毕业论文格式完整模板
艰辛而又充满意义的大学生活即将结束，毕业前要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种有准备、有计划、比较正规的、比较重要的检验学生学习成果的形式，怎样写毕业论文才更能吸引眼球呢？下面是我为大家收集的毕业论文格式完整模板，希望能够帮助到大家。
专业论文论文题名：(二号，黑体，加粗，居中)
副标题(三号，黑体，加粗，居右)
张三 030333221 xx011班
(与标题按五号字大小空一行，小四号，黑体，居中，只学号加粗，每项中间空两个字符，不出现姓名、学号等字。)
指导老师：李四
(与姓名间不空行，小四号，黑体，居中，含指导老师四字。)
【摘要】： 对论文内容不加注释和评论的简短陈述，以第三人称陈述。一般应说明实践目的、实践方法、结果和最终结论等，一般不超过为300字。(与指导老师按五号字大小空一行，摘要两字为黑体，小四号，居左，加中括号，中括号采用中文形式;摘要部分的文字为宋体，五号，不另起一行，无需段落缩进。)
【关键词】： 为了文献标引工作从论文中选取出来用以表示全文主题内容信息款目的单词或术语。一般应选取3～5个词作为关键词。(与摘要间不空行，关键词三字为黑体，小四号，居左，加中括号，中括号采用中文形式;关键词为宋体，五号，词间用逗号分隔，最后一个词后不加标点符号，不另起一行，无需段落缩进。)
【正文】： 与关键词间不空行，正文两字为黑体，小四号，居左，加中括号，中括号采用中文形式
正文另起一行开始，正文部分文字为宋体，五号，每段首行两字符缩进，段落间不空行
A 正文层次：各部分层次不出现一xxxx等标题，统一层次格式为：
1(四号，宋体，居左，加粗，标题与上文按五号字大小空一行，与下文不空行)
(小四号，宋体，居左，加粗，小标题间不空行)
(五号，宋体，居左，加粗，小标题间不空行)
⑴(宋体，五号，居左，序号采用特殊符号添加，小标题间不空行)
①(宋体，五号，居左，序号采用特殊符号添加，小标题间不空行)
另：任意标题，当与表格或图片紧连时，按五号字大小空一行
B 表格格式：表格名称位于表格下方。
表格本身(全部采用1/2榜实体黑线，位于文档中间，且尽量不让表格分页，必须分页时，保证任一格中内容不分页)，表格内的分类标题(五号，宋体，加粗，居中)，表格内文字(五号，宋体，居中)表格内文字通过调整表格框架使四字以下(含四字)文字尽量在一行中，若必须分行的则上行两字，下行一字或两字;五字以上(含五字)可分行。
表格中若存在图片，图片大小不超过六行五号字;图片和文字同时存在的，文字位于图片上方(五号，宋体，居中)。
C 图片格式：名字位于图片下方。
不需文字解释的，图片居中，根据页面调整大小;需要文字解释的，图片位于文档左边，文字采用四周型环绕，图片大小根据文字调整。
D 文中的图、表、公式、算式等，一律用阿拉伯数字编序号(图的名称位于图的下方，表的名称位于表格上方，字体采用宋体，五号，加粗，居中。图、表序号根据其所在的大层次标题序号和在改层次的序号定)。如：
图、表、公式
E 注：论文中对某一问题、概念、观点等需简单解释、说明、评价、提示等，如不宜在正文中出现，采用加注的形式(注的编排序号用①、②、③依次标示在需加注处，以上标形式表示);具体说明文字列于同一页内的下端，并用横线与正文分隔开(宋体，小五号，居左)。
【参考文献】： 应具有权威性，并注意引用最新的文献。与正文间按五号字大小空两行。(参考文献四字为黑体，五号，加粗，加中括号，中括号采用中文形式;其他为宋体，小五号，序号的中括号采用英文形式，每项用英文形式句号隔开)
著作：[序号]作者.译者.书名.版本.出版地.出版社.出版时间.
期刊：[序号]作者.译者.文章题目.期刊名.年份.卷号(期数)
会议论文集：[序号]作者.译者.文章名.文集名 .会址.开会年.出版地.出版者.出版时间.
网址：[序号] 作者.文献名称.网站名称.网址
整篇论文其他注意部分：
A页面设置，采用A4大小竖版纸面，上下页边距厘米，左右页边距厘米，所有图片、表格等都不得超过边距。
B文章所有页面加入页眉，页眉为论文名称
C文章所有页面不加页码
D英文采用Times New Roman
E拉丁文采用Times New Roman，斜体
F标点为中文，半角
G正文内全为单倍行距，标题间空行除外
摘要： 本文从Chomsky在语言学研究过程中所采用的理想化模式入手，认为Chomsky为了使研究变得简单，便将与语言关系紧密的社会因素摒除在研究范围之外，这是一种不可取的理想模式。接下来本文从两个主要方面阐述了理想化模式不可取的原因：
一是语言作为一种符号系统，只有在社会的'环境下才能具有完整的意义。二是语言作为一种社会结构，无论是它的产生还是发展过程，都在不断地和社会发生着相互作用。故而只要是研究语言学，我们就不能将社会因素理想化。至于什么因素可以暂时不予考虑，这仍有待进一步的研究。
关键词 ：
理想化，符号系统，社会结构，语言与社会的相互作用
1.统一使用A4纸，单面打印;
2.封面：封面栏目要求打印;
3.字体全部用宋体;主标题行要求用小二号字加黑，次标题用三号字加黑，再次标题用小三号字加黑，以此类推。正文内容要求用小四号字;行距为单倍;页边距左为3㎝、右为2㎝、上为㎝、下为㎝;
4.用阿拉伯数字连续编排页码，页码放在右下角，由正文首页开始编排，封面封底不编入页码;
5.题目：简要、明确，一般不超过20字;
6.中英文摘要和关键词：中文摘要一般不超过300字;关键词为3～8个，另起一行，排在摘要下方，词与词之间以分隔;英文摘要和英文关键词要求与中文摘要和中文关键词一致;摘要和关键字用小四号字;
7.目录：由论文的章节以及附录、参考文献等的序号、题名和页码组成(课程论文不列入);
8.结构层次序数的表示方法：第一层为1，第二层为，第三层为，第四层为，正文中序号用①表示，不分段;
9.附表与插图：附表要有表号、表题;插图要有图号、图题;所有的图表都应具有自明性，即不阅读正文，就可理解图表的意思;
10.致谢：在正文后对单位和个人等表示感谢的文字(课程论文不列入);
11.附录：是正文主体的补充项目，并不是必需的。下列内容可以作为附录：(课程论文不列入) (1)为了整篇材料的完整，插入正文又有损于编排条理性和逻辑性的材料; (2)由于篇幅过大，或取材于复制件不便编入正文的材料; (3)对一般读者并非必须阅读，但对本专业人员有参考价值的资料;
12.参考文献：
(1)参考文献的标注方法：采用顺序编码制，即按照文章正文部分(包括图、表及其说明)引用的先后顺序连续编码;标注的符号为[ ]，作为上标，在标点符号前使用;
(2)参考文献的写作格式为：
①参考文献是连续出版物时，其格式为：[序号] 作者.题名.刊名，出版年份，卷号(期号)：引文所在的起止页码
②参考文献是专著时，其格式为：[序号] 作者.书名.版本(第1版不标注).出版地：出版者，出版年.引文所在的起止页码
③参考文献是论文集时，其格式为：[序号] 作者.题名.见(英文用In)：主编.论文集名.出版地：出版者，出版年.引文所在起止页码
④参考文献是学位论文时，其格式为：[序号] 作者.题名：〔博士、硕士或学士学位论文〕.保存地点：保存单位，年份
⑤参考文献是专利时，其格式为：[序号]专利申请者.题名.专利国别，专利文献种类，专利号.出版日期
参考文献著录中需要注意：
个人作者(包括译者、编者)著录时一律姓在前，名在后，由于各国(或民族)的姓名写法不同，著录时应特别注意课件下载，名可缩写为首字母(大写)，但不加编写点。另外，作者(主要责任者)不多于3人时要全部写出，并用，号相隔;3人以上只列出前3人，后加等或相应的文字如et al。等或et al前加，号。
装订格式
1.课程论文一律左边装订成册;
2.装订顺序为：封面、题目、论文摘要与关键词、正文、参考文献。
封面 :封面是一篇论文的门面，所以要简洁明了。封面应该写明毕业论文，字体为“宋体二号”。名称下面依次是论文题目、作者、学院、专业、学号、班级、指导老师，字体为"宋体小二号"，格式居中对齐，有下划线，字体均为黑色(下同)。 题目：题目应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字（不同院校可能要求不同）。本专科毕业论文一般无需单独的题目页，硕博士毕业论文一般需要单独的题目页，展示院校、指导教师、答辩时间等信息。英文部分一般需要使用Times New Roman字体。
版权声明：一般而言，硕士与博士研究生毕业论文内均需在正文前附版权声明，独立成页。个别本科毕业论文也有此项。字体为宋体四号字。
摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字（不同院校可能要求不同）。字体为宋体三号，需要加粗。摘要正文为宋体小四号。 关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个（不同院校可能要求不同）最能表达主要内容的词作为关键词。关键词之间需要用分号或逗号分开。关键词为宋体小四号加粗字体 需要顶格写，关键词正文为宋体小四号不加粗字体。
目录：写出目录，标明页码。正文各一级二级标题（根据实际情况，也可以标注更低级标题）、参考文献、附录、致谢等。目录两字用宋体三号加粗字体，需要居中。目录中的一级二级标题处用宋体小四号字体不需要加粗，一般用电脑生成.
正文：专科毕业论文正文字数一般应在5000字以上，学士毕业论文通常要求8000字以上，硕士论文可能要求在3万字以上（不同院校可能要求不同）。 毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。 ①前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。 ②本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。 ③结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。 （一）各级标题与正文 一级标题用宋体三号字，空两格，加粗 二级标题用宋体四号字，空两个字符，加粗 三、四级标题用宋体小四号，空两个字符，加粗 正文用宋体小四号，行间距采用倍行距 （二)正文中的图表 正文中图、表均需编排序号，图、表题目以及说明用宋体五号字体
注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。 注释标题用宋体四号，居中 注释序号用①、②、③等。宋体五号 注释是图书时，格式；作者、书名、出版社、出版日期、版次、页码。 注释是刊期时，格式；作者、文章题目、期刊名称、期刊号、页码。
致谢：简述自己通过做毕业论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。 致谢标题用宋体三号加粗字体，需居中。内容用四号字体，不加粗
参考文献：在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的所有专著、论文及其他资料，所列参考文献可以按文中参考或引证的先后顺序排列，也可以按照音序排列（正文中则采用相应的哈佛式参考文献标注而不出现序号）。 参考文献内容用（宋体、五号；英文用Times New Roman字体） 1、专著、论文集、报告、学位论文： 【序号】作者（前3名)，文献名，出版社所在地：出版社、出版年、起始页—终止页. 2、期刊论文: 【序号】作者（前3名)，论文名，刊名，出版年，卷（期）：起始页—终止页 3、电子文献 【序号】作者（前3名)，电子文献名，电子文献出处或可获得地址，发表或更新日期。
附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。有时也常将个人简介附于文后。格式同正文
本科毕业论文的格式模板图解
每个大学毕业生都要面临最后毕业论文设计这一大关，毕业论文的每个部分都有严格的格式要求。接下来我为你带来本科毕业论文的格式模板图解，希望对你有帮助。
1
题目：毕业论文的题目最好是简明扼要，有概括性，必须通过标题就能概括说明整篇论文的主要内容，题目字数不宜超过20字；
2
封面：
页面设置：论文页边距：上30mm，下25mm，左25mm，右25mm，页眉20 mm、页脚15 mm；
题目、作者、学院、专业、学号、指导教师：二号黑体；
日期：必须用中文填写；（如图）
3
诚信声明：作者签名必须手写；（如图）
中文摘要：
”摘要“两个字：黑体小二加粗；
摘要内容：宋体小四、倍行距；
”关键词“三个字：黑体小四加粗；
关键词内容：宋体小四；（如图）
英文摘要：
”ABSTRACT“：小二号Times New Roman加粗；
英文摘要内容：小四号Times New Roman；
“Keywords”：小四号Times New Roman加粗；
关键词内容：小四号Times New Roman；（如图）
目录：
“目录”：黑体小二号字加粗；
一级标题：黑体加粗四号字；
二、三级标题：宋体小四号字；（如图）
前言：
标题：黑体小二加粗，居中；
正文内容：宋体，小四号，段前段后不空行，倍行距，首行缩进2字符；（如图）
发展阶段：
大标题：黑体小二加粗，居中；
小标题：黑体四号加粗；
内容：宋体小四号；（如图）
正文：一级标题：黑体小二加粗，居中；
二级标题：黑体四号加粗；
三级标题：黑体小四加粗；
四级标题：宋体小四加粗；
内容：宋体小四号；（如图）
结论：
“结论”：黑体小二加粗，居中；
内容：宋体小四号；（如图）
参考文献：
左顶格对齐，悬挂缩进，所有标点符号均为半角，中文五号宋体字，英文、数字五号Times New Roman字；（如图）
致谢：
标题：黑体小二加粗，居中；
内容：宋体小四号；（如图）
附录：
图表标题：宋体加粗小四号，数字用Times New Roman体五号；
表内文字：中文宋体五号字，英文、数字Times New Roman体五号字；（如图）
一般毕业论文的格式1. 封面：（论文题目，学校，老师、自己的姓名，年月日）2. 中英文摘要：（论文的精华，所有人先看你题目，然后看你的摘要，摘要好，他们会接着看，摘要不好一般论文的正文意思了）3. 正文：（论文的主题，最少3部分，第一背景意义目的，第二方法结果，第三结论）4. 参考文献：（各个学校规定的不一样，先后顺序也不一样，主要是作者，文章名字，出版社，年限，那一期，页数。）5. 致谢里边的格式按自己学校的要求。（有字号大小，行距等）一般是这样的
计算机软件毕业论文的题目都好写啊
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。
1 KM-1 键混器的设计 1 Sw3204V监控器的设计 1 基于射频遥控型(单片机）交通灯的设计1 Sw802V视频切换器的设计 1 无线数控多相位灯从机的设计1 基于RS232遥控型交通灯的设计1 Sw802A音频切换器的设计1 Sw6408V监控器的设计 1 KM-3键混器的设计1 无线数控多相位灯主机的设计1 SW162V数字视频切换器的设计1 基于RS232监控切换器1 SW401V 数字视频切换器的设计1 基于单片机的多路数据采集系统1 RS485转RS232的模块设计1 基于LCD显示的波形发生器的设计1 4-20mA转RS-485模块的设计 1 基于RS232流量计的设计 1 基于PTR2000的交通灯控制器主机的设计1 基于RS485量水仪的设计1 压力采集控制器的设计 1 数字量转4-20mA模拟量输出的模块设计1 正弦波形发生器的设计1 基于PTR2000的交通灯控制器从机的设计1 基于RS485视频切换器的设计1 LCD车速里程表电路设计1 LED车速里程表电路设计1 MSK通信系统的仿真设计1 员工信息管理系统 1 计算机文化基础考试系统的设计和开发1 人事工资管理系统1 员工信息管理系统设计1 超市进销存管理系统的VB实现1 基于单片机的多波形发生器的应用1 基于单片机电动自行车控制器设计1 个人理财管理系统1 基于CAN总线火灾监控系统的研究1 基于DSP平台的FIR滤波器设计1 于Matlab的FIR数字滤波器设计与仿真1 基于TMS320VC5402-DSP的最小系统硬件设计1 基于单片机的热水控制器 1 基于单片机的路灯控制系统的设计1 于单片机远程控制家用电器系统的设计1 基于液晶显示的乘法口诀测试仪的设计1 实验室设备管理系统毕业设计开题报告1 用AT89C51做 洗衣机全自动控制.doc1 数显频率计的设计.doc1 数控车间温度湿度控制系统设计.doc1 三角波斜率测试仪设计.doc1 人脸几何特征提取1 全自动洗衣机的控制程序设计.doc1 乞丐论文.doc1 教学楼毕业设计.doc1 建立海上风电场的技术要求分析与探讨.doc1 基于凌阳61A的数字式温湿度检测仪.doc1 基于几何匹配和分合算法的人脸识别.doc1 基于单片机数字钟的设计.doc1 基于单片机数据通用采集器的设计.doc1 基于单片机数据采集器.doc1 基于单片机的自动报警器的设计.doc1 基于单片机的终端设计.doc1 基于单片机的路灯控制系统控制系统的设计.doc1 基于单片机的交通灯的设计.doc1 基于单片机的简易计算器的设计.doc1 基于单片机的家用安保系统的设计.doc1 基于VHDL的数字频率计.doc1 基于SystemView的OFDM系统仿真设计.doc1 基于SystemView的OFDM系统仿真设计 基于PLC的烧结配料控制系统设计.doc1 基于MSP430的温度检测系统设计 基于MATLAB工具箱的数字滤波器设计.doc1 基于MATLAB的扩频通信系统仿真研究.doc1 基于GSM短信息通信方式的路灯无线监控系统.doc1 基于FPGA的信号源设计.doc1 基于EPP协议的AVR与PC并行通信系统的设计 单片机交通灯.doc1 单片机多点温度巡回检测系统的设计.doc1 单片机的温湿度检测系统 单路口交通信号PLC控制系统的设计.doc1 城市路口多相位自寻优交通信号控制设计.doc1 陈洁（螺旋瓶盖的设计）.doc1 八路竞赛抢答器.doc1 matlab信号与系统.doc1 GSM系统的研究与SystemView仿真.doc1 蒯申红智能语音报站系统设计 MT8888在家庭安全电话报警系统中的应用设计1 基于FPGA的频率与功率因数在线测量1 基于FPGA的误码测试仪如果需要定做的话系 Q 273546756
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。。
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
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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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：
刷脸支付是基于人脸识别算法与现有支付技术进行融合，实现了刷脸就能支付、转账、交易和结算的功能。而刷脸支付项目是支付宝和微信等提供的刷脸支付设备的地推项目。刷脸支付设备主要是指“支付宝—蜻蜓”、“微信—青蛙”等一系列针对实体商家开发的线下刷脸支付工具。结合了会员营销功能、刷脸支付功能、扫码支付功能等，是壹台可独立收银的便捷收银工具。现阶段想要推广刷脸支付设备，主流的方法就是成为Z·W的Visa服务商或成为Visa服务商的下属代理商。由于，申请Visa服务商需要具备一定的产品开发能力，很多小微企业及个人，并不具备相关的能力与资质，这导致了支付宝和微信虽然对所有人开放了Visa服务商的申请权限，但并不是所有人都能成为Visa服务商。所以想要参与刷脸支付项目，就需要找到一家具备 Visa服务商资质的公司，成为其下属代理。也就是加盟！
互联网是没有边界的，并没有局部区域代理一说，刷脸支付招商是全国性的，有设备还要有一套好的系统，满足商户的会员营销等功能，太米的系统还是不错的，性价比很高，推荐你，可以上他们的官网联系黄经理。
可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
脸识别和指纹识别、掌纹识别、视网膜识别、骨骼识别、心跳识别等都是人类生物特征识别技术。它们都是随着光电技术、微机技术、图像处理技术和模式识别等技术的迅速发展而产生的。它能快速、准确、卫生地识别身份，不可复制。即使经过整容手术，这项技术也能从数百项面部特征中找出“原来的你”
直接要源文件啊。。。这个复杂2DPCA为2维PCA，Mpca不晓得是什么，Kpca为核PCA，你懂了PCA，那其他三种很好写，你找论文，很好搜的。PCA很简单的，比如每个数据是列向量，样本组成一个矩阵A，先求协方差矩阵，B=cov（A‘），然后特征值分解eig函数，[m,n]=eig(B),其中m，n是特征值和特征向量。。后面就不用说了吧。
URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？
在Cver上看到一篇推文，总结了多篇类似anchor-free论文: : Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection : Detecting Objects as Paired Keypoints Object Detection by Grouping Extreme and Center Points Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection : Fully Convolutional One-Stage Object Detection Anchor-Free Region Proposal Network for Faster R-CNN based Text Detection Approaches : Beyond Anchor-based Object Detector DenseBox， 这是一篇百度2016年挂出来的论文，距离现在比较早的文章了，现在又被拿出来重提了，因为其中anchor-free的特点，我把它找出来了。发现这是一篇百度的神作，有很多极其超前的思路。出现了特征融合，多任务训练，多尺度，通过添加任务分支进行关键点检测（直到2017年mask-rcnn才公布通过添加掩码在Faster-rcnn进行上进行分割任务）。 对于分类{0，1}，这个模型使用L2损失，并没使用hinge loss or cross-entropy loss，按照作者说法这个简单的L2损失也能工作的很好。 坐标也是l2损失 网络添加Conv5_2_landmark和Conv6_3_det输出，对于检测N个关键点的任务，Conv5_2_landmark有N个热图，热图中的每个像素点表示改点为对应位置关键点的置信度。对于标签集中的第i个关键点(x,y) ，在第i个feature map在(x,y) 处的值是1，其它位置为就是关键点的分数热力图。 参考: 目标检测：Anchor-Free时代 那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的？ CVPR2019-Code 人脸检测之DenseBox