学校除了对论文的重复性有要求外，还会规定论文的格式，一篇合格的论文需要符合以下两个方面的要求。所以，当我们进行论文查重的时候，格式是否会影响检测结果呢？
1、影响论文查重的结果
论文查重系统在检测论文时，会根据论文的格式对内容进行分割，将论文分成大小不同的片断进行查重，不计算重复率的内容在检测时会自动剔除。若论文的格式不正确，则论文查重系统可能会将一些原本不算重复的内容判定为重复，导致重复率过高。
2、影响检测报告
论文格式正确，查重系统能自动识别目录、参考文献等内容，并将这些内容排除在外，论文查重报告更清晰、更准确地显示各部分的重复率，有利于我们以后的论文修改。相反，如果格式不对，会导致论文查重报告中的数据混乱甚至丢失。
3、影响论文的字数
论文的格式错误会导致论文查重系统无法准确地识别文章内容，从而无法准确地计算论文字数，在计算重复率时，会出现字数过多，导致查重结果不准确。
4、影响引用率
论文中引用的参考文献一般不计算重复率，但这是在论文格式正确的前提下，若有错误，查重系统将无法区分引用与正文。这就产生了两种情况，一是引用率低，但重复率很高；二是引用率高，重复率也很高。
首先，这篇文章没有包含在查重的数据库中，也可能是查重时论文格式设置错误，导致 论文检测系统。无法检测。另一个是查重时论文题目和作者信息输入错误。
对查重这个词大家并不陌生，近年来论文查重十分火爆，这也让市场上踊跃出现了很多查重系统。而且现在的论文查重系统也在不断升级，以前无法实现的功能现在基本上都能实现。那么现在有很多读者遇到的一个问题就是，查重查不到的论文是怎么回事？以下就和paperfree小编一起来了解一下。 一、查重查不到的论文是怎么回事？ 如果有同学遇到查重找不到的论文，可能有以下原因。首先，这篇文章没有包含在查重的数据库中，也可能是查重时论文格式设置错误，导致论文检测系统无法检测。另一个是查重时论文题目和作者信息输入错误。如果遇到查重找不到的论文，不要紧张，想想小编之前有没有提到过几个问题。查重需要注意什么？ 二、查重需要注意什么？ 首先，查重系统的选择非常关键。可靠的论文检测系统可以让你得到一份可靠的论文查重报告，你可以根据这份检测报告修改你的论文。查重前，你应该先了解你学校的查重要求，根据学校的查重要求，将需要查重的部分上传到论文查重系统进行检测。最后查重结果出来后，如果大家的重复率达不到学校的指定要求，一定要端正态度，积极降重。只有把重复率降到学校要求的重复率，才有机会参加答辩。
论文格式不会影响论文查重的结果，主要的是你论文的内容才会起到最主要的影响。
论文的有些公式是会被查重系统算作重复的。
如果论文中插入的公式是用word自带的公式编辑器操作的，知网是能够识别并且把它计算到重复率当中去的。但如果使用Mathtype这样的公式编辑器进行插入，知网是不会识别成为公式的，知网系统会将公式当做图片进行处理，直接跳过去。
知网的识别系统对于常规的公式会识别查重是因为这些公式并不是自己所编写，而是引用前人的成果，当扫描到公式时，进行全文匹配，符合就会被记录成为重复抄袭，可以采用图片等方式避开。
扩展资料：
知网进行查重时，只检查文字部分，“图“、“mathtype编辑的公式”和“word域代码”是不会检查的（全选”——“复制”——“选择性粘贴”——“只保留文字”可以检验知网查重的具体范围）。
但如果学校检测的是PDF格式文件，知网检测系统会对PDF文件做一个文本处理的过程，也验证了PDF文件知网查重时，知网检测报告的内容是零乱的。对于PDF格式的论文多了一个文本处理过程，一些公式就会被识别成文本文字（字母数字较多），这样这些文本文字就会参与知网查重。
参考资料：学术不端网-知网论文查重查的出公式么
因为查重系统在处理的时候，会有一个文本转换的过程，表格内的文字可以转换为文本内容。所以会查重到，你可以做成图片，这样就查重不到啦。
论文查重公式是查重不了的额不可以进行查重公式的论文查重不包括表格、数据、公式、图片的这些是不能查重的PaperRater论文查重是最严格的论文查重去用这个去查重你的论文吧
非图片形式的表格内容在查重时是可以被识别到的，如果把表格截成图片，也不能保证100%识别不到。目前，知网是可以识别图片的，所以，把表格截成图片只是增加了识别难度而已，并不能完全避免。
发表论文的表格可以是图片，但是这样会导致论文的字数减少，如果大量采用截图的形式，肯定会影响整篇论文的字数和查重结果。至于是否允许，建议你咨询要发表的期刊。
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。
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：
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。
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]。
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 Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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查重系统会对论文中所有信息进行查重，如果用户在待检测论文中放入参考文献，那么参考文献部分也会被查重，反之则不会查重。而论文中是否需要放入参考文献进行检测需要学生查看学校的查重要求，如学校要求论文查重时放入参考文献内容，那么学生在查重时也需要放入参考文献部分，保证查重结果一致，如学校要求只检测正文，那么学生在查重时需自行删除其它部分，只留正文部分进行检测即可。
参考文献被标记为红色并不意味着参考文献被重复使用，而是意味着所提交论文的格式没有标准化和不准确。主要出现的问题还是因为所参考的相关文献的格式没有使用正确的格式。不正确的格式会使本来不需要参与查重检测的参考相关文献部分，被错误的识别以至于和正文一同参与到论文查重检测中。所以说，我们一定要对参考相关文献的写作的格式一定要规范使用。
论文的参考文献不会被列入论文查重的范围，但是如果我们的参考文献格式错误，就会出现参考文献标红的情况，所以大家在撰写论文的时候要注意参考文献的格式，避免参考文献标红。
引用的参考文献电脑检测不出来是因为格式不对。参考文献一般是不参与检测的，但是根据参考文献来判别引用也就是说通常情况下，论文里的引用部分是不会查重检测的，仅需去做好标注，因为在论文中的引用部分一般是不会出现问题。一般情况下，检测报告使用绿色字体标记引用部分，只要引用部分的引号被识别为查重检测，检测系统的参考部分需要用专业的查重工具进行。
参考文献是指在完成学术论文的过程中，引用、参考前人完成的论文。在完成论文的过程中，参考文献是不可避免的，不仅是对前人观点的总结，也是参考写作方式的行为。那么论文如何引用参考文献而不查重呢？
如果论文中的参考文献以文本的形式出现，它将被计算在重复率中。如果你在引用时用自己的话来表达，重复率可能不会很高。如果你把它放在脚注里，它不会被计算在重复率中。因此，于文献的引用也要多加注意，如果引用不当或过多，论文查重率就会提高，很多原创论文的重复率高并非因为抄袭问题，而是因为引用方式不对。
下面是一些正确引用文献的方法：首先是正确的参考格式，即在论文结束时展示参考文献，每个参考文献都是独立的，每个参考文献都有独特的标准，当然，每个单位的格式都是固定的，按格式走就没有问题，包括作者、书名、出版社、出版年份等等。二是参考内容不能太长，引用其它文献中少量的观点和论据，不能引用大段落，这就是抄袭。文本中强调参考文献的论证作用，这也是参考文献的主要作用，即：使用前人的观点、理论、研究方法、数据等，为本人论文的完成提供创新、科学和应用价值的必要论证。
一、合理运用引号在上交论文的时候，如果想要自己的引用内容顺利通过论文检测，就需要使用引号来标记大部分引证内容，这样格式才是合理的。如果没有使用引号，并且与对比数据库中的内容相似，很有可能会被判定为重复。所以在做引证的时候，一定要记得把引号用上。引号要完整，只有一半的时候，论文查重是认不出来的，到时候也会判定大部分是抄袭的。二、到底是不是引证在论文查重时，有些引证类似会被判定为抄袭，所以关于引证的通常，要先看论文查重系统中是否涵盖了这篇文献，如果没有收录这篇文章，那么这种引证通常不太会被判定为抄袭，也有可能被判定为抄袭，所以在使用这些通常情况下，需要保证文献库中也涵盖了这篇论文。三、引证占有率过大有些人为了避免被论文查重检测到，会大幅度的引证某篇论文中的内容，没有添加引号查重不到，同样也会被检测到，但是论文查重在规划的时候就把这一点考虑进去了，所以过大的引证份额也会被判定为抄袭。在写论文的过程中不要过度引用，否则必然会被检测出影响最终重复率。
很多同学在做论文查重的时候经常查不到结果。一些学生花了很长时间才得到结果，这使他们有许多问题。那么论文查重后不显示结果的原因是什么呢？1.在使用查重软件时，我们必须知道正确的检测方法。如果在查重过程中执行一些强制错误，系统在查重过程中经常会出现问题。这样会导致各种问题，比如查重结果无法快速显示或者查重结果不准确。所以我们在查重的时候，不能进行一些强制性的错误操作，就会出现我们之前说的错误。2.此外，在检测期间，必须注意系统执行这些步骤所需的检测步骤。如果操作不正确，可能会导致检测结果错误，或者检测结果显示不流畅。所以在进行检测时，除了上述问题外，正确的检测步骤也很重要。3.还有一些小原因，就是字数可能超过了我们论文检测系统要求的最大值，导致系统无法正确识别检测。第二种情况是文件上传格式不正确。我们的论文查重系统可以识别word格式。目前还没有办法准确识别其他格式。如果不在word中上传，很可能会导致系统无法识别。另一个原因可能是查重系统本身。你在检测的时候，整个系统正在升级或者遇到了一些其他的技术问题，导致整个系统停止运行。这时候就没有办法完成检测了。
查重查不到的论文是怎么回事？那应该是。没有被录取
一、合理运用引号在上交论文的时候，如果想要自己的引用内容顺利通过论文检测，就需要使用引号来标记大部分引证内容，这样格式才是合理的。如果没有使用引号，并且与对比数据库中的内容相似，很有可能会被判定为重复。所以在做引证的时候，一定要记得把引号用上。引号要完整，只有一半的时候，论文查重是认不出来的，到时候也会判定大部分是抄袭的。二、到底是不是引证在论文查重时，有些引证类似会被判定为抄袭，所以关于引证的通常，要先看论文查重系统中是否涵盖了这篇文献，如果没有收录这篇文章，那么这种引证通常不太会被判定为抄袭，也有可能被判定为抄袭，所以在使用这些通常情况下，需要保证文献库中也涵盖了这篇论文。三、引证占有率过大有些人为了避免被论文查重检测到，会大幅度的引证某篇论文中的内容，没有添加引号查重不到，同样也会被检测到，但是论文查重在规划的时候就把这一点考虑进去了，所以过大的引证份额也会被判定为抄袭。在写论文的过程中不要过度引用，否则必然会被检测出影响最终重复率。
引用的参考文献电脑检测不出来是因为格式不对。参考文献一般是不参与检测的，但是根据参考文献来判别引用也就是说通常情况下，论文里的引用部分是不会查重检测的，仅需去做好标注，因为在论文中的引用部分一般是不会出现问题。一般情况下，检测报告使用绿色字体标记引用部分，只要引用部分的引号被识别为查重检测，检测系统的参考部分需要用专业的查重工具进行。