1、可以通过文字扫描器，将你的论文录入到电脑上进行查重。
2、如果字文字扫描器扫描不出来，只能一个字一个字输入到电脑上，毕竟论文系统只能通过云计算检测，没有人工检测系统。
3、识别系统：文字识别一般包括文字信息的采集、信息的分析与处理、信息的分类判别等几个部分。
4、信息采集 将纸面上的文字灰度变换成电信号，输入到计算机中去。信息采集由文字识别机中的送纸机构和光电变换装置来实现，有飞点扫描、摄像机、光敏元件和激光扫描等光电变换装置。
5、信息分析和处理 对变换后的电信号消除各种由于印刷质量、纸质（均匀性、污点等）或书写工具等因素所造成的噪音和干扰，进行大小、偏转、浓淡、粗细等各种正规化处理。
6、信息的分类判别 对去掉噪声并正规化后的文字信息进行分类判别，以输出识别结果。
7、文字识别方法 ：文字识别方法基本上分为统计、逻辑判断和句法三大类。常用的方法有模板匹配法和几何特征抽取法。
（1）、模板匹配法 将输入的文字与给定的各类别标准文字（模板）进行相关匹配，计算输入文字与各模板之间的相似性程度，取相似度最大的类别作为识别结果。
（2）、几何特征抽取法 抽取文字的一些几何特征，如文字的端点、分叉点、凹凸部分以及水平、垂直、倾斜等各方向的线段、闭合环路等，根据这些特征的位置和相互关系进行逻辑组合判断，获得识别结果。这种识别方式由于利用结构信息，也适用于手写体文字那样变形较大的文字。
扩展资料：
1、论文检测服务：
（1）、论文检测服务也可以称为论文查重，是一种为了应对论文（包括学位论文、学术论文、发表论文、职称论文以及科研成果和学生作文）的学术不端行为（包括抄袭、剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等行为）而推出的计算机软件检测系统。
2、现在，随着毕业季的临近，不断有来自大学的消息称，学生的毕业论文应该接受“反抄袭”的测试。一旦被判定为抄袭者，学生就不会按时毕业。
3、随着“反抄袭软件”的广泛应用，高校师生之间出现了“反抄袭”、“反抄袭”的拉锯战。最近也出现了一个新的行业。淘宝网上出现了大量提供“纸检服务”的卖家。他们声称能够提供“与大学的探测节点”。得到了同样的结果。
4、高校使用的反剽窃软件大多是中国知网开发的“学术不端行为检测系统”，淘宝网上卖家声称使用知网系统。
5、事实上，“反剽窃软件”是由中国知网免费提供给用户的。其官方网站特别强调，该系统只供高校、科研机构、出版单位等机构的用户免费使用，不供个人用户使用。
参考资料来源：
百度百科-论文检测服务
百度百科-文字识别
纸质版论文一般都不能查重。
1、纸质版论文分两种：
（1）、第一种就是从头至尾完全手写。
（2）、第二种就是在电脑上用办公软件写好后再打印出来，这种就是先在网上查重，之后再打印出来，基本上没有什么问题。而将论文打印出来交给老师，交给学校也是最后且必须的一步，换句话说，无论你最开始是纸质版论文还是电子版论文最后都是要打印出来的。
2、纸质版只有通过扫描转成PDF，再转成WORD或者TXT进行比对检测，但是这样成本太大。所以如果论文只有纸质版，一般都不会进行查重，因为这样工作量会很大。
扩展资料：
怎样降低论文的重复率:
1、初稿一般重复率会比较高，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。这个系统是逐句检测的，也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。这种检测算法比较严格，从程序的角度分析这种算法比较简单。2、先把论文电子版复制一份，保存一份。看检测结果，其中一份复制的备份论文，把检测出重复的部分能删了先删了，把不能删的，15字以内改一改，最好是加减字符，不要改顺序，改顺序没太大用，参考文献删掉一部分，不能删的话，先改下，英文文献可以15个字符换一个词。把修改过的上交，重新过系统检查。保存的原论文稍做改动上交纸质版。3、经过修改后，重复率大幅下降了。这时可以用知网查了，知网查重系统是逐段检测的，比较智能。检测后再做局部修改就基本上重复率很低了。
这个是不可以的 只能识别电子档的文档
OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。OCR的发展简况OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作。我国研究汉字识别的起步比较晚，20世纪70年代末才开始进行OCR的研究工作。早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。目前，比较流行的OCR软件很多，英文OCR主要有OmniPage，中文OCR主要有清华紫光OCR、清华文通OCR、汉王OCR、中晶尚书OCR、丹青OCR、蒙恬OCR等。尽管汉字字量大、字形复杂，但OCR技术已经走向成熟。许多OCR软件不仅能识别黑白印刷体汉字，还能识别灰度和彩色印刷体汉字，识别速度很快，识别正确率达到了99％以上；可识别宋体、黑体、楷体等多种字体的简、繁体；可对多种字体、不同字号的混排进行识别；有些OCR软件还能识别图像、表格。与此同时，对于手写体汉字识别的研究也取得了很大进展，正确识别率已达到了70％以上。OCR软件的应用在扫描仪市场上，许多类型的办公和家用扫描仪均配有OCR软件，如紫光的扫描仪配备了紫光OCR，中晶的扫描仪配备了尚书OCR，Mustek的扫描仪配备了丹青OCR等。扫描仪与OCR软件共同承担着从文稿的输入到文字识别的全过程。文稿扫描在办公领域中经常用到，即将报纸、杂志等媒体上刊载的有关文稿通过扫描仪进行扫描，随后进行OCR识别，或存储成图像文件，留待以后进行OCR识别，将图像文件转换成文本文件或Word文件进行存储。此外，数字化信息的存储、传输、不仅成本低、效率高，而且能够适应排版，网络传输等不断发展的需要。目前我国有很多历史遗留下来的大量图书、报刊、杂志等纸质珍品，急需将其转换成电子信息。如电子图书馆的建立，就需要将图书逐页扫描，加上OCR软件的识别，更替代了人工键入文字的工作，大大缩短了录入时间，减轻了劳动强度，节省了人力且降低了费用，提高了录入正确率、工作效率和现代办公自动化程度。目前OCR软件与扫描仪的搭配已应用到信息化时代的多个领域，如数字化图书馆，各种报表的识别，以及银行、税务系统票据的识别等。随着网络化、信息化的发展与普及，其应用范围将越来越广泛。OCR系统的组成汉字识别软件OCR的功能是将各种录入汉字、印刷体或手写体中每个汉字的图形或图像通过计算机辨认出来，并标出汉字类别代码。因此，汉字识别归根结底是一个图像识别问题。由于汉字信息量很大，具有不同的字形、字体，而且结构复杂，因此汉字识别的过程极其复杂。由于扫描仪的普及与广泛应用，OCR软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。因此，OCR软件主要是由图像处理模块、版面划分模块、文字识别模块和文字编辑模块等4部分组成。1、图像处理模块图像处理模块主要具有文稿扫描、图像缩放、图像旋转等功能。通过扫描仪输入后，文稿形成图像文件，图像处理模块可对图像进行放大，去除污点和划痕，如果图像放置不正，可以手工或自动旋转图像，目的是为文字识别创造更好的条件，使识别率更高。2、版面划分模块版面划分模块主要包括版面划分、更改划分，即对版面的理解、字切分、归一化等，可选择自动或手动两种版面划分方式。目的是告诉OCR软件将同一版面的文章、表格等分开，以便于分别处理，并按照怎样的顺序进行识别。3、文字识别模块文字识别模块是OCR软件的核心部分，文字识别模块主要对输入的汉字进行"阅读"，但不能一目多行，必须逐行切割，对于汉字通常也是一个字一个字地辨认，即单字识别，再进行归一化。文字识别模块通过对不同样本汉字的特征进行提取，完成识别，自动查找可疑字，具有前后联想等功能。4、文字编辑模块文字编辑模块主要对OCR识别后的文字进行修改、编辑，如系统识别认为有误，则文字会以醒目的红色或蓝色显示，并提供相似的文字供选择，选择编辑器供输出等。OCR软件的使用方法OCR软件的种类虽然很多，但其使用方法大同小异。首先要对文稿进行扫描，然后进行OCR识别。OCR软件的使用方法如下：1、文稿扫描为了利用OCR软件进行文字识别，可直接在OCR软件中扫描文稿。运行OCR软件后，会出现OCR软件界面。将要扫描的文稿放在扫描仪的玻璃面上，使要扫描的一面朝向扫描仪的玻璃面并让文稿的上端朝下，与标尺边缘对齐，再将扫描仪盖上，即可准备扫描。点击视窗中的"扫描"键，即可进入扫描驱动软件进行扫描，有关扫描方法这里不再赘述。但应注意的是：分辨力可设置在200～400dpi，对于文本文档，调整亮度适中很关键。扫描后的文档图像出现在OCR软件视窗中。2、OCR识别为了便于操作，可从菜单中选择选项，各种图标出现在视窗的左边。为了更好使用，首先从上到下介绍画面左边的图标："放大"工具：用于放大图像；"缩小"工具：用于缩小图像；"设定识别区域"工具：用于设定识别区域；"设定识别顺序"工具：用于设定识别顺序；"删除识别区域"工具：用于删除识别区域；"擦除图像杂点"工具：用于擦除图像中的杂点；"擦拭图像块"工具：用于擦除图像中的某一区域；"旋转图像"工具：用于将图像旋转90°、180°或270°；"倾斜校正"工具：用于手动图像倾斜校正。OCR识别的一般步骤：(1)文稿扫描后，刚开始出现在视窗中的要识别的文字画面很小，首先选择"放大"工具，对画面进行适当放大，以使画面看得更清楚。必要时还可以选择"缩小"工具，将画面适当缩小。(2)如果画面需要旋转90°，180°或270°，可使用"旋转图像"工具旋转图像。如果文字画面倾斜，可选择"倾斜校正"工具，将画面调正。(3)识别时选择"设定识别区域"工具，在文字画面上框出要识别的区域，这时也可根据画面情况框出多个区域。如果所框区域有误，则可使用"删除识别区域"工具，删除所选识别区域。(4)为了提高识别率，如果所选识别区有杂点或有不能识别的图像，则可选择"擦除图像杂点"工具，将杂点一点一点地擦除。如果需要成片地擦除，则可选择"擦拭图像块"工具。(5)点击"识别"图标，则OCR显示正在进行文字切分，然后转入"正在识别"画面，将识别的文字逐步显示出来，"文稿校对"窗口。许多OCR软件都具有文字修改功能，被识别出可能有错误的文字，用比较鲜明的颜色显示出来，并且可以进行修改。(6)将识别后的文件存储成文本(TXT)文件或Word的RTF文件。
前面总结了利用HALCON进行模板匹配的一些方法，讨论了利用物体形状的轮廓进行匹配的步骤和如何来优化匹配的速度，提高匹配的精度和速度，当然这两者之间本身也存在着制约，而在这两者之间找到一个适合自己要求的结合点，正是我们要研究和实验的。模板匹配并不是单纯的一个任务，它是一些其他工作的一个必备环节，比如物体识别、对象跟踪、检验产品、零件统计等等一些机器视觉应用。在很多情况下，模板匹配是个不错的选择。在前面总结模板匹配方法的基础上，利用HALCON做了一些视频对象跟踪的实验，并多次试验来调整程序参数优化跟踪过程，采用标准视频进行测试，将这些方法作了如下总结。 首先来看看HALOCN中的帧采集器（FrameGrabber），HDevelop提供这样一个函数来开启你采用的帧采集器（这里我的理解就是图像采集卡或工业摄像机）open_framegrabber()，这个函数中指定了HALCON目前支持的一些帧采集器的文件参数，主要有'BARRACUDA', 'BaumerFCAM', 'BCAM1394', 'BitFlow', 'DahengCAM', 'DahengFG', 'DFG-BW', 'DFG-LC', 'DirectFile', 'DirectShow', 'DT315x', 'DT3162', 'File', 'FireGrab', 'FirePackage', 'FlashBus', 'FlashBusMX', 'Ginga++', 'GingaDG', 'IDS', 'INSPECTA', 'Leutron', 'MatrixVision', 'MeteorII', 'mEnable3', 'MultiCam', 'Opteon', 'p3i2', 'p3i4', 'PT1000CL', 'PX', 'PXC', 'PXD', 'PXR', 'SaperaLT', 'TAG', 'TWAIN', 'uEye'；除此之外，在官方网站上也在逐步推出新支持的一些采集卡，比如近期推出的支持大恒的DahengCAM的USB2.0接口（更多的信息请访问）。由于实验条件有限，我在实验中只能采用标准的视频，有CIF和QCIF两种格式的。这个当中我也在摸索，read_sequence()只是读取无格式的图像数据，因为找不到如何直接打开视频文件，所以在实验时只能采用保存好的单帧图像。 在利用模板匹配进行跟踪之前，需要对选定的初始帧或者某一帧进行分割，比如在实验中，采用标准Akiyo视频文件（352×288），我选定初始帧进行分水岭的分割，然后采用马儿可夫随机场的分类，分割出前景对象和背景；也可以直接利用watersheds_threshold()进行阈值化的分割，当然分割的方法还很多，比如基于边缘的，基于区域增长的，基于阈值的，其中基于阈值的用的较多，里面也分为二值化，自动阈值，动态阈值等，各具特点，使用针对图像特征采用不同的方法。如果想进一步的获取精确的分割，可以采用数学形态学算子，这个可以根据具体需要选择不同的膨胀、腐蚀、开、闭操作的结合，这里就不多说了。 对已经分割好的初始帧建立模板，这里没有再确定某个区域，因为是采用已分割的图像。也可以先确定感兴趣区域（ROI），然后在对该区域建立模板，但这样获得的模板就不怎么精确了。接下来的步骤就更按模板匹配的方法来进行，用create_shape_model()来对初始帧创建模板，但这里要注意一点，Metric有个可选项，use_polarity(匹配时要求有相同的对比度),ignore_global_polarity(在全局上有对比度的情况下仍可匹配)，ignore_local_polarity(即使局部灰度发生变化，也可找到模板，可以应用于遮挡条件)如果在非常低对比度下找到模板，可将MinContrast设置为一个相应小的值；如果即使在严重重叠条件下，仍可以认识模板，MinContrast应该大于噪声造成的灰度波动范围，这是为了确保模板的位置和旋转能被精确的找到。之后获取轮廓，照样使用inspect_template()监视模板。 再接下来就是跟踪的过程，因为是对单帧图像进行匹配，所以要读取这个视频文件的所有帧。如何自动读取多个图像文件也就成了一个问题？这里采用for循环，还是利用read_image(Image,’E:/实验图像/Akiyo/’+k$’d’)来读取，循环当中采用find_shape_model()来匹配，这个过程跟前面介绍的一样，不再细说。要重点总结的是如何来加速匹配以及模板更新的问题，因为考虑到由于视频对象变化过大，或者发生了非刚体的运动，这时某帧不能匹配，就需要重新针对该帧重新建立模板，便于后面帧的匹配。当然在这之前的跟踪过程中，对象与模板之间的测量匹配需设定一个阈值，两者之差在这个阈值之内，则认为是匹配的，否则是不匹配的。当出现不匹配时，记录下该帧；然后对这帧采用图像分割并分类，跟初始帧样建立新模板；于是继续后面的跟踪匹配。在实验中，我采用的视频图像有对象相对于背景变化不大的，比如新闻人、视频会议等；也有对象相对于背景变化大，但对象的运动是刚体运动；如果对于非刚体的运动，匹配过程会更复杂，考虑的问题也更多。 例如，采用claire标准视频图像序列（176×144），由于对象相对背景变化较小，在匹配中尽量不采用更新模板来匹配，这里可以放宽匹配的要求，比如在MaxOverlap参数设置中可以减小其值，将MinSocre的值尽量调小点，这样会增加匹配的时间，可以在匹配的前提下尽量增大Greediness的值，这个实验中我设置的值分别为MaxOverlap=0.3, MinSocre=0.35, Greediness=0.9,共有492帧，总共匹配的时间大约12秒左右。当然这里的时间还更计算机配置有关。对foreman视频序列，由于摄像机的运动，对象和背景都有较大变化，因此在这里匹配要放宽要求，在创建模板时将对比度设置大一点，而在优化过程中选取忽略局部对比度变化的参数，在找模板中将贪婪度（Greediness）设置较低值，并且匹配度也尽量设较低值，这样可以通过部分匹配来跟踪对象。 采用Vectra标准视频图像序列（352×288），汽车行走，可作为一个刚体运动，这时就需要更新模板了，因为在行走的过程中，汽车在转弯或遇到遮挡物时就无法跟踪了，这里暂时不考虑完全遮挡的情况。在这个视频中，汽车在途中会有一些树木的遮挡，遮挡面积不大，可以完整看到汽车的轮廓。这时在前面有转弯的地方，可以放宽匹配的要求，当遇到遮挡时，更新不能匹配的模板。这个视频有141帧，在前面100帧以内，可以很好的跟踪，而在以后出现了较大的偏差，这跟寻找模板的参数设置有关；由于更新模板需要消耗时间，所以整个跟踪匹配的时间会较长。在实际应用中，我们更应该考虑到跟踪的效果，即跟踪的准确性；如何提高视频对象跟踪的精确性和快速性也是需要进一步研究实验的。 这是我搜集的机器视觉halcon资料分享给大家，有需要的自己保存： 全套链接： 提取码：vsps 未来视觉发展趋势是结合神经网络、深度学习进行相应的人工智能机器视觉开发。 我不能保证我所说的全部是对的，不同的人有不同的见解，但我能保证每一篇都是用心去写的，我始终认同“分享的越多，你的价值增值越大”，在分享中进步，越努力越幸运，期待我们都有美好的明天！ 支持我的朋友们记得点波推荐哦，您的肯定就是我进步的动力。
一般情况是，输入一个确定的检测图片，然后用你已有的模板去匹配一个待检测图片，你说的那种已有确定模板，用其他图像检测的前提是模板图片大小，一定要小于待检测图片，不然无法运行。
想将自己开发机器人视觉应用中的点滴过程和心得进行记录分享，讨论，生活很有趣，学术很有趣，当然能让自己做的研究落地更有意义！可能的优化路径： 1.匹配路径优化算法：从图像预处理中改进，对模板匹配的较可能区域先定位，后进行精确的卷积运算，减低卷积计算量，但没有从根本上减少卷积运算计算量大的缺点。 2.通过傅里叶变换将函数的卷积运算转为乘积运算。 ps:opencv中的自适应阈值方法为adaptiveThreshold 金字塔分层快速图像搜索算法流程： 1.对降采样的图像进行自适应阈值化处理 2.处理完的图像通过opencv快速模板匹配寻找最匹配的坐标： cv::matchTemplate() cv::normalize() cv::minMaxLoc() 3.根据获取的降采样层的坐标获取源图像的坐标（*2.05），注意不要越出图像边界 源图像层根据放大后的坐标截取一个子图 4.在子图上进行快速模板匹配，搜索模板图像，返回搜索到的坐标 5.通过联合Hash算法确认源图像层坐标下的模板图像和原图像是否相似（可以选择别的相似度量函数） 在原图自适应阈值处理后的快速模板匹配函数处理时间为0.076s，加入金字塔处理后的时间为0.376s.. 现在进行金字塔加速后进行阈值处理再进行模板匹配的时间。0.022s（第三层金字塔处）,0.39s(带金字塔处理过程)
halcon的模板匹配可以归为三类： 1、基于灰度：灰度，互相关ncc 2、基于形状：形状，组件 3、基于描述符：描述匹配 应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板：create_template() 2.寻找模板：best_match() 3.释放模板：clear_template() 应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。 1.创建模板：create_ncc_model() 2.寻找模板：find_ncc_model()，find_ncc_models() 3.释放模板：clear_ncc_model() 4.get_ncc_model_region (ModelRegion, ModelID) smallest_rectangle2 (ModelRegion, Row3, Column3, Phi, Length1, Length2) 应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。 算法步骤： 1.获取组件模型里的初始控件 gen_initial_components() 参数： ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系 train_model_components() 3.创建组件模型 create_trained_component_model() 4.寻找组件模型 find_component_model() 5.释放组件模型 clear_component_model() 应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型：create_shape_model() 2.寻找形状模型：find_shpae_model() 3.释放形状模型：clear_shape_model() 应用场合：搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板：create_local_deformable_model() 2.寻找模板：find_local_deformable_model() 3.释放模板：clear_deformable_model() 应用场合：搜索对象有轻微的变形，透视的场合，根据一些描述点的位置和灰度值来进行匹配。 1.创建模板：create_calib_descriptor_model() 2.寻找模板：find_calib_descriptor_model() 3.释放模板：clear_descriptor_model(）
汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。
中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为99.42%，切分准确率为94.52%，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
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.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
车牌自动识别原理基本是经过车牌捕捉、定位、截取、二值化、字符切分，最后车牌OCR识别、结果输出，一般还会有字符识别后处理等几个步骤，这几个步骤要协调处理才行，还要使用各种情况，比如，雨雪天气、反光、阴阳车牌、晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化，才能得到一个完美的车牌识别算法，如果做论文，可以直接用开源的一些东西去完善，如果实际应用，可以用商用的车牌OCR识别产品。启智畅想车牌识别SDK特点：1、毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；2、手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；3、支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，4、复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；5、车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；
问题一：毕业论文中用到人物访谈的话怎么写 你的人物访谈论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！ 学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 论文写作包括以下几个步骤： 第一、研究课题的基础工作――收集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究，实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、越细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查问资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察，实验与观察是搜集科学资料数据，获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要做认真的全面记录。 第二、研究课题的重点工作――研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如通读，选读，研读。通读即对全书全文阅读，选读即对有用部分、有用内容阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，竭力产生创见，要眼、手、脑并用，要发挥想象力，开拓创造性思维，进行新的创造。 在研究资料时，还要做好资料的记录。对新鲜论点，好的见解，要完完全全摘录；对能说明问题，有说服力的论据、好材料，要不加改动地摘录；对过长的资料，可加以简明扼要的概括，对这些资料都要分类整理。 第三、研究课题的核心工作――明确论点和选定材料。在研究资料基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，切忌人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生伯不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。 根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集资料的加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。 第四、研究课题的关键工作――执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。 拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项 目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。 问题二：论文注释里对访谈内容的引用怎么写 某某访谈，访谈人，访谈时间，访谈地点。 内容基本如上，目前对此尚未有统一规范，各个杂志可能有自己的要求。 问题三：访谈法要怎么写进论文里啊？急！ 20分 访谈法要怎么写进论部比较多的顺 说明的 确 问题四：论文中的访谈法最少访谈几个人 按研究问题的大小不同可以把论文范文分、为宏观论文范文和微观论文范文。凡属国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文范文，称为宏观论文范文。它研究的面比较宽广，具有较大范围的影响。反之，研究局部性、具体问题的论文范文，是微观论文范文。它对具体工作有指导意义，影响的面窄一些。 另外还有一种综合型的分类方法，即把论文范文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类： 1．专题型论文范文。这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文范文。专题应用型论文范文是一种运用所学的理论基础和专业技能知识，独立地探讨或解决本学科某一问题的论文范文，其基本标准应该是：通过论文范文，可以大致反映作者能否运用所学得的基础知识来分析和解决本学科内某一基本问题的学术水平和能力。当然，它的选题一般也不宜过大，内容不太复杂，要求有一定的创见性，能够较好地分析和解决学科领域中不太复杂的问题。 2．论辩型论文范文。这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文范文。 3．综述型论文范文。这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文范文。 4．综合型论文范文。这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文范文。 问题五：论 *** 访谈需要将访谈记录写在论文中吗 要原创的话俺给你一篇。论文的标题是论文的眉目，应仔细推敲，尽可能从各个角度充分考虑，选择最合适的。原则上，题目要简单明了，能反应毕业论文的主要内容，使读者能一眼看出论文的的中心内容要讲什么，切忌笼统、空泛。 问题六：有关人物访谈的论文怎么写 1.标明人物访谈的时间，地饥，人物，主题 2.按照事先拟好的问题和提纲设置文章。 3.最后，此次访谈的成功和不足之处。 问题七：毕业论文访谈法格式 直接就 问：…… 答：…… 省略号后边填写你的内容就是了，没什么固定的格式的。 问题八：本科毕业论文中访谈法的格式要求？ 10分 文中想要用访谈法作为研究方法，但是不知 对,具体分析,了解 问题九：有关访谈类型的论文怎么写？ 老大 那是专访？你可以写成，我就可以给你发。 问题十：有关市场调研访谈法的论文怎么写（主体框架或模板）谢谢！ 我给您一个参考的内容：调查报告的结构 题目 前言(导言,引言,序言,背景和调查目的) 方法 结果与讨论 结论与建议 参考文献 附录 1. 题目骇应以简炼,概括,明确的语句反映所要调查的对象,领域,方向等问题.题目应能概括全篇,引人注目. 2. 前言(背景和目的) 主要包括研究背景和目的. 背景介绍应简明,扼要,切题,背景介绍一般包括一部分重要的文献小结. 调查目的:阐述调查的必要性和针对性,使读者了解概况,初步掌握报告主旨,引起关注. 3. 方法 详细描述研究中采用的方法,使读者能评价资料收集方法是否恰当.这部分一般包括以下几方面: 地点 时间 调查对象 调查对象的选择(抽样方法),样本量的估计 调查方法:定性,定量 质量控制 4. 结果与讨论 结果与讨论可以放在一起写,也可以分开写. 结果和讨论分几节来完成.一般采用描述,分析,讨论来写. 描述: 描述事情的发生发展过程, 描述调查人群的人口社会学特征, 描述调查事物的特征 对比: 历史对比 他人研究对比 本调查中不同特征人群对比 4. 结果与讨论 推断: 在对比的基础上进行统计推断 (前提条件:调查样本具有代表性) 讨论:反映作者学术思想的深度和广度.要紧紧围绕结果,以及可能有争议的主要问题进行讨论. 讨论时应注意以下几点: 把调查结果上升到理论,去粗取精,去伪存真,由表及里,揭示内在联系. 与他人结果相矛盾的地方,讨论发生的原因和理论依据. 要有自己的看法和见解,论点明确. 5. 结论与建议 结论 用扼要的文句把论文的主要内容概括起来,切忌重复文章内容. 文字结构应该准确,完整,精练,高度概括文章的主要目的和结果. 建议 为 *** 决策提出科学建议 进一步深入研究提出建议 6. 参考文献 列出主要理论依据和方法,以及有争议的论据. 具体格式见文献综述中讲述的参考文献的格式. 7. 附录 在论文中只有局部使用或完全没有使用,但又与论文有关的具有科学价值的重要原始资料,数据,如调查问卷,访谈提纲,复杂的公式推导,计算程序,各类统计表,统计图等都可以放在附录中,有利于说明和理解调查报告,又可提供有用的科学信息.
我给您一个参考的内容：调查报告的结构题目前言(导言,引言,序言,背景和调查目的)方法结果与讨论结论与建议参考文献附录1. 题目应以简炼,概括,明确的语句反映所要调查的对象,领域,方向等问题.题目应能概括全篇,引人注目.2. 前言(背景和目的)主要包括研究背景和目的.背景介绍应简明,扼要,切题,背景介绍一般包括一部分重要的文献小结.调查目的:阐述调查的必要性和针对性,使读者了解概况,初步掌握报告主旨,引起关注.3. 方法详细描述研究中采用的方法,使读者能评价资料收集方法是否恰当.这部分一般包括以下几方面:地点时间调查对象调查对象的选择(抽样方法),样本量的估计调查方法:定性,定量质量控制4. 结果与讨论结果与讨论可以放在一起写,也可以分开写.结果和讨论分几节来完成.一般采用描述,分析,讨论来写.描述:描述事情的发生发展过程,描述调查人群的人口社会学特征,描述调查事物的特征对比:历史对比他人研究对比本调查中不同特征人群对比4. 结果与讨论推断:在对比的基础上进行统计推断(前提条件:调查样本具有代表性)讨论:反映作者学术思想的深度和广度.要紧紧围绕结果,以及可能有争议的主要问题进行讨论.讨论时应注意以下几点:把调查结果上升到理论,去粗取精,去伪存真,由表及里,揭示内在联系.与他人结果相矛盾的地方,讨论发生的原因和理论依据.要有自己的看法和见解,论点明确.5. 结论与建议结论用扼要的文句把论文的主要内容概括起来,切忌重复文章内容.文字结构应该准确,完整,精练,高度概括文章的主要目的和结果.建议为政府决策提出科学建议进一步深入研究提出建议6. 参考文献列出主要理论依据和方法,以及有争议的论据.具体格式见文献综述中讲述的参考文献的格式.7. 附录