论文第一稿的完成相当于完成了论文的一半，后期还有很多修改的地方需要修改，可见，论文写作也是一项需要耐心和时间的工作。第一稿完成后，很多人都如释重负，感觉即将进入答辩环节，其实，离答辩还有很长的一段路要走。要知道论文第一稿要查重吗？怎样选择文件检查系统？引导学生做好论文初稿的查重，一般而言，学生在写完论文后可以直接给导师看论文的大概框架以及内容是否完整，这个时候可以不做查重。而且如果学校明确规定要交卷，你的初稿才出来，这个时候你不做查重恐怕会很麻烦，一旦查重比例过高可能直接导致学位证书被取消，建议还是应该自己把初稿查重工作做好，论文初稿会查重吗也会有很多情况，需要对不同情况合理处理。选定专业论文查重系统检查项，自考的目的是要降低论文的查重率，如果自考论文能经过修改后再进行二次查重，而且查重率也很低，这种情况下当然可以放心交给老师。市面上的论文检测系统有很多种， Paperccb的权威查重系统，查重数据精确，在查重的细节方面也做得很好，可以满足很多学生的需要，费用也不会太高。查重论文初稿的必要性，文章初稿查重不仅能得到查重结果，对中标者的报告红点也能及时修改。报告初稿会查重吗？还要看学生自己了，自己做好查重工作有利于提高修改效率，也能降低论文查重率，盲目修改可能根本不知道问题在哪里，还会浪费很多时间。现在市场上有很多软件，选择合适的帮助查重也能降低学生的焦虑状态。
关于论文的初稿。这个要根据不同的学校有不同的规则。一般来说，论文的初稿是不需要查重的，只有在论文的定稿中才需要查重。因为在论文的定稿中基本上论文已经定型。所以这个还是要根据你们学校和老师怎么来处理这件事？
论文初稿会查重吗？写完论文之后的初稿，要不要进行查重？基本上一次性通过的学校论文查重的真的很少，因为很多同学们在写论文的时候多多少少都是有要修改的地方，有些部分还会借鉴到别人的观点，然后重复率也是会上升的。论文初稿会查重吗论文初稿会查重吗？论文的初稿查重是很有必要的，因为论文初稿进行论文检测可以节约很多的写作时间还有可以提高写作的效率；论文初稿查重检测之后，就会有很高的重复率，同学们应该及时对重复的部分进行对应的修改，知道重复率达到学校要求里面。论文初稿会查重吗？中国知网是目前国内最权威的查重软件，无论是数据库还是算法，都是不错的，所以同学们想要进行论文查重，是可以选择知网查重的；但大家都知道，知网查重的价格会有点昂贵，初稿检测是有点浪费了；但同学们可以试下中国知网的另一份版本：小分解检测；这个版本的收费是比较低的；而且严格性是很强的；可以用于初稿检测。论文的完成是关于能不能毕业这件大事，如果不是为了拿毕业证，相信会有很多人都不愿意费钱费力的去写一篇论文；所以为了很不容易写出来的论文，就需要选择比较可靠的软件来对自己的论文进行初稿检测，防止一些歪门邪道透露了论文信息。论文一旦被泄露，就会意味着你论文被别人占为己有了；所以建议大家选择知网查重这个软件。
会学校对论文查重检测要求是越来越高了，很多人都开始纠结论文初稿是否查重检测。要是论文一开始就出现了问题，反复进行修改调整是很麻烦的事情，确实是让大家很头疼的。其实无需太纠结初稿的问题，学校是不会直接进行论文查重检测的。你的论文都没有定稿，甚至是很多内容还需要修改调整的，学校有怎么可能会上传查重系统进行查重检测的呢？什么时候论文会被查重检测？也许很多人对论文查重检测有着一定的误解，所以才想要了解论文初稿是否查重检测。论文初稿其实都没有通过导师的审核，是不会上传到论文查重系统上进行查重检测的。要知道学校每次查重检测一篇论文是需要花费不少费用的，论文查重检测系统也并不是都免费进行查重检测的，所以学校是不会随便就把你的论文上传到查重系统进行查重检测的。正常情况下是先提交开题报告，确定开题报告内容没问题后，才开始撰写论文的。论文根据导师的相应要求标准撰写内容，修改调整确定好后，才会提交到论文查重系统中进行查重检测的。所以是无需纠结论文初稿是否会查重检测的。初稿查重到底有没有意义很多人想了解论文初稿查重检测吗？主要是希望自己的论文初稿不要有问题，否则的话后续的修改调整是会很麻烦的。其实论文初稿查重检测还是很有意义的，是可以让我们先确定好论文论点是否正确使用，甚至是论文中使用到的参考文献是否出现了大面积的重复，这样再去筛选合适的论文内容，就会比较容易降低论文查重率。毕竟反复进行论文修改调整也是很花费时间的，要是可以提前来完成论文查重检测工作的话， 是比我们后续去修改调整容易很多的。无需担心论文初稿会查重检测吗，但要是注意最终论文的情况是如何的，提交论文后也是需要特别注意好基础情况如何，查重检测出现问题要及时修改调整，以防出现问题不好解决。
两者只是针对论文不同阶段进行查重修改，初稿是论文最开始的雏形，而定稿是可以提交到学校检测的阶段。初稿查重最大的作用，就是避免后期定稿大量修改调整的麻烦。同学们准备向学校提交论文前，终稿需要不断进行查重，重复率一定要在学校要求之下，要不然提交论文之后很容易被打回来重改，这样可能会影响毕业。初稿查重：还没有最后完成的论文、没有正式发布的文献作品或没有经过精准的修改、完善的论文，都可叫做初稿。其实论文初稿查重还是很有意义的，其一可以让我们先确定论文论点是否得到正确使用，文中使用的参考文献是否出现大面积重复。其二可以提前完成对论文查重率的降低，避免后期定稿修改调整浪费时间。定稿查重：定稿是经过初稿的修改和征求导师的意见，之后针对导师的建设性意见我们对论文进行多次修改，最后的一版就是定稿。定稿通过学校指定的查重网站检测查重率，只要查重率在学校指定的范围之内就是通过了。论文可以看作是学校最后对学生的评价，论文还涉及到学生自身拥有的专业知识程度和理论储备。其实无论是初稿还是定稿，都有必要对论文进行检测，因为这样有便于同学们时刻了解论文的重复率，并及时对论文内容进行修改调整。
不需要对于论文查重而言，其实最保险的不是一次查重还是二次查重，最核心的在于能否一次性通过学校的检测。如果能够确保这个论文是一次性就能过，那么至于是一次查重还是二次查重都无关紧要了。如果你论文还没有被学校检测通过，那么一定要进行二次查重，原因在于这么几点：查重过后的论文1、增加通过的概率首先，不管是哪个论文检测系统而言，都不敢保证自己的一次查重能够将问题全部发现，尤其是不同的系统对相应的要求是不同的。有的系统着重段落，有的系统着重整个文章。其次，一次查重之后的修改也存在重复的可能，不是说做了修改就能够确保重复率为零。尤其是很多学术类的论文，引用产生的重复概率非常高。再次，二次查重是增加保证的一个方法。只要论文没有被认定合格通过，变数就没断过。2、避免耽误毕业未雨绸缪这个词非常好，因为懂得未雨绸缪，即便不能够完全避开可能发生的意外，但一定能够大大减少意外的发生。学校对论文查重的时候，如果首次查重过后的论文通过了，那自然是好事。可是如果发生了一次性没有通过的话，就需要考虑清楚接下来可能因此而耽误的时间问题。尤其是各种毕业论文，面临的不是升学就是好就业，而毕业学位证书的取得，是接下来学习和工作的前提条件。而不同的两个论文检测系统在查重的区别上面会出现比较大的偏差，在正式提交论文之前，查重过后的论文在进行查重，多增加查重的概率，这也是一个非常不做错的办法。所以，正常情况下查重过后的论文别说是进行二次查重了，在论文没有正式提交之前，三次、四次查重都是可以的。尤其是一些系统检测的方法也存在差异，一次性查重合格的话，也不要抱着庆幸的心理，因为这个系统与学校的论文查重系统可能存在很大的差异。确保万一的方法，就是做好万全的准备。
前期初稿查重重复率30%最后，最后定稿根据每个学校的要求而定。
这种情况主要看自己论文内容的来源：如果论文大部分来源于已经发表过的论文中，那第一次检测出来的重复率肯定会比较高如果内容是来源于互联网上，那知网检测检测出来相对会低很多，主要看用什么系统查。如果是用其他的系统检测的，例如：paperfree那主要是查互联网数据，重复率会比较低当第一次把重复内容修改完之后，再次知网查那应该相差不大。
一般情况下论文初稿查重率要在30%以下，不然的话很有可能查重不过，但是每个学校的要求不一样看学校。
淘宝店铺硕士论文初稿查重和定稿查重没有多大的区别第一步，搞清楚学校用的检测系统现在越来越多的学校都采用了论文检测系统，为的是防止抄袭等学术不端行为。一般来说，本科生采用的万方检测系统，研究生普遍采用的是cnki知网检测系统；但是最近发现有的学校本科生也用知网检测，所以检测之前请大家一定要搞清楚自己学校是用哪个系统检测的。第二步，搞清楚学校要求的重复率标准由于人工开发的系统无法做到尽善尽美，比如引用的部分无法区分，参考文献无法区分，文献综述肯定会有一定的重复等等，所以学校都会允许一定的重复率。这个重复率的上限完全是学校自己规定的，从10%、20%到30%甚至40%不等。这个也要大家去学校问清楚，否则无法保证通过学校的检测。
Viola-jones人脸检测算法是一种基于滑动窗口的目标检测算法，但它却克服了滑动窗口检测带来的低效问题，可以用于实时人脸检测，主要归功于以下三点：
我参考论文[1]实现了Viola Jones中提到的attention cascade检测框架，此处是 github传送门 。
下面进一步详细介绍整个检测原理。
基于滑窗的目标检测基本原理很简单，首先构建一个classifier（分类器），以人脸检测为例，分类器的工作是判断给定大小的图像的是否为人脸，用该分类器从左至右从上到下扫描整幅图像，扫描获取的部分图像称为子窗（文章中子窗大小为24x24像素），当分类器判断子窗是人脸时，即完成了人脸检测。
这样处理有个问题，如果图像中包含的人脸变大了，此时采用固定大小的子窗就无法进行检测。通常有两种解决方法，1. 采用image-pyramid（图像金字塔），也就是通过resize获得多种不同大小图像并堆叠在一起，用固定大小分类器同时对所有图像进行扫描；2. 采用不同大小的分类器进行扫描。文章中用到的是第二种方法，尽管如此，虽然避免了调整图像大小带来的计算开销，但不同大小的分类器意味着有更多子窗需要进行处理。
如何构建一个足够快的分类器来对每个子窗进行快速判断。
分类器的构建有两种方式，一种是pixel-based（基于像素），另一种是feature-based（基于特征）。当把神经网络作为图像分类器时，输入是图像的像素值，即基于像素的分类器。用图像像素作为输入不包含任何和待分类目标有关的特定信息，往往训练这种分类器需要大量数据，并且分类过程较慢。基于特征的分类器就是先针对图像进行特征提取（HOG特征，SIFT特征等），再利用获取的特征进行分类。这种分类器不需要大量训练数据，且计算量一般会在特征计算部分，相对较小。
文章采用的是基于特征的分类器，选取了一种较为简单的特征即haar-like特征。利用矩形个数对可以将haar-like特征分为三类，分别由两个，三个，和四个 大小相同 的矩形组成。全部列举出来可以分为以下(a)(b)(c)(d)(e)五类（注意是五类不是五个，具体有多少个haar-like特征是由子窗大小决定的）。如下图所示（文章[1]中的图）。
当子窗大小给定后，我们可以用五个参数唯一确定 一个 haar-like特征，即特征种类（a/b/c/d/e），左上角x轴坐标，左上角y轴坐标，矩形的长，矩形的宽。对应的特征值等于位于白色矩形框中像素值总和减去位于黑色矩形框中的像素值总和。文章中用到的子窗大小为24x24像素，可以计算出来总共有162336个特征（把在子窗中所有可能位置和可能大小的特征全部列举出来）。利用haar-like特征进行分类只需两步：
haar-like特征有两个优点，第一是它是scale-invariant(不随图片大小而改变)的，第二是可以通过积分图像快速计算。简单的说下第一点的含义，例如我们用24x24像素的训练样本训练获取一组haar-like特征和对应的门限值，当对图像进行扫描时，子窗大小调整为SxS像素，此时只需将特征中的矩形大小按同样比例进行缩放（门限值同样需要缩放），计算所得的特征值依然是有效的。 积分图像是受卷积的微分性质启发而定义一种数据结构。积分图像定义： 其中 为积分图像， 为原图像。积分图像中 位置处的像素值等于原图中位于 的左侧和上方的所有像素值之和。有了积分图像我们就可以快速计算haar-like特征，以特征（a）为例，如下图所示。
S1到S6是积分图像在这六个顶点上的值。该特征值等于位于A中的像素总和减去位于B中的像素总和，而A中像素总和等于S5+S1-S2-S4，B中像素总和等于S6+S2-S3-S5，并且无论矩形多大，我们总能在固定时间内计算出特征值（6次索引操作和少量的加法乘法计算）。积分图像只需计算一次后续可以一直使用，事实上在算法实现时，我们只需保存样本的积分图像，原图像反而不用保存。
现在找到了一类特征用于构建分类器，和快速计算该类特征的方法。分类器是由一组特征构成的，而不是一个，如何找到一组有效的特征。
文章列举了前人的一些特征选取方法（此处就不列举了），它们虽然取得了一定的效果，但最终选出来的特征数量还是太多。文章将adaBoost算法用于特征选取（创新点），即每次训练的弱分类器的过程看做特征选取的过程，一次从162336个特征中选取一个特征（同时还包括了对应的门限值，极性，加权误差）。
adaboost算法就不详细介绍了，它的基本思想是训练一系列“弱”分类器，组成一个committee（即每个弱分类器都有投票权，但是权重不同，加权误差越小的弱分类器权重越大）。adaboost采用迭代训练方式，给定一个t阶committee，如何寻找第t+1个弱分类器和对应的权重，以最小化在一定分布下的训练样本的加权指数损失。这个优化过程可以转换为对训练样本的分布进行调整（即增大上一轮错误判断的样本的权重，减小正确判断的样本权重），在调整后的样本分布下寻找最小化加权0-1损失的弱分类器并计算对应的加权0-1损失。
可以利用adaboost找到一组特征构成分类器，使得该分类器有极高的准确率和召回率（这种分类器势必会有较大的计算量），这样会导致图像中的每一个子窗都享有同等的计算量，扫描一整幅图会有几十万甚至上百万子窗，总体计算量依然很大。实际上一幅图像中只有极少可能包含人脸的位置是我们感兴趣的，其他不包含人脸的子窗我们希望能够快速筛除，将更精细的计算用于包含人脸的子窗。
文章引入了attention-cascade的机制（注意力级联），即训练多个分类器进行级联，替代单一的分类器。结构如下图所示（文章[3]中的图）。
上图所示的分类器有三级，上一级的输出是下一级的输入，只有预测为正的样本才能传递给下一级，预测为负的样本直接舍弃。大部分非人脸子窗往往在前几级分类器就被舍弃，这样使得扫描每个子窗所需的平均计算量大大减小。
分类器是一级一级训练之后级联起来的，训练分类器时，整个级联分类器的假负率（fpr_overall）有一个训练目标（文章[1]中设置为10e-7），同时每一级有一对训练目标，即假正率和假负率。每级分类器训练的思想是在假负率极低的情况下（文章[1]中设置为）尽量得到一个较低的假正率（文章中[1]中设置为），即我们保证在正样本尽可能多的通过该级分类器的情况下尽量筛除更多的负样本。文章[3]通过一个松弛量来调节假正率和假负率。
下一级用到的训练数据是由所有的正样本和上一级输出的假正样本组成的，这样训练的好处是可以让处于级联后半部分的分类器“看到”更多负样本数据，缺点是训练后期假正样本很难获取，训练时间会比较长。
尽管我们获取了一个级联分类器，但依然不能保证对同一幅图中的一张人脸只会检测到一次（子窗相对人脸有所便宜或者缩放子窗大小都可能导致重复检测），如何消除重复检测，获得更好的检测效果。
文章[3]中说的较为简略，主要是针对检测框构建并查集，并对并查集中的候选框求平均得出最终的检测框。
文章[1]中是采用连通分量算法，计算每种大小检测框的置信度，根据置信度选取最终结果，但前提是检测器在图像中扫描的步进必须是1个像素，处理时间可能会比较长。
只能用于正脸检测，如果人脸朝屏幕内外或者在屏幕平面上旋转均有可能失效 在背景较亮，人脸较暗的情况下可能失效。 在有遮挡的情况下大概率失效。
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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一般没有影响如果学校要求初稿不检测，就不要检测就行，检测了一般也没有影响论文初稿，是指论文的毛坯、雏形，即已经具备一篇论文的所有结构，但是还没经过一次修改的但是还需要一次或数次修改的论文。也是还没有通过有关人员的审核的文献。论文有各种各样的类型，但是都要经过资料采集，整理，撰写，成稿，定稿，审核，通过审核等过程。论文初稿是还没有正式被认可的文献作品。在没有最终通过之前都可以大量修改，完善。有可能论文本已经完成了，但是还没通过相关审核的，也可以叫初稿。
论文初稿是需要进行查重的，因为刚完成的论文有很多地方需要修改，修改一方面是提高论文质量，还有就是降低论文重复率。论文查重后会有一份检测报告，检测报告可以帮助我们更好地修改论文，所以论文初稿查重很有必要。
论文初稿不会查重。
会学校对论文查重检测要求是越来越高了，很多人都开始纠结论文初稿是否查重检测。要是论文一开始就出现了问题，反复进行修改调整是很麻烦的事情，确实是让大家很头疼的。
其实无需太纠结初稿的问题，学校是不会直接进行论文查重检测的。也许很多人对论文查重检测有着一定的误解，所以才想要了解论文初稿是否查重检测。论文初稿其实都没有通过导师的审核。
论文查重注意：
对于毕业论文查重来说，现在高校机构多是使用的知网论文检测系统，知网是有跨语言检测结果，意思就是如果你拿了一篇外文文献，完全翻译过来，然后抄袭，知网是可以识别出来的，当然这个功能是知网最近加上的功能，可能不会完全的识别出来。
论文初稿会查重吗？写完论文之后的初稿，要不要进行查重？基本上一次性通过的学校论文查重的真的很少，因为很多同学们在写论文的时候多多少少都是有要修改的地方，有些部分还会借鉴到别人的观点，然后重复率也是会上升的。论文初稿会查重吗论文初稿会查重吗？论文的初稿查重是很有必要的，因为论文初稿进行论文检测可以节约很多的写作时间还有可以提高写作的效率；论文初稿查重检测之后，就会有很高的重复率，同学们应该及时对重复的部分进行对应的修改，知道重复率达到学校要求里面。论文初稿会查重吗？中国知网是目前国内最权威的查重软件，无论是数据库还是算法，都是不错的，所以同学们想要进行论文查重，是可以选择知网查重的；但大家都知道，知网查重的价格会有点昂贵，初稿检测是有点浪费了；但同学们可以试下中国知网的另一份版本：小分解检测；这个版本的收费是比较低的；而且严格性是很强的；可以用于初稿检测。论文的完成是关于能不能毕业这件大事，如果不是为了拿毕业证，相信会有很多人都不愿意费钱费力的去写一篇论文；所以为了很不容易写出来的论文，就需要选择比较可靠的软件来对自己的论文进行初稿检测，防止一些歪门邪道透露了论文信息。论文一旦被泄露，就会意味着你论文被别人占为己有了；所以建议大家选择知网查重这个软件。