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在学术论文中，引言是用相对简短的篇幅来勾勒全文的基本内容和轮廓。 eg: 研究方向：人脸识别 背景设定：假定此时所有已提出的方法都是基于手工特征 当前问题：识别率不准确 提出方法：利用深度学习解决 1.用一句话引出当前已经提出的属于本文研究领域的方法。 xxx can be categorized into three fields: xxx, xxx, and xxx xxx is/ are/ becomes very popular in xxx field since xxx 总结归纳： 2.概述目前已有的经典工作 总结各工作时，一般需要1-2句，不宜过长。总结时，需根据论文的研究内容，概述各工作的主要相关方法和优缺点。 3.总结目前已有的经典工作所存的问题。 一般来说，这一部分需要总结与本文内容相关的问题，并以此引出本文的Motivation。 本文研究综述段落包含了研究目的、方法和实验设计。 根据上段最后总结的现有方法的主要问题，提出本文的研究目的。 to address / solve / deal with xxx , this paper presents / proposes xxx in this paper , we aims to xxx by xxx As a consequence, this paper xxx 提出具体的解决方案。 提出验证方案 摘要和结论部分均属于总结性质的章节，完成全文其他部分，最后再进行摘要和结论的撰写。
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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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写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出，还是学姐给的文方网，写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》，很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现
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
人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(受惠惠量年~现在) FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。 电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒受多帧以上。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。
人脸识别法学论文题目书写：人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确定人的身份的.不被察觉的特点会使识别方法不令人反感,而且不容易引起人注意
不需要。预答辩是本课题组内部进行答辩，先把自己的毕业设计的PPT预演一遍，不需要人脸识别。给导师先讲一讲，在正式答辩前的预演，导师先问你几个问题，以防后面正式答辩时没有心理准备。
首先，你要对自己写的论文熟悉，特别是涉及概念的东西，一般会问你为什么选择这个题目，比如，什么时成本控制，然后再延伸一些与成本相关的。
1、你为什么选择这个题目 ？ 2、你研究的的创新点在那里？不足点在那里？ 3、写作过程中你遇到了那些困难。 4、你认为你写怎么样？ 你认为你分析的策略和建议有没有实质性的意义，按照你提出的建议，能否解决这个问题?
看你是哪里的哪所学校的 什么级别的论文答辩了 你可以问你学长
这个要看你是什么样的学校，我是今年五月份论文答辩，三本的，老师直接让我们念了一遍目录，很无语，我的问题是为什么要选这个论文还有两个关于论文内容，不过我们有准备的时间：一个班为一个单位的挨个论述，然后再挨个的回答问题，用手机百度的！
老师一般会问的第一个问题 一般在答辩前老师会首先检验一下论文是不是学生自身的研究成果，是不是有抄袭和剽窃的现象。因此他们通常会提出这些问题，比如“你是怎么想到要选择这个题目的？”、“你在写这篇论文时是怎样搜集有关资料的？”、“你写这篇论文时参考了哪些书籍和有关资料？”、“论文中提到的数据的出处何在？”等等。 老师一般会问的第二个问题： 在答辩开始前，答辩老师一般都会让学生介绍一下论文的大概内容，也就是你这篇论文主要写的是什么内容。这个问题很简单，你只要叙述一下文章的整体框架就可以了，即这篇文章主要包括几个部分，每个部分各自写的是什么。一般学生根据文章的大标题来说就可以了。 老师一般会提问的第三个问题 针对论文中某些论点模糊不清或者不够准确和确切的地方，对论据不够充分的地方，对论证层次比较混乱、条理难辩的地方提出问题。论文中没有说周全、没有论述清楚或者限于篇幅结构没有详细展开细说的问题，答辩委员也可能提问。
一般答辩老师不会太为难你。毕竟答辩通过是对一个学校的毕业率产生很大的影响的。 一般情况都是问关于你论文中的内容，所以对自己的论文一定要了解得不能在了解，对所运用那个的一些理论和概念要相当熟悉。 就差不多了，别太紧张，说的有条理一点就OK了。 祝你答辩顺利。
不会难的，我们明天就组织毕业答辩啦，一般问一下你设计的思路，设计的步骤，以及目前处理方法有哪些，等等与专业相关的问题。与你的指导老师联系吧，他或许能告诉个范围，方向。 祝答辩顺利，快乐。
不会难的，我们明天就组织毕业答辩啦，一般问一下你设计的思路，设计的步骤，以及目前处理方法有哪些，等等与专业相关的问题。与你的指导老师联系吧，他或许能告诉个范围，方向。 祝答辩顺利，快乐。 或者 讲述自己学平面设计的挫折和困难 和整个经历 以及对平面设计的的启发和感受
我在实习期间找到了一份不错的工作也签了就 室内设计毕业答辩论文 自考法律毕业答辩严吗 毕业答辩前一个月必须都留在学校吗那已经有 毕业答辩给排水专业毕业答辩老师一般会问什 毕业答辩紧张 毕业答辩演讲稿 大专毕业答辩不参加能毕业证吗 答:你好：我就是大学计算机教师，如果你作品是图书管理系统 你从以下几个方面准备：1.关键技术分析。 2.如果升级到SQL SERVER 3.表的规划，或表的设计 4.业务逻辑分析 因为这一类的毕业设计做的人太多啦。现在例子也太多啦，你最好与指导老师联系一下，主要由你的指导老师给出问题。主动与老师沟通吧。辛苦啦。祝你答辩顺利。祝前程远大。
我当时是人脸识别系统，老师们都会随便问些问题，很简单，就算不会也无所谓。没什么可紧张的，一定过，不过才见鬼呢！
识别比检测精密度高硬件软件要求也高。
人脸检测就是在一副图像或一序列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。在早期，人脸检测是作为人脸识别的一个过程出现的。但现在人脸检测的应用范围已经远远超出了人脸识别，人脸检测在数码相机，监控网络，机器视觉、模式识别等领域都有重要的实践与理论意义。参考文献：《人脸识别——原理、方法与技术》，王映辉编，科学出版社；《Detecting Faces in Images：A Survey》：Ming-Hsuan Yang（杨铭轩），David J. Kriegman，Narendra Ahuja，IEEE Transa on PA and Machine Intelligence
人脸检测最初来源于人脸识别。对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否有人脸。人脸识别就是在人脸检测的基础上，识别人脸特征，进行判断。步骤有人脸图像采集及检测，人脸图像预处理，人脸图像特征提取，人脸图像匹配与识别。目前这两项技术做的都比较好的有北京中安未来，商汤科技，旷世科技。翔云OCR云服务平台可以进一步了解
直接 google scholar，age estimation,很多文献，新的旧的，都出来了Y Fu, et al. Age synthesis and estimation via faces: A survey [J]. IEEE Transaction on PAMI, 2010, 32(11): 1955 - 1976. 这篇不错，综述