发布时间：
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。
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.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
题名 题名相当于论文的标签,是简明、确切地反映论文最重要特点内容、研究范围和深度的最恰当的词语的逻辑组合,通常是读者最先浏览的内容,也是检索系统首先收录的部分,是体现论文水平与范围的第一重要信息。 总结起来有如下几个要求:(1)题文相扣,概念表达准确 题名要准确表达论文的内容和主题,恰当反映研究的范围和深度,与论文内容要互相匹配,紧扣-题要扣文,文要扣题。切忌题名过大,而应该限定到问题或者所使用的解决方法层面,例 如： 太笼统的题名:人脸识别研究; 限定到方法:一种基于感受野学习的人脸识别新方法。(2)题目长度适中,以及语序正确性 题目用词要简短精炼、太长或太短都不好。一般过长的题目中都有废话,包括但不限于“调查”“研究”以及一些冠词“a”等。我们在小学语文中就做过这样的练习,把一句比较长的话改短,又不改变其原来的意思。例如: 机器人定位与导航若干神经计算方法的研究; 因为导航包括定位,去掉冗余后:机器人导航若干神经计算方法的研究。 此外,题名像一条标签,忌用冗长的主、谓、宾语结构的完整语句,习惯上常用以名词或名词性词组为中心的偏正词组,一般不用动宾结构。英语题名,建议将表达核心内容的主题词放在题名的开头。例如: Age invariant face recognition and retrieval byCoupled auto-encoder。(3)注意术语的使用 术语在科技论文中大量出现,特别在通讯领域,拥有众多各类术语。很多术语即便是内行也难以辨别。因此,除非是众所周知的缩略语,否则不简写。例如： Image-to-Image Translation with ConditionalAdversarial Networks, 而非 Image-to—Image Translation with Conditional GAN, 因为GAN(生成对抗网络)这个词最近2年才出来,即便在机器学习领域,也有很多人对它很陌生。摘要 摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述文献重要内容的短文。 摘要具有独立性和自主性,能充分反映研究的创新点,拥有论文同等量的主要信息,即不阅读全文就能获得必要的信息。摘要字数通常不超过论文字数5%。摘要的基本结构及内容 摘要本质上是一篇高度浓缩的论文,其基本结构与论文的结构是对应的。摘要主要包括以下内容的梗概: (1)目的。研究工作的前提、目的、任务及所涉及的主题范围。 (2)方法——所用的理论、技术、材料、手段、设备、算法、程序等 (3)结果—观测、实验的结果和数据,得到的效果、性能和结论,创新与独到之处。摘要规范表达一般原则 1)摘要篇幅应尽量简短,切忌把应在前沿中出现的篇幅较长的内容写入摘要,而且不得有对论文的正式进行补充和修改的内容，尤其不要进行评价。 2)摘要的内容在正文应该出现,但不宜简单地重复。中文摘要多用第三人称来写,建议采用“对…进行了研究",“报告了…现状"等记述方法。 3)摘要要使用公知公用的规范的术语和符号,新术语应写出全称。一般不要使用公式和化学结构式。英文摘要规范表达 英文摘要时态的运用应以简练为佳,常用一般现在时、一般过去时,少用现在完成时、过去完成时,基本不用进行时和其他复合时态。 一般现在时用于说明研究目的、叙述研究内容、描述研究结果、得出研究结论、提出建议或讨论等。涉及公认事实、自然规律、永恒真理等,用一般现在时。 如: In order to study the rigidity coeficient.…, the stress and strain model is concluded.与之相反,一般过去时用于叙述过去某一时刻(时段)的发现、某一研究过程。 如The heat pulse technique was aplied to study two main tree species in July and August, 1996. a.介绍背景资料时,句子内容不受时间影响的普遍事实,应用现在时,对某种趋势的概述,用现在完成时。 b.叙述研究目的或主要研究活动,多使用现在时。 C.叙述实验程序、方法和主要结果常用现在时。 d.叙述结论或建议时可使用现在时,或may, should, could等助动词。关键词 关键词(key words)是为了满足文献标引或计算机检索及国际计算机联机检索工作的需要, 而从论文题名和正文中选出来的能够反映论文主题内容的词或词组。关键词应为规范的术语,通常位于摘要之后。 关键词:股票市场;在线股评;相关分析引言 一般来说,引言部分通常需要14页的篇幅。基本内容应包括研究背景、存在的问题和研究目的等。 通常先介绍范围较宽泛的一般性事实,为说明研究工作与过去工作的关系,须要回顾国内外研究历史(文献回顾或文献综述)，并对研究情况横向比较,写明前人在本课题相关领域所做的工作及存在的空白或不足。 然后将重点逐渐转入与论文所探讨的问题有密切联系的主题,指出有某个问题或现象仍值得进一步研究,进而将焦点转到要探讨的研究问题上最后阐述研究目的,将作者的研究任务具体化,还可根据情况说明作者在已有工作基础上的贡献或创新。 对篇幅较长、结构复杂的论文,其引言的结尾部分还应有简略说明研究的主要结论以及论文构架的内容。引文规范写作原则 1)按写作要求和内容逐渐展开,不要将引言写成摘要的注释,不讨论,不重复摘要内容。 2)要慎重而有保留第叙述前人工作的欠缺及自己研究的创新,一般不用评价式的用语。 3)研究背景应该准确、简洁,不宜过于分散和琐碎。正文 正文写作过程中,不论小节层次,还是次小节层次,都应该遵循自上而下的细化方法。这种金字塔式的细化方法也应该体现论文的总体结构层次。也就是说,创建高层次的小节,用以描述搞层次的思想,然后使用低级别的章节层次结构描述更多的技术细节。每个段落都应该有一个中心论点,称为中心句或主题句,通常段 落以此为起始句。之后,围绕这中心论点进行更加细致的阐释。结论 结论可以是中心思想的重申、研究结果或主要观点的归纳,也可以是某些启示性的解释或考虑,以及在研究结果基础上所进行的预测等。主要包含： 1)本研究有什么新发现,得到了什么规律性的东西,解决了什么理论与实际问题,适用范围是什么? 2)研究的创新点,研究工作与他人已有研究成果的异同 3）研究的局限性、不足之处或遗留问题,以及可能的应用前景和进一步深入的研究方向。参考文献 参考文献是指为撰写论文而引用前人(包括作者自己)已发表的有关文献,是科技论文不可缺少的重要组成部分。 按规定,在科技论文中,凡是引用前人或他人(包括本人)已发表的文献中的观点、数据和材料等,都要在引用处予以标明,在文末(结论之后,,如有致谢,则在致谢之后)列出参考文献表称为参考文献的著录。一、参考文献著录的目的和作用 1)提高科学依据,表明广度和深度 著录参考文献反映出了科技论文作者的科学态度,并为论文提供了真实、广泛的科学依据。所著录的参考文献数量多少以及发表时间,就能衡量该科技论文研究的广度与深度。 2)区分研究成果,尊重他人成果 3)节省论文篇幅,避免资料堆积 适当引用参考文献,可避免过多介绍他人的工作,避免一般性表述和资料堆积。 4)便于读者查找,达到资源共享。二、著录的原则 1）只著录必要的最新的文献。 2）采用标准化的著录格式。各个期刊都有各自的规定,可在投稿前看相关期刊的文献著录格式。 3）一般只著录已公开发表的文献。三、标注方法 正文中引用文献的标注方法可以采用顺序编码或著者—出版年制,相应地文后的参考文献表按顺序编码或者著者-出版年制组织。 1)顺序编码制引文采用序号标注,参考文献表按引文的顺序列出在同一处引用多篇参考文献时,只需在方括号内全部列出,例如：用多种优化模型[3,5,12—15]. 参考文献做主语的时候,例如:与文献[6,7]中的分析一致。引用英文人名时,要注意文献人名表达形式的统一性和特殊性。如作者姓氏相同,则应写全名,如"LEE Y S"和"LEE C W”.
学生进教室后自动识别个人信息，系统自动签到签退，全程监控学生上课听讲情况，就连发呆、打瞌睡和玩手机等行为都能被识别出来……近日，位于江苏南京的中国药科大学在部分教室“试水”安装了人脸识别系统，引起社会的广泛关注。 国内已有很多学校安装了人脸识别系统，其引发争议的一个共同问题是，是否侵犯隐私？首先要承认，对于被监控的学生来讲，恐怕普遍会有种不适感，因为自己多低一会儿头，可能就会被“记录在案”，这无形中是一种压力。人脸识别的第二个问题是，是否对学习有帮助？根据学校方面的调研，人脸识别技术不仅可以高效率地进行考勤，还可以发现和捕捉学生的学习情况，有助于激励和鞭策学生将主要精力放在学习上。有人则认为这不是必然结果，如果课堂总是很“水”，即便能留住学生的人，也未必能留住学生的心，甚至还会让学生对学习产生反感。 梳理这些争议，其实跟两种思维有关。一种是“管理思维”，一种是“教育思维”。持“管理思维”的人，对于人性缺乏信任，认为充分的自由未必能转化为学习的自律，因此对有利于提高工作效率、减轻工作强度的措施情有独钟。而持“教育思维”的人，总是相信人性的魅力，认为只要课程足够好，学生就自然喜爱，不必采取人为干预。这两种看法都有道理。现在外界的诱惑太多了，有些学生对学习提不起兴趣，当然需要严管厚爱；但众多“逃课族”“低头族”的出现，也说明了教学乏善可陈，呼唤更多“金课”。
好的。。。。。给你。。。代劳
写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出，还是学姐给的文方网，写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》，很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现
学术堂整理了十五个好写的计算机软件毕业论文题目，供大家进行参考：1、基于西门子S7-1200电梯控制系统设计与实现2、基于ArcGIS Engine工程施工自动规划系统设计与实现3、基于云平台的光伏监控系统设计与实现4、基于移动终端的变电站导航系统设计与实现5、人造板在线同步图像采集系统设计与实现6、基于LoRa的园区能耗管理系统设计与实现7、电厂机组一次调频参数在线监测系统设计与实现8、基于组件技术的船舶导航系统设计与实现9、智能家居控制系统设计与实现10、大型地面光伏电站综合自动化系统设计与实现11、无人驾驶喷雾机电控系统设计与试验12、国产重力输液过程智能监控系统设计与临床转化应用研究13、大型医院医技检查自动预约系统的设计与应用14、高校计算机教学综合管理系统设计与实现15、基于移动物联网的智慧教室设计与实现
毕业设计基于matlab的图像形状与分类：数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出，还是学姐给的文方网，写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》，很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现
网络、网站，或管理系统都可以的
这是我写的程序，参照《模式识别》张学工第9章。 a1=imread(''); a2=imread(''); b1=imread(''); b2=imread(''); a1=rgb2gray(a1); a2=rgb2gray(a2); b1=rgb2gray(b1); b2=rgb2gray(b2); figure,imshow(a1) figure,imshow(a2) figure,imshow(b1) figure,imshow(b2) a1=double(a1); a2=double(a2); b1=double(b1); b2=double(b2); a1_lie=a1(:); a2_lie=a2(:); b1_lie=b1(:); b2_lie=b2(:); c=cat(1,a1_lie',a2_lie',b1_lie',b2_lie'); c_mean=mean(c); X=[a1_lie-c_mean',a2_lie-c_mean',b1_lie-c_mean',b2_lie-c_mean']; R=X'*X; % R是4×4的矩阵 [p,q]=eig(R); u=diag(q); % u是4×1的列向量 u=flipud(u); % flipud(u)实现矩阵的上下翻转， u是4×1的列向量 v=fliplr(p); % fliplr(p)实现矩阵的左右翻转，v是4×4的矩阵 e=zeros(36000,4); for m=1:3 e(:,m)=X*v(:,m)./(u(m)^()); % 参见《模式识别》P226公式9-18 end p1=zeros(200,180); p2=zeros(200,180); p3=zeros(200,180); for m=1:36000 p1(m)=e(m); p2(m)=e(m+36000); p3(m)=e(m+72000); end p1=mat2gray(p1);p2=mat2gray(p2);p3=mat2gray(p3);figure,imshow(p1) % 显示第1特征脸figure,imshow(p2) % 显示第2特征脸figure,imshow(p3) % 显示第3特征脸new=c*e(:,1:3); %分别计算4个训练样本分别在第1、第2、第3、特征脸上的投影 p1=imread(''); %读入一个测试样本 p1=rgb2gray(p1); figure,imshow(p1); p2=double(p1(:)); test=p2'*e(:,1:3);%计算测试样本在3个特征脸上的投影 error=zeros(4,1); for m=1:4 error(m)=norm((new(m,:)-test)); end [distence,index]=sort(error); %将列向量error中的数据按从小到大排列 if index(1)==1 result=1; elseif index(1)==2 result=1; elseif index(1)==3 result=2; elseif index(1)==4 result=2; end result %result为1时表示测试样本属于第1个人，为2时表示测试样本属于第2个人
不需要。预答辩是本课题组内部进行答辩，先把自己的毕业设计的PPT预演一遍，不需要人脸识别。给导师先讲一讲，在正式答辩前的预演，导师先问你几个问题，以防后面正式答辩时没有心理准备。
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.
点击下页还有更多>>>图像识别技术论文
这个可能有帮助
你想累死我啊 下星期在发给你
下个金山快译2009就可以了，让她给你翻译
1导论 面部识别系统”的原因之一,吸引了这么多的研究关注和维持 在过去的30年发展的巨大潜力是在众多的政府和商业 应用程序。1995年,Chellappa缪群。[5]列少量的应用程序的脸 识别技术,描述了它们的优点和缺点。但是,他们这么做 没有任何系统分析中应用部署。即使在最近的评论(35),在那里 潜在的应用已被分为五类,没有进行这样的 分析。在1997年,至少有25个脸部识别系统可以从13家[3]。 从那时起,这个数字的人脸识别系统和商业企业都有很大的影响 增加了由于出现了许多新的应用领域,进一步改善 人脸识别技术,并增加购买力的系统。我们会举出10 具有代表性的商业的人脸识别技术公司,他们的人脸检测, 面部特征提取,并面临相似,他们比较方法在表1。这些 10公司也参加了最新的人脸识别测试(2002)FRVT卖主 [27]独立进行评估的美国政府最新的人脸识别 技术。虽然这些技术还没有公开为私有 原因,可以推断出许多其他人已纳入商业系统。 作为一种最nonintrusive人脸识别技术的特点、发展 接近人民的日常生活。这就是证据在2000年国际民用航空 组织支持面部识别作为最合适的生物识别技术对航空旅行[11]。, 我们的知识,没有评论文章均可在该新扩大应用场景 然后[3—5次,35)。我们希望这一章将会延长在以往的研究。我们复习 许多面部识别应用程序的人脸识别技术已经使用。这个 是一套应用了更大的集合,在文献[3]. 同时我们也回顾一些 新方案将很可能利用人脸识别技术,在不久的将来。 这些情况被分成十大类,显示在表。尽管我们设法 覆盖尽可能多的范畴,这10个种类既不是专属不彻底。 为每个类别,一些范例程序也可以列出。最后的范畴,给我打电话 “别人”,包括未来的应用,并指出了当前应用程序,我们没有了 进入。这十个类别从第三节,评述了第11节。在第12,有些the372托马斯黄,自由,和Zhenqiu张 易纲预期表。面部识别算法进行了比较,在FRVT从10商业系统 2002年。N / A:不可以。