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1. 考古学家克莱默和汤姆森著（Michael A. Cremo & Richard Thompson）的《 考古学禁区 》(Forbidden Archeology)2.《科学美国人（Scientific American ）》“过去时代的遗物（A Relic of a BygoneAge）”， ．3. 艾德华兹著《埃及金字塔》I．E．S．Edwards，ThePyramidsofEgypt．4. WallisBudge ，E ．A著《欧西里斯和埃及复活》，Osiris and the EgyptianResurrection，VolumeⅡ， 5. 孟德尔生著《金字塔之谜》。Mendelssohn ，Kurt，The Riddle ofthe Pyramids，Thames，＆Hudson，London，1986．6. 迈克尔．贝金特著《文明的疑踪》,Ancient Traces
埃及金字塔是法老(古埃及的国王)的陵墓。法老为什么要建造金字塔?巨大的金字塔是怎样建成的？ 相传，古埃及第三王朝之前，无论王公大臣还是老百姓死后，都被葬入一种用泥砖建成的长方形的坟墓，古代埃及人叫它"马斯塔巴"。后来，有个聪明的年轻人叫伊姆荷太普，在给埃及法老左塞王设计坟墓时，发明了一种新的建筑方法。 他用山上采下的呈方形的石块来代替泥砖，并不断修改修建陵墓的设计方案，最终建成一个六级的梯形金字塔 --这就是我们现在所看到的金字塔的雏形。 在古代埃及文中，金字塔是梯形分层的，因此又称作层级金字塔。这是一种高大的角锥体建筑物，底座四方形，每个侧面是文字三角形，样子就像汉字的"金"字，所以我们叫它"金字塔"。伊姆荷太普设计的塔式陵墓是埃及历史上的第一座石质陵墓。 有人认为古埃及人不可能建造出金字塔，说金字塔也许是外星人造出来的，也许是更远古的人类留下的，因为，金字塔的谜太多了！ 金字塔是古埃及奴隶制国王的陵寝。这些统治者在历史上称之为“法老”。法老们不仅活着时统治人间，而且幻想死后成神，主宰阴界，因此，“法老”死后，便取出内脏，浸以防腐剂，填入香料，将尸体长久保存，称作“木乃伊”。金字塔便是存放“法老”木乃伊的陵寝。现在，埃及境内保存至今的金字塔共 96 座，大部分位于尼罗河西岸可耕谷地以西的沙漠边沿。 大型的金字塔一般建于古王国时期的三至六王朝（约公元前 2664～前 2180 年），在古埃及之都孟菲斯之北不远的吉萨、塞加拉、拉苏尔，梅杜姆以及阿布西尔等地都有大量的遗址。 由于金字塔是一种方锥形的建筑物，古埃及文称它为“庇里穆斯”，意思是“高”；而其底座呈四方形，愈上愈窄，直至塔顶，从四面看都像汉字的“金”字，所以中国历来译称“金字塔”。 在众多金字塔中，最为著名的是吉萨大金字塔，它位于开罗西南约 13公里的吉萨地区。这组金字塔共有 3 座，分别为古埃及第四王朝的胡夫（第二代法老）、卡夫勒（第四代法老）和孟考勒（第六代法老）所建。 胡夫金字塔，又称齐阿普斯金字塔，兴建于公元前 2760 年，是历史上最大的一座金字塔，也是世界上的人造奇迹之一，被列为世界 7 大奇观的首位。该塔原高 米，由于几千年的风雨侵蚀，现高 138 米。原四周底边各长230 米，现长 220 米。锥形建筑的四个斜面正对东、南、西、北四方，倾角为 51 度 52 分。塔的四周原铺设着一条长约 1 公里的石灰石道路，目前在塔的东、西两侧尚有遗迹可寻。整个金字塔建在一块巨大的凸形岩石上，占地约 万平方米，体积约 260 万立方米，是由约 230 万块石块砌成。外层石块约 万块，平均每块重 吨，最大的一块重约 16 吨，全部石块总重量为 万吨。其地理位置为东经 31°07′北纬 29°58′ 令人吃惊的是，这些石块之间没有任何粘着物，而是一块石头直接叠在另一块石头上，完全靠石头自身的重量堆砌在一起的，表面接缝处严密精确，连一个薄刀片都插不进去。而塔的东南角与西北角的高度误差也仅 厘米。这是当时征召了 10 万劳力、前后历时 30 年才建成的。 胡夫金字塔的入口位于塔的北壁第十三石级，距地面约 20 米高。入口处四块巨大的石板构成“人”字形拱门，往里是 100 余米长的坡状隧道直达墓室。墓室长 米，宽 米，高 米，与地面的垂直距离为 米。室内仅有一具深褐色磨光的大理石石棺，棺内空空，棺盖去向不明。墓室上方有 5 层房间，最高的一层顶盖是三角形的，为的是把上面压下的重量均匀地分布在两边。同时，墓室还有砌筑在石块中的通风道。胡夫大金字塔外形庄严、雄伟、朴素、稳重，与周围无垠的高地、沙漠浑然一体，十分和谐。它的内部构造复杂多变，匠心独具，自成风格，凝聚着非凡的智慧。该金字塔历经数千年沧桑，地震摇撼，不倒塌，不变形，显示了古代不可思议的高度科技水平与精湛的建筑艺术。联合国教科文组织因此把它列为全世界重点保护文物之一，成为古埃及文明的象征。 吉萨的第二座金字塔，即卡夫勒所造的金字塔，位置居中。它比胡夫金字塔略小，但其艺术风格与工程设计的精确，则均可与之媲美。而且由于其建在一块较高的台地上，乍看上去，仿佛比前者还雄伟。塔基底长 米，高 米，也是用石灰岩和花岗石砌筑的。它所遗存的附属建筑较为完整壮观，包括以巨石建成的两座庙宇：上庙和下庙。 孟考勒建造的第三座金字塔位于南端，体积最小，但十分精致。它的底边长 米，高 米。吉萨的这 3 座金字塔都曾被盗，墓中财宝已基本流失，但它们所体现的古代埃及人民炉火纯青的工程技术，每天都吸引着千千万万的各国游客。 埃 及 金 字 塔 金字塔外观 金字塔具今已有4500年的历史，由于它形似汉字中的“金”字，因而被称为“金字塔”，金字塔本身是一座王陵建筑。它规模宏伟，结构精密，塔内除墓室和通道外都是实心，定部呈锥角。金字塔历经多次地震都岿然不动，完好无损。它被誉为当今最高的古代建筑物和世界八大奇迹之首。 金字塔前有座狮身人面像，是古国王第四王朝法老胡夫的儿子哈沸拉的形象，它叫斯芬克斯，高20米，长57米，仅一只耳朵就有两米高。除狮爪是用石头砌成之外，整个狮身人面像是一块天然的大岩石凿成的。鼻部有损伤，拒说是在一次战争中被拿破仑的士兵用大炮轰掉的。斯芬克斯象征着法老的权利至高无上，威不可侵。 金字塔内部的法老墓室 法老墓室延伸到地平线以下30米处，墓室左侧，放置着法老出游时乘坐的宝车，使用的宝床。位于墓室中央部位的是法老胡夫的棺椁，是用镶有金边和贴有金块的大型木料精雕细刻而成，十分华丽精美，棺椁分为两层，上层是法老的全身木制雕像，下层放置着法老的木乃伊。陪葬品有法老心爱的宝剑、宝刀、古埃及式宝船、宝瓶、宝箱，最吸引人的是四个巨大的百宝盆，内装有奇珍异宝，价值连城，棺木前方有两位手持神器的守护神，四角有四位美丽的侍女。 王后墓室 王后的墓室比法老的墓室规模略小一些，她的棺椁为一巨大的整体石料雕刻而成，工艺精细，十分华丽，里面陈放的是王后的木乃伊。她的陪葬物也很丰富，左侧角落有神鹰像、百宝箱及狮身人面像。右侧角落放置着王后使用的梳妆台。
也许以下资料对你的论文有所帮助 埃及金字塔之谜是人类史上最大的谜。 它的神奇远远超过了人类的想象。在埃及共计大约110座大小金字塔中，最著名的就是吉萨高地的三大金字塔（The Great Pyramid、Pyramid of Khafre、Pyramid of Menkare），其中胡夫金字塔（奇阿普斯）又是埃及最大的金字塔。这座金字塔占地英亩，由至少重吨的近260万块巨石建造，共重625多万吨。是何人建造了如此宏伟的工程，一直众说纷纭。至今，主要有如下四种解释： 猜测一：百万奴隶血汗的结晶 猜测二：混凝土浇灌的结果 猜测三：失落文明的遗产 猜测四：地外文明的杰作 但是，以上理论没有一种完美到可以从真正意义上将金字塔解释清楚。（是否就意味着先前的金字塔研究者在思维的大方向上存在着误区？） 2000年前“西方史学之父”希罗多德（Herodotus）曾记载，建造胡夫金字塔的石头是从“阿拉伯山”（可能是西奈半岛）开采来的。在建造胡夫金字塔时，胡夫强迫所有的埃及人为他做工，他们被分成10万人的大群来工作，每一大群人要劳动3个月。古埃及奴隶是借助畜力和滚木，把巨石运到建筑地点的，他们又将场地四周天然的沙土堆成斜面，把巨石沿着斜面拉上金字塔。就这样，堆一层坡，砌一层石，逐渐加高金字塔。建造胡夫金字塔花了整整20年的时间。但是，近年来考古人员在金字塔附近发现了工匠居住的村落，那儿住过几千名工匠，食宿条件有充分保证。并且，还在金字塔所埋葬死者的随葬品中发现了大量测量、计算和加工石器的工具，这表明这些死者就是金字塔的建造者，而他们不可能是奴隶，因为奴隶死后不会被安葬。此外，考古学家还在墓穴中发现了原始的金属手术器械和一些死者在骨折后得到医治的痕迹，说明这些死者得到了很好的医疗待遇，而奴隶是不可能得到这种待遇的。此外，考古人员还在生活区内发现了劳工们的集体宿舍等生活设施的遗迹。通过对这些遗迹测算，只有大约25000名劳工参与建造金字塔，这就意味着希罗多德有关金字塔由百万名工匠建造的论断是不准确的。 然而，疑问仍旧存在：金字塔的建造是一系列复杂而繁重的工程，根据估计，胡夫金字塔用了260万块石块。假设近万名砌石工人每天能将十块重达十吨的巨石推送上去，也须费时近700年，但事实上，一座金字塔约需二十年即可建成。到底在没任何起重工具的年代，工人如何快速地将石块搬运、砌迭。金字塔的外壁石块都精确地紧贴着，像利用激光切割的一样，甚至连一张名片也插不进去；即使以现代最先进的土木技术也很难以完成。建造金字塔的石块，是以木制的滚轴运送，可是尼罗河流域生长最多的只是棕榈树，而它既是埃及人不可缺少的食物，也是炎热沙漠中唯一的遮阳材料；古埃及人决不可能大片砍伐，而且棕榈树的材质比较柔软难以充当滚木。如果滚轴的确是木制！那么，埃及人很可能利用舰队由外输入木材，然而考古学家至今尚未找到运输木材的船只遗骸。古代埃及人如何把石块雕刻及砌成陵墓，陵墓内部的通道和陵室的布局宛如迷宫，石壁光滑，古代埃及人是用什么方法设计并挖掘雕刻它呢?要知道4500年前，那时候人类尚未掌握铁器。据测算大金字塔是由260万块每块重约10吨的石块堆砌成的。塔身的石块之间，没有使用任何粘合物，历经至少4500年的风吹雨打，其缝隙迄今仍相当紧密，一把锐利的刀也难以插入。如此精湛的工艺，出自4500年前古埃及的工匠或奴隶之手，的确令人难以相信。同样，如果真是这样的话金字塔作为法老(Pharaoh)的陵墓自然实在难以置信，暂且不说这260万块巨石如何采掘，要完成此建筑所需时间长达近700年。如此简单的数字，相信法老都可以算出。他们又为何要建造这个自己无法享用的陵墓呢? 因此，另一种解释就更具有合理性了。2000年法国化学家戴维杜维斯提出了惊人的见解；他认为建造金字塔的石料不是天然的，而是由人工将破碎的石灰石掺和一种矿物质粘结剂浇铸而成的。此理论的依据之一是他在一石料中发现了一英寸长的人发。之二是他发现石料中夹有矿物质和气泡。就采石场的岩石取样化验对比得知：天然石块是不会含有这两种物质的。金字塔是古埃及人利用木模逐层浇灌造石得来的。然而，问题并没有这么简单。戴维杜维斯的人造石说只不过解决了金字塔的石块搬运与垒砌问题，至于金字塔的真实建筑目的，所隐含中的大量的不可思议的神秘现象以及超高度文明迹象对于尚处于奴隶制发展阶段的古埃及王国来说的确显得难以至信。 大金字塔作为人类史上最伟大最古老的建筑物之一，由其建筑技术上的高超、定位技术的精确，一直以来使世人惊叹不已：在平均边长9063英寸的底座上，金字塔四边互相的误差率还不到1％；现代建筑的一大难题“正直角技术”甚至被古建筑大师们游刃有余应用于金字塔的转角建构上，达到令人惊呀的“2秒之微”的误差；金字塔虽不是建造在正北纬30度在线，却也在非常接近的29度58分51秒，所存在的细微的误差是有意加上去的。（假设原始设计者希望以肉眼，而非心眼，从大金字塔的底边看到太空的极点的话，将大气中光线的曲折方式也计算在内后，大金字塔所在的位置一定要在29度58分22秒，而非30 度的位置不可。58分22秒与实际位置所在的58分51秒之间的差距还不到1分的一半。） 美国加州大学派出科研人员前去考察。进入塔内之后，他们发现所携带的各种电子仪器几乎都失灵了。还有人试图通过X光透视大金字塔的内部构造，却发现根本无法得到影像。难道说大金字塔的设计者已经懂得了X光的透视原理，拥有防X光透视的技术与意识？ 在胡夫金字塔中，内部结构极为复杂和神奇，并饰以雕刻、绘画等。由于墓室和甬道里十分黑暗，这些精致的艺术作品需要光亮才可能进行，应是在利用火炬照明或者是在油灯下才能完成。当时如果真的是使用火炬或油灯，就必然留下一些“用火”的痕这。可是，现代科学家对墓室和甬道里积存了5000多年之久的灰尘进行了全面仔细的科学化验和分析，结果证明：灰尘里没有任何黑烟和烟油的微粒，没有发现一丝一毫使用过火炬或油灯的痕迹。由此可见，艺术家在胡夫金字塔地下墓室和甬道里雕刻、绘制壁画时，根本不是使用火炬或油灯来照明，而很可能是利用某种特殊的蓄电池或者其它能够发光亮的电气装置。距今5000多年前的古埃及人难道已掌握有类似于现代电灯的技术么？ 20世纪40年代，法国人布菲尔发现在金字塔形的构造物内，产生着一种无形的、特殊的能量，称之为“金字塔能”。这种无形的、特殊能量，能使塔内的动物尸体变成了木乃伊，食物不易腐烂，刀片保持锋利，鲜花能常开不谢，等等。 天狼星是一颗不寻常的星星，它具有双重星球系统的身分：天狼星A便是我们看到的部分。另外还有天狼星B，围绕在天狼星A的周围，但因体积小，无法以肉眼看到，一直到1862年，美国天文学家艾尔文•克拉克(Alvin Clark)用当时最大、最新的天体望远镜，才发现了它的存在。这是西方人第一次看到天狼星B。然而，金字塔经文中的作者却早已具备了天狼星为双重星球系统的知识。他们又是如何知道的? …… 随着考古发掘工作的逐步深入，有越来越多的证据表明就连传统上对于吉萨古建筑群在建筑时间的判定上都非常值得怀疑。 首先，狮身人面像（Sphinx）很有可能并非是在卡夫拉统治期间修建的。之所以传统上的考古观点都认为它是由卡夫拉修建的，主要是因为公元前1400年法老图特摩斯四世在其脚爪之间放置的一块石雕上仅存的一行文字涉及到了“卡夫”这两个字，后人推测“卡夫”指的就是法老卡夫拉。另一方面，当初位于其附近的河岸神殿在出土时发现里面就有一座雕像将卡夫拉本人描绘成一个狮身人面像的神灵。可是，到了1905年，有关狮身人面像与卡夫拉之间的直接关系就显得站不住脚了。考古发现在古文献记载中古埃及所有统治者的姓名无一例外都有一个现在称为“徽印”的长方形外框。但是，美国芝加哥大学的考古学教授J•H•布瑞斯蒂的德注意到，在“卡夫”这两个字外部没有古埃及用来圈住统治者名字的长方形或椭圆的图形，因此“卡夫”可能并非指一个法老的名字。而“卡夫”这两个字在古埃及文字中仅仅是“升起”的意思。1992年纽约法医学专家弗兰克•多明哥对埃及法老卡夫拉雕像的头部及狮身人面像的“人面”作了深入细致的研究，结果证明两者差别之大不可能是同一人，即“人面”不是卡夫拉。因此，先前考古学家对于它面部进行的主观诠释显然是错误的。另外，1992年8月来自波士顿大学地质学修奇博士（Robert M Sehoch）根据狮身人面像所受腐蚀的特点与程度同样也得出了一个惊人而又严谨的结论：狮身人面像至少在埃及历史上最后一次雨季的早期，也就是公元前7000至公元前5000年就已建成。狮身人面像的侵蚀边缘比较圆钝，呈蜿蜒弯曲向下的波浪状，有的侵蚀痕迹很深，最深达2米。另外上部侵蚀的比较厉害，下部侵蚀程度没这么高。这是典型的雨水侵蚀痕迹。而狮身人面像暴露在空气中的时间最多不会超过1000多年，其余时间被掩埋在沙石之中。如果真是建于埃及卡夫拉王朝而又被风沙侵蚀的话，那么同时代的其它石灰岩建筑，也应该受到同样程度的侵蚀，然而古王朝时代的建筑中没有一个有狮身人面像受侵蚀的程度严重。而从公元前3000年以来，吉萨高原上一直没有足够造成狮身人面像侵蚀的雨水，所以只能解释这些痕迹是很久远以前、吉萨高原上雨水多、温度高时的时代残留下来的。修奇博士的论点，在当年美国地质学会年度大会上，获得了3000名同行的一致支持。而事实上，它是由几乎一整块重达2000多吨的巨石所造，据埃及考古学家分析认为其在修建技术方面甚至要比其它已确定年代晚几千年的建筑都要高超的多。在埃及古王国建朝之前古埃及人难道有相应的社会组织来动员足够的人力从事此类大规模建筑工程吗？ 并且，在1998年的世界金字塔研究大会上，世界金字塔研究学者们普遍接受了一个新的推断。胡夫金字塔大石块间的纱浆经过C-14的检测，证明有5000年以上的历史，远远超过胡夫国王的第四王朝，完全可以断定，后人所说的胡夫金字塔在胡夫执政之前就已存在。（只是不知为何法老胡夫偏偏要将其作为自己的圣地？） 从种种迹象表明：传统上对于埃及金字塔的认识与真实情况存在着相当大的差距。古埃及人能够独立完成此奇迹的建造的可能性是非常小的。所以，就有人把金字塔与神秘学联系起来，认为金字塔是地球前一次高度文明社会灭亡后的遗产，或者是诸如大西洲之类已经毁灭的人类文物的遗留物。亚特兰蒂斯(Atlantis)曾被古希腊哲学家柏拉图在《迪迈斯》（Timaeus）和《格利迪亚斯》(Critions)中记载过。大西国军队曾经征服过埃及。也就是说是大西国人将金字塔文明带到了埃及。还有某些生物考古学家甚至认为，地球的周期性气候变化会导致高级智能生物的周期起源和进化，生生死死，周而复始，最后一次大灭绝发生在6500万年之前。史前文明不幸毁灭于一场核大战或是太阳系运转到宇宙空间某个特定位置时地球上周期性出现的不适应人类生存的气候。亿万年的沧海桑田几乎抹去了一切文明痕迹，仅留下极少遗物，成了现代人类的不解之谜。 然而，事实上此论断是根本经不住严谨的科学分析论证的。 从埃及金字塔所表现出来的众多超高度文明迹象表明：其建造设计者所拥有的科技文明程度甚至远高于当今人类文明。但是，我们根据人类史学研究可以得出这样一个结论：任何一个独立发展的文明，其发展程度与其社会制度、人口数量、文明所影响的区域面积、资源以及能源的利用状况等诸多因素存在着密切的关系。如果地球上曾经存在过超越当今人类文明的史前文明，那么此类文明势必会在全球范围发挥出相当大的影响力，在世界各地都应该留下由此类文明所创造的城市遗迹、大量已开发过的矿产遗迹、由高度文明所产生的垃圾、以及人类骸骨化石……可是，地质学家和古生物学家在无论任何一个地质层中都没有找到相关充足的证据。更何况，此类论断也违背了达尔文的生物演化理论，地球上所有物种的演化均是由低等到高等循序渐进缓慢发展的，并且唯有现代人类才具备发展出高度文明的生理条件。此外，根据史料记载所谓的亚特兰提斯帝国就其发展状况只不过是处于奴隶制的鼎盛时期罢了，一个由君主奴隶制作为统治方式的古代文明怎么可能发展出甚至超越现代文明的科学技术呢？仅凭一次岛屿沉没或是一次大规模火山爆发怎么可能就能够轻易将拥有超越现代文明的远古文明彻底毁灭呢？ 由于建造金字塔之说尚有许多难以解释之处，所以，随着飞碟观察和研究活动越来越广泛，以瑞士人埃里奇•冯•丹尼肯（ErichvonDaniken）为代表的一些人把神秘的金字塔同变幻莫测的飞碟上的外星人联系起来。他们认为，在几千年前，人类不可能有建造金字塔这样的能力，只有外星人才有。有人认为金字塔是外星人作为飞碟导航的地标，是外星人到地球上来的一个降落地点，是停留站；是外星人的发电站；是人类历史上第一座秘密庙宇，一个仓库储藏着开大辟地以来直到世界末日的历史上的重要文献；是天文台，用以观察苍穹，了解星辰的运行，占补未来；是多功能的计量器可用于测绘大量土地，可计算时间，确定一年月有天…… 但是，即便是“外星说”，同样也存在着种种疑问无法做出合理性解释。 研究外星人的学者一直相信，远古的高度文明，是由外星人传来的。类似传言，在阿特兰提斯与玛雅文明等，都不绝于耳。古埃及人是否曾经接触过外星人，以古埃及这个重历史与教育的民族而言，如果真的接触过外星文明，断无可能在相关数据中找不到任何记载。随着埃及考古学家经过多年挖掘考证工作之后，越来越多的证据表明，古埃及人确确实实参与了金字塔的建造。在吉萨高原发掘出大规模的金字塔建造劳工的生活区遗迹，同时也发掘出相当数量的建造工具。如果是地外人造金字塔为何还要古人参与其中？ 那么，除此之外还可能会有哪一类超高度文明具有对此奇迹的创造施之以影响的可能性呢？以我们现有的知识领域来找寻，唯一真正值得考虑的就只有未来文明。要想证明未来文明与埃及金字塔有关，首先需要论证的就是“时间倒流”(Time-going-backwards)是否可以成为可能。 有大量的事实证据可以证明的确存在“时间倒流”现象。近代考古学家在史前地质层中发现了大量的人造工具及人类遗迹，并测定了它们的年代，这些考古发现的年代测定结果表明，这些来自于远古世界的神秘物体其历史要比我们原先想象的要古远得多。
金字塔在埃及和美洲等地均有分布，古埃及的上埃及、中埃及和下埃及，今苏丹和埃及境内。现在的尼罗河下游，散布着约80座金字塔遗迹。 大小不一，其中最高大的是胡夫金字塔，高米，底长230米，共用230万块平均每块吨的石块砌成，占地52000平方公尺。
石块之间没有任何黏着物，靠石块的相互叠压和咬合垒成。国王哈佛拉的金字塔前，还矗立着一座象征国王权力与尊严的狮身人面像。埃及金字塔是古埃及的帝王（法老）陵墓。世界七大奇迹之一。数量众多，分布广泛。开罗西南尼罗河西古城孟菲斯一带的金字塔是占有集中的一部分。
扩展资料：
建造过程：
公元前2480年的古埃及，是胡夫王的统治初期。与每个法老一样，上任开始他就准备建造百年后的坟墓。于是，在每个夏天，皇室成员走遍尼罗河流域，从每个村落中选择身强体健的男子，作为建造大金字塔的劳力，为君王服务。
他们被分成10万人的大群来工作，每一大群人要劳动3个月。这些劳动者中有奴隶，但也有许多普通的农民和手工业者。古埃及奴隶是借助畜力和滚木，把巨石运到建筑地点的，他们又将场地四周天然的沙土堆成斜面，把巨石沿着斜面拉上金字塔。
就这样，堆一层坡，砌一层石，逐渐加高金字塔。建造胡夫金字塔花了大约30年的时间。
参考资料来源：百度百科－金字塔
一种类型的建筑物，一般用作陵墓或者祭祀之用。因为它的外型像中国的汉字“金”， 所以就叫它金字塔。其实与“金”并没有关系。 一般指的是埃及金字塔。其他著名的还有玛雅金字塔、阿兹特克金字塔（太阳月亮金字塔）（太阳金字塔、月亮金字塔）等。 【埃及金字塔】 埃及金字塔是埃及古代奴隶社会的方锥形帝王陵墓。世界七大奇迹之一。数量众多，分布广泛。开罗西南尼罗河西古城孟菲斯一带最为集中。吉萨南郊8公里处利比亚沙漠中的3座尤为著名，称吉萨金字塔。其中第四王朝法老胡夫的陵墓最大，建于公元前二十七世纪，高米相当于40层高的摩天大厦，底边各长230米，由230万块重约吨的大石块叠成，占地53，900平方米。塔内有走廊、阶梯、厅室及各种贵重装饰品。全部工程历时30余年。塔东南有巨大的狮身人面像。 埃及胡夫金字塔最有名，是法老(古埃及的国王)的陵墓。 相传，古埃及第三王朝之前，无论王公大臣还是老百姓死后，都被葬入一种用泥砖建成的长方形的坟墓，古代埃及人叫它"马斯塔巴"。后来，有个聪明的年轻人叫伊姆荷太普，在给埃及法老左塞王设计坟墓时，发明了一种新的建筑方法。 他用山上采下的呈方形的石块来代替泥砖，并不断修改修建陵墓的设计方案，最终建成一个六级的梯形金字塔 --这就是我们现在所看到的金字塔的雏形。 在古代埃及文中，金字塔是梯形分层的，因此又称作层级金字塔。这是一种高大的角锥体建筑物，底座四方形，每个侧面是文字三角形，样子就像汉字的"金"字，所以我们叫它"金字塔"。伊姆荷太普设计的塔式陵墓是埃及历史上的第一座石质陵墓。 在最早的时候，埃及的法老是准备将马斯塔巴作为死后的永久性住所的。后来，大约在第二至第三王朝的时候，埃及人产生了国王死后要成为神，他的灵魂要升天的观念。在后来发现的《金字塔铭文》中有这样的话：“为他（法老）建造起上天的天梯，以便他可由此上到天上”。 金字塔就是这样的天梯。 同时，角锥体金字塔形式又表示对太阳神的崇拜，因为古代埃及太阳神“啦”的标志是太阳光芒。金字塔象征的就是刺破青天的太阳光芒。因为，当你站在通往基泽的路上，在金字塔棱线的角度上向西方看去，可以看到金字塔象撒向大地的太阳光芒。 《金字塔铭文》中有这样的话：“天空把自己的光芒伸向你，以便你可以去到天上，犹如拉的眼睛一样”。后来古代埃及人对方尖碑的崇拜也有这样意义，因为方尖碑也表示太阳的光芒。 有人认为古埃及人不可能建造出金字塔，说金字塔也许是外星人造出来的，也许是更远古的人类留下的，因为，金字塔的谜太多了！ 金字塔是古埃及奴隶制国王的陵寝。这些统治者在历史上称之为“法老”。法老们不仅活着时统治人间，而且幻想死后成神，主宰阴界，因此，“法老”死后，便取出内脏，浸以防腐剂，填入香料，将尸体长久保存，称作“木乃伊”。金字塔便是存放“法老”木乃伊的陵寝。现在，埃及境内保存至今的金字塔共 96 座，大部分位于尼罗河西岸可耕谷地以西的沙漠边沿。 大型的金字塔一般建于古王国时期的三至六王朝（约公元前 2664～前 2180 年），在古埃及之都孟菲斯之北不远的吉萨、塞加拉、拉苏尔，梅杜姆以及阿布西尔等地都有大量的遗址。 由于金字塔是一种方锥形的建筑物，古埃及文称它为“庇里穆斯”，意思是“高”；而其底座呈四方形，愈上愈窄，直至塔顶，从四面看都像汉字的“金”字，所以中国历来译称“金字塔”。 在众多金字塔中，最为著名的是吉萨大金字塔，它位于开罗西南约 13公里的吉萨地区。这组金字塔共有 3 座，分别为古埃及第四王朝的胡夫（第二代法老）、卡夫勒（第四代法老）和孟考勒（第六代法老）所建。 胡夫金字塔，又称齐阿普斯金字塔，兴建于公元前 2760 年，是历史上最大的一座金字塔，也是世界上的人造奇迹之一，被列为世界 7 大奇观的首位。该塔原高 米，由于几千年的风雨侵蚀，现高 138 米。原四周底边各长230 米，现长 220 米。锥形建筑的四个斜面正对东、南、西、北四方，倾角为 51 度 52 分。塔的四周原铺设着一条长约 1 公里的石灰石道路，目前在塔的东、西两侧尚有遗迹可寻。整个金字塔建在一块巨大的凸形岩石上，占地约 万平方米，体积约 260 万立方米，是由约 230 万块石块砌成。外层石块约 万块，平均每块重 吨，最大的一块重约 16 吨，全部石块总重量为 万吨。其地理位置为东经 31°07′北纬 29°58′。 令人吃惊的是，这些石块之间没有任何粘着物，而是一块石头直接叠在另一块石头上，完全靠石头自身的重量堆砌在一起的，表面接缝处严密精确，连一个薄刀片都插不进去。而塔的东南角与西北角的高度误差也仅 厘米。这是当时征召了 10 万劳力、前后历时 30 年才建成的。 胡夫金字塔的入口位于塔的北壁第十三石级，距地面约 20 米高。入口处四块巨大的石板构成“人”字形拱门，往里是 100 余米长的坡状隧道直达墓室。墓室长 米，宽 米，高 米，与地面的垂直距离为 米。室内仅有一具深褐色磨光的大理石石棺，棺内空空，棺盖去向不明。墓室上方有 5 层房间，最高的一层顶盖是三角形的，为的是把上面压下的重量均匀地分布在两边。同时，墓室还有砌筑在石块中的通风道。胡夫大金字塔外形庄严、雄伟、朴素、稳重，与周围无垠的高地、沙漠浑然一体，十分和谐。它的内部构造复杂多变，匠心独具，自成风格，凝聚着非凡的智慧。该金字塔历经数千年沧桑，地震摇撼，不倒塌，不变形，显示了古代不可思议的高度科技水平与精湛的建筑艺术。联合国教科文组织因此把它列为全世界重点保护文物之一，成为古埃及文明的象征。 吉萨的第二座金字塔，即卡夫勒所造的金字塔，位置居中。它比胡夫金字塔略小，但其艺术风格与工程设计的精确，则均可与之媲美。而且由于其建在一块较高的台地上，乍看上去，仿佛比前者还雄伟。塔基底长 米，高 米，也是用石灰岩和花岗石砌筑的。它所遗存的附属建筑较为完整壮观，包括以巨石建成的两座庙宇：上庙和下庙。 孟考勒建造的第三座金字塔位于南端，体积最小，但十分精致。它的底边长 米，高 米。吉萨的这 3 座金字塔都曾被盗，墓中财宝已基本流失，但它们所体现的古代埃及人民炉火纯青的工程技术，每天都吸引着千千万万的各国游客。 【金字塔外观】 金字塔具今已有4500年的历史，由于它形似汉字中的“金”字，因而被称为“金字塔”，金字塔本身是一座王陵建筑。它规模宏伟，结构精密，塔内除墓室和通道外都是实心，定部呈锥角。金字塔历经多次地震都岿然不动，完好无损。它被誉为当今最高的古代建筑物和世界八大奇迹之首。 金字塔前有座狮身人面像，是古国王第四王朝法老胡夫的儿子哈沸拉的形象，它叫斯芬克斯，高20米，长57米，仅一只耳朵就有两米高。除狮爪是用石头砌成之外，整个狮身人面像是一块天然的大岩石凿成的。鼻部有损伤，拒说是在一次战争中被拿破仑的士兵用大炮轰掉的。斯芬克斯象征着法老的权利至高无上，威不可侵。 【法老墓室】 法老墓室延伸到地平线以下30米处，墓室左侧，放置着法老出游时乘坐的宝车，使用的宝床。位于墓室中央部位的是法老胡夫的棺椁，是用镶有金边和贴有金块的大型木料精雕细刻而成，十分华丽精美，棺椁分为两层，上层是法老的全身木制雕像，下层放置着法老的木乃伊。陪葬品有法老心爱的宝剑、宝刀、古埃及式宝船、宝瓶、宝箱，最吸引人的是四个巨大的百宝盆，内装有奇珍异宝，价值连城，棺木前方有两位手持神器的守护神，四角有四位美丽的侍女。 【王后墓室】 王后的墓室比法老的墓室规模略小一些，她的棺椁为一巨大的整体石料雕刻而成，工艺精细，十分华丽，里面陈放的是王后的木乃伊。她的陪葬物也很丰富，左侧角落有神鹰像、百宝箱及狮身人面像。右侧角落放置着王后使用的梳妆台。 【如何建造】 如果说关于金字塔大胆而奇妙的设计的传说还能为现代人所接受，那么它的规模如此巨大的建造过程就难以令人想象了。 胡夫的金字塔是用上百万块巨石垒起来的，每块石头平均有2000多公斤重，最大的有100多吨重。这些巨石是从尼罗河东岸开采出来，即无吊车装卸，也无轮车运送。 被称为“西方史学之父”的希罗多德曾记载，建造胡夫金字塔的石头是从“阿拉伯山”（可能是西奈半岛）开采来的。不过我们现在知道，石头多半是本地开采的，修饰其表面的石灰石，是从河东的图拉开采运来。在那时开采石头并不容易，因为当时人们并没有炸药，也无钢钎。埃及人当时是用铜或青铜的凿子在岩石上打上眼，然后插进木楔，灌上水，当木楔子被水泡胀时，岩石便被胀裂。这样的方法在今天看来也许很笨拙，但在4000多年前，却是很了不起的技术。从采石场运往金字塔工地也极为困难。古代埃及人是将石头装在雪橇上，用人和牲畜拉。为此需要宽阔而平坦的道路。修建运输石料的路和金字塔的地下墓室就用了10年的时间。 在建造胡夫金字塔时，胡夫强迫所有的埃及人为他做工，他们被分成10万人的大群来工作，每一大群人要劳动3个月。这些劳动者中有奴隶，但也有许多普通的农民和手工业者。古埃及奴隶是借助畜力和滚木，把巨石运到建筑地点的，他们又将场地四周天然的沙土堆成斜坡，把巨石沿着斜坡拉上金字塔。就这样，堆一层坡，砌一层石，逐渐加高金字塔。建造胡夫金字塔花了整整20年的时间。 对于希罗多德的说法，后人提出了许多的疑问。但是到今天仍然是一个没有人能做出完满答案的难题。人们怎能不佩服埃及人民的伟大力量和智慧！ 本世纪来，随着飞碟观察和研究活动越来越广泛，有人甚至把神秘的金字塔同变幻莫测的飞碟上的外星人联系起来。他们认为，在几千年前，人类是不可能有建造金字塔这样的能力，只有外星人才能有。他们经过计算还发现，通过开罗近郊胡夫金字塔的经线把地球分成东、西两个半球，它们的陆地面积是相等的。这种“巧合”大概是外星人选择金字塔建造地点的用意。 然而，一位叫戴维杜维斯法国化学家，提出了一个关于金字塔建造的全新见解，他认为，建造金字塔的巨石不是天然的，而是人工浇筑的。他从一位考古学家那里，得到5块从埃及胡夫金字塔上取下的小石块，对它们逐个加以化验。出乎意料的是，化验结果证明，这些石块由贝壳石灰石组成。尽管考古证明，人类在几千年前就已掌握混凝土制作技术，但这些贝壳石灰石浇筑得如此坚如磐石，以至很难将它们与花岗岩区别开来，实在使人难以相信。 戴维杜维斯由此推测，当时古埃及人建造金字塔是采用“化整为零”的办法，即将搅拌好的混凝土装进筐子，抬上或背上正在建造中的金字塔。这样，只要掌握一定的技术，就能浇筑出一块一块的巨石，将塔一层一层加高，这种做法既“省力”又省工，据他估计，当时在工地上劳动的人仅有1500人，而不是象希罗多德所说的那样每批都有10万人。 更出乎意料之外的是，这位法国科学家还在石块中发现了一缕一英寸长的人头发。这缕头发可能就是他们辛勤劳动和灿烂智慧的见证。但上述这些说法都还是一些推测。 但无论如何，修建金字塔，一定是集中了当时古代埃及人的所有聪明才智，因为它需要解决的难题肯定是很多的。但是这些问题都解决了，金字塔修起来了，而且屹立了4000多年，这本身就是一大奇迹。所以，可以说，金字塔是古代埃及人民智慧的结晶，是古代埃及文明的象征。 有的人不相信依靠简单的协作也可以创造出奇迹，不相信地球上的人类自身会创造出金字塔这样的奇迹，把它说成是天外来客的创造。这显然是不正确的，这无助于人们探索自己的历史，认识自己的能力。 相传，古埃及第三王朝之前，无论王公大臣还是老百姓死后，都被葬入一种用泥砖建成的长方形的坟墓，古代埃及人叫它“马斯塔巴”。后来，有个聪明的年轻人叫伊姆荷太普，在给埃及法老左塞王设计坟墓时，发明了一种新的建筑方法。他用山上采下的呈方形的石块来代替泥砖，并不断修改修建陵墓的设计方案，最终建成一个六级的梯形金字塔——这就是我们现在所看到的金字塔的雏形。 在古代埃及文中，金字塔是梯形分层的，因此又称作层级金字塔。这是一种高大的角锥体建筑物，底座四方形，每个侧面是三角形，样子就像汉字的“金”字，所以我们叫它“金字塔”。伊姆荷太普设计的塔式陵墓是埃及历史上的第一座石质陵墓。 左塞王之后的埃及法老纷纷效仿他，在生前就大肆为自己修建坟墓，从此在古埃及掀起一股营造金字塔之风。由于金字塔起源于古王国时期，而且最大的金字塔也建在此时期内，因此，埃及的古王国时期又被称为金字塔时代。 古代埃及的法老们为什么要将坟墓修成角锥体的形式，即修成汉字中的金字形呢？ 原来，在最早的时候，埃及的法老是准备将马斯塔巴作为死后的永久性住所的。后来，大约在第二至第三王朝的时候，埃及人产生了国王死后要成为神，他的灵魂要升天的观念。在后来发现的《金字塔铭文》中有这样的话： “为他（法老）建造起上天的天梯，以便他可由此上到天上”。 金字塔就是这样的天梯。同时，角锥体金字塔形式又表示对太阳神的崇拜，因为古代埃及太阳神“啦”的标志是太阳光芒。金字塔象征的就是刺破青天的太阳光芒。因为，当你站在通往基泽的路上，在金字塔棱线的角度上向西方看去，可以看到金字塔象撒向大地的太阳光芒。 古埃及所有金字塔中最大的一座，是第四王朝法老胡夫的金字塔。 这座大金字塔原高146．59米，经过几千年来的风吹雨打，顶端已经剥蚀了将近10米。但在1888年巴黎建筑起埃菲尔铁塔以前，它一直是世界上最高的建筑物。这座金字塔的底面呈正方形，每边长230多米，绕金字塔一周，差不多要走一公里的路程。 胡夫的金字塔，除了以其规模的巨大而令人惊叹以外，还以其高度的建筑技巧而著名。 另外，在大金字塔身的北侧离地面13米高处有一个用4块巨石砌成的三角形出入口。这个三角形用得很巧妙，因为如果不用三角形而用四边形，那么，一百多米高的金字塔本身的巨大压力将会把这个出入口压塌。而用三角形，就使那巨大的压力均匀地分散开了。在四千多年前对力学原理有这样的理解和运用，能有这样的构造，确实是十分了不起的。胡夫死后不久，在他的大金字塔不远的地方，又建起了一座金字塔。这是胡夫的儿子哈夫拉的金字塔。它比胡夫的金字塔低3米，但由于它的地势稍高，因此看起来似乎比胡夫的金字塔还要高一些。塔的附近建有一个雕着哈夫拉的头部而配着狮子身体的大雕像，即所谓“狮身人面像”，西方人称它为“司芬克斯”。雕像高20米，长57米，一只耳朵就有两米高。除狮是用石块砌成之外，整个狮身人面像是在一块巨大的天然岩石上凿成的。它至今已有4500多年的历史。为什么刻成狮身呢？在古埃及神话里，狮子乃是各种神秘地方的守护者，也是地下世界大门的守护者。因为法老死后要成为成太阳神，所以就造了这样一个狮身人面像为法老守护门户。 第四王朝以后，其他法老虽然建造了许多金字塔，但规模和质量都不能和上述金字塔相比。第六王朝以后，随着古王国的分裂和法老权力下降以及埃及人民的反抗和有些人的盗墓，常把法老的“木乃伊”从金字塔里拖出来，所以埃及的法老们也就不再建造金字塔，而是在深山里开凿秘密陵墓了。 史前遗址的长期定向作用，都会在其自身内部形成一个能量场。大金字塔处于地球上，时时刻刻受到宇宙射线的轰击，堆垒所用的石块在长年累月中逐渐扮演着储存能量的角色。宇宙射线或电磁波穿透石块的同时，能量也会随着被穿透石块的厚度不同而呈现不同的衰减。 大金字塔独特的正四角锥体结构，其内部空间是一个很好的和谐共振腔体。来自宇宙的各种射线，人为的电磁波在其内部空间和谐共振，结合汇聚的地磁力，还有万有引力的作用，形成一个内部能量场(匹热迷能或金字塔能)。古老相传“时间惧怕金字塔”，可能就是指大金字塔内部的能量场显现阻碍自然进程的现象，即本应该自然而然发生的进程，当处于大金字塔内部的能量场中，则该进程被延缓了，甚至有的向相反方向进行。 放置在大金字塔内部能量场的有机物体如动物尸体，不会腐烂变质（这是自然进程），而是脱水干化成木乃伊；而无机物例如金属物体，则能长期保留其金属光泽，从专业角度说，这就是自然进程的氧化作用延缓了，逆向的还原作用增强了。金属晶体由无序排列又能回归到原先的有规则排列。对于人体，匹热迷能或金字塔能则可以快速消除疲劳，加速体力的恢复；增强自身免疫力，促进机体组织细胞自愈。对于微生物如病毒、真菌等，则抑制其繁殖。 【分布】 金字塔分布在尼罗河两岸,古上埃及和下埃及，今苏丹和埃及境内。 金字塔是古埃及法老的陵寝，都大小不一，最大的是胡夫金字塔，高米，底长230米，共用230万块平均每块吨的石块，占地52000平方公尺。 【金字塔的数字之谜】 有人对最大的金字塔——胡夫金字塔测量和研究后，提出了许多蕴含在大金字塔中的数字之谜。譬如： 延伸胡夫大金字塔底面正方形的纵平分线至无穷则为地球的子午线；穿过胡夫大金字塔的子午线，正好把地球上的陆地和海洋分成均匀的两半，而且塔的重心正好坐落在各大陆引力的中心。 把大金字塔底面正方形的对角线延长，恰好能将尼罗河口三角洲包括在内，而延伸正方形的纵平分线，则正好把尼罗河口三角洲平分。 大金字塔的底面周长米，为库比特（古埃及一种度量单位），这个数字与一年中的天数相近。 大金字塔的原有高度米（现已塌落至米）乘以10亿，约等于地球到太阳之间的距离。 大金字塔4个底边长之和，除以高度的两倍，即为——圆周率。 大金字塔本身的重量乘上7×1015恰好是地球的重量。 大金字塔高度的平方，约为21520米，而其侧面积为21481平方米，这两个数字几乎相等。 从大金字塔的方位来看，4个侧面分别朝向正东、正南、正西、正北，误差不超过度。在朝向正北的塔的正面入口通路的延长线，放一盆水代替镜子用，那么北极星便可以映到水盆上面来。 …… 这些数字关系是一种偶然巧合，还是建造者的有意设计？ 许多科学家指出，这些数字关系并不是那么神秘，除一些是巧合外，有些数字并不完全符合事实真相。譬如：以52度左右倾斜面建造的四方角锥，用其高h去除其底边的两倍，即2s/h，都得到接近π的值。据古希腊历史学家希罗德的记述，埃及人建造胡夫大金字塔时使角锥的每一面的面积等于锥高的平方，按这个方案设计确实可以得到这种数字关系。 此外，还有些数字反映了古埃及人民在数学和天文方面取得的杰出成绩。比如，古埃及人已懂得用水面定位的方法（即先灌水，利用水平面平整地基），获得精确的地平面；古埃及人选定一颗（或几颗）恒星，借助简单器械仔细观测，记录恒星在地平线上的出没位置，然后平分从观察点到恒星出没点形成的角就测出了子午线。 当然，也有些科学家提出不同看法。他们认为事情并非那么简单，为什么除大金字塔外，其它建筑物不能提供那么多代表相当科技水平的数字？以古埃及人的科技知识水平能建造出奇迹般的充满谜的金字塔吗？ 看来，事情确实并不简单，持不同观点的科学家们仍在争论…… 【玛雅金字塔】 玛雅文明大约发端于公元前1800年，奇琴伊察则始建于公元5世纪，7世纪时占地面积达25平方公里。玛雅人在这里用石头建造了数百座建筑物，这是玛雅文明发展到鼎盛时期的产物。这些建筑不仅高大雄伟，而且雕有精美的装饰纹，显示出古玛雅人高超的建筑艺术水平。 奇琴伊察的中心建筑是一座耸立于热带丛林空地中的巨大金字塔，名为库库尔坎金字塔。这座金字塔的设计数据都具有天文学上的意义，它的底座呈正方形，它的阶梯朝着正北、正南、正东和正西，四周各有91层台阶，台阶和阶梯平台的数目分别代表了一年的天数和月数。52块有雕刻图案的石板象征着玛雅日历中52年为一轮回年，这些定位显然是经过精心考虑的。 在库库尔坎金字塔的东面有一座宏伟的四层金字塔上，被称为勇士庙，庙的前面和南面是一大片方形或圆形的石柱，名为“千柱群”，这些石柱过去曾支撑着巨大的宫殿。它的入口处是一个用巨大石头雕成的仰卧人形像，古玛雅人称它“恰克莫尔”神像，它的后面是两个张着大嘴的羽蛇神。环绕着这片中心区方圆几公里内还有很多奇琴伊察旧城的石砌建筑，都是同一时代的遗址。 【阿兹特克金字塔】 太阳金字塔和月亮金字塔 太阳金字塔和月亮金字塔是墨西哥的重要文化古迹之一,它们以其宏伟、独特的建筑风格和难解的谜团闻名于世,每年吸引着众多的海内外游客
人总是要死的，但是，为什么要花费这样多的劳力，消耗这样多的钱财，为自己建造一个尸体贮存所呢?除了国王们的奢侈外，有没有其它的原因呢? 有，科学家们研究表明，金字塔的形状，使它贮存着一种奇异的“能”，能使尸体迅速脱水，加速“木乃伊化”，等待有朝一日的复活。 假如把一枚锈迹斑斑的金属币放进金字塔，不久，就会变得金光灿灿；假如把一杯鲜奶放进金字塔，24小时后取出，仍然鲜美清新；如果你头痛、牙痛，到金字塔去吧，一小时后，就会消肿止痛，如释重负；如果你神经衰弱，疲惫不堪，到金宇塔里去吧，几分钟或几小时后，你就会精神焕发，气力倍增。 在全世界研究金字塔的浪潮中，真是一谜未解，一谜又起。说法越来越多，也愈来愈离奇，被它吸引的人也日益增加。几十年前，忽然又冒出一项所谓“新发现”，在西方接连出版了几十本洋洋洒洒的专著，上百篇的论文，成千上万人在试验、探讨，它的势头正方兴未艾。这项“新发现”就是蜚声欧美各国的“金字塔能”。它说的是金字塔形的构造物，其内部产生着一种无形的、特殊的能量，故称之为“金宇塔能”。据说，这种能量有着许多用途和奇特的功效。 环绕着大金字塔的神秘和谜是数之不尽的，但近年来，较热门的金字塔的神秘性话题，则是金字塔神力。 有关金字塔神力的发现，可溯及至本世纪初。热衷于超自然科学的法国人安东尼·博维于1930年前往埃及，在参观了吉萨金字塔群落后，他提出大金塔的形状非同一般，由此又为金字塔神秘论增添了新的内容。 博维热衷于“感觉辐射”的造型研究。这项技术的基本概念就是说物体会辐射某种能量，这种能量目前尚不能为现代物理学所解释。当博维在金字塔参观时，进入“国王墓室”的他，不经意地往当成垃圾箱的罐子一看，发现里面竟放着猫和老鼠的尸体。当时他想这些动物大概是在金字塔内迷路，无法定出而死亡，而被丢在坡圾罐中的吧!可是，他随即又注意到有些奇怪的事，因为尽管墓室中非常潮湿，但尸体却未腐烂，这么说来，这些动物不就和木乃伊一样干透了吗?且墓室中岂不是具有能够使物质脱水之力吗? 博维心想这种现象应该是和大金字塔的几何学图形有关，于是在返国后就立即用硬纸板做了一个底边0．9公尺的大金字塔的模型。并将其4个方位配合上东西南北的方向，再将猫的尸体放在与墓室相同，距底部1／3高度之处。结果他发现过了数日，猫的尸体竟然变成了木乃伊。 接着，他又用肉片及蛋等等加以实验，结果确认不论放入什么全都不会腐烂。于是他就发表了有关他对金字塔神力的研究结果。 原捷克斯洛伐克的一名无线电技师，放射学专家卡尔，德鲍尔得知博维在小型金字塔中做的实验后，于1940年开始亲自用木乃伊风干的方式对食品花朵和动物尸体进行试验。德鲍尔用三毫米厚的马粪纸，按胡夫金字塔的比例，做了几个30厘米高的模型，进行第一次实验。结果他惊讶地发现，放在模型内的牛肉、羊肉、鸡蛋、花朵、死青蛙、壁虎等果然变于而不腐。实验获得初步成功后，他就与博维通信，两人保持着经常的联系。 德鲍尔不断地试验，探讨模型内究竟存在什么能量。有一次，他将一把刮胡子刀片放在模型内，满以为它将变钝，但结果却相反，刀片变得更锋利，他用这把刀片刮了50次胡子。 这样，他就开始研究金字塔模型对刀片的影响。他做了一个15厘米高的模型，把刀片平放在塔内距塔底三分之一高的地方，刀片的两端对准南北方向，模型本身也按南北放置。几次试验，结果雷同。一种极其简单而又神奇的磨刀片器——马粪纸的胡夫金字塔模型就这样发明了。1949年，德鲍尔正式向捷克首都布拉格有关部门申请注册“法老磨刀片器”的发明权。在捷克，一般专利发明权至多3年即可批准。但这项编号为91304的发明经过了整整10年的周折，直到1959年才批下。其间，德鲍尔竭力说服专利委员会，并向委员会主席提供了一个模型。该主席亲自进行试验，最后表示这项发明确有实效，它并不是什么欺或魔术。与此同时，德鲍尔还探索模型磨刀片的原理。德鲍尔在一家无线电研究所工作，他可以了解当时世界上最新的科技情报，并充分利用所里的设备与仪器。他把实验扩大到收音机、雷达、宇宙线和其它射线中，研究用马粪纸这样的绝缘体制成的金字塔模型，其内部的空间产生着什么样的震荡，这种震荡又和地球磁场与刀刃之间有什么关系。最后，他得出一种假设，或称为一个定理：来自太阳的宇宙微波，通过聚集于塔内的地球磁场，活跃了模型内的震荡波，使刀片“脱水”变锋利。这种特性不局限于胡夫金字塔模型，其它形状和大小的金字塔模型也能对刀片产生同样的作用。他在申请专利权的报告中说，这种磨刀片器与胡夫法老本人毫无关系。金字塔状结构物内部的空间产生着一种自动的更新运动。金字塔空间产生的能量仅仅来自宇宙和地球的引力、电场、磁场和电磁场，它通过太阳发射的混合光线中看不见的射线起作用。在塔内空间激起的这股力量，能减轻由于多次刮胡子而引起刀口内部结构出现的毛病和变钝现象，但是，这股力量的影响仅仅局限于刀口变钝，而不是刀口所受到的外形损伤。因此，这种刀片必须是用上等的钢材制造的。一把刀片通常只能使用25一30次，但如果每次用毕后放在金字塔模型内24小时，那么，每次刮胡子后的钝化现象即可消除，刀片的使用寿命将会延长。 德鲍尔还说，金字塔内部的空间形状与空间内所进行的自然、化学、生物进程有关。如果我们使用某种几何图形作外形，那么这种外形就会加速或延缓它内部空间里的自然进程。这项发明虽然采用金字塔形，但其它形状的结构空间也可产生这种作用。此外，也可用其它绝缘体来制造这种结构物。为什么一定要用绝缘体呢?他解释说，微波可以穿透绝缘体，活跃模型内的震荡波，而导体则不行。 据说，德鲍尔所发明的“法老磨刀片器”在捷克商店里广泛地出售，人们习以为常地用它来磨刀片。这种磨刀片器在西欧、苏联、美国、加拿大、澳大利亚等国也很流行。德鲍尔声称，他收到几千封买主的来信，没有一个抱怨这种磨刀片器不灵的。 19T0年，德鲍尔与他人合著的《在铁幕背后的惊人发现》一书问世。书中汇集了他多年来研究“金字塔能”的全部论文。该书很快地被译成多种文字，开创了研究“金字塔能”的先河，在西方掀起了一股试验“金字塔能”的热潮。各种专业的学者和金字塔迷纷纷用马粪纸、塑料、木板、玻璃制作金字塔模型，对它的特性进行了广泛的研究。有一些国家建立了“金字塔产品公司”，专门出售大大小小的金宇塔模型，供试验用。有关“金字塔能”的论文和著作大量地发表、出版。1973年，在美国的华盛顿成立了专门收集各国研究“金字塔能”成果的征集机构。在研究“金字塔能”的书籍中，比较出名的有《大金字塔的秘密》、《金字塔能》、《神秘的金字塔能》、《金字塔的心理动力》等。这些书大多介绍用金字塔及其它形状的模型进行的各种实验和各方面的“科研成果”。 一些科学家说，实验的结果表明，把肉食、蔬菜、水果、牛奶等放在金字塔模型内，可保持长期新鲜不腐。现在法国、意大利等国的一些乳制品公司已把这项实验成果运用于生产实践之中，采用金字塔形的塑料袋盛鲜牛奶。据说，比起其它的包装形式，金字塔形内的鲜牛奶存放时间最长。 把种子放在金字塔模型内，可加快出芽。断根的农作物栽在模型内的土壤里，可促其继续生长。金字塔形温室里的作物，生长快，产量高。有人建议，为提高葡萄的产量，增加它的含糖量，葡萄棚应搭成正方形，并使葡萄茎正对南北方向，以吸收更多的地磁。 把自来水放在金字塔模型内，24小时后取出，称之为“金字塔水”。这种水在塔里所获得的能源被“禁钢”在水分子之中，它有着许多神奇的功效，可放入冰箱或其它潮湿的地方，长期贮藏，以备不时之需。用“金字塔水”泡茶、煮咖啡、冲牛奶、制作清凉饮料，昧更醇；用它烧莱、熬汤，比用普通水昧道更鲜美；每天喝杯“金字塔水”能健胃，助消化，医治神经紊乱；用它洗脸，可使皮肤娇嫩；它能消淤止痛，减轻关节炎患者的痛楚，甚至治好关节炎；它对医治粉刺、黑痣、鸡眼、痈疽、疣肿等皮肤病也有一定的疗效；用“金字塔水”浇灌农作物，可促进作物的茁壮生长，提高产量；用它浇果树、蔬菜和花木，水果和蔬菜的滋味更佳，鲜花尤为缤纷馥郁；摘下的鲜花如插在盛“金字塔水”的花瓶里，可推迟凋谢，延长观赏的时间。 但是，最奇妙、最引人入胜的莫过于对人体的试验了。金字塔模型成了治疗许多疾病的医疗器械和无形的灵丹妙药。假若你想在工作时消除久坐的疲劳，保持旺盛的精力，你可以在你办公室的座椅下面放一个小金字塔模型；如果你晚上失眠或睡觉不踏实，就请你在床下放置一个模型；要是你的孩子夜里哭闹，扰得全家不宁，你把他放人金字塔模型内，他会立即安然入睡；假如你患有头痛、牙痛等病痛，或者高血压、疲劳和其它不适，你最好进人金字塔模型稍坐片刻，或者睡上一觉。它能止痛、降压、恢复人体的青春活力、延年益寿，等等。 金字塔形是一种简单的几何图形，其模型的制作和试验都很简便。据介绍，可采取底边长12厘米，棱长厘米，高8厘米或底边9厘米，棱长8．55厘米，高6厘米两种比例。模型的大小可根据被试验物情况，从8厘米至2．3米高。试验时一定要对准南北方向，不要把模型靠近墙壁、金属物和电器旁。 寻求谜底：所谓的“金字塔能”究竟有没有?它是怎样产生?又是如何引出上述种种神奇的效果?为什么它正好聚集于胡夫殡室的位置上，即塔高三分之一的地方?这是巧合，还是古人已掌握了这种能源?各国的金字塔信徒们正千方百计地寻求它的谜底。他们大多认为，“金字塔能”是当代科学还不能解释的“客观存在着的一种自然现象”。在这个前提下，有的人认为金字塔形状等于一个大镜头或电容器，里面积聚着无名的能源；有的人说金字塔形状能在其内部聚集宇宙射线、磁性震荡和某些未名的射线；有的人设想这种能源是由于某种宇宙的力量和地球引力相结合的产物；有的人推测金字塔形内部产生一种高频震荡，影响着人体的细胞和肌肉，使之处于最佳状态；有的人解释说，不仅是金字塔形状，各种形状和大小的构造物都会在其内部产生一种力场，一种能源。这种特殊的力场或与自然力场相互抵消，或增强或减弱自然力场。几年前，法国工程师杜拜尔在其《形状波》一书中强调指出，各种形状， 如圆锥形、球形、正方形、金字塔形，都能通过宇宙射线或阳光改变其内部的宇宙波。金字塔形并不是会在其内部空间产生特殊能场的唯一形状。杜拜尔还说，人的一生都是在各种形状的建筑物中度过的，从一种形状到另一种形状，譬如汽车、影剧院、住房等。他主张应研究建筑物形状对人体的影响，在设计建造房屋时选择对人们健康最有益的几何图形。杜拜尔认为球形和金字塔形的建筑物最有益于身心健康，这两种形状的病房能加速病情的好转。也有人认为圆柱状结构好处多。一些研究者认为，目前人类一生中大部分的时间是在正方形和长方形的建筑物中度过的，而这两种形状不能产生积极和特殊的能源，相反，它们可能产生某种消极的力场，阻隔和破坏周围有利于人类的自然力场。他们呼吁建筑师们认真考虑，在设计住房、办公室、病房等建筑时，改变因循守旧的传统的正方形和长方形形式，使人类得以在更符合身体健康、令人充满活力的建筑形状中工作和生活。
埃及金字塔介绍 埃及金字塔是法老(古埃及的国王)的陵墓。法老为什么要建造金字塔?巨大的金字塔是怎样建成的？ 相传，古埃及第三王朝之前，无论王公大臣还是老百姓死后，都被葬入一种用泥砖建成的长方形的坟墓，古代埃及人叫它"马斯塔巴"。后来，有个聪明的年轻人叫伊姆荷太普，在给埃及法老左塞王设计坟墓时，发明了一种新的建筑方法。 他用山上采下的呈方形的石块来代替泥砖，并不断修改修建陵墓的设计方案，最终建成一个六级的梯形金字塔 --这就是我们现在所看到的金字塔的雏形。 在古代埃及文中，金字塔是梯形分层的，因此又称作层级金字塔。这是一种高大的角锥体建筑物，底座四方形，每个侧面是文字三角形，样子就像汉字的"金"字，所以我们叫它"金字塔"。伊姆荷太普设计的塔式陵墓是埃及历史上的第一座石质陵墓。 有人认为古埃及人不可能建造出金字塔，说金字塔也许是外星人造出来的，也许是更远古的人类留下的，因为，金字塔的谜太多了！ 金字塔是古埃及奴隶制国王的陵寝。这些统治者在历史上称之为“法老”。法老们不仅活着时统治人间，而且幻想死后成神，主宰阴界，因此，“法老”死后，便取出内脏，浸以防腐剂，填入香料，将尸体长久保存，称作“木乃伊”。金字塔便是存放“法老”木乃伊的陵寝。现在，埃及境内保存至今的金字塔共 96 座，大部分位于尼罗河西岸可耕谷地以西的沙漠边沿。 大型的金字塔一般建于古王国时期的三至六王朝（约公元前 2664～前 2180 年），在古埃及之都孟菲斯之北不远的吉萨、塞加拉、拉苏尔，梅杜姆以及阿布西尔等地都有大量的遗址。 由于金字塔是一种方锥形的建筑物，古埃及文称它为“庇里穆斯”，意思是“高”；而其底座呈四方形，愈上愈窄，直至塔顶，从四面看都像汉字的“金”字，所以中国历来译称“金字塔”。 在众多金字塔中，最为著名的是吉萨大金字塔，它位于开罗西南约 13公里的吉萨地区。这组金字塔共有 3 座，分别为古埃及第四王朝的胡夫（第二代法老）、卡夫勒（第四代法老）和孟考勒（第六代法老）所建。 胡夫金字塔，又称齐阿普斯金字塔，兴建于公元前 2760 年，是历史上最大的一座金字塔，也是世界上的人造奇迹之一，被列为世界 7 大奇观的首位。该塔原高 米，由于几千年的风雨侵蚀，现高 138 米。原四周底边各长230 米，现长 220 米。锥形建筑的四个斜面正对东、南、西、北四方，倾角为 51 度 52 分。塔的四周原铺设着一条长约 1 公里的石灰石道路，目前在塔的东、西两侧尚有遗迹可寻。整个金字塔建在一块巨大的凸形岩石上，占地约 万平方米，体积约 260 万立方米，是由约 230 万块石块砌成。外层石块约 万块，平均每块重 吨，最大的一块重约 16 吨，全部石块总重量为 万吨。其地理位置为东经 31°07′北纬 29°58′ 令人吃惊的是，这些石块之间没有任何粘着物，而是一块石头直接叠在另一块石头上，完全靠石头自身的重量堆砌在一起的，表面接缝处严密精确，连一个薄刀片都插不进去。而塔的东南角与西北角的高度误差也仅 厘米。这是当时征召了 10 万劳力、前后历时 30 年才建成的。 胡夫金字塔的入口位于塔的北壁第十三石级，距地面约 20 米高。入口处四块巨大的石板构成“人”字形拱门，往里是 100 余米长的坡状隧道直达墓室。墓室长 米，宽 米，高 米，与地面的垂直距离为 米。室内仅有一具深褐色磨光的大理石石棺，棺内空空，棺盖去向不明。墓室上方有 5 层房间，最高的一层顶盖是三角形的，为的是把上面压下的重量均匀地分布在两边。同时，墓室还有砌筑在石块中的通风道。胡夫大金字塔外形庄严、雄伟、朴素、稳重，与周围无垠的高地、沙漠浑然一体，十分和谐。它的内部构造复杂多变，匠心独具，自成风格，凝聚着非凡的智慧。该金字塔历经数千年沧桑，地震摇撼，不倒塌，不变形，显示了古代不可思议的高度科技水平与精湛的建筑艺术。联合国教科文组织因此把它列为全世界重点保护文物之一，成为古埃及文明的象征。 吉萨的第二座金字塔，即卡夫勒所造的金字塔，位置居中。它比胡夫金字塔略小，但其艺术风格与工程设计的精确，则均可与之媲美。而且由于其建在一块较高的台地上，乍看上去，仿佛比前者还雄伟。塔基底长 米，高 米，也是用石灰岩和花岗石砌筑的。它所遗存的附属建筑较为完整壮观，包括以巨石建成的两座庙宇：上庙和下庙。 孟考勒建造的第三座金字塔位于南端，体积最小，但十分精致。它的底边长 米，高 米。吉萨的这 3 座金字塔都曾被盗，墓中财宝已基本流失，但它们所体现的古代埃及人民炉火纯青的工程技术，每天都吸引着千千万万的各国游客。 埃 及 金 字 塔 金字塔外观 金字塔具今已有4500年的历史，由于它形似汉字中的“金”字，因而被称为“金字塔”，金字塔本身是一座王陵建筑。它规模宏伟，结构精密，塔内除墓室和通道外都是实心，定部呈锥角。金字塔历经多次地震都岿然不动，完好无损。它被誉为当今最高的古代建筑物和世界八大奇迹之首。 金字塔前有座狮身人面像，是古国王第四王朝法老胡夫的儿子哈沸拉的形象，它叫斯芬克斯，高20米，长57米，仅一只耳朵就有两米高。除狮爪是用石头砌成之外，整个狮身人面像是一块天然的大岩石凿成的。鼻部有损伤，拒说是在一次战争中被拿破仑的士兵用大炮轰掉的。斯芬克斯象征着法老的权利至高无上，威不可侵。 金字塔内部的法老墓室 法老墓室延伸到地平线以下30米处，墓室左侧，放置着法老出游时乘坐的宝车，使用的宝床。位于墓室中央部位的是法老胡夫的棺椁，是用镶有金边和贴有金块的大型木料精雕细刻而成，十分华丽精美，棺椁分为两层，上层是法老的全身木制雕像，下层放置着法老的木乃伊。陪葬品有法老心爱的宝剑、宝刀、古埃及式宝船、宝瓶、宝箱，最吸引人的是四个巨大的百宝盆，内装有奇珍异宝，价值连城，棺木前方有两位手持神器的守护神，四角有四位美丽的侍女。 王后墓室 王后的墓室比法老的墓室规模略小一些，她的棺椁为一巨大的整体石料雕刻而成，工艺精细，十分华丽，里面陈放的是王后的木乃伊。她的陪葬物也很丰富，左侧角落有神鹰像、百宝箱及狮身人面像。右侧角落放置着王后使用的梳妆台。
埃及金字塔是埃及古代奴隶社会的方锥形帝王陵墓。世界八大建筑奇迹之一。数量众多，分布广泛。开罗西南尼罗河西古城孟菲斯一带最为集中。埃及共发现金字塔96座，最大的是开罗郊区吉萨的三座金字塔。大金字塔是第四王朝第二个国王胡夫的陵墓，建于公元前2690年左右。原高米，因年久风化，顶端剥落10米，现高米；底座每边长230多米，三角面斜度52度，塔底面积万平方米；塔身由230万块石头砌成，每块石头平均重吨。据说，10万人用了30年的时间才得以建成。该金字塔内部的通道对外开放，该通道设计精巧，计算精密，令世人赞叹。第二座金字塔是胡夫的儿子哈佛拉国王的陵墓，建于公元前2650年，比前者低3米，现高为米。但建筑形式更加完美壮观，塔前建有庙宇等附属建筑和著名的的狮身人面像。狮身人面像的面部参照哈佛拉，身体为狮子，高22米，长57米，雕象的一个耳朵就有2米高。整个雕象除狮爪外，全部由一块天然岩石雕成。由于石质疏松，且经历了4000多年的岁月，整个雕象风化严重。另外面部严重破损，有人说是马姆鲁克把它当作靶子练习射击所致，也有人说是18世纪拿破仑入侵埃及时炮击留下的痕迹。第三座金字塔属胡夫的孙子门卡乌拉国王，建于公元前2600年左右。当时正是第四王朝衰落时期，金字塔的建筑也开始被腐蚀。门卡乌拉金字塔的高度突然降低到66米，内部结构倒塌。 三座金字塔石块，可在法国国境四周建造一道高三公尺，厚三十公分围墙。金字塔的斜度都是五十二度，每一石块密密相连，休想找到缝隙，连刀尖也都插不进，不得不佩服古埃及的度量及工程等一些技术。胡夫金字塔南侧有著名的太阳船博物馆，胡夫的儿子当年用太阳船把胡夫的木乃伊运到金字塔安葬，然后将船拆开埋于地下。该馆是在出土太阳船的原址上修建的。船体为纯木结构，用绳索捆绑而成。
4个最神秘的金字塔，金字塔的秘密到底有多少？
1.问题的提出。2. 研究方法。3. 资料整理。4. 研究结论。
从金字塔的数学和力学角度去阐述埃及的文明
古埃及人保存生物躯体的能力是相当惊人的。1963年3月，美国俄克拉荷马大学的生物学家们确定，埃及公主美娜的皮肤细胞是有生命力的！人们在埃及的许多地方发现了保存得完好无损的木乃伊，它们像是活的一样。1990年初，埃及考古学家马苏博士经过4个月的发掘，在帝王谷下27英尺处的一座4000年前法老切路勃泽四世的古墓内发现一只复活的早已灭绝了的猫科动物。虽然此猫最后因无法承受电磁陨击力的剧烈变化死在实验室，但从中足可证明古埃及人早已掌握了使生命处于超长期休眠状态的技术。猫尚可休眠4000多年，那么古埃及人难道不会将此技术同样作用于人？ 另一方面，金字塔恰恰是保存生命的良好场所。在宇宙中，天体抛射出高能粒子流，而地球也正是靠惯性和在电磁粒子的陨击之下形成椭圆轨道的，可见宇宙射线的陨击能量之大。而在生理学上有种观点认为生物的衰老因素之一便是时刻受到了宇宙射线的陨击伤害。通过研究发现：由于金字塔特殊的方位和塔面斜度，使得塔内的物体受到的电磁粒子陨击力比外界小，而且是稳定的，来自各方向的陨击力也是相等的。这种陨击力的破坏作用已大大减弱，因此长期处于金字塔内部可以大大扬长生物的生命力。《金字塔铭文》中有这样的话："天空把自己的光芒伸向你，以便你可以去到天上，犹如拉的眼睛一样"。英国博物馆埃及部前任负责人I?E?S?爱德华博士仔细研究了在埃及文中“pyramid”（金字塔）一词，认为其中字母“m”代表的意思是“地方”或“工具”，而字母“r”的动词的意思是“升天”。也就是说金字塔内在的、更隐秘的、更深层的含义就是“登天之所”。（此外，古埃及神话中将通往天堂的尘界之门称作“罗塞托”，而这一地点已被证实就是吉萨。）对于 “登天之所”或“升天之地”的解释，“外星派”认为这表明了金字塔是宇宙飞船的发射塔，“天上”即意味着外星球。但这种解释显得非常的荒谬，是缺乏科学的严谨性的。如果我们将“未来说”引用于此，那么据此所得出的结论就显的合理得多：完全可以将“升入”理解为“转世复活”；把“天上”解释为未来世界。而“拉”又是古埃及神话中的太阳神。据考证，他的儿子捷德夫拉和哈夫拉这些是一部分。你去这个网站看下。专门讲的就是埃及金字塔的不解之谜的
写这个论文，你先得把定位告诉大家，否则光“饮食营养与健康”，标题啊太大了，没有下笔点啊！先说下定位。
食品营养本身就是人类生命需要而又籍以提高体质、延长寿命、繁衍与提高后代素质的物质基础。我整理的食品营养与科学论文，希望你能从中得到感悟! 食品营养与科学论文篇一 食品营养与营养食品问题研究 【摘 要】及时地引导我国食物结构的改革和调整，促进食物生产与消费的协调发展，并尽快建立起科学、合理的食物结构，已经成为关系到我国国民整体素质提高和国民经济发展与繁荣的一项十分紧迫而重大的任务。本文介绍了当前我国人民的食物结构状况和食品工业生产中存在的一些问题，阐明了营养、卫生与色、香、味的辨证关系，指明了以功能食品、发酵食品为主导的食品工业发展方向。 【关键词】食物结构;食品营养;食品发展 营养食品本身就是人类生命需要而又籍以提高体质、延长寿命、繁衍与提高后代素质的物质基础。从微观上来看，食品中的各种营养物质要满足人类生命与生理的要求。现代食品科学的基本任务是研究食品中营养物质如何能科学合理平衡配合，研制并生产出“营养、卫生、科学、合理”的食品。当然，食品中的色香味是食品中的重要条件，但不是决定因素。美国等发达国家在七十年代之前，曾经单纯迫求色香味，生产出各种高脂、高糖、高人工添加剂的食品，致使美国在那个时期，心血管病糖尿病等所谓“富贵病”几乎占其总人口的10%以上，特别是一味追求“精粉、精米、精油”的前提下，癌症患者、遗传基因病人数也随之居高不下。上述疾病一度达到总人口的15%。为此，美国动用官方、半官方、民间各个有关研究结构进行研究并提出发展营养平衡食品，功能食品以期将一食物结构调整，经过近20年的努力，才使这种状况得以遏止和改善。回顾我国改革开放十多年来，由于经济发展、生活改善。 一方面出现了膳食不平衡或营养过剩所造成的“富裕疾病”并正在高速发展，另一方面，由于食品品种单一或营养不全或单纯强调色香味又造成了一方面儿童的营养不良症，儿童缺铁、缺锌，缺乏多种维生素症。据2012年哈尔滨市小学生调查材料表明，儿童检出缺缺维生素C达40%，缺维生素A的达70%，缺钙的达60%，北方地方佝偻病率日益增高趋势。 另一方面从当前老龄人群的健康状况看，70%以上的人都患有不同程度的心血管病、老年痴呆、糖尿病、骨质病，而且仍呈上升趋势。当然，致病因素很多，但食物中营养的不平衡是致病的不可忽视的因素。由于人进入老龄阶段，其整个机体代谢都进入新的平衡调整，需要符合老龄生理阶段要求的各种营养物质，不仅有营养物质的质和量要求，而且营养物质之间的平衡供应尤为重要，破坏了这种营养物质之间的平衡配合，膳食中某种营养物质的过多过少都会引起老龄人的代谢失调，而产生相应的疾病。如现在风行的精米、精面、精油、精糖、精盐等各种精制食物，在精制过程中，使维生素和微量元素铬、锌等大量损失，有的可达85%以上，相对地，又使一些有害元素如铅、锡、钒、铝超标。因此，老龄人代谢病、心血管病、糖尿病、痴呆病就会越来越多。目前市场上的各种强化食品，暂且撇开假冒伪劣不谈，也只是针对患有某种营养缺乏或过剩而造成机体不适出现某种特殊症状才会有效，如缺钙引起的骨软化症，缺锌引起的皮肤不全角化症。因缺铬引起的心血管病或糖尿病，我们可生产富钙或富锌或补铬的专门食品来满足这些相应疾病的人群需要，不能像标以富含氨基酸、微量元素含糊其词宣传的所谓营养食品可治百病、永葆健康那样。其实，任何一种食物都含有蛋白质、氨基酸与微量元素。但不同的在于量、种类和其相互之间的配合比例，只以量、种类就可标明什么高营养物质，食品也就没有什么营养科学而言。 科学地强化食品，实质上是对某种或某些营养物质缺乏或过多的人群，协助其自身进行平衡代谢调节的食物。因此，它具有生物学功能，我们称之为功能性食品，既是功能性，它就有特异性，不能随便应用到各个方面去，否则，就会造成人们不只是经济上，精神上的损失，而且适得其反，对身体的健康造成不良影响。 有人提出“回归大自然”，这句话本意是正确的，从食物的角度来看，也不能不加以分析地认为凡是出于自然界的食物都可不加选择，不经科学调配大食特食，尽管有些自然食品含有较高的营养物质，不等于是高营养物质。高营养物质应该是人体能高度吸收利用，大大促进人体的代谢平衡，提高人体健康与体质，这种食品应该称高营养价值食品。高营养物质不等于高营养价值。有些自然食物含有较高的营养物质，但它也含有拮抗人体对营养物质吸收的有害成份，如菠菜是一种色、香、味较好而又富含维生素的蔬菜，但其草酸含量较多，吃多了，就会影响人体对钙、铁、锌的吸收，孕妇、儿童和老人要注意食用。虾是一种含有大量卵磷脂、矿物元素而又味美质优的食物，但它含有一种五价砷化物，单独食用不会有多大害处，如与富含维生素C的食物同时食用进入体内，可将五价砷转为三价砷而使人中毒。自然食物或称绿色食物(泛指未污染)，其所含的营养成份随地区水源、季节、气候、环境、植被与培植条件等因素影响不同而不同。所含的营养成份不都是平衡的，有的自然食物中某些营养物质多而另外一些少，比例也不可能那样恰当，而且不少食物中含有各种各样对人体吸收呈拮抗作用的物质。为此，在重视采用自然食品的同时，应注意科学添加适量添加剂，过多或片面采用自然食物既不经济又不科学。结合食品成份的多样化，相互配合，可使食品中的营养产生生物学的互补作用，有益于人体对营养物质的吸收和利用。 食品的最高目的是被食用后，其所含的营养物质能被人体很好地吸收利用，以满足机体平衡代谢的需要，促进机体各项机能正常运转。而食品在生产加工、原料与成品运输及贮存过程中须高度重视卫生，避免有害病原体、寄生虫、啮齿动物、空气有害成份以及尘土与其它污染物的污染，保证食品符合国家规定的卫生标准，这是促进食品有效进入人体内的必要条件。为了保证食品的营养成份不受损失，具有较高的营养价值，而且色香味都能符合要求，食品中的食物组合搭配，加工工艺又必须科学，合理，这是保证食品质量的前提和手段，四者缺一都不可能形成一个符合人们与现代化生产所要求的食品。因此，食品工业应该在发展日常必需要的大众营养食品的基础上，有目的地开拓功能性食品的生产。在满足人们对色香味要求的基础上，补偿它们在精制过程中损失的营养成份，以提高其营养价值，促进人体健康。同时，根据不同人群的需求，生产出不同的营养食品或功能食品。 营养食品或功能食品，是根据不同人群的生理营养需要生产的营养食品。这种食品既是保健食品又是提高体质加强免疫效能的食疗食品，其功能主要是促进人体的生理平衡代谢。遵照科学的平衡营养理论，根据不同人群不同营养需求的特点，进行科学的调配，应用相应的加工工艺生产出的营养食品它既是功能性的，当然就有其特异性和针对性，这种食品受到国际上普遍关注，国外投入了相当的力量进行研制和生产，已获得很大的经济效益和社会效益。美国近十多年来的心血管病、糖尿病人数明显下降，日本、德国人的平均寿命提高了3-5岁，与其重视营养与功能食品的研制有很大关系。 由此可见，食品工业今后特别是在面向21世纪，应该向科学的广度和深度发展，以功能食品与发酵食品为主攻方向，结合我国国情与自然资源，生产“营养、卫生、科学、合理”，能满足我国广大不同人群需要的各种功能与档次的食品，对发展我国经济，增强人体健康，保证子孙后代繁荣将产生巨大的影响。 [科] 【参考文献】 [1]中华人民共和国食品安全法.北京：中国法制出版社，2009. 食品营养与科学论文篇二 谷类食品营养价值试论 摘要：随着我国经济的快速发展，人们的饮食结构也随着发生了很大的变化。谷类食品的消费在居民饮食中所占的比重不断下降，取而代之的则是油脂及畜肉类的消费量日益攀升。由此可见，谷类食品作为膳食结构金字塔的塔基位置已经发生了明显的偏差。因此，充分了解谷类食品的营养价值，不仅能促进人体自身的健康成长，预防各种慢性疾病，而且对纠正人们不合理的饮食结构具有重大的参考意义。 关键词：谷类食品营养价值 【中图分类号】R4 【文献标识码】A 【文章编号】1671-8801(2013)09-0076-02 谷类食物主要包括大麦、小麦、燕麦、大米、小米、玉米、荞麦和高梁等，它们是人类的主食，是人体所需能量最主要、最经济的来源。下面笔者将结合自己的工作实践，从营养学的角度全面分析谷类食品的营养素分布、主要的营养成分以及谷类食品对人体的重要作用。 1谷类的营养素分布 多数的谷类种子均具有相似的基本结构，都是有谷皮、糊粉层、胚乳、胚芽四个主要部分组成。其中谷皮越占谷类总重量的13%～15%，糊粉层和胚乳占83%～87%，胚芽占2%～3%。谷皮作为谷粒的外壳，主要成分为纤维素、半纤维素，含有一定量的维生素、无机盐和较高灰分与脂肪，食用价值不高。位于谷皮下层的糊粉层，富含蛋白质、脂肪、维生素、纤维素等营养元素。而作为谷类主要组成部分的胚乳，其主要构成为淀粉细胞，它含有大量的淀粉和一定量的蛋白质，并且其蛋白质含量由胚乳周围向胚乳中心成递减状态，而脂肪、维生素、无机盐含量则相对很少。谷类的胚芽则富含脂肪、蛋白质、无机盐、B族维生素、维生素E和一些酶类。 2谷类的主要营养成分 谷类食品由于受品种、气候、土壤、肥料和加工方法等因素的影响，其营养成分也会呈现出一些差异，但就总体而言，其主要的营养成分包括如下几种： (1)碳水化合物。谷类中含有大量的碳水化合物(约70～80%)，且主要成分为淀粉，集中在胚乳的淀粉细胞内。按照淀粉分子结构的构成不同，谷类淀粉可以分为直链淀粉和支链淀粉两种，两者在溶解度、粘度、易消化程度等方面存在着一些差异，并且其含量在不同的谷类中所占的比重亦不同，这就使其制成品呈现出不同的风味。其中，直链淀粉的食物容易“老化”，形成难消化的抗性淀粉，而支链淀粉则易使食物产生糊化，提高消化率。总之，谷类碳水化合物在人体内的利用率较高(约90%以上)，是人体最经济、最理想的能量来源。 (2)蛋白质。谷类蛋白质的含量一般在8～15%之间，主要由醇溶蛋白和谷蛋白两部分组成。且谷类的蛋白质含量在谷粒外层最高，故去除过多外皮的精致米面较粗制米面其蛋白质的含量要降低许多。此外，谷类蛋白质中赖氨酸含量很少，苏氨酸、色氨酸苯丙氨酸和氨酸偏的含量也偏低，比如：小米和面粉中赖氨酸最少，玉米中赖氨酸和色氨酸均相对缺乏。因此，在食用时应将谷类蛋白质和动物蛋白质混合食用，从而，有效提高谷类蛋白质的生理价值。 (3)脂肪。谷类中脂肪的含量较低(约2%)，常见的谷类中，大米、小麦中脂肪的含量约为1%～2%，玉米和小米约为4%。此外，在谷类的糊粉层和谷胚中还有一定量的卵磷脂，但在谷类加工时，卵磷脂极易损失或流入副产品中。比如：从米糠中提取的米糠油、谷维素和谷固醇，从小麦胚芽和玉米中提取的胚芽油。这些油脂含高达80%的不饱和脂肪酸，60%的亚油酸，具有降低血清胆固醇，防止动脉粥样硬化的作用。 (4)维生素。谷类食物中含B族维生素较多，以维生素B1、维生素B2和尼克酸为主，其中在谷类的糊粉层和胚部，硫胺素(VB1)、核黄素(VB2)、尼克酸(VPP)、泛酸(VB3)、吡哆醇(VB6)等的含量都较多。但这些营养成分容易随着加工而流失，因此，精制米面中维生素的含量较少。 (5)其他。谷类中还有一定量的无机盐(约为)、纤维素、矿物质等，其中谷类中的纤维素对胃肠具有刺激作用，可防止便秘。而矿物质主要为磷和钙，且大多以植酸盐的形式存在，从而提高磷和钙的利用率。 3谷类食品对人体的作用 人类的食物是多种多样的，各种食物所含的营养成分也不完全相同。据研究发现，谷类食品中含有很多人体稀缺的矿物质，这些矿物质不仅可以平衡人体所需的营养，防止肥胖现象的发生，而且可以提高人体免疫力，降低很多慢性病的发生率。因此，多食谷类食品对人体大有益处。比如：食用大米不仅可以为人体提供必需的淀粉、蛋白质、脂肪、维生素B1、维生素B2、盐酸、维生素C及钙、磷、铁等营养成分和热量，而且具有健脾胃、补中气、养阴生津、除烦止渴、固肠止泻等作用，可用于脾胃虚弱、烦渴、营养不良、病后身体弱等病症。而玉米性平、味甘，不仅营养丰富，含有蛋白质、脂肪、糖类、多种维生素及人体必需微量元素，并且玉米中的维生素E、卵磷脂及谷氨酸，对人体健脑、抗衰老有良好的作用;纤维素，可吸收人体内的胆固醇，防止动脉硬化并可加快肠蠕动，防止便秘，预防直肠癌的发生;镁元素，可舒张血管，维持心肌正常功能，对高血压、冠心病、脂肪肝患者有利;硒元素作为一种强有力的抗氧化剂，能清除体内的自由基，致使肿瘤细胞得不到分子氧的充分供应，从而抑制癌细胞的生长;此外，玉米的利尿、利胆、止血、降压等功效，对治疗食欲不振、肝炎、水肿、尿道感染等病有一定的辅助作用。总而言之，食用谷类食品有助于机体保持较低的同型半胱氨酸水平，降低高血压、心脏病、卒中、痴呆等疾病的发生风险，并能降低血糖、减轻胰岛素抵抗，降低罹患2型糖尿病和代谢综合征的风险，有效降低慢性病的发生率，并且可以促进消化道健康，预防脂肪肝等疾病的发生。 4结束语 随着经济的发展，人们生活的改善，人们对营养健康的认识也发生了很大的不同，开始越来越倾向于吃动物性食物，而谷类食品的食用量大幅减少。但谷类食品的营养价值以及其对人体的作用却不容忽视。因此，为了人体的健康，在人们的饮食结构中应坚持以食用谷类食品为主，保持谷类食品在人们膳食结构中的主体作用，从而有效避免高能量、高脂肪和低碳水化合物膳食为人们健康带来的各种弊端，确保人们健康而有益的膳食。 参考文献 [1]文芝梅，陈君石.现代营养学第五版，北京：人民卫生出版社，2003，347 [2]龚魁杰，陈利容，赵全胜.我国居民重谷物饮食结构的探寻与展望，中国食物与营养，2010(1) [3]崔朝辉，周琴，胡小琪.中国居民谷类及薯类消费现状分析，中国食物与营养，2008，3：33-36 看了“食品营养与科学论文”的人还看： 1. 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自己看饮食营养与健康之道 □叶永铁 老祖宗曾有说教：“五谷为养，五果为助，五畜为益，五菜为充，气味合而服之，以补益精气”。以现在科学的说法称为蛋白质的“互补作用”，意即是要获得人体所必需的各种营养素，必须注意食品的合理搭配，切忌吃荤不吃素或吃素不吃荤。同时，合理的搭配亦能提高蛋白质的生理价值，因为各种蛋白质是由多种氨基酸组成的，甲蛋白质所缺乏的某种氨基酸恰为乙蛋白质所含有，乙蛋白质所缺乏的恰为甲蛋白质所含有。例如小麦、小米、黄豆、牛肉分别单独食用时，其生理价值分别为67、57、64、76，而混合食用时其生理价值可达89，大大提高了食物蛋白质的利用率，反之未被利用的蛋白质则排出体外，劳而无功，颇似小时曾念过的课文《一个豆瓣的旅行》。实际上，我国北方地区主食以杂粮为主（南方以大米为主）撇开气候、水土等因素，就其摄取的蛋白质看已接近或达到完全蛋白质的生理价值。因此，北方人普遍体格健壮魁梧，脸庞红润。近来随着生活的富足，都市中有相当部分的儿童出现肥胖症，其症结都在于对某类食物超常的食欲感。由于对某种营养素超常的吸收和利用能力，它与成年者出现的热能过剩、脂肪沉积出现肥胖有着本质的区别，应及时调整控制其膳食结构。 年轻时曾知晓一个人有怪癖，他常常吞食一些墙土，让人费解，其实从饮食营养学角度看，皆因其胃酸过多，无意中发现掺有石灰的墙土吞食之后人体感到舒服，达到酸碱中和的目的。而现在只要几片苏打片就可解决的问题，在当时缺医少药的情况下，人体自身的修补与对环境的适应性，令人叹为观止。而今环境条件越好，人类机体自我适应、自我完善的意识已逐渐褪化减弱，但并非消失。例如一个不会吃辣椒的人，长期在四川生活并经常吃一点辣，则就有可能会喜欢吃辣椒。一个长期吃较多肉的人，其体内消化蛋白质和脂肪的酶的活力会升高。一个长期吃素者，其消化液中的淀粉酶活性会升高，其蛋白质酶和脂肪酶活性则降低。因此，中枢神经在参与机体对营养素的摄取、消化、吸收和利用的过程中起着重要的作用。应避免进餐时精神忧郁、阅读书报或考虑其它问题。有条件可在进餐前听一段轻松愉快的音乐，在光线充足，空气流通，温度适中，布置优雅的餐厅就餐，则更为快事。 还有自己
清调补---完整的健康理念 随着生活水平的越来越高，人们越来越关注生活的质量，注重保健的人也就越来越多，为了满足市场的需求，各种保健品、各种保健理念纷纷登场，搞得广大消费者云里雾里迷失了方向，在市场上形成了一种跟风的现象。特别是市场的不成熟，加上个别生产厂家的误导性宣传，使消费者对保健品的期望值非常高，并由此引发了一系列问题，对保健品的信誉造成了损伤。 其实，大家要全方位地去理解保健，明白保健品到底起什么作用，如何才能起作用，那需要从清、调、补三个方面同时入手。首先要保证不管用的是什么保健品，吸收不好，作用肯定就会大打折扣，为什么一些保健品效果不理想，不是产品不好，是吸收不好。又因为人体内各种物质发生生化反应，不单单各种营养素要符合人体生化反应的比例，同时还要人体八大系统来正常的发挥作用，为生化反应的顺利进行创造条件，所以一定要清调补同时进行。 清---主要是清肠。消化道是人体吸收营养素的主要地方，由于长期饮食不均衡、生活习惯不好，造成消化道正常功能受损，微生物平衡被破坏，大量宿便的积存及消化道疾病，造成消化吸收功能的障碍，导致很多营养素吸收不畅，吃了也没用，所以恢复消化道正常功能就显得尤为重要。 那么，肠道功能障碍是怎么来的呢？权威的看法是，肠道内大量的宿便是主要原因。所以有效的清除肠内宿便，是肠道功能恢复的关键所在。市面上清除肠道内宿便的产品很多，根据人类遗传学，人体结构是自然选择的结果，是与人的生存环境、饮食习惯等密切相关的。所以最符合人类本质的清肠方法，就是饮食疗法。由于饮食结构的改变，是导致今天肠道功能障碍的主要原因，所以采用符合饮食金字塔的膳食搭配，可以有效地解决这一问题。但是我们很难在日常生活中达到符合客观规律的要求，这样就出现了富含膳食性纤维的保健品，通过增加膳食纤维的摄入量，促进肠道蠕动的加剧，及膳食纤维膨胀后，肠道蠕动过程中的裹带作用，可以有效的达到清除肠内宿便的作用，可以使肠内毒素大量减少，从而保证肠道粘膜细胞正常的吸收，同时也为微生物的生存、再生创造有利的条件，有效的减少致病菌，从而减少肠道疾病的发生。同时由于纤维吸水后会膨胀，很容易产生饱涨感，可有效的减少体内产热素的摄入量，而且可以延缓对糖的吸收，及阻止对胆固醇的吸收。所以在清肠的同时，也对身体的其他机能起到很好的作用。含膳食性纤维的植物很多，其中西莲壳是世界上含膳食性纤维最多的植物。故多食用含西莲壳多的保健品，对恢复肠道功能是大有帮助。 调---其实就是对自身各系统功能的一种调理，使其由不平衡状态达到平衡状态，从而保证功能正常，生化反应能正常进行，这从以下几个方面入手： 先是消除炎症，炎症所引发的疼痛、发热等都会导致体内系统不能正常工作，特别是一些慢性炎症，其具有很强的抗药性，这种情况下，功能性保健品，特别是其中含有杀菌成份的原料，在这方面功效显著，象芦荟等。其次是疏通通道，保证血液循环系统正常工作及排泄系统及时地把有害物质排出体外，同时保证呼吸系统正常，特别是一些循环系统由于排泄不畅或生化反应不彻底，积存物质过多导致沉淀堵塞，引起功能障碍，需要首先恢复其功能。这时需要保健品中含清血排毒，洁净泌尿系统等功能的成分。象是芦荟、沙棘等在这方面是处于领先位置的。再就是保证体内生化反应的正常进行。首先是各种营养素要符合生化反应的比例，某种单一营养素的量过多会在一定的程度上改变生化反应的速度，但是长此以往，势必导致新的不平衡出现，所以营养素一定要均衡。然后就是人体生化反应的速度与人体的激素水平是否正常有密切关系。所以人体内含有足够的、满足生化反应需求的激素就显得尤为重要，这就需要保健品中含有多种活性物质，保证正常的激素水平。象芦荟、沙棘、蜂王浆都含有多种活性物质。VC、矿物质等也能促进激素合成及促进生化反应。最后，就是对体内的创伤，能够促使细胞活性的提高而及时的修复，最大程度的提高肌体自愈能力，从而真正的达到强身健体的要求。 补----主要是均衡体内营养素，使其符合膳食宝塔，特别是由于饮食的不均衡，人的膳食结构呈倒金字塔状，营养结构严重失调，已使肌体机能受损，生化反应进行不彻底及一些废物过多积累，增加了各系统的负担。所以要根据中国人现在的饮食习惯、饮食结构有针对性的补。人需要七大营养素，蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质、水、纤维素。根据目前大家的饮食情况，前三种我们基本不缺，甚至过剩，所以选择保健品时一定要慎重。因为不缺甚至已经过剩再继续补，不但无益还会增加解毒系统的负担，甚至出现过敏及中毒现象。补主要应该针对后四项营养的不均衡来进行。 同时我们人是来自于自然的，我们长成今天这个样子是几千年来自然选择的结果，人在自然界中就是以天然的植物为食物的，我们身体的各个系统也都是和这样的食物相搭配的。所以一些精练的、不用消化就能被吸收的高科技产品，会使得人自身本能性的一些本能或减少、或丧失。所以，即使是保健品，也应该尽可能的保持其天然性，只有这样才更符合客观规律。 人作为一个有机的整体，可以进行清调补，一个系统作为一个局部也可以进行清调补，甚至一个器官（口腔都可以按照清调补的理念进行局部保健，从而达到整体保健）所以，清调补从微观到宏观的保健都更符合客观规律，真正的验证了分子矫正医学的理念：细胞的健康决定了人体的健康。产品的领先首先取决于保健理念的领先。所以，懂得了清调补的保健理念，就知道了选择什么样的保健品进行正确保健，少受一些误导，少一些纠纷，吃出真正的健康来。
最近，端到端场景文本识别已成为一个流行的研究主题，因为它具有全局优化的优点和在实际应用中的高可维护性。大多数方法试图开发各种感兴趣的区域（RoI）操作，以将检测部分和序列识别部分连接到两阶段的文本识别框架中。然而，在这样的框架中， 识别部分对检测到的结果高度敏感（例如，文本轮廓的紧凑性）。 为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新颖的“Mask Attention Guided One-stage”文本识别框架，称为MANGO，在该框架中无需RoI操作就可以直接识别字符序列。具体而言:
值得注意的是，MANGO自有地适应于任意形状的文本识别，并且仅使用粗略的位置信息（例如矩形边界框）和文本注释就可以进行端到端的训练。实验结果表明，该方法在规则和不规则文本识别基准（即ICDAR 2013，ICDAR 2015，Total-Text和SCUT-CTW1500）上均达到了有竞争力甚至最新性能。
场景文本识别由于其各种实际应用而备受关注，例如发票/收据理解中的关键实体识别，电子商务系统中的产品名称识别以及智能运输系统中的车牌识别。传统的场景文字识别系统通常分三步进行：定位文字区域，从原始图像中裁剪文字区域并将其识别为字符序列。然而尽管这种文本识别模型带来了许多可考虑的问题，例如： （1）错误将在多个单独的任务之间累 （2）维护多个单独的模型的成本很高 （3）该模型难以适应各种应用程序。
因此，提出了许多工作以端到端的方式来最终优化文本识别过程。这些方法通常使用各种兴趣区域（RoI）操作以可微分的方式桥接文本检测和识别部分，从而形成了两阶段框架。粗略地说，早期的端到端方法将轴对齐的矩形RoI用作连接模块。这些方法处理不规则的（例如，透视图或弯曲的）文本实例能力有限，因为这种类型的RoI可能会带来背景或其他文本的干扰。为了解决这个问题，后来的方法（设计了一些形状自适应RoI机制来提取不规则物体。文本实例并将其校正为规则形状。
图1：传统的两阶段文本识别过程和提出的MANGO的图示。 图（a）显示了通过RoI操作连接检测和识别部分的两阶段文本识别策略。 图（b）是一种提出的单阶段文本识别方法，它可以直接输出最终的字符序列。
在两阶段方法中，识别部分高度依赖于定位结果，这就要求检测部分必须能够捕获准确的文本边界以消除背景干扰。因此，训练鲁棒的文本检测模型依赖于准确的检测注释，例如在不规则文本识别中使用的多边形或蒙版注释。自然地，标记这种注释是费力且昂贵的。另一方面，要确保紧紧封闭的文本区域（由检测注释进行监督）对于以下识别任务而言是最佳形式，这并不容易。例如，在图1（a）中，紧密的文本边界可能会擦除字符的边缘纹理并导致错误的结果。 通常，需要手动扩展这些严格的检测结果，以适应实际应用中的识别。 此外，在proposals之后执行带有非极大抑制（NMS）的复杂RoI操作也很耗时，尤其是对于任意形状的区域。尽管（Xing et ）提出了一种单阶段采用字符分割策略的字符级别的识别框架， 但很难扩展到具有更多字符类别（例如汉字）的情况。 它还会丢失角色之间的关键上下文信息。
实际上，当人们阅读时，他们不需要描绘文本实例的准确轮廓。通过视觉注意力关注的粗略文本位置来识别文本实例就足够了。在这里，我们将场景文本识别重新考虑为注意力和阅读的问题，即，一次直接读出粗略注意的文本区域的文本内容。
在本文中，我们提出了一种名为MANGO的“Mask Attention Guided One stage”文本监视程序，称为MANGO，这是一种紧凑而强大的单阶段框架，可直接从图像中同时预测所有文本，而无需进行任何RoI操作。具体来说，我们引入了一个位置感知蒙版注意力（PMA）模块以在文本区域上生成空间注意力，该模块包含实例级蒙版注意力（IMA）部分和字符级蒙版注意力（CMA）部分。 IMA和CMA分别负责感知图像中文本和字符的位置。可以通过位置感知注意力谱直接提取文本实例的特征，而不必进行显式的裁剪操作，这尽可能保留了全局空间信息。 在这里，使用动态卷积将不同文本实例的特征映射到不同的特征谱通道（Wang等人，2020c），如图1（b）所示。之后，应用轻量级序列解码器一次批量生成字符序列特征。
请注意，MANGO可以仅使用粗略的位置信息（例如，矩形边界框，甚至是文本实例的中心点）进行端到端优化，还可以使用序列注释。 受益于PMA，该框架可以自适应地识别各种不规则文本，而无需任何纠正机制，并且还能够了解任意形状的文本的阅读顺序。
本文的主要贡献如下： （1）我们提出了一种名为MANGO的紧凑而强大的一阶段文本识别框架, 该框架可以以端到端的方式进行训练。 （2）我们开发了位置感知蒙版注意力模块，以将文本实例特征生成为一个batch，并与最终字符序列建立一对一的映射。 只能使用粗略的文本位置信息和文本注释来训练该模块。 （3）广泛的实验表明，我们的方法在规则和不规则文本基准上均获得了有竞争甚至最新的性能。
早期场景文本发现方法（Liao，Shi，and Bai 2018; Liao et ; Wang et ）通常首先使用训练有素的检测器来定位每个文本，例如（Liao et ; Zhou et ; He et ; Ma et ; Xu et ; Baek et ），然后使用序列解码器识别裁剪后的文本区域（Shi et ; Shi，Bai和Yao 2017; Cheng et ; Zhan and Lu 2019; Luo，Jin and Sun 2019）。为了充分利用文本检测和文本识别之间的互补性，已经提出了一些工作以端到端的方式优化场景文本发现框架，其中使用了模块连接器（例如RoI Pooling（Ren等人，2015a））在（Li，Wang，and Shen 2017; Wang，Li，and Shen 2019）中，（He等人2018）中使用的RoI-Align和（Liu等人2018）中使用的RoI-Rotate的开发是为了文本检测和文本识别部分。请注意，这些方法无法发现任意形状的文本。 为了解决不规则问题，已经提出了许多最近的工作来设计各种自适应RoI操作以发现任意形状的文本。 Sun等人（2018年）采用了透视图RoI转换模块来纠正透视图文本，但是该策略仍然难以处理弯曲度较大的文本。 （Liao et ）提出了受两阶段Mask-RCNN启发的mask textspotter，用于逐个字符地检测任意形状的文本，但是这种方法会丢失字符的上下文信息，并且需要字符级位置注释。 Qin等人（2019）直接采用Mask-RCNN和基于注意力的文本识别器，该模型使用RoI-Masking模块在识别之前消除了背景干扰。 （Feng et ）将文本实例视为一组特征块，并采用RoI-Slide操作来重建直线特征图。 （Qiao et al。2020）和（Wang et al。2020a）都检测到文本周围的关键点，并应用薄板样条变换（Bookstein 1989）纠正不规则实例。为了获得弯曲文本的平滑特征（Liu et ），使用Bezier曲线表示文本实例的上下边界，并提出了Bezier-Align操作以获取校正后的特征图。 上述方法在两阶段框架中实现了端到端场景文本点，其中需要设计基于RoI的连接器（例如RoI-Align，RoI-Slide和Bezier-Align等），以实现以下目的：明确裁剪特征图。 在两阶段框架中，性能很大程度上取决于RoI操作获得的文本边界精度。但是，这些复杂的多边形注释通常很昂贵，并且并不总是适合识别部分，如前所述。
在一般的对象定位领域，许多最新进展证明了在对象检测中研究的一阶段框架的效率和有效性（Redmon等人2016; Liu等人2016; Lin等人2017b; Tian等人2019;段等人（2019）或实例分割（Wang等人2019b; Tian，Shen和Chen 2020; Wang等人2020c; Xie等人2020; Chen等人2020）。但是，场景文本发现是一项更具挑战性的任务，因为它涉及序列识别问题而不是单个对象分类。这是因为场景文本具有许多特殊特征：任意形状（例如，曲线，倾斜或透视图等），数百万个字符组合，甚至是不受限制的阅读顺序（例如，从右到左）。最近，（Xing et ）提出了一种通过直接分割单个字符的一种舞台场景文本识别方法。但是，它丢失了各个字符之间的序列上下文信息，并且很难传递给更多的字符类。据我们所知，以前没有工作可以在一个阶段的框架中处理序列级别的场景文本发现任务。
图2：MANGO的工作流程。 我们以S ＝ 6为例。 将输入特征输入到位置感知蒙版注意力模块中，以将实例/字符的不同特征映射到不同通道。 识别器最终一次全部输出字符序列。 Centerline Segmentation分支用于生成所有文本实例的粗略位置。 前缀“ R-”和“ C-”分别表示网格的行和列。
我们提出了一个名为MANGO的单阶段场景文本查找器，如图2所示。其深层特征是通过ResNet-50（He等人，2016）和特征金字塔网络（FPN）（Lin等人，2017a）的主干提取的。 然后将生成的特征图馈送到三个可学习的模块中： （1）用于学习单个文本实例的位置感知蒙版注意力（PMA）模块，其中包括实例级蒙版注意力（ IMA）子模块和字符级掩码注意力（CMA）子模块。 （2）识别器用于将注意力实例特征解码为字符序列。 （3）全局文本中心线分割模块，用于在推理阶段提供粗略的文本位置信息。
单阶段的文本识别问题可以视为原始图像中的纯文本识别任务。关键步骤是在文本实例到最终字符序列之间以固定顺序建立直接的一对一映射。在这里，我们开发了位置感知注意力（PMA）模块，以便为接下来的序列解码模块一次捕获所有表示文本的特征。受（Wang等人2019b）中使用的网格映射策略的启发，我们发现可以将不同的实例映射到不同的特定通道中，并实现实例到特征的映射。也就是说，我们首先将输入图像划分为S×S的网格。然后，通过提出的PMA模块将网格周围的信息映射到特征图的特定通道中。
具体来说，我们将特征提取后获得的特征图表示为x∈R C×H×W ，其中C，H和W分别表示为特征图的通道数量，宽度和高度。然后我们将特征图x送入PMA（包括IMA和CMA模块）模块，以生成文本实例的特征表示（如下所述）。
Instance-level Mask Attention MA负责生成实例级注意力蒙版遮罩，并将不同实例的特征分配给不同的特征图通道。 它是通过在切片网格上操作一组动态卷积内核（Wang等人2020c）来实现的，表示为G S×S×C 。卷积核大小设置为1×1。
因此可以通过将这些卷积核应用于原始特征图来生成实例级注意力掩码：
Character-level Mask Attention 正如许多工作 （Chenget等人2017; Xing等人2019）所表明的那样， 字符级位置信息可以帮助提高识别性能。 这激励我们设计全局字符级注意力子模块， 以为后续的识别任务提供细粒度的特征。
如图2所示，CMA首先将原始特征图x和实例级注意力蒙版x ins 连接在一起，然后是两个卷积层（卷积核大小= 3×3）遵循下式来预测字符级注意力蒙版：
由于将不同文本实例的注意蒙版分配给不同的特征通道，因此我们可以将文本实例打包为一批。 一个简单的想法是进行（Wang等人2020b）中使用的注意力融合操作，以生成批处理的连续特征x seq ，即
该模型现在能够分别输出S 2 网格的所有预测序列。 但是，如果图像中有两个以上的文本实例，我们仍然需要指出哪个网格对应于那些识别结果。
由于我们的方法不依赖准确的边界信息，因此我们可以应用任何文本检测策略（例如RPN（Ren等人2015b）和YOLO（Redmon等人。 2016）），以获取文本实例的粗略的几何信息。 考虑到场景文本可能是任意形状的，我们遵循大多数基于分割的文本检测方法（Long等人2018; Wang等人2019a）来学习单个文本实例的全局文本中心线区域分割（或缩小ground truth）。
IMA和CMA模块都用于使网络聚焦于特定的实例和字符位置，这在理论上只能通过最后的识别部分来学习。 但是，在复杂的场景文本场景中，如果没有位置信息的辅助，网络可能难以收敛。 但是，我们发现，如果模型已经在合成数据集上进行了预先的字符级监督，则可以轻松转移模型。 因此，可以分两步对模型进行优化。
首先，我们可以将IMA和CMA的学习视为纯分割任务。 结合中心线区域分割，所有分割任务都使用二进制Dice系数损失进行训练（Milletari，Navab和Ahmadi 2016），而识别任务仅使用交叉熵损失。 全局优化可以写成
请注意，预训练步骤实际上是一次性的任务，然后将主要学习CMA和IMA以适应该识别任务。 与以前需要平衡检测和识别权重的方法相比，MANGO的端到端结果主要由最终识别任务监督。
在推断阶段，网络输出一批（S×S）概率矩阵（L×M）。 根据中心线分割任务的预测，我们可以确定哪些网格应视为有效。 我们首先进行“广度优先搜索”（BFS），以找到各个相连的区域。 在此过程中，可以过滤许多类似文本的纹理。 由于每个连接区域可能与多个网格相交，因此我们采用字符加权投票策略来生成最终的字符串，如图3所示。
具体来说，我们计算连接区域i与网格j之间的连接率o i,j 作为每个字符的权重。 对于实例i的第k个字符，其字符加权投票结果通过
我们列出了本文使用的数据集如下：训练数据。我们使用SynthText 800k（Gupta，Vedaldi和Zisserman 2016）作为预训练数据集。利用实例级注释和字符级注释对PMA模块进行预训练。在微调阶段，我们旨在获得一个支持常规和非常规场景文本读取的通用文本点。在这里，我们构建了一个用于微调的通用数据集，其中包括来自Curved SynthText的150k图像（Liu等人2020），从COCO-Text过滤的13k图像（Veitet等人2016），从ICDAR-MLT过滤的7k图像（Nayefet等人2019）以及ICDAR2013（Karatzas等人2013），ICDAR2015（Karatzas等人2015）和Total-Text（Ch'ng and Chan 2017）中的所有训练图像。请注意，这里我们仅使用实例级别的注释来训练网络。测试数据集。我们在两个标准文本点标基准ICDAR2013（Karatzas等人2013）（IC13）和ICDAR2015（Karatzas等人2015）（IC15）中评估了我们的方法，其中主要包含水平和透视文本，以及两个不规则的基准Total-Text（Ch'ng和Chan 2017）和SCUT-CTW1500（Liu等人2019）（CTW1500），其中包含许多弯曲文本。车牌识别数据集CCPD中我们方法的能力（Xuet ）。
所有实验均在Pytorch中使用8×32 GB-Tesla-V100 GPU进行。网络详细信息。特征提取器使用ResNet-50（He等人2016）和FPN（Lin等人2017a）从不同的特征图中获取融合特征水平。这里，C = 256的（4×）特征图用于执行后续的训练和测试任务.Lis设置为25以覆盖大多数场景文本单词。 BiLSTM模块有256个隐藏单元，训练详细信息，所有模型均由SGDoptimizer进行训练，批处理大小= 2，动量= 和重量衰减= 1×10−4。在预训练阶段，以10个周期的初始学习比率1×10-2训练网络。每3个周期将学习率除以10.在微调阶段，初始学习率设置为1×10-3。为了平衡每批中的合成图像和真实图像的数量，我们将Curved SynthText数据集与其他真实数据集的采样比率保持为1：1。微调过程持续250k次迭代，其中学习率在120k迭代和200k迭代时除以10.我们还对所有训练过程进行数据扩充，包括1）将输入图像的较长边随机缩放为长度在[720,1800]范围内，2）将图像随机旋转[-15°，15°]范围内的角度，以及3）对输入图像应用随机的亮度，抖动和对比度。在不同的数据集中，我们将IC15的评估值设置为S = 60，将IC13，Total-Text和CTW1500的评估值设置为S = 40。我们将所有权重参数简单地设置为λ1=λ2=λ3=λ= 1。测试细节。由于输入图像的尺寸是重要的重要影响性能，因此我们将报告不同输入比例下的性能，即保持原始比例和将图像的较长边调整为固定值。所有图像都在单一尺度上进行测试。由于当前的实现方式仅提供了粗略的定位，因此，我们通过考虑IoU> 的所有检测结果，修改（Wang，Babenko和Belongie 2011）的端到端评估指标。在这种情况下，由于某些低等级的建议匹配而导致精度下降，先前方法的性能甚至会下降。
常规文本的评估我们首先根据常规评估指标（Karatzas等，2015）对IC13和IC15的方法进行评估，然后基于三种不同的lexi-cons（强）对两个评估项目（ 端到端''和 单词斑点''）进行评估，弱和通用）。表1显示了评估结果。与使用常规词典评估的先前方法相比，我们的方法在“通用”项目上获得了最佳结果（除了IC15的端到端通用结果之外），并在其余评估项目上获得了竞争结果（强”和“弱”）。与最近使用特定词典的最新MaskMaskTextSpotter（Liao et ）相比，我们的方法在所有评估项目上均明显优于该方法。尽管推理速度很高，但FOTS的FPS最高（帧数第二），它无法处理不正常的情况。与基于不规则的方法相比，我们的方法获得了最高的FPS。不规则文本的评估我们在Total-Text上测试了我们的方法，如表2所示。我们发现我们的方法比最先进的方法高出％和 “无”和“满”指标中的百分比。请注意，即使没有明确的纠正机制，我们的模型也只能在识别监督的驱动下才能很好地处理不规则文本。尽管在1280的测试规模下，推理速度约为ABCNet的1/2，但我们的方法取得了显着的性能提升。我们还在CTW1500上评估了我们的方法。报告端到端结果的作品很少，因为它主要包含行级文本注释。为了适应这种情况，我们在CTW1500的训练集上对检测分支进行了重新训练，以学习线级中心线分割，并确定主干和其他分支的权重。请注意，识别不会受到影响，仍然会输出单词级序列。最终结果将根据推断的连接区域简单地从左到右连接起来。汉字设置为NOT CARE。结果如表3所示。我们发现，在“无”和“满”度量标准下，我们的方法明显比以前的提升了％和％。因此，我们相信，如果只有行级注解的数据足够多，我们的模型就可以很好地适应这种情况。
图4可视化了IC15和Total-Text上的端到端文本发现结果。 我们详细显示了字符投票之前每个正网格（oi，j> ）的预测结果。 我们看到我们的模型可以正确地专注于相应的位置并学习任意形状（例如弯曲或垂直）文本实例的字符序列的复杂读取顺序。 采取字符投票策略后，将生成具有最高置信度的单词。我们还用可视化的CMA演示了CTW1500的一些结果，如图5所示。请注意，我们仅根据数据集的位置微调线级分割部分 标签，同时固定其余部分。在这里，我们通过将所有网格的注意图覆盖在相同的字符位置（k）上来可视化CMA的特征图：
网格编号的消除网格编号S2是影响最终结果的关键参数。如果太小，则占据相同网格的文本太多。否则，太大的S会导致更多的计算成本。在这里，我们进行实验以找到不同数据集的S的可行值。从表4中，我们发现IC13和TotalText的bestS均为40。 IC15的值为60。这是因为IC15包含更多密集和较小的实例。总而言之，当S> = 40时，总体性能随沙的增加而稳定。当然，FPS随S的增加而略有下降。信息。为了证明这一点，我们还进行了实验，以矩形边框的形式转移所有本地化注释。我们仅采用RPN头作为检测分支。表5显示了IC15和Total-Text的结果。即使进行严格的位置监控，MANGO的性能也只能降低0％到3％，并且可以与最新技术相比。请注意，粗略位置仅用于网格选择，因此可以根据特定任务的要求尽可能简化它。
为了证明模型的泛化能力，我们进行了实验以评估CCPD公共数据集上的端到端车牌识别结果（Xu et ）。为了公平起见，我们遵循相同的实验设置，并使用带有250k图像的数据集的初始版本。 CCPD-Base数据集分为两个相等的部分：用于训练的100k样本和用于测试的100k样本。有6个复杂的测试集（包括DB，FN，旋转，倾斜，天气和挑战）用于评估算法的鲁棒性，总共有50k张图像。由于CCPD中的每个图像仅包含一个板，因此可以通过删除来进一步简化我们的模型检测分支直接预测最终字符序列。因此，网格数减少为S = 1，最大序列长度设置为L =8。我们直接对模型进行微调（已通过SynthText进行了预训练）在CCPD训练集上仅使用序列级注释，然后评估上述七个测试数据集的最终识别准确性。测试阶段是对尺寸为720×1160的原始图像执行的。 表6显示了端到端识别结果。尽管所提出的方法不是为车牌识别任务设计的，但仍然可以轻松地转移到这种情况下。我们看到，提出的模型在7个测试集中的5个中优于以前的方法，并达到了最高的平均精度。图6显示了CCPD测试集的一些可视化结果。故障样本主要来自图像太模糊而无法识别的情况。该实验表明，在许多情况下，只有一个文本实例（例如，工业印刷识别或仪表拨盘识别），可以使用良好的端到端模型无需检测注释即可获得。
在本文中，我们提出了一种名为MANGO的新颖的单阶段场景文本查找器。 该模型删除了RoI操作，并设计了位置感知注意模块来粗略定位文本序列。 之后，应用轻量级序列解码器以将所有最终字符序列成批获取。 实验表明，我们的方法可以在流行基准上获得具有竞争力的，甚至最先进的结果。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
原文： Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks[C]// International Conference on Neural Information Processing Systems. MIT Press, 2015:91-99.
译文参考： Faster R-CNN论文翻译——中英文对照
目标检测网络依赖于Region Proposal算法假设目标位置，通过引入Region Proposal（网络RPN），与检测网络共享全图像卷积特征，使得Region Proposals的成本近乎为零。
如下图所示，图a采用的是图像金子塔（Pyramids Of Images）方法；图b采用的是滤波器金字塔（Pyramids Of Filters）方法；图c引入“锚”盒（"Anchor" Boxes）这一概念作为多尺度和长宽比的参考，其可看作回归参考金字塔（Pyramids Of Regression References）方法，该方法可避免枚举图像、多尺度滤波器和长宽比。
为了将RPN与Fast R-CNN相结合，本文提出了一种新的训练策略：在region proposal任务和目标检测任务之间交替进行微调，同时保持proposals的固定。该方案能够快速收敛，两个任务之间并共享具有卷积特征的统一网络。
Faster R-CNN由两个模块组成：
RPN以任意大小的图像作为输入，输出一组矩形的目标proposals，每个proposals都有一个目标得分。在实验中，假设两个网络（RPN和Fast R-CNN）共享一组共同的卷积层，并研究了具有5个共享卷积层的 Zeiler和Fergus模型（ZF） ，以及具有13个共享卷积层的 Simonyan和Zisserman模型（VGG-16） 。
为了生成region proposals，对最后的共享卷积层输出的卷积特征图谱使用一个小网络。该网络以卷积特征图谱的 空间窗口作为输入，且每个滑动窗口映射到一个低维特征，所有空间位置共享全连接层。
该低维特征作为两个子全连接层———边界框回归层（box-regression layer, reg）和边界框分类层（box-classification layer, cls）的输入，其卷积核均为 大小。
对于每个滑动窗口位置，可同时预测多个region proposals，最大region proposals数为 。因此，reg层具有 个输出，用于编码k个边界框的坐标；cls层具有 个得分，用于估计每个proposal是目标或不是目标的概率。
Anchors：k个proposals相对于 个参考框是参数化形式。
anchor位于滑动窗口的中心，并与尺度和长宽比相关。默认情况，使用3个尺度和3个长宽比，在每个滑动位置产生 个anchors。对于大小为 的卷积特征图谱，共产生 个anchors。
基于anchor的方法建立在anchors金字塔（pyramid of anchors）上，参考多尺度和长宽比的anchor盒来分类和回归边界框，用于解决多尺度和多长宽比问题。
为了训练RPN，为每个anchor分配一个二值标签。
正标签：
负标签：IoU值低于。
对Fast R-CNN中的多任务损失进行最小化。图像的损失函数为：
其中， 是mini-batch数据中anchor的索引， 是第i个anchor作为目标的预测概率。若anchor为正标签，真值 ；反之， 。 是表示预测边界框4个参数化坐标的向量， 是正真值框的向量。分类损失 为两个类别的对数损失；回归损失 ，其中 为在 Fast R-CNN 一文中定义的鲁棒损失函数（平滑 ）。 表示回归损失仅对正anchor激活，否则被禁用（ ）。cls和rge层的输出分别由 和 组成。该两项使用 和 进行标准化，并使用平衡参数 加权处理。等式中cls项根据mini-batch的大小进行归一化，而reg项根据anchor位置的数据进行归一化。默认情况下， 从而使得cls和reg项的权重大致相等。
对于边界框回归，采用 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 一文中的4个坐标参数化方法：
其中， 和 表示边界框的中心坐标及其宽和高。变量 和 分别表示预测边界框、anchor和真值框。
采样策略：以图像为中心。
在图像中随机采样256个anchors，用于mini-batch数据中损失函数的计算，正负样本的比例为 。
从标准差为的零均值高斯分布中提取权重来随机初始化所有的新网络层，而共享卷积层通过预训练ImageNet分类模型来初始化。同时，调整ZF网络的所有网络层，以及VGG网络的conv3_1之上的网络，用于节省内存的使用。对于60k的mini-batch数据，学习率为；对于PASCAL VOC数据集中的20k的mini-bacth数据，学习率为。随机梯度下降算法的动量设置为，重量衰减率为。
训练具有共享特征网络的三个方法：
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