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篇名 现代身份鉴别新技术——生物特征识别技术【作者】 王蕴红; 谭铁牛;【作者单位】 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室;篇名 基于小波模极值的虹膜特征提取算法【作者】 刘劲; 赵蕾; 扶晓;【作者单位】 空军航空大学计算机教研室; 虹膜图像预处理技术的研究【英文篇名】 Research on Iris Image Pre-processing Technology【作者】 尹惠玲; 彭胜华;【作者单位】 广东食品药品职业学院医疗器械系;【文献出处】 计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2011年 08期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊【中文关键词】 虹膜; 图像预处理; 图像定位; 归一化; 图像增强;结合形态学的Hough变换虹膜定位改进算法【作者】 田絮资； 张园； 黄力宇； 【Author】 Tian Xuzi;Zhang Yuan;Huang Liyu;【机构】 宝鸡文理学院计算机科学系， 陕西宝鸡 721007； 西安电子科技大学生命科学技术学院，西安，710071； 虹膜图像处理与识别技术研究【英文篇名】 Study on iris image processing and recognition【作者】 齐霁; 孙光民;【英文作者】 QI Ji; SUN Guang-min;【作者单位】 北京工业大学电子信息与控制工程学院;【文献出处】 制造业自动化 , Manufacturing Automation, 编辑部邮箱 2011年 13期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊【中文关键词】 虹膜识别; Canny算子; Hough变换; Gabor滤波; 基于生物特征识别的数字水印防伪技术研究【作者】 孙鹏; 杨洪臣;【作者单位】 中国刑事警察学院;【文献出处】 警察技术 , Police Technology, 编辑部邮箱 2011年 04期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊【中文关键词】 生物特征识别; 数字水印; 法定证照; 身份认定;
关于个人生物特征识别信息,仅保留个人生物识别信息的摘要信息,是合理的处理方式.
生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征，来进行个人身份的鉴定。
摘录,在当今信息化时代，如何准确鉴定一个人的身份、保护信息安全，已成为一个必须解决的关键社会问题。传统的身份认证由于极易伪造和丢失，越来越难以满足社会的需求，目前最为便捷与安全的解决方案无疑就是生物识别技术。
它不但简洁快速，而且利用它进行身份的认定，安全、可靠、准确。同时更易于配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。由于其广阔的应用前景、巨大的社会效益和经济效益，已引起各国的广泛关注和高度重视。
因此，本论文将尝试探讨整理生物特征识别技术这项前沿技术，和新兴的多模态发展趋势，并且关注其最新的科研方向及在实际中的推广利用现状!
生物特征;生物特征的识别与认证;步态识别;虹膜识别;皮肤芯片;脸像识别;多模态(即多生物特征融合)识别技术;
每个个体都有唯一的可以测量或可自动识别和验证的生理特性或行为方式，即生物特征。它可划分为生理特征(如指纹、面像、虹膜、掌纹等)和行为特征(如步态、声音、笔迹等)。生物识别就是依据每个个体之间独一无二的生物特征对其进行识别与身份的认证。他的主要内容是生物识别技术和生物识别系统
生物特征识别技术，目前比较成熟并大规模使用的方式主要为，指纹、虹膜、脸、耳、掌纹、手掌静脉等，此外近年，语音识别、脑电波识别、唾液提取DNA等研究也有突破，有望进入商用阶段。生物特征识识别技术通常按照，扫描、数字化处理、分析、特征提取、存储、匹配分类几个步骤处理。目前扫描数字化处理已经相对成熟，主要的研究集中在分析和特征提取方面。作为一门计算机学科中的一个分支，存储、匹配和检索的高速化处理近年也有相当数量和质量的研究论文发表。生物特征识识别技术的应用相当广泛，在计算机应用领域居重要地位。在计算机安全学中，生物特征识别是认证(authentication)的重要手段，生物测定（Biostatistics）则被广泛地应用在安全防犯领域，国家安全公共安全领域中也有广泛的应用。
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。
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：
今日，网络语言已成为网民在网上交流必不可少的“通行证”，然而在日常生活的应用中，由于一些词汇沟通障碍，网络语言在带给人们新奇感觉的同时，也给人们的交流造成不便。这个问题也引起了主管部门的重视，国家语言改革工作委员会将于8月27日召开关于英文字母词以及网络语言的专家研讨会，邀请语言学家、作家及节目主持人共同探讨网络语言的规范问题。 对于4000多万网民来说，网络语言有着独特的魅力。一位大学生在接受采访时表示，网络语言也是一种文化。首先，为了省事，比如网上说“再见”，一般只用数字“88'代替，时间久了也就约定俗成。其次，不少网络用语有它自身的意义，比如"菜鸟"、"恐龙"之类，要是直截了当去说你"真是一个差劲的新手"，或是"这个真是丑女"，就感觉失去了应有的味道。还有用"灌水"来形容在论坛上滥发帖子，就很形象，换了其他词可能表达不出这个感觉。网上毕竟是一个相对自由的虚拟空间，用现实的规范去规范它，反而不大现实。 对于网络语言，专家们的态度经历了一个从“不屑一顾”到“研究探讨”的过程。
网络英语的词汇类型及其特点论文如下：
1、网络英语；词汇；构词法，20世纪中后期，网络传播的出现对传统的信息传播方式发起了挑战，对社会生活的各方面造成了巨大的影响和冲击。网络已经成为现代人生活中不可或缺的一部分，伴随着网络技术的飞速发展和互联网的迅速普及，也就逐渐形成了一种新的语言社团，网络语言。
2、网络英语词汇特点网络由于它特殊的载体和它的现实虚拟性，使得网络英语词汇呈现方方面面的特点，主要有几种缩略词（简称）这种方式很常见，约占网络用词缩写词的80%以上。
3、网络用语主要是谐音而缩略，为了尽量缩短交流双方的等待时间，发话人常常按口语的读音特点键入词汇，能缩写时尽量缩写，有时杂合阿拉伯数学。3KS→thanks；3Q→thank you；94（就是），为了提高交际速度,及时交换信息，网民还常常使用英语首字母缩略语。IMN2SHO→in mynot so humble opinion（依本人之高见）
4、汉语词语的简化主要是将汉语拼音缩短。极尽可能地将词语缩减，充分体现了网民们“时间就是金钱”的观念，缩略词语可以最大地减少键盘敲击次数，加快操作速度，增大信息量。
火锅刚刚寒风刺骨国际经济哈哈就忘记忘记娃娃
医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。下面，我为大家分享关于医学影像的论文，希望对大家有所帮助!
前 言
数字图像处理技术以当前数字化发展为基础， 逐渐衍生出的一项网络处理技术， 数字图像处理技术可实现对画面更加真实的展示。 在医学中，随着数字图像处理技术的渗透，数字图像将相关的病症呈现出来， 并通过处理技术对画面上相关数据进行处理，这种医疗手段，可大幅提升相关病症的治愈率，实现更加精准治疗的疗效。 在医学中医学影像广泛用于以下几方面之中，其中包括 CT(计算机 X 线断层扫描)、PET(正电子发射断层成像)、MRI(核磁共振影像)以及 UI(超声波影像)。 数字图像处理技术在技术发展基础上，其应用的范围将会在逐渐得到扩展，应用成效将会进一步得到提升。
1 关键技术在数字图像处理中的应用
医学影像中对于数字图像的处理， 通常是将数字图像转化成为相关数据，并针对相关数据呈现的结果，对患者病症进行分析，在对数字图像处理中，存在一定的关键技术，这些关键技术直接影响着整个医疗治疗与检查。
图像获取
图像获取顾名思义将医患的相关数据进行整理， 在进行数字图像检测时，得出的相关图像，在获取相关图像后，经过计算机的转变，将图像以数据的形式进行处理，最后将处理结果呈现出来。 在计算机摄取图像中，通过光电的转换，以数字化的形式展现出来， 数字图像处理技术还可实现将分析的结果作为医疗诊断的依据，进行保存[1].
图像处理
在运用数字图像获取相关图像后，需对图像进行处理，如压缩处理、编码处理，将所有运行的数据进行整理，将有关的数据进行压缩，并将相关编码进行处理，如模型基编码处理、神经网络编码处理等。
图像识别与重建
在经过图像复原后，将图像进行变换，在进行图片分析后分割相关图像，测量图像的区域特征，最后实现图像设备与呈现，在重建图像后，进行图像配准。
2 医学影像中数字图像处理技术
数字图像处理技术的辅助治疗
当前医学图像其中包括计算机 X 线断层扫描、 正电子发射断层成像、核磁共振影像以及超声波影像，在医疗治疗中，可根据相关数据的组建，进而实现几何模式的呈现，如 3D,还原机体的各项组织中，对于细小部位可实现放大观察，可实现医生定量认识，更加细致的观察病变处，为接下来的医疗治疗提供帮助。 例如在核磁共振影像治疗中， 首先设定一定的磁场，通过无线电射频脉冲激发的'方式，对机体中氢原子核进行刺激，在运行过程中产生共振，促进机体吸收能力，帮助查找病症所在[2].
提升放射治疗的疗效
在医疗中， 运用数字图像处理技术即可实现对患病处的观察，也可实现对病患处的治疗，这种治疗方式常见于肿瘤或癌症病变的放射性治疗。 在进行治疗前， 首先定位于病患方位，在准确定位后，借助数字图像处理技术，全方位的计划治疗方案，并在此基础上对病患处进行治疗。 例如在治疗肿瘤癌症等病变之处，利用数字图像排查病变以外机体状况，降低手术风险。
加深对脑组织以其功能认识
脑组织是人体机能运转的核心， 在脑组织中存在众多复杂的结构，因此想要实现对脑组织的功能认识，必须对脑组织进行全方位的观测，深层探析其各项组织结构。 近些年随着医疗技术的提升，数字图像处理技术被运用到医学之中，数字图像处理技术可实现透过大脑皮层对脑组织进行全方位观测，最后立体的呈现出脑组织中各项机构的运作状况[3]. 例如功能性磁共振成像即 FMRI,这种成像可对机体大脑皮层的活动状况进行检测， 还可实时跟踪信号的改变， 其高清的时间分辨率，为当代医疗提供了众多帮助。
实现了数字解剖功能
数字解剖即虚拟解剖， 这种解剖行为需以高科技为依托从力学、视觉等各方面，通过虚拟人资源得建立，透析机体各项组织结构，实现对虚拟人的解剖，增加对机体的认识，真实的还原解剖学相关知识，这种手段对于医疗教学、解剖研究具有重要的影响作用。
3 结 论
综上所述， 数字图像处理技术在医学影像中具有重要的应用价值，其技术的发展为医疗技术提供了进步的平台，也为数字图像处理技术的发展提供了应用空间， 这种结合的方式既是社会发展的要求，也是时代进步的趋势。
参考文献：
[1]张瑞兰，华 晶，安巍力，刘迎九。数字图像处理在医学影像方面的应用[J].医学信息，2012,03:400~401.
[2]刘 磊，JINChen-Lie.计算机图像处理技术在医学影像学上的应用[J].中国老年学杂志，2012,24:5642~5643.
[3]李 杨，李兴山，何常豫，孟利军。数字图像处理技术在腐蚀科学中的应用研究[J].价值工程，2015,02:51~52.
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(ComputedTomography)技术等。机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。总结：人工智能前景不可限量，图像识别作为AI技术的支撑，是一种强有力的识别方式，随着AI在场景上的深入，图像识别应用领域会越来越广。
图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。【关键词】人工智能 图像识别 深度学习1 概述图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。
没有人研究过的饿，是没有研究基础的，最好不要写，搞不定的
论跆拳道中的物理学（供你借鉴）(科学类)- 开发人体潜在能力的科学产生跆拳道的力量 -前言:初次接触跆拳道时，往往被它的破坏力所震惊。然而这种惊人的力量所有者并不是超凡的人物，而是极其普通的人。当然，这种惊人的力量所有者并不是天生就具备超人的力量。这种力量是由跆拳道的科学理论产生的。通常，人只使用自身的百分之十至二十的潜在能力。众所周知，如果人的大脑发挥所有的潜在能力，那么，人的能力将超过任何巨型计算机。同样，如果人的肉体能发挥自身的所有的潜在能力，那么，人体产生的力量将是无法估量的。跆拳道的力量是通过开发人体的潜在力量所产生的。换句话说，与体格，年龄和性别无关，任何人都能发挥自身的巨大力量。那么，怎样开发自身的潜在能力，发挥巨大力量呢。不是被动地重复肉体的锻炼就可以的。重要的是，要掌握发挥力量的理论，进行科学的训练。力量的理论有两大要素，即质量和加速度。若要发挥人体的巨大力量，就要充分利用两大要素。应用力学理论和人体结构的四大要素，即反作用力，冲击力，平衡，呼吸对人体发挥力量起着重要作用。跆拳道的所有动作是由以上6大要素形成的。通过学习这些要素，理解每个动作的科学根据，就能充分领会跆拳道技术含有的科学意义。质量和加速度沉重的打击和有速度的动作产生力量:跆拳道的理论基础是牛顿的运动法则，即力的大小是质量和加速度的乘积。运动方程式是F = M A。如果把这个方程式应用于人，那么，质量是人的体重，加速度则是人的动作速度，人的力量就被这两个要素所决定。也就是说，人要发挥巨大力量，就必须在这两个要素上下功夫。因此，跆拳道最重视的是这两个要素。1. 质量:根据牛顿的运动方程式，在加速度是定量时，力的大小与质量的大小，即身体的重量成正比。为了增大质量就必须增加体重。但是，人体的力量并不是简单地增加体重就能提高的。重要的是，在打击的瞬间要把全身的重量压在打击点上。就算人的体重很小，如果把体重集中在一点上就能产生巨大的质量。怎样才能把身体的重量加在动作的一点上呢? 一个办法是旋转腰部。通过旋转腰腹部的肌肉把身体的大部分重量加在动作的一点上，就能产生更大的力量。腰部的旋转方向要和攻击或防御的方向相同是非常重要的。如果腰部的旋转方向不同于目标方向，身体重量产生的力量将会抵消动作的力量。另一个办法是，通过身体的上下运动把身体的大部分重量加在动作的一点上，也能产生更大的力量。即正弦曲线运动。将身体的重心沿着正弦曲线的轨迹运动，利用膝关节的屈伸来降低或提高身体的重心。当膝关节伸直时，身体的重心达到曲线的最高位置，在打击的瞬间将身体的重量下沉加在动作的一点上。值得注意的事，膝关节的屈伸不能过度，要做放松而自然的曲线运动。2. 加速度:最大的力量由最大的质量和最大的加速度产生。尽管质量小，即体重轻，如果加大加速度就能发挥巨大力量。下面是自由落体运动的例子。如果将一个钢球从空中对准地面的一块玻璃落下，那么，从十米高度落下的钢球砸在这块玻璃上的破坏力与从一米高度落下的钢球砸在这块玻璃上的破坏力是截然不同的。为了直观地理解速度与力的关系，对燃烧着的蜡烛进行试验。当手掌对着蜡烛的火苗慢慢地横扫时，火苗不发生任何变化。但是，手掌快速移动时，火苗将被熄灭。或者，用快速的拳头或脚掌击向火苗并在火苗的寸前停止时，火苗也会被熄灭。怎样掌握有速度的动作呢? 有一个办法是移动身体的重心。身体的重心越高动作的速度就越大。但是值得注意的是，提高身体的重心，尽管有利于发挥动作的速度却不利于身体的稳定。另一个办法是扩大攻击的距离也可以加大动作的速度，因为在一定的时间内，动作距离越大，动作的速度就越快。扩大攻击距离的方法是通过提高身体的柔韧性来实现的。反作用力和冲击力 应用力的原理发挥最大的力量:最大的力量来自最大的质量和加速度。为了加强这个力量，跆拳道充分地利用了力具有的性质。不但要开发人体自身的力量，还要利用对手的力量。3. 反作用力:反作用力的方向是作用力的相反方向。根据牛顿第三定律：物体间的作用力与反作用力的大小相等、方向相反、作用在一条直线上。如果用一个十公斤的物体打击墙壁，那么这个物体也会得到相同的力。因为力是物体与物体之间的相互作用。跆拳道利用两种反作用力，即利用对手的力量和人体自身的反作用力。利用对手的力量是，通过阻击对手的作用力所产生的反作用力。当对手向着自己袭击时，对手的速度越快力量就越大。如果对准对手的身体进行反击的话，对手将受到重大的力量。因为反击的力量和对手的袭击力量之和是对手所受到的力量。在这种情况下，即使反击的力量很小，对手也将受到巨大的冲击。利用人体自身的反作用力是，把身体的中心线作为轴线，向着两个相反方向同时进行运动时，其中反方向运动所产生的力量。就是说，当右拳进行打击时，左拳要向后拉动。左拳的反方向运动产生的反作用力，增强了右拳的力量。如果没有左拳的反方向运动，右拳将是有击无力。4. 冲击力:众所周知，冲击力与力的作用时间和力接触的面积成反比。例如，用橡胶管喷水时，将管口用力压扁使管口面积变小，水压就大喷的就远。这是因为管口面积变小后，水的压力聚集到一个小点上的原因。当打击对手的时候，把力量集中在目标的一个点上，就会增强打击的破坏力。即使打击的力量不变，随着目标面积的变化，冲击力的的大小也随之而变。跆拳道有两个集中力量的方法。一个是把自身的全部力量集中在一点上，另一个是把打击目标集中在对手的要害上。集中自身的全部力量在拳、掌、指、足、膝、肘、头等骨骼的尖端上作为冲击体。在这里重要的是力的作用时间要短，在瞬间聚集全身的力量来打击对手。决不能长时间集中全身的力量，要在全身放松的条件下，就是在接触对手的刹那，突然极度紧张全身肌肉、把全身的力量集中在自身的一点上。出拳时要有握拳、扣腕、旋转等动作，以提高冲击的强度。打击目标要集中在对手的要害上，即最脆弱的部位。打击力量的作用时间要在瞬间完成，不给对手留下缓冲的余地。目标应该是要害的一个点，决不能把力量分散在一个面上。必须强调的是，打击的力量要集中在要害的一点上。否则，就会浪费集中的全身力量，给对手留下缓冲的余地。平衡和呼吸 技术的根本是绝妙的平衡和完美的呼吸:华丽而有高度的足技，进行技术动作时吐气的悦耳叫声展现了跆拳道的特征。虽然保持平衡和调节呼吸是所有武术和体育项目不可缺少的，但是要掌握和发挥跆拳道独有的技术并发挥力量，这两个要素就显得格外重要了。5. 平衡:观看一流的跆拳道选手演武时，引人注目的是高度的平衡。不管做什么样的高难动作，上半身决不会扭曲下半身决不会摇动。身体的重心移动及高速的动作都离不开平衡。保持常时的身体均衡状态，可避免视线脱离目标。不管攻击或者防御，平衡是产生最大力量的根本。保持身体平衡的重点是站立方法。不管攻击还是防御，站立的姿势要保持安定，同时要有适应性。即可随时调整站立姿势保证身体重心的顺利移动。当身体重心均匀分布在两腿上时，站立的身体重心应该在两腿中央的垂直线上。当身体重心的大部分分布在某个单腿上时，站立的身体重心应该在这个单腿的中心线上。这样的身体移动可保持站立姿势的平衡。 另外，快速打击时为了保持身体平衡，要经常保持关节的柔韧性和弹性。而且在打击的瞬间要努力保持后腿的脚跟不离开地面，也帮助身体保持平衡。6. 呼吸:呼吸对于调整体力，进行攻击和防御都起着很大的作用。身体的中心是腹部，也是力的根源。把力集中在腹部，可产生更大的力量。重要的是要掌握正确的呼吸法和它的调节。吐气可以使身体柔软，止气使腹部紧张集中力量。向对手进行打击时迅速吐气，将要击中对手的瞬间要止气是很重要的。吐气的大声喊叫可集中精神，提高威力。而且如果受到攻击，还能有效地抑制疼痛，防止丧失意识。另外沉着地吸气可安定情绪，为下一个动作做准备。必须提醒的是在决定攻击和防御的焦点时，绝对不能吸气。这是因为吸气不仅妨碍进行下一个动作，还妨碍精力集中减轻打击力度。在比赛过程中为了防止对手察觉自己的疲劳，有必要进行呼吸的伪装。这也是一流选手应具备的条件之一。总结:以上叙述的是跆拳道的力的理论，它包括质量和加速度两大要素以及反作用力,冲击力，平衡和呼吸四大要素。这些要素不是一个一个独立的，而是要素之间有着密切关系的。要掌握跆拳道就必须熟练掌握这些要素和相互关系。跆拳道的科学基础完全是基本的力学理论，任何人都可以理解。跆拳道的力量就是应用这样简单的道理产生的。因此，学习跆拳道与体格，年龄和性别无关，任何人都能发挥自身的巨大力量。当然，理论要与实践结合才有其生命力。技术的提高必须通过不懈的练习。但不是损伤肉体的盲目练习。而是要充分掌握上述的基本理论，进行科学的，规则的训练才能真正发挥跆拳道的力量。
前言：随着科学技术的发展以及新型学科在各领域的广泛运用，现代社会要求培养大批新型优质人才。因此，学校体育有新的历史使命。按照“面向现代化，面向世界，面向未来”的要求，我们要从学校教育塑造人的任务和适应未来的需要考虑学校体育的任务，即体育教育除了向学生传授体育的知识、技术以及增强他们的体质外，要把育人放在首位。而近年来深受广大青少年喜爱的跆拳道运动正有效地体现了这一要求——体育教学与德育紧密结合。跆拳道是一项重礼仪、强意志、健身体的体育运动，已被正式列入奥运会比赛项目。它发源于朝鲜半岛，同中国武术一样都是东方传统文化的重要组成部分，具有浓厚的民族特色和传统精神。跆拳道是人们把人类生存的本能意识通过肢体有力的运作表现出来，其所有动作都以自身的防卫本能作为基础，然后逐渐变为一种主观信念，从防御动作发展到进攻形态，最终达到自动化的行为阶段。道的本身蕴藏着一种精神追求的信念，最重要的一点是强烈的爱国热情和正义感。道，作为一种民族精神的体现，要求练习者须具备勇猛、善战、敢打敢拼的素质，培养坚韧不拔的作风，讲究礼仪修养以及完善的人格。因此跆拳道教学是与思想品质教育紧密结合的。用它的“礼仪、廉耻、克己、忍耐、百折不挠”的精神来培养学生良好的意志品质和精神修养，培养具备自信、忠诚、尊敬、明礼、诚信、正直、协作、友爱、恒心的健全人格。以礼始，以礼终跆拳道给人们留下的较深的印象是，跆拳道练习者经常在不同的场合行礼鞠躬。这是一种礼仪教育，一种由外而内的自律、修炼的过程。因为跆拳道要求练习者不仅学习技术，更注重对礼仪、道德修养的学习，礼仪是跆拳道的基本精神的体现。其中，鞠躬是最为基本的礼仪。每当初学者刚进道馆（我们一般把跆拳道专用练习场所称为道馆），第一课必定是学习如何鞠躬敬礼。一个简单的“鞠躬”动作，教练能跟你说上半节课，可见其内涵之丰富。跆拳道教练会始终把“礼”作为训练内容，强调“礼始礼终”。每次练习前要先向国旗致礼，然后向教练敬礼。练习中只要有与教练及同伴接触的时候都要先敬礼，然后进行练习。练习结束时要向教练敬礼，向国旗致礼。在跆拳道练习的整个过程始终充满着仁义尚礼的气氛和精神，这种精神逐渐转化成人的情感基础，培养出人的尚礼情感和对跆拳道运动发自内心的热爱和崇尚。通过向国旗、长辈、教练、老师、队友鞠躬施礼，使学生养成行礼习惯，以具备恭敬谦虚、友好忍让的态度和互相学习的作风。而在比赛对抗的前后双方互相敬礼则充分表现了互相尊重、谦让宽容的运动精神。还有，在平日里练习时，不小心踢到对方，及时敬礼表示歉意；在对抗中将对方踢倒，及时停止进攻动作，退后一步敬礼示意；在进行木板或砖块的击破练习前后，都要向为你拿靶的同学敬礼致谢……作为一种竞技性很强的体育运动，强调武德是非常必要的。教练对此的强调不仅仅是出于学生的安全因素来考虑，更重要的是为了培养学生发自内心的崇“礼”的美德。一位初学者说道：“以前见到老师都是出于形式般的问声好，现在我觉得我是发自内心的向师长问好。跆拳道教会了我如何鞠躬，如何尊师重道。它让我成为一个懂礼的人。”思想道德的培养跆拳道推崇“以礼始，以礼终”的尚武精神，注重提升学生思想道德修养。“礼仪”只是其中一种外在表现形式，跆拳道练习者除了要有文明的举止以外，还应具备高尚的思想情操。在跆拳道的评价体系当中，基本技能并不是全部，思想道德修养也是很重要的考查部分。如果你的品行没有得到教练或是前辈们的一致认同，升级是没有可能的。每一个跆拳道道场，都会有许多关于思想道德方面的教条。有明文规定的，也有约定俗成的。其中，约定俗成的东西占大部分，而且大都是由教练或者前辈们言传身授（这是习武之人的一个特色）。这些教条大多是从具体的事例来引导学生做一个正直、诚信、仁爱、谦让、克己的武者。例如那些喜欢在道馆内外炫耀武技的人是为跆拳道练习者所鄙视的，而那些花钱买段位或是为了金钱和利益卖证书的人也都是为跆拳道练习者所唾弃的。还有不悖强凌弱，不弄虚作假，不随意动武，不妄生恶念……能充分体现“廉耻”的精神要求。一个有修养的跆拳道学习者是能做到忍耐、克己的。不论道场内外，克制自己着实是重要的问题。无论是在与别人发生争执时，还是与同伴对抗练习时，面对对手，若不能克制自己，感情用事加以攻击，将会造成抱憾终身的后果。另一方面，一个人如果不谦虚不节制，没有分寸地生活，爱慕虚荣，也将会失去作为武道人的资格。强者不是战胜对方的人，而是战胜自己的人。即自胜自强。正规的跆拳道道场会要求学生在练习前后静坐冥想，对自己的行为和思想做一番总结。目的是对照跆拳道的精神“礼仪、廉耻、克己、忍耐、百折不挠”来反思自己的得失，为今后的修炼明确方向和目标。自信心的培养自信心是贯穿跆拳道全过程的精神支柱。在跆拳道的修炼中，不论是初练，还是高水平修炼，教练都十分强调对学生自信心的培养。学生只有对自己充分信任，才能在修炼过程中克服所遇到的困难、挫折或是打击。一个自信的人，相信自己一定能克服困难，战胜挫折，一定能战胜对手，比别人做得更好。这种心境，是一种强烈而持久的情感体验，激励人经历千辛万苦去追求和争取达到最终目的。在跆拳道的练习或比赛中，运动员习惯于每完成一个动作，发出“呀！”“哇！”、“噻！”等等声音，这种发声叫喊具有十分重要的作用。其作用主要表现为下面几个方面：首先，大喊能使自己兴奋起来，使自己的大脑运动中枢振奋起来，刺激自己的肌体迅速进人兴奋状态，稳定自己的情绪；其次，大喊能分散对方的注意力，威慑对方；最重要的是提高自己的注意力，增加自己的自信心。这种发声练习也是平时道馆里教练对学生最基本的要求。练习过程中的叫喊不仅仅能让练习者保持兴奋，集中注意力，同时也能使全场的练习者产生共鸣，从而在练习过程中营造一种积极进取的氛围。学生要第一次面对韧带练习，第一次面对木板击破，第一次面对升级考核，第一次面对实战对手，第一次面对……如此多的第一次，需要的是教练的支持和鼓励，让学生树立无比坚定的自信。或许第一次失败了，但自信能使其奋发图强、勇往直前，直到战胜自己，战胜对手。当你的踢腿越来越高时，当你能击破的木板越来越厚时，当你的级别越来越高时，当你能战胜的对手越来越强时……你的自信心将得到一次又一次的提升，你正逐步成为一个充满自信的人。在跆拳道的修炼过程中，这种自信心激励学生进取，勇往直前，成为具有管理能力的领导者。反过来，修炼中形成的统率力和胆识，又能使其充满自信心，进而产生心理上的安全感，使其无论面对任何困难，也不易动摇其信念。这种贯穿跆拳道修炼过程之中的自信心，是激励学生勇往直前、支持学生达到最高目标的精神支柱。意志品质的培养意志品质是根据某种动机，支配人的行动、思维、身体去克服困难，达到预定的目标的一种心理过程。它主要表现为：自觉性、果断性，自制力，坚持性。此外，意志品质还表现在勇敢、机智、顽强、不畏艰苦、勇于克服困难等方面。意志品质是意志的具表现。如果一个人的意志品质经常稳定地表现在他的各种行动中，这种品质就成了他的性格特点。人的意志品质是多种多样的，意志品质也是互相联系的，而跆拳道修炼是对修炼者意志品质的全面锻炼和培养。跆拳道的教学始终以“礼义廉耻，忍耐克己，百折不屈”为根本宗旨，全面培养学生顽强、果断、坚毅以及吃苦耐劳的精神和坚韧不拔、积极向上的意志品质。跆拳道有一套科学的评价体系，它有极高的等级制度，它要求学生在每一个级别（或者说是阶段）都要通过一定程度的修炼，而每一级别的修炼，要求都是逐步提高的。每个级别的学生都要经过严格的考核才能通过。这就要求学生在练习的过程中不断的挖掘自身的潜能，不断的超越自我。因此，每一个阶段的练习都是对学生的一种考验，而这一过程中，学生的身心都得到了进一步的提高。意志品质的磨练贯穿全过程。可以说，能够得到晋升的学员都具备有较高的意志品质和技能。在跆拳道的道馆里，无论男女，无论大小，当他们挥汗如雨，咬牙坚持的时候；当他们强忍痛苦，坚定不移的时候；当他们一次次摔倒，一次次站起来的时候；当他们屡战屡败，而又锲而不舍的时候；当他们声声呐喊响彻校园的时候……这一切让我感触良多。中国孩子在夏令营里娇气、软弱的表现，曾经在教育界，甚至是全社会掀起了轩然大波。当今社会，孩子的娇生惯养仍然是家长和老师们头痛不已的事情。但是，从这些练习跆拳道的孩子们身上，我看到了下一代的希望，我相信他们也会是新一代中国人的骄傲。综上，跆拳道是一项能够充分体现健身与德育相结合的体育运动。这项在中国被誉为“男子汉”的运动（也是众多女生的最爱），正不断地融入到学校体育当中，为体育事业注入了一股充满活力的新鲜血液。它满足了学生的兴趣及接受新事物、新知识的好奇心；它使学生在锻炼身体的同时，在意志品质和精神修养方面也得到全面的提高，而且还能培养良好的心理素质，使身心协调发展；它体现了体育由肢体运动转向兼顾身心，重在育人的教育理念；它赋予现实社会安全教育的实际技能；它是民族精神、民族文化的养成教育，是中学德育可操作性的具体体现。随着跆拳道课堂教学的普及和完善，它在学校体育中的教育功用会得到越来越广泛的认可，更多的青少年会在跆拳道的学习中受益。同时，跆拳道也必定能得到更为广泛的发展。
跆拳道精神：礼仪，廉耻，忍耐，克己，百折不屈。任取一个都可以讲，并且可以结合中国传统武术来讲。如果还要挖深层次，那就可以提到“恕”“思至深而行至束（思维深入，但是行为内敛）”这些概念。跆拳道区别于外国其他武道除了它近乎艺术的腿法之外还有它十分贴近中国文化的精神，中国人练起来可以说是得心应手了。在下跆拳道业余爱好者，因为身材问题，到后面就专门研究这些跆拳道精神和品势了，如果依然有不懂得问题可以接着来找我