查重的方式有问题，运用学习通查重的方式如下：在搜索引擎中输入：超星学习通，然后点击进入。输入相关账号密码，点击登陆。点击界面左下角的“论文检测”。选中“大雅全部全文对比库”。填写文章的相关内容，然后上传文件。点击“上传”。操作即完成。
学习通电脑上传ppt到云盘看不见原因如下：1、上传的文件格式、大小有问题，检查重新上传。2、网络的问题，网络不稳定导致文件上传失败，更换稳定的网络尝试。3、学习通系统服务器的问题，等待官方修复或咨询客服即可。
苹果11的未获取到用户的云盘列表，你可以不需要理它，其实想让你购买云空间呢！
没有设置。1、首先打开超星智慧课堂这款软件，登录账号密码，登录主界面。2、其次进入主界面，点击设置，进入设置界面点击通用设置。3、最后在通用设置界面，点击云盘，把没有设置的保存点击开启即可。
学习通怎么论文查重如下：
1、打开网页版学习通，点击页面左下角的“论文检测”。
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2、选中“大雅全文对比库”。填写文章的相应内容，选择文件或复制文字进行上传。
上传格式仅限于TXT、DOC、PDF、DOCX、ZIP、RAR、WPS，附件大小50M以下。请勿上传加密过的文档。本站点承诺对上传的原文不做保留，请用户自行保存好，以确保原文的安全。
3、上传检测后可在【历史记录】页面等待查看检测结果；也可关闭页面离开，稍后再进入查看检测结果。
上传检测后免费查看到相似度，点击“查看”进行支付。
论文降重技巧：
技巧1，插入符号新词法。
注意知网的查重阈值以及连续字符重复超过13字符时，会触发知网查重阈值，所以大家可以在适当的位置加上标点符号和新词。以此来化解连续字符重复的问题！
技巧2，增加文章总体字数。
有些文章全文已经进行了彻底的修改，如果继续修改的话会使文章五花八门，但是重复率依然不达标。这时候我们可以通过增加文章篇幅，合理增加全文总字数来稀释总重复率。例如：法律条文，是绝对不可以随意修改的，这种情况可以删除或者增加字数以化解重复比。
技巧3，AI智能降重。
目前部分查重系统已把AI技术用于论文降重辅助中，实战效果不错。要知道查重本身就是一个数据比对的过程，而对于降重来说互联网大数据，AI技术有绝对优势，在结合其他有效的降重技巧，效果就更不错。也是很多学长们常用的方法之一。
智能降重的特点是速度快，操作简单，性价比高。
学习通怎么进行论文查重
学习通如何查重呢？一起来看看在学习通查重的步骤，原来这么简单就能查重！
材料/工具
能上网的电脑一台
方法
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打开网页版学习通，点击页面左下角的“论文检测”。
2
选中“大雅全文对比库”。填写文章的相应内容，选择文件或复制文字进行上传。上传格式仅限于TXT、DOC、PDF、DOCX、ZIP、RAR、WPS，附件大小50M以下。请勿上传加密过的文档。本站点承诺对上传的原文不做保留，请用户自行保存好，以确保原文的安全。
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上传检测后可在【历史记录】页面等待查看检测结果；也可关闭页面离开，稍后再进入查看检测结果。上传检测后免费查看到相似度，点击“查看”进行支付。
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支付完成后可查看网页报告，并下载HTML报告和PDF报告。
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查重的功能可以免费使用五次哦，超过五次就要收取费用了。单价：1.5元/千字（不足1千字按照1千字计算），所以价格还算是实惠，你觉得呢？
END
方法2
1
首先打开手机里的学习通APP,点击“更多”。
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接下来点击：“大雅论文相似度检测”。
3
点击“上传文件”，把自己的文件上传。
4
接下来点击“上传”就可以看到自己的查重结果了。
因为学校和学习通的合作。因为学校和学习通合作，共同拿到了毕设查重次数，学习通一共五次免费机会，一般情况下都只有一次的机会。
一般情况下，都只有一次的机会。
论文查重次数没有限制的，除非学校规定不准提前用知网查重，因为知网查重会提示最近一次的“时间”和“比例”。这样多次查重学校会发现。除了知网其他查重系统都没事的。
许多大学毕业生都因为论文查重这项工作而感到苦恼，论文重复率是学校判定毕业论文是否合格的重要考核标准之一，如果论文重复率没有达到学校的要求，那么是无法答辩时间会延迟，之后可能也会影响毕业的进程。学校会对论文内容进行检测，也是为了大家都能顺利通过查重，我们完成毕业论文后自己提前进行查重也是非常有必要的。为什么论文查重要查几次？接下来就给大家详细讲讲这个问题。论文写作花费的时间比较长，如果想顺利完成一篇毕业论文，那么需要我们做很多准备工作，从一开始的选题到最后定稿的时间会比较久，完成论文后或者是在写作过程中仅仅只进行一次查重的话，那么只能初步判断重复率结果是多少。论文查重后我们要按照报告进行降重，修改降重也需要花费一定时间，并且修改后还需要再次进行查重，这样才知道降重结果是否有效。系统数据库都是在不断更新的，无论是什么论文查重系统，所收录的数据库资源都存在区别，并且也会不断的更新收录数据库资源，所以这就可能会造成大家每一次检测的时候，论文重复率出现浮动，所以为了得到最准确的检测结果，进行多次论文查重还是很有必要的。多次进行论文查重是为了更好的进行修改，从而更有效的进行降重工作，这样顺利通过学校查重的几率会高很多。
自己老师分享的论文查重，论文对比软件。
每天不限制查询次数，自动生成分析报告。
这里分享给你，希望对你有帮助。
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许多论文作者在结束论文写作工作的时候，都会开始担心如何对论文进行查重，论文的查重是一个既费时又费力的过程，如论文查重系统未正确选取，因自查结果不准确而造成最终论文审核不通过、重则论文成果被偷窃，那么靠谱的论文查重系统有哪些？ 一、在选择论文查重系统时要注意什么？ 安全、准确是选用文献检索系统时首要考虑的问题。安全指的是论文没有被检测过的查重系统泄露。精确度就是指检测系统检测结果是否有参考性，如果准确度不高很有可能导致在自查时查重率达到标准，但最后却没有通过学校查重。因此在选择论文查重系统时，尽量选择知名度高、使用人数多、口碑好的。最终结合自己的财务能力，选择性价比高，更适合自己的论文查重系统。 二、可靠的论文检测系统有哪些？ 可靠的论文重查系统无疑是校刊或校刊使用的查重系统，作者用相同查重系统获得的检测结果参考性较高，不用担心论文的安全性，但是很多时候我们都不知道学校或机构用哪个论文查重系统，这样我们就可以选择paperfree论文查重系统进行初稿检测。该论文查重系统在学生中的应用非常广泛，具有较高的检测速度并具有99％以上的准确性，同时保证了论文的安全。
一般常用的检测系统有知网、维普、万方、paperask、papercool等。大部分学校用的是知网，但是每次用知网检测会很贵，初稿用paperask这样子，定稿再到学校要求的
PaperTime在线改重+实时查重功能实现了边修改边检测，修改哪里，检测哪里，通过哪里。
实时查重只对此次修改的句子计费，修改几句就可以提交实时查重，马上看到检测结果，享受智能带来的美妙体验。
在线改重特点
更高效的修改模式：在线改重是一个在线修改工具，用户在同一个界面对照检测报告修改论文，无需在文档和报告之间切换，显著提高了改重效率。
更合理的收费模式：在线改重之后的实时查重只针对于这次修改过的句子计费，比如你修改的句子有38字，那么提交实时查重时只扣38字。
更智能的产品体验：修改的过程中，随时可以提交实时查重，这时论文内容保存到服务器端，检测报告同步更新，马上看到检测结果。
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：
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：
2.1 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。
2.2 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]。
2.3 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 K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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