(How to divide the database into the three subsets can also be found in the homepage of Extended Yale B.) 顺便问一下，是否可以将你你dataset发给我做一下实验，，非常感谢！
摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。 1.人体识别概述 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。 绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。 当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。 2.随机森林综述 随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。 对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。 下图是随机森林构建的过程： 图1 随机森林构建过程 3.随机森林在人体识别中的应用 随机森林应用于姿势识别 以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。 图2 深度图像-身体部位标记-关节投影 文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。 举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。 图3 景深图像特质示例 文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。） 图4 决策时分类说明 决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。 在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。 图5 姿势识别处理结果 应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。 随机森林应用于人脸识别 基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。 图6 脸部10个特征点 对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。 图7 条件随机森林算法说明 文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。 该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。 图8 脸部特征标记 图9 决策树依赖关系 例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。 图10 结构化输出结果 4.随机森林总结 大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点： 1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器； 2.它可以处理大量的输入变量； 3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性； 4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计； 5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用； 7.学习过程是很快速的； 8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合； 随机森林的缺点： 1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的； 2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。 参考文献： [1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., , 20-25 June 2011 [2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585. [3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea. 本文转自：，仅供学习交流
可能是随机生成的.因为没看你的文献,所以只是猜测.
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姓名：张钰 学号：21011210154 学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：
[1] Zhao Minghua, Wang Yinghui, Shi Zhenghao,et al. DCT plus local normalization: a novel two-stage method for de-illumination in face recognition. Optica Applicata, 2011, 41(4): 825-839.( SCI: 0 0 0301702 700005, EI:201 210 148 315 21)[2] Zhao Minghua,You Zhisheng, Zhao Yonggang, et al. Face recognition based on GNSA multi-scale model. Opto-Electronic Engineering, 2005,32(2): 93- 96. (EI:20 0516 90 518 19)[3] Zhao Minghua,You Zhisheng,Zhao Yonggang,et al. Novel multiscale model named GLSA and its application to face recognition. Journal of Optoelectronics Laser,2005,16(5): 614-618.（EI:200 5279 197272）[4] Zhao Minghua,You Zhisheng, Zhao Yonggang, et al. Pose robust face recognition based on ASPCM model. Opto-Electronic Engineering, 2006, 33(4): 101-104. (EI: 953)[5] Zhao Minghua, You Zhisheng, Zhao Yonggang, et al. Robust face recognition under various illuminations based on grouped linear subspace model. Optical Technique,2006,32(1): 151-154. (EI:200 612 97 732 94)[6] Zhao Minghua,You Zhisheng, Liu Zhifang,et al. Novel face recognition method based on 3D model projection. Opto-Electronic Engineering,2007, 34(12):77-81. (EI:20 08 0311 03 38 48)[7] Zhao Minghua, Shi Zhenghao, Wang Yinghui. A Method for Small Sample Size Face Recognition Based on Kernel Discriminant Analysis with Two Subspaces. ICIC Express Letters. (1):13-18 (EI:20 110 5136 322 03)[8] Zhao Minghua, You Zhisheng, Zhao Yonggang, et al. Face Recognition Method Combining 3D Face Model with 2D Recognition, the 4th International Conference on Image and Graphics, Chengdu, China, . (EI:200 830 11 396 724)[9] Zhao Minghua, Li Peng, Liu Zhifang. Face Recognition Based on Wavelet Transform Weighted Modular PCA, 2008 1st International Congress on Image and Signal Processing, CISP 2008, Haikou, China, , . (EI:2008 3 911 5989 51)[10] Zhao Minghua, Li Peng, Wang Li. A Novel Complete Face Detection Method in Color Images, 2010 3rd International Congress on Image and Signal Processing, CISP2010, Yantai, China, , . (EI:2010 5213 529787)[11] Zhao Minghua, Zhao Yonggang. Skin Color Segmentation Based on Improved 2D Otsu and YCgCr, The International Conference on Electrical and Control Engineering, ICECE2010, Wuhan, China, , . (EI: 154)[12] 赵明华,游志胜,穆万军等.基于肤色分割、数学形态学和几何方法的人脸检测.四川大学学报,2005,42(3): 617-620.[13] 赵明华,游志胜等. 基于空间自相关的沉积物数字图像粒度分析方法.计算机应用研究, 2005, 22(5): 156-158.[14] 赵明华,游志胜,吕学斌等.基于ICA和FLD相结合的人脸识别.计算机应用研究,2005, 22(8): 255-257.[15] 赵明华,游志胜,赵永刚等.基于NSA多尺度模型的人脸识别.激光技术, 2006,30(1): 107-109.[16] 赵明华,游志胜,余静等.采用CASPCM模型进行姿势鲁棒性人脸识别.激光技术, 2006, 30(4): 429- 431.[17] Lv Xue-Bin,Zhou Qun-Biao, Chen Zheng-Mao,ZhaoMing-Hua, et al. Unscented particle filter and its application to radar target tracking. Journal of System (9): 2097-2100. (EI:20072 1 10 6144 39
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专科论文查重应该是30%才算合格；硕士论文查重应该是20%才算合格；博士论文查重应该是10%才算合格；期刊论文查重应该是30%才算合格；核心期刊论文查重应该是10%才算合格。
写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。
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1．电子与通信工程 无线网络 光通信 多媒体通信
2．网络 软件技术在通信工程 微波工程 信息通信工程
3．人工智能 生物信息学 软件工程 信号处理
4．嵌入式系统 编码 音频/语音信号处理 图像/视频处理和编码
5．医学成像和图像分析 应用电子生物医学电子 工业电子和自动化 机器人
6．电子设备在通信 电子工程 神经网络的应用 工业自动化与控制
7．设备建模与仿真 VLSI设计与测试 微加工、微传感器和MEMS 光电子和光子技术
8．工艺技术 纳米技术 信息技术 通信和车辆技术
9．电力系统和电子 控制系统 生物医学工程 生物医学成像
10．图像处理和可视化 生物医学信号处理和分析 医疗数据存储和压缩技术 生物医学建模
11．生物信息学 计算机和信息科学嵌入系统 信息工程和应用 电气工程与应用
12．控制工程和应用 通信技术与应用 服务科学 工程和应用
13．生物信息学和应用 能源和交通方面的智能方法
Ø 出版社：SPIE(The International Society for Optics and Photonics)光学学会
Ø 检索核心：EI SCI
Ø 发表方法：在线投稿或EASYCHAIR
Ø 缩写：ICEIE2017
Ø 周期：投稿后在2-3周内会有审稿结果，在会议结束后3-6个月完成论文的出版和检索
Ø 合作单位：山东大学(威海)
Ø 时间：2017年09月16-17日
Ø 发表流程
u 投稿→审稿→审核结果通过→录用通知→论文注册→注册成功→参加会议→会议完成→论文出版→论文检索→完成
参考内容来源：《ICEIE2017电子与信息工程》
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