没问题 告诉我具体的格式要求
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
智能手势识别是一种基于计算机视觉技术的人机交互技术，它可以通过摄像头捕捉用户的手势，并将其转换为机器可以理解的信号，从而实现人机交互。本课题的研究方向主要包括：（1）智能手势识别技术的研究，包括手势识别算法的研究、手势识别系统的设计与实现；（2）智能手势识别技术的应用，包括智能家居、智能机器人、智能安防等；（3）智能手势识别技术的安全性研究，包括手势识别系统的安全性分析、攻击检测与防御等。本课题的研究将有助于推动智能手势识别技术的发展，为人机交
The interaction between man and computer activities of daily life is increasingly becoming an important part of, especially in recent years, with the rapid development of computer technology to study the habits of the new line interpersonal communication interpersonal interaction techniques become very active at the same time also made encouraging progress, these studies include face recognition, facial expression recognition, gesture recognition, etc.. Gesture is a natural, intuitive, easy to learn human-computer interaction means. Manual directly as computer input devices, human-computer communication between the middle of the media will no longer need, the user can simply define an appropriate gesture to the surrounding machine control, therefore, gesture recognition is a human and robot interaction an important tool, but also human-computer interaction, virtual reality, an important component. However, the gesture itself, the diversity, ambiguity and the staff is a complex deformation body and the visual is inherently uncertain, coupled with staff is a complex deformation of their body and visual discomfort qualitative, making vision-based gesture recognition is a very challenging interdisciplinary research topic. This article focuses on the general context of gesture segmentation and the use of BP neural network to recognize the gesture. Gestures are defined in advance, and the input to the neural network was trained, and then collected through the use of color image opencv extract-based skin color, the color images from complex background, hand in the image, further processing and enter the neural network identification.
在平时的工作和学习生活中，一般碰到一些需要拷贝下来的图片上的文字，手机上是可以使用OCR文字识别软件来识别图片上的文字。
参考工具：图片文件、迅捷文字识别
使用方法：
①首先，将需要识别的图片保存到手机上，这里我随意选取一张图片来做示例：
②接着，打开软件，点击上面的【图片识别】这个功能。
③然后，选择你想要识别的图片文件，点击【确定】。
④确定好图片之后，再点击【立即识别】。
等识别完成后，如果图片不清晰的话，可能会出现错别字，可提取出来自己动手修改一下。
手机上的文字识别软件，推荐到百度市场下载云脉文档识别软件Android版，iOS的要到苹果市场下载。云脉文档识别可以将图片上的文字进行识别，提取成文本文，保存后即可开启进行编辑，经过扫描和ocr识别技术就变成了可编辑的文档，并可导出word和pdf格式。不过如果字迹潦草，相信没有哪款软件能识别的，建议还是让你的朋友给个清晰点的图片
论文有很多错别字的话，如果是电子的，可以在电脑上利用查找和替换的功能来进行，如果是手写的只能一个一个的检查了。
如果你想完成一个论文，你应该自己先完成完成以后再找相关的比较厉害的人，比如导师之类的去帮你审核，错别字是第一关，你自己可以改正的。
亲爱的小行星： 此刻，清晨5点40分。耳边听着电影那些年的插曲《人海中遇见你》，一字一字敲打着键盘。回想起遇见你的第31天，几乎泪目。亲爱的小行星，亲爱的小雨，我是多么幸运，才能够在人海中遇见你。 感谢小行星，让我决定用手帐书写漂亮的一生。在遇见小行星之前，我是断断续续写手帐的新生儿。即使拥有很多笔记本、胶带、贴纸，我都只在偶尔闲暇时才宠幸手帐。开启小行星之旅后，我积极完成手帐作业，坚持21天全勤打卡，成功将我的手帐从单一的To Do List，升级为系统自洽的手帐体系： Hobo A6 ：成功日志、感恩日志 Hobo Weeks：日计划、周复盘 Moleskine A5：月度、年度清单 趁早遗愿清单：人生梦想 21天的旅程，更加深刻意识到：行动，才是我们人生真正的催化剂。手帐写得再漂亮，也只是一副好皮囊。只有极致体验、极致践行，收获极致淋漓的人生，才能让我们不仅手帐写得漂亮，更活得漂亮！ 感谢小行星，让我遇见了给我无限能量的小雨。一首改编的《筑梦者》，瞬间被小雨超棒的歌曲演绎圈粉。随着了解的深入，我发现小雨身上真的有太多我喜欢的点了。 ❤️ 学以致用：加入小行星不久，我就发现小雨特别擅长学以致用。《下班后赚更多》读罢，小雨策划了小行星的理财活动，并时刻提醒我们守住预算；《时间看得见》读罢，小雨鼓励大家收集更多的活法，并开设了小行星“午餐聊人生”专栏分享…我也要向亲爱的小雨学习，将所学用到极致。 ❤️ 产后开挂：因为一线城市巨大生存压力、对未来的不够笃定，怀孕一度成为我潜意识里异常排斥的事。虽然嘴上说要备孕，但迟迟未开始。直到今年五月份发生了一件不美好的事，我才意识到排斥怀孕的真正原因是不自信，不相信自己可以扛住魔都的生存压力，不相信自己可以在产后拥有更加精彩人生。 直到遇见小雨，我才发现产后真的可以开挂！当小雨分享了产后开挂的十个秘诀后，我同小雨一样坚信：既然有人做到了，我也一定可以！真的无比感恩小雨让我看见了产后开挂的人生活法，清除了不自信的bug后，我真的对怀孕生娃后的人生新旅程充满了期待！ 感谢小行星，让我第一次在网络上感受到家的温度。开营仪式激动人心的摔碗趴、『午餐聊人生』分享、『你写我说』十点电台，让我们在课程之余收获更多惊喜与感悟。还有秋秋、岛岛、佳佳、小粒等一波超有爱的小伙伴打卡精进，激励着我不舍得落下哪怕一天的打卡。 明天就要毕业了，带着对手帐、对小行星满满的爱，我们即将开启新的旅程。爱是最温柔的力量，感谢人海中遇见了你，小行星！舍不得，但也不说再见，我们相约大本营！永远爱你，小行星❤️
我的自救人生是从2015年开始的。我每年都会写一篇个人年度总结，来纪念只此一次的每一段人生。2014年的最后一天，我在个人总结上写下了这样一段话，“今天是2014年的最后一天。我并没有跟往年一样，激动万分地期盼着元旦假期，然后满怀希望地迎接自己的2015年。今天整个人都感觉很不好，一点都不期待三天的假期，心里装着更多的是一份沉甸甸的顾虑和担忧。”而那一年总结的标题是，致惨淡经营的2014年。其实并不只是那一年过得不好，毕业之后前三年忙忙碌碌、浑浑噩噩，看不清人生的方向，就像浮萍一样随波逐流。朝九晚五地上班下班，疯狂地看电影追剧，逃避着现实。那一年我放弃了在职MPA考试。 我们每个人都会有一段黯淡无光的人生阶段。而冲破这一层乌云的方法就是多读书多思考，终有一天你会看到乌云背后的幸福线。阅读和手帐，是我逢人便吆喝的两件事。2014年9月，我邂逅了熊谷正寿的《记事本圆梦计划》，这本被手帐爱好者们奉为圭臬，是手帐术的指导思想。这本书从梦想记事本、行动记事本、思考记事本三方面介绍如何使用手帐。看完之后我的肾上腺素不断飙升，按照书中的指引买了A5活页笔记本，开始了漫漫的手帐圆梦之路。时间悄无声息，白驹过隙，今年已是我使用手帐的第四年。自从开始使用手帐后，每天都随身携带，随时记录，虽然很重，心里却很踏实。我也欣喜地看到自己一点一滴地改变，慢慢地走在自己想要的人生轨道上。2015年我调到了自己的理想岗位，2016年通过了在职MPA考试，基本上实现了自己的短期人生目标。 林清玄在一篇文章里写到，“一天写几页笔记不嫌多，一天写一句感言不嫌少，深刻的生命、思维就是这样成熟的，如果我们不能在急速流过的每一天，为生活留下一些什么，生活就会如海上的浮沤，一粒粒破灭，终至消失。”手帐对于我来说意味着什么？手帐记录了我每一寸时光，每一个痕迹，每一段人生。手帐虽然只是一本普通简单的小本子，但是却可以包罗万象，海纳百川。我们可以把自己的兴趣爱好、生活感悟、人生经历、趣事见闻，事无巨细地写在手帐上，成就独一无二、私人订制的人生。手帐既是树洞，可以收纳我们糟糕的情绪垃圾；手帐又是灯塔，能够帮助我们看清人生的方向，看到理想的光芒。最近在翻阅自己这几年的手账，我仿佛看到一个不谙世事，乏善可陈的自己，慢慢变成一个越来越美好，越来越笃定的自己。以前的笔记写满了愤怒和不安，笔迹潦草，情绪浮躁，而现在的笔记却多了思考和成熟，笔迹工整，情绪恬淡。三年多的手帐生涯让我有以下几点心得和感触。 这是我时时刻刻提醒自己的一大原则。手帐其实就是管理时间、管理日程、管理人生的一种工具，我们不要在工具的选择和使用上浪费太多的时间，因为我们的时间真的太宝贵了。我们要把自己的时间和精力倾注在那些重要而不紧急的事情，就是那些你朝思暮想、日思夜想的事情，那些魂牵梦萦、望穿秋水的事情。所以，选择什么牌子、型号、类型的手帐都不重要，重要的是记在手帐上的思想和内容。人生就是一个不断折腾、不断尝试、不断探索的过程啊。我的第一本手帐是在淘宝店本子事多买的马卡龙A5活页笔记本，其实A6大小的笔记本很适合随手携带，管理日程写写感悟也足够了。但我是个话唠狂魔，A6大小肯定无法容纳我的思想和文字，所以我一直都用A5大小厚重的手帐。 2015年12月邂逅了潇洒姐，这个集思想和颜值于一身的女神，把她的书都看完了，2016年就开始使用趁早效率手册。记了五个月之后我又开始研究印象笔记这个时间管理软件，尝试用数字笔记来管理自己的知识、时间乃至人生。在印象笔记构建了自己的每日手帐模板，然后记录了三个月之后果断放弃，因为我每天在记手帐这件事情上花费太多时间，我甚至不马上去处理当天紧急的工作，而在电脑上写和工作无关的生活感悟，每天手帐都能长篇大论写个两三千字，生活中很小的一件事我都能写个一二三来。那三个月是我工作效率最低的时候，于是我又重新回归了纸质手帐。我现在仍然用印象笔记来收集素材，输出文章，计划人生，但是还是会每天携带一本厚重的手帐，认认真真，一笔一划地书写着我每一天的生活，把每一个细小的日子都装进手帐里，把每一个小确幸都收到手帐里。 万物皆可手帐。手帐说白了就是日记、笔记的另一种称呼。当我们决定开始使用手帐来记录生活的时候，首先要清楚我们希望用手帐来记录什么，确定自己的手帐主题，比如读书笔记、观影感想等兴趣管理，或者是美食日记、宝宝日记等主题手帐。然后根据自己的主题搭建专属于自己的框架体系。记手帐有一项很重要的原则，就是要统一格式、统一框架、统一排版，这样才能让自己一目了然、一清二楚。而我的手帐主要是管理自己的日程安排，把生活中的每一个小确幸都写进手帐里。经过多年探索，我基本上形成了自己的手帐体系。我是坚持电子笔记和纸质手帐相结合的，读书笔记、观影感想等兴趣养成计划都直接交给豆瓣、微博和印象等软件管理。我的手帐体系包括年计划、月计划和月总结、周计划和每日手帐。最重要的是写好每日手帐，过好当下的生活。 我的每日页面包括每日清单、时间手帐、每日总结。每日清单写上每天必做的三件事，写在最开头以提醒自己把主要精力集中在这三件事上。时间手帐对我来说很有用，能够清楚看到每天的时间开支，非常有助于日后的总结和回顾，对于提高自己的工作学习效率也很有帮助。每日总结主要记录当天的所思所想，成功的喜悦，失败的教训，有时候也用来写主题日记，把自己最近的主题学习心得记录下来，通过随时翻阅手帐，看到自己一点一滴地成长和进步。这是每日页面的基本框架，也是最常用的模板。但是有时候生活就是很随意的，比如没有任何安排的周末和节假日，我就会像写日记一样流水账地记录生活，抒发感想，有时候我会赋予日子特殊的主题，比如闺蜜日、感谢日、梦想日等，然后围绕主题活动写几句感想，或者根据自己的兴趣爱好分类总结。生活应该是有松有紧，张弛有度，手帐也应该如此。 这个世上有两类人，一类是计划星人，他们对自己的人生有明确的规划，希望掌控自己的生活，不想偏离自己规划好的人生航道；一类是随遇而安型，他们走一步看一步，既来之则安之，但是也能把生活折腾出一番花样来。两种性格、两种活法，但最终都是殊途同归，为了成就更加美好的自己，过上更加幸福的生活。而我是前一种性格的人，严重的计划狂魔处女强迫症患者。通过小心计划大胆实践，基本上也能走在自己想要的人生里，过自己想要的生活。今年和往年一样每天做计划记手帐感觉日子过得也不赖，但是手帐越记越乏力，越记越没信心。每天流水账一样记录生活，好多想做的事情依然停在清单上无法打钩。我觉得肯定哪里出问题了，于是又启动了一轮提高手帐术主题学习，上下探索提升手帐技能，在手帐的颜值和内涵上都进行了迭代更新。 我发现自己最大的问题是偏重于计划记录，而忽略了复盘总结。所谓的复盘，其实就是对自己的生活进行回顾和检视，总结成功经验和失败教训，并提出下一步的改进措施。可以说，一切没有经过复盘的计划都是耍流氓。所以每月月底，我会先做月复盘，主要包括成功的事和失败的事，记录成功的事情让自己更加自信往前走，但是要把精力放在失败的事情上，要仔细分析导致失败的原因，应该如何改进，然后把这些事情作为下个月优先事项来完成。只有复盘好了我们才能更精准地进行下一步的计划，通过计划、复盘、再计划、再复盘，把自己想做的事情一项一项完成，推动我们的人生不断往前进步。 使用手帐也有三年多了，每天周而复始地做计划、记手账，日子过得充实而又飞快。我每年最期待的时刻就是辞旧迎新的时候，每到年末我就一页页翻看自己的手帐，重新回忆自己曾经走过的每一个稀松平常的日子和怦然心动的瞬间，并做好一年一度的年度总结，写下新年崭新的心愿，完成人生的交接仪式，这是专属于我自己的跨年盛宴。我的理想人生不求轰轰烈烈，但求每一段时光都不曾被辜负，善待时光，善待生活，善待自己。王朔写给女儿的信里提到，你必须只有内心丰富，才能摆脱这些生活表面的相似。虽然我每天日复一日地写手帐，但是每一天都是全新的内容，每一天都不曾被复制。 有一句话这样说的，我们怎么过一天，就怎么过一生。人生真的很长，长的让你根本无法去计划，我们只有过好当下的每一天，不负时光，不负梦想，把我们想做的事情，把我们的人生理想，细化到每一年、每一月、每一周、每一天，落实到字里行间，用手帐叫醒我们的梦想，用手帐催促我们去行动，用手帐达成一个又一个愿景。最近有一个感触，年龄越大，越想抓住一把时光，越想用文字去记录一些小确幸。因为遗忘，才是人生最大的遗憾。当我们年老时，摸过书架上一本又一本写满自己人生的手帐，我们能清晰感受到岁月的痕迹，人生的足迹。 生活不止柴米和酱醋，还要山川与河流。这是我走进婚姻生活后的不变信念。洋洋洒洒写了近四千字关于记手账的方法和感悟，这是我对自己的承诺和交代。我要把自己三年多的手帐生涯进行总结，对自己毕业后第一个五年做阶段总结，然后我要大步往前走。我要继续提升记手帐的技能，我要启动时间管理、电影历史、思维导图等主题学习，我要开始尝试很多一直想尝试的事情，我还要继续写文章分享学习心得、人生感悟。我始终认为，人生就是一个实验室、游乐场，我们要经过一轮又一轮的思考和行动，然后进行大刀阔斧的自我革新，成就更加美好灿烂的人生。
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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课程的话是 数字图像处理，另外到google学术搜“人脸识别”“face recognition”论文应该很多的，可以先综述入手，比如这篇论文：Face recognition: A literature survey。这是理论基础。实验的时候，用VC++和OpenCV 就看 《OpenCV教程——基础篇》；若是Matlab，熟悉基础语法之后，多看看软件帮助。两者都包含很多基本的图像处理操作，用起来很方便。如果是本科或者硕士的话，可以先动手实验，对图像处理有一定了解后再看理论要求较高的论文。 PS: 你得问得具体点才好回答呢。。
以下是关于门禁系统方面的几篇文献，供您参考：1. 赵文娟. 论如何构建可信的门禁系统[J]. 科技资讯, 2021(2): 122-123.2. 黄颖. 门禁系统的设计与实现[J]. 智能技术, 2022(1): 90-94.3. 李圣华. 基于Trusted Computing的门禁系统安全研究[J]. 电子技术应用, 2022(2): 85-89.4. 刘煜. 基于FPGA的门禁控制系统设计[J]. 现代电子技术, 2023(1): 92-96.5. 宋晨. 基于人脸识别技术的智能门禁系统设计[J]. 计算机技术与发展, 2023(2): 116-120。这些文献涵盖了门禁系统的设计、实现、安全，以及各种技术的应用，给出了门禁系统研究方向和未来的发展趋势。
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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无论如何,得有\如下内容啊.1. 无线数据网络中基于斯塔克尔博格博弈的功率控制 2. 动能定理，机械能守恒定律应用3. 宽带网络中业务模型的仿真分析 4. 基于H.264 AVC码率控制算法的研究 5. 基于GRF-3100射频系统的混频器的设计与制作 6. VOIP语音通信系统的设计与应用 7. 基于Labview的实验数据处理的研究 8. 基于NS2的路由算法研究与仿真 9. 图像处理工具箱的VC实现 10. 嵌入式实时系统设计模式的应用 11. 基于VC的UDP的实现 12. 基于TCP/IP协议嵌入式数字语音传输系统终端硬件设计 13. 基于MPLS的VPN技术原理及其实现 14. 基于FPGA的步进电机控制系统的数字硬件设计研究 15. 多路信号复用的基带发信系统模型 16. 数字音频水印研究 17. 数字电视传输系统-城市数字电视平移 18. 虚拟演播室应用研究与设计 19. 电视节目制作系统设计 20. KM3知识管理系统解决方案 21. 移动通信系统的频率分配算法设计 22. 通信系统的抗干扰技术 23. 扩频通信系统抗干扰分析 24. 基于OPNET的网络规划设计 25. 基于NS2的路由算法仿真 26. 基于GPRS的数据采集与传输系统设计 27. 搅拌混合器微分先行控制系统设计 28. 车辆牌照自动识别系统 29. 基于CPLD器件的数字频率计的设计 30. 大容量汉字显示系统的设计 31. 数控直流电压源的设计 32. 基于s6700电子标签阅读器设计 33. 嵌入式网络连接设计 34. Java手机网络游戏的实现和程序设计 35. 简频率特性测试仪设计 36. DDS及其在声学多普勒流速测量系统中的应用 37. AVR 8位嵌入式单片机在车载全球定位系统显示终端中的应用 38. 基于单片机的考勤系统设计 39. 基于单片机的寻呼机编码器 40. 基于MF RC632射频识别读写器芯片的专用读卡器 41. 具有SPI接口的数字式同步发送器设计 42. 小区停车场计费系统设计 43. 村村通无线接入系统中的CDMA技术 44. 语音校检报文的程序设计 45. 基于轧制扰动负荷观测器的轧机传动机电振动控制系统设计 46. 基于MATLAB的数字滤波器的设计 47. 基于VHDL的乒乓游戏机的设计 48. 语音信号的滤波设计 49. 基于DSPTMS320F206的高炉自动进料控制系统 50. 基于VHDL语言的基带线路码产生电路仿真设计 51. 智能天线的研究 52. 混合动力汽车电机驱动单元 53. 混合动力汽车 54. 直流电机双闭环调速系统设计 55. 双馈电机直接转矩DSP控制 56. 双馈电机直接转矩控制 57. 无刷直流电机调速系统 58. 异步电机直接转矩控制 59. 人脸识别系统的研究与实现 60. 锁相频率合成器的设计与仿真 61. 动态链接库进阶 62. 电话业务综合管理系统设计 63. 弹性分组环RPR的公平算法研究 64. 低轨卫星移动通信信道模型研究 65. 大数计算的算法探讨及其在椭圆曲线密码体制中的应用 66. HY防火墙管理软件开发过程及ACL模块功能实现 67. EPON的原理分析 68. DCS通讯与软测量技术的研究 69. 3G的AKA协议中F1至F5的UE端的实现 70. 《信号与系统》课件的设计与实现 71. 《电路与电子学》电子课件的设计与制作 72. RSA公钥算法研究与实现 73. p2p通信模型的java实现 74. 搜索引擎的开发与实现 75. 图书馆管理系统及原代码毕业设计 76. 网络安全专题学习网站设计 77. 网络教育应用网站设计 78. 校园网组建、开发与管理 79. 最优化软件设计实现 80. 租赁网的设计和实现 81. 远程控制终端数据接口设计 82. 遗传算法及其在网络计划中的应用 83. 研华PCI-1753板卡Linux驱动程序的开发 84. 软测量技术在造纸打浆过程的应用研究 85. 嵌入式系统研制AD数模转换器 86. 劳动生产率增长条件的研究 87. 基于XML帮助系统的设计与实现 88. 基于MPT-1327的集群系统智能基站的研究与设计 89. 基于J2ME的手机部分功能实现 90. 购销存财务软件的应用比较 91. 高清视频多媒体播放器 92. 基于CORBA网络管理技术及其安全性的研究和应用 93. 基本asp.net开发的网上商场的设计与实现 94. 桂林大广电子公司网站设计 95. 电信客户关系管理系统的分析与实现 96. 企业办公局域网的建设 97. 第三代移动通信承载业务和QoS处理机制无线资源管 98. 计算机病毒动态防御系统毕业论文 99. 3G标准化进程及其演进策略 100. 鲁棒数字水印算法的研究和比较 101. 基于SPCE061A的语音遥控小车设计——?硬件电路设计