机制。 5、缺乏品牌经营理念。 传统家纺多，规模小，产品单一，加工贸易比重仍然很大，应对国际竞争手段不足，处在整合阶段。 三、我国纺织业发展的对策 （一）开发核心技术，提升产品附加值 在市场经济活动中，我国纺织业应进一步推进产业结构调整，以提高竞争能力的优化升级。加大机电一体化的先进纺织机械和高性能、高功能性纤维的开发应用，通过对市场的调查研究和分析，努力做好发现和预测潜在需求的工作，即要从纤维等纺织产品的面料新技术的研发和服装设计入手，着力做好开发、生产、销售、管理工作，提高产品档次，建立起从原材料到产品的一系列整体开发体系，又要加强与国内知名企业在资金尤其是技术方面的合作，学习和借鉴其在产品研发审计、质量管理及品牌推广等方面的经验，形成自有知识产权技术品牌，提升产品的附加值，从而适应国际化竞争的需要。 （二）创新品牌，调整产品结构，提高产品开发和设计能力，加快实施品牌战略 21世纪的经济是以人才优势和技术优势支撑起来的具有特色文化内涵的品牌经济，中国纺织业应建立起产品设计、打样、制版、测试、生产、物流和销售一题的出口产业链，积极与国际采购商、国际知名品牌厂商合作，积累技术与资金、吸取经验，并尽快创建自有品牌体系，采用与国际接轨的形式，最大限度地减少因地域差异而产生的信息差异。技术差异，使品牌产品在最初级的研发阶段能够与国际品牌同步，使品牌产品能够形成自我的个性特点及时尚前瞻性。 （三）走新型工业化道路，完善纺织服务产业链，努力降低成本 首先，新一轮竞争的主要内容是国际市场的重新分割，竞争的产品层面上将由中低档纺织品向中高档纺织产品转变，竞争的关键是价格高低。因此，我国纺织业要以信息化主导市场，坚持内外信息结合，分析并建立健全全球采购和供应信息系统，以寻求大规模的生产制定。其次，要想在国际化竞争中快速发展，必须采取强强联合的办法，以形成航母，使很多企业互相依托、取长补短、共同发展，在生产中做到不同品种、不同规格的产品快速转换，实现弹性专精生产模式，企业所参与的群体规模强大，运行效率越高，运行成本就越低，企业的竞争力才会越强，实力才会越大，从而提高企业的生产及经营能力，全面提高纺织产业综合竞争能力。 (四）积极促进纺织工业技术创新能力的提高 鼓励企业和社会资金对技术创新的投入：创造有利于技术创新的政策环境，如税收政策和知识产权保护法律法规；建立完善技术创新激励机制，构筑以技术创新为竞争重点的社会和市场氛围。大力发展以自主开发创新为主、具有高技术含量的、适应产业信息化要求的新型纺织、印染、化纤生产技术设备，提高纺机产品的先进性、可靠性和稳定性，为产业技术进步和竞争力的提高提供保障。 （五）加强公共服务体系建设，促进纺织业升级 尽快建立起科学先进与国际接轨的标准化指标体系，完善行业准入体系，规范行业发展，帮助企业克服发达国家各类技术性贸易壁垒的限制。在纺织产业集群地区，从产业研发、质量检测、人员培训、信息化、电子商务和现代物流发面，简历真正为中小型企业服务的平台。 中国纺织业的现状已被历史所见证，展望未来我们仍要证明：世界纺织工业的竞争优势仍属于中国，建设现代化纺织强国的目标一定会实现。
给一张图片，判断图片中的人物在做什么，对于人来说通常并不困难。但是，怎么让机器也学会判断呢？从静态的姿态识别，到动态的动作识别，再到将不同情景下的同一个人识别出来，机器已经变得越来越聪明。 1、2D、3D姿态识别 非常强大，很适合入门，通读后再对具体细节进行深究。 还介绍了动作识别：要识别出人物的动作通常需要连续的视频数据进行分析处理，需要采集的特征通常有单帧图像数据的特征和多帧图像数据之间时间上的特征，简单来说就是静态帧数据+ 帧间数据 。 2、DensePose开源了，2D变3D人体姿势实时识别 对其中一种方法（人体姿势实时识别系统DensePose）的直观介绍 3、SkeletonNet：完整的人体三维位姿重建方法 对SkeletonNet模型进行具体介绍 4、人体姿态估计（人体关键点检测）分类与经典方法分析（附GitHub地址 ） 菜鸡要努力 人体姿态估计（Human Pose Estimation）也称为人体关键点检测（Human Keypoints Detection）。 对于人体姿态估计的研究，简要介绍了各种方法。 1、行为识别 人体骨架检测+LSTM yengjie 2、解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型） 我是婉君的 3、基于3D关节点的人体动作识别综述 叶落寒蝉 是一篇针对论文的翻译 1、用单张2D图像重构3D场景 zouxy09 2、【深度相机系列三】深度相机原理揭秘--双目立体视觉 计算机视觉life 介绍的很详细 3、双目摄像机测深度原理 西海岸看日出 可以看作是上一篇的精简版 4、 真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解 给出了一个具体的实践例子
什么是人体骨骼关键点检测？
应用
挑战
人体骨骼关键点检测方法主要分两周：自上而下和自下而上。
coordinate ：坐标 直接将关键点坐标作为最后网络需要回归的目标，这样可以得到每个坐标点的直接位置信息
heatmap ：热图 每一类坐标用一个概率图来表示，对图片中的每个像素位置都给一个概率，表示该点属于对应类别关键点的概率。距离关键点位置越近的像素点的概率越接近于1，距离关键点越远的像素点的概率越接近于0。具体的一般使用高斯函数来模拟。
offset ：偏移量 表示距离目标关键点一定范围内的像素位置与目标关键点之间的关系。
Convolutional Pose Machines ：本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。主要网络结构分为多个stage，其中第一个stage会产生初步的关键点的检测效果，接下来的几个stage均以前一个stage的预测输出和从原图提取的特征作为输入，进一步提高关键点的检测效果。具体的流程图如下图（摘自论文[1]）所示。
Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation ：本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。主要网络结构分为多个stage，其中第一个stage会产生初步的关键点的检测效果，接下来的几个stage均以前一个stage的预测输出和从原图提取的特征作为输入，进一步提高关键点的检测效果。具体的流程图如下图（摘自论文[2]）所示。
RMPE ：本论文主要考虑的是自上而下的关键点检测算法在目标检测产生Proposals的过程中，可能会出现检测框定位误差、对同一个物体重复检测等问题。检测框定位误差，会出现裁剪出来的区域没有包含整个人活着目标人体在框内的比例较小，造成接下来的单人人体骨骼关键点检测错误；对同一个物体重复检测，虽然目标人体是一样的，但是由于裁剪区域的差异可能会造成对同一个人会生成不同的关键点定位结果。本文提出了一种方法来解决目标检测产生的Proposals所存在的问题，即通过空间变换网络将同一个人体的产生的不同裁剪区域（Proposals）都变换到一个较好的结果，如人体在裁剪区域的正中央，这样就不会产生对于一个人体的产生的不同Proposals有不同关键点检测效果。具体Pipeline如下图（摘自论文[14]）所示。
Part Segmentation ：即对人体进行不同部位分割，而关键点都落在分割区域的特定位置，通过部位分割对关键点之间的关系进行建模，既可以显式的提供人体关键点的空间先验知识，指导网络的学习，同时在最后对不同人体关键点进行聚类时也能起到相应的连接关键点的作用。如下图（论文[4]）所示。
Part Affinity Fields ：
网络分为两路结构，一路是上面的卷积层，用来获得置信图；一路是下面的卷积层，用来获得PAFs。网络分为多个stage，每一个stage结束的时候都有中继监督。每一个stage结束之后，S以及L都和stage1中的F合并。上下两路的loss都是计算预测和理想值之间的L2 loss。
personlab是一个自下而上的人体检测和姿态估计算法。包括两个步骤：
关键点检测阶段的目标是检测属于图像（可能不止一个人）中任何人体的关键点。该阶段生成一个热图和一个偏移量：
假设 是图像中二维位置中的一个，其中 是图像的位置索引， 是像素点的个数。
使用Hough投票集合热图和偏移量，聚合成hough分数映射 ， 其中 为图像的每个位置， 为双线性插值核。
的局部最大值作为关键点的候选位置点，但是 没有与个体相关的信息，当图像中有多个个体存在时，我们需要一个机制将关键点聚合在其对应的个体上。 Mid-range pairwise offsets 为了达到以上目的，在网络上加入一个分离的成对中射程2-D偏移域输出 用来连接成对的关键点。训练集中 ，表示对于同一个个体 从第 个关键点到第 个关键点。
对于具有大量个体的情况，很难准确的回归 ，使用更准确的短射程偏移来递归的修正：
[1] Convolutional Pose Machines [2] Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation [3] RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation
学生进教室后自动识别个人信息，系统自动签到签退，全程监控学生上课听讲情况，就连发呆、打瞌睡和玩手机等行为都能被识别出来……近日，位于江苏南京的中国药科大学在部分教室“试水”安装了人脸识别系统，引起社会的广泛关注。 国内已有很多学校安装了人脸识别系统，其引发争议的一个共同问题是，是否侵犯隐私？首先要承认，对于被监控的学生来讲，恐怕普遍会有种不适感，因为自己多低一会儿头，可能就会被“记录在案”，这无形中是一种压力。人脸识别的第二个问题是，是否对学习有帮助？根据学校方面的调研，人脸识别技术不仅可以高效率地进行考勤，还可以发现和捕捉学生的学习情况，有助于激励和鞭策学生将主要精力放在学习上。有人则认为这不是必然结果，如果课堂总是很“水”，即便能留住学生的人，也未必能留住学生的心，甚至还会让学生对学习产生反感。 梳理这些争议，其实跟两种思维有关。一种是“管理思维”，一种是“教育思维”。持“管理思维”的人，对于人性缺乏信任，认为充分的自由未必能转化为学习的自律，因此对有利于提高工作效率、减轻工作强度的措施情有独钟。而持“教育思维”的人，总是相信人性的魅力，认为只要课程足够好，学生就自然喜爱，不必采取人为干预。这两种看法都有道理。现在外界的诱惑太多了，有些学生对学习提不起兴趣，当然需要严管厚爱；但众多“逃课族”“低头族”的出现，也说明了教学乏善可陈，呼唤更多“金课”。
《刷脸背后》（张重生著）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
链接：
书名：刷脸背后
作者：张重生著
豆瓣评分：6.3
出版社：电子工业出版社
出版年份：2017-8-1
页数：234
内容简介：
人脸识别是当今热门的研发方向，在安防、金融、旅游等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的算法原理和实现技术。本书中讲解的算法具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书，研究人员、工程师能够在3～5个月内，系统了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的原理和技术。本书内容新颖、层次清晰，适合高校教师、研究人员、研究生、高年级本科生、人脸识别爱好者使用。
作者简介：
张重生，男，博士，教授，硕士生导师，河南大学大数据研究中心、大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、数据流（实时数据分析）。
博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所)，获得优秀博士论文荣誉。2010年08月至2011年3月，在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)，计算机系，师从著名的数据库专家Carlo Zaniolo教授，从事数据挖掘领域的合作研究。 2012-2013,挪威科技大学，ERCIM/Marie-Curie Fellow。
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书名：刷脸背后
作者：张重生著
豆瓣评分：6.3
出版社：电子工业出版社
出版年份：2017-8-1
页数：234
内容简介：
人脸识别是当今热门的研发方向，在安防、金融、旅游等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的算法原理和实现技术。本书中讲解的算法具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书，研究人员、工程师能够在3～5个月内，系统了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的原理和技术。本书内容新颖、层次清晰，适合高校教师、研究人员、研究生、高年级本科生、人脸识别爱好者使用。
作者简介：
张重生，男，博士，教授，硕士生导师，河南大学大数据研究中心、大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、数据流（实时数据分析）。
博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所)，获得优秀博士论文荣誉。2010年08月至2011年3月，在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)，计算机系，师从著名的数据库专家Carlo Zaniolo教授，从事数据挖掘领域的合作研究。 2012-2013,挪威科技大学，ERCIM/Marie-Curie Fellow。