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直接截图，再放到word试试。目前最先进的OCR识别软件 abbyy 还没有这项技术，理论上可以试试用软件扫描二维码，然后把网址或者信息导入到二维码生成器，重新生成一个二维码
有二维码的PDF格式怎么转换为WORD格式~？
【一】首先找到并进入在线转换平台；
【二】选择好要转换的文件格式并把要转换的文件添加进来；
【三】添加好文件之后单击开始转换按钮，等一会转换就可以完成了。
以上就是在线免费将pdf转换成word的全部过程啦。
在转换完成之后不要忘了将文件下载下来。
论文格式生成器
在写学术论文中我们往往要在文章最后表明参考文献，这是一件较繁琐工作，且易出现格式不标准的错误。这就使得参考文献自动生成器的出现。
参考文献及格式
参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。即“为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。”
参考文献类型及文献类型：
专著M ; 报纸N ;期刊J ;专利文献P;汇编G ;古籍O;技术标准S ;学位论文D ;科技报告R;参考工具K ;检索工具W;档案B ;录音带A ;图表Q;唱片L;产品样本X;录相带V;会议录C;中译文T;乐谱I; 电影片Y;手稿H;微缩胶卷U ;幻灯片Z;微缩平片F;其他E。
格式：
专著、论文集、学位论文、报告：[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地：出版者，出版年.起止页码(任选)
期刊文章：[序号]主要责任者.文献题名[J].刊名，年，卷(期)：起止页码
论文集中的析出文献：[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A].原文献主要责任者(任选).原文献题名[C].出版地：出版者，出版年.析出文献起止页码
报纸文章：[序号]主要责任者.文献题名 [N].报纸名，出版日期(版次)
国际、国家标准：[序号]标准编号，标准名称[S]
专利：[序号]专利所有者.专利题名[P].专利国别：专利号，出版日期
电子文献：[序号]主要责任者.电子文献题名[电子文献和载体类型标识].电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期(任选)
各种未定义类型的文献：[序号]主要责任者.文献题名[Z].出版地：出版者，出版年
参考文献自动生成器
下载：
我们可以在各大搜索引擎中输入“参考文献自动生成器”，会找到很多下载方式，这是一个技术含量不高的小软件，大体都能满足我们的需要。在这里向大家提供几个下载地址：
这个是网页版：
使用：
参考文献自动生成器使用较简单便捷，并能避免手打参考文献时易出现的`不标准错误。如同二维码自动生成器一样，根据步骤填写即可，各软件的使用方法较一致，在此仅作简单描述：
1、在菜单栏中选择你所添加的参考文献的类型是“期刊”、“报纸”、“图书”、“网络文献”、“论文集”、“学术报告”还是“其他”;
2、选择号类型后，根据下面的提示填写作者、题目、名称、年份、起止页码等，其中带*号的是必填项;(在有些方框中会有提示内容)
3、填好后点击添加;
4、在下面方框中会看到已添加的参考文献，在此可对添加的参考文献进行整体操作，如“清空”;
5、将已添加的参考文献全部复制，并粘贴在你所写的文章最后。
在此我向大家补充介绍一下在谷歌搜索和中国知网中如何自动生成参考文献的格式：
谷歌：
1、在打开的主页上，选中【学术】，然后写上你要找的文章。
2、在搜索出来的列表中可以看到在文献右下角有【引用】。
3、点击【引用】会弹出一个对话框弹出标准的格式，然后进行复制粘贴就可以了。
中国知网：
在中国知网中检索并选中你所引用的文章;
接下来点击，左上角的“导出/参考文献”;
在“文献管理中心—文献输出”栏中你所引用的参考文献的标准格式已经出来，点击复制到剪切板，之后在你的文章中点击粘贴即可。
其中在很多文献搜索引擎中我们都可以直接生成参考文献的格式，在此不在多做介绍。
首先打开PaperFree论文查重官网,微信扫码一键登录输入题目和作者再进行提交论文查重。
检测时间：一般情况3~30分钟，毕业季的高峰时段30~60分钟；
数据库范围：学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）；
检测范围：涵盖所有中英文类别，包括哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等。
马上五一小长假，是不是准备奔赴诗和远方了
先别急着去浪，答辩日期是不是定下来了
PPT做了没？
论文内容熟悉了没？
答辩问题准备了没？
全都没准备？没关系！
学姐给大家整理了论文答辩问题大集锦
拿出小本本记下这些问题，假期放心去浪~
首先，你要先清楚答辩的流程
有两个步骤是一定是核心
阐述论文，介绍主要观点
老师提问，学生作答
阐述论文时候，你需要准备的问题有
1）自己为什么选择这个课题
2）研究这个课题的意义和目的是什么（学术价值与现实意义）
3）全文的基本框架、基本结构是如何安排的
4）全文的各部分之间逻辑关系如何
5）论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些
6）还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻
7）文章的基本观点和立论依据
8）本文的优缺点
9）论文有何创新之处
10）重要引文的具体出处
11）本文提出见解的可行性
12）定稿交出之后，自己重读时发现的缺陷
13）写作毕业论文时的体会
答辩中老师常提出的问题有
1）毕业论文采用了哪些与本专业相关的研究方法
2）论文中的核心概念是什么？用你自己的话高度概括
3）你选题的缘由是什么？研究具有何种现实指导意义
4）论文中的核心概念怎样在你的文中体现
5）从反面的角度思考：如果不按照你说的去做，结果又会怎样
6）论文的理论基础与主体框架的关联？主要的理论基础是什么
7）经过研究，你认为结果会是怎样？有何正面或负面效果
8）论文研究的对象是个体还是群体？是点的研究还是面的研究
9）研究的应然、实然、使然分别是什么
10）论文中的结论、建议或策略是否具有可行性和操作性
11）研究对象是否具有可比性？研究框架是否符合论文规范
最后，划重点，有三类问题是答辩老师提问率最高的
第一个问题：考察基本概念原理掌握
如：论文中提到的大学生的自我概念有几个维度？
第二个问题：考察理论联系实际能力
即针对论点结合实际进行提问
如：青少年的心理问题大多是属于与自我概念发展有关的问题，为了保证青年一代的心理健康，需要社会、学校、家庭及青年本人通力合作。请结合实例进行说明。
第三个问题：考察现在专业潜力
即针对专业发展中的诸多问题及热点进行提问
如：国内关于父母教养方式的研究有很多，你是怎么想到把大学生拖延和它联系到一起的？国内外现在这个问题最新的研究方向是什么呢？
以上就是答辩过程中可能出现的通用问题大集锦
实际答辩时，每个学校都有自己的流程和标准
所以有针对性的指导和模拟是非常重要的
为了让大家顺利通答辩，给毕业季画上圆满句号
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屏幕的右上角。万方论文二维码位于论文页面屏幕的右上角，是可以通过该二维码进行添加好友的。论文是一个汉语词语，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
电子商务能够给企业带来经营管理和销售方式的改变,使企业能够更及时、准确、充分地掌握市场需求信息,按时、按质地提供给客户所需要的商品或服务,从而加强其市场竞争地位。下面是我带来的关于电子商务论文的摘要的内容，欢迎阅读参考!电子商务论文的摘要(一) 试谈电子商务安全审计 摘要：审计是电子商务安全管理中的一条重要防线。电子商务安全审计是指模拟社会的监察机构对电子商务系统运营和电子商务企业财务的活动进行监视和记录的一种机制。它包括外部审计和电子商务公司内部审计两个方面。 关键词：电子商务;安全审计;安全管理 电子商务论文的摘要(二) 浅谈移动电子商务 【摘 要】目前国内外的移动电子商务发展的十分迅速，移动因特网业务最重要的方面就是通过移动通信设备来进行可靠的电子交易。移动通信具有较高的安全性，并且可以通过许多方式对安全性进行加强。服务提供商抓住了因特网与移动技术结合的机会，根据客户所在的位置和自身个性来提供服务，从而建立和巩固自身与客户的关系。移动电子商务可以理解为移动通信、无线局域网技术和电子商务技术的结合。论文将主要通过对移动电子商务的概念、发展现状、发展前景、存在的问题等进行了全面、深入的剖析，并且详细的讨论了移动电子商务的业务模式、特点，并对移动电子商务发展前景做了展望。 【关键词】电子商务 移动电子商务 移动通信技术 电子商务论文的摘要(三) 浅谈我国电子商务现状 摘要：随着现代科学技术的飞速发展,电子商务逐渐走进人们的日常生活。在此情况下,电子商务已经不再是什么神秘之物,它们只是在网络环境发展到一定阶段,而出现的必然产物。但由于受到目前我国种种因素影响,电子商务也给进入网络平台的交易双方带来不可避免的风险,如网络安全、经济情况、从业人员专业水平及职业素养等等。 关键词：电子商务;信息;网络 以下是我带来的关于电子商务的论文，希望能帮到您! 浅论移动电子商务的发展趋势 移动互联网技术的飞速发展，为移动电子商务的发展奠定了坚实的基础，并且创造了全新的消费模式，对大众的消费行为产生了巨大的影响。移动通信和互联网成为当今世界发展最快，最具有市场潜力的两大的业务，移动互联网逐渐渗透到人们生活的方方面面，移动电子商务也随之产生。 一、移动电子商务简介 移动电子商务就是利用手机、平板电脑等移动终端进行的B2B、C2C、B2C的电子商务，将因特网、移动通信技术、短距离通信技术和其他信息处理技术进行完美结合，使用者可以在任何时间、地点进行各种商贸活动，实现随时随地、线上线下的购物和交易、在线电子支付的各种交易活动、商务活动和金融活动等。 根据CNNIC发布的第二十八次《中国互联网络发展状况统计报告》中我们知道，我国手机网民规模达到了三点二亿，比2010年增加了一千五百万，手机网民在全部网民中的比例为百分之六十五，再加上其他移动终端的网民数量，为移动电子商务的发展奠定了牢固的基础。我国电子商务研究中心检测数据显示，今年交易规模已经突破四百亿元人民币，其中包括家电、服装、日用品等实体商品交易总额。 二、移动电子商务的发展趋势 (一)企业应用成为移动电子商务领域的核心 当前，移动电子商务的发展热度持续上涨，并逐步成熟，同时，越来越多的个人及企业都开始应用移动电子商务，这对于更好的便于其自身发展起到了重要作用，相对于个人来说，其大多处于消费者的角度，更多的是为了方便购物与浏览信息，而对于企业来说，其参与移动电子商务，更多的则是为了自身发展，这个平台为企业提供了更多的营销渠道，对于提升其经济效益具有重要意义。企业之间的竞争越发激烈，这也表现在移动电子商务的发展上面，随着新一轮淘汰机制的建立，无疑为企业提供了更具上升性的发展环境。比较这两种商业模式，显然是基于企业的应用更加成熟，具有较强的稳定性和消费力度，这两点是个人用户很难做到的。在移动电子商务的业务范畴中，很多类型的业务可以帮助企业获得更大收入和提高工作效率，所以企业应用的快速发展能够极大地推动移动电子商务的发展。 (二)基于LBS的应用将会大放异彩 国外移动电子商务运营者利用移动电子商务用户独有的移动性，将LBS技术引入其中，能够依据用户所在的位置信息推出具有针对性的电子商务业务，用户在向系统登记其位置信息时，不但可以获得一定奖励分值，还能够根据用户累计的奖励分值和用户当时所在的位置得到业务系统推荐的各种优惠券、代金券以及折扣编码等。 LBS定位技术的引入，给商家和用户提供了商业合作的平台，向在目标范围内的特定用户推荐商家信息和产品，通过手机短信、二维码等多种方式向用户推送优惠信息。这项技术的优点是使用户的搜索成本大为降低，不仅给用户提供了超低的优惠折扣，还让用户真实感受到了移动电子商务带来的游湖，提升了用户体验，并且能够让商家快速锁定人群，进行针对性营销，而移动电子商务运营商获得了广告收入，还有商家收费的客流量分析工具，LBS技术将为移动电子商务到来更多商机。 (三)继续深入产业链整合 市场竞争越来越激烈，移动电子商务也将渗透到社会的各个领域中，打破原有的产业格局和形式，相关产业链的整合还将继续深入，合作形式更加多样化，初期产业链上下游链状形态将会逐渐转化为多产业链主体和所层次协作的网状产业链结构，比如在产品交易方面不仅能够实现手机支付，而且金融服务商、电信运营商和第三方机构之间的合作将会更加密切，寻求合作、共同发展是不可避免的趋势，能够移动电子商务的发展注入了新的活力。 (四)给移动终端提供发展机会 手机终端和网络硬件等技术因素是移动电子商务发展中的重要基础设施，移动电子商务的所有活动都和移动终端密切相关，移动终端不仅要带动移动电子商务的发展，还要在其价值链上实现各方顺利合作，为电子商务业务的开展提供便利。终端技术不断发展，移动终端的功能越来越多，也越来越人性化，并且形成被广大用户熟知的移动电子商务品牌。网上交易商品的图品信息已经接近PC互联网上的界面显示效果，手机将升级为更小的PC，虽然不会被完全替代，但是移动终端产品的融合趋势将会越来越明显，变得更有价值。 (五)快捷安全的移动支付 移动电子商务活动中，支付环节无疑成为最为重要的环节，在移动电子商务中，二维码、RFID以及空中圈存技术的引入，简化了手机支付流程。手机二维码是二维码技术中的一种，将其应用在电子票务方面不但能够降低票据制作成本，还能提升防伪和检验能力。此外用户还可以通过一张手机卡实现通信服务和实现其他支付业务的功能。与移动终端的结合实现随时使用的功能，用户仅通过一张手机UIM卡，可以方便、安全、快捷地完成支付。在移动电子商务的发展趋势中，用户可以凭借移动终端实现安全快捷完成小额支付，也可以像银行卡一样进行大额转账和消费，能够为用户和商家提供安全、快捷、方便的移动支付成为电子商务的新特性之一。 三、结束语 移动电子商务潜力巨大，但由于多方面原因，我国移动电子商务还未发展成熟，在交易安全、商业模式和用户接纳等还存在很多问题，政府和移动运营商应当密切联系和配合，进一步构建适宜移动电子商务发展的环境，还要对移动电子商务的服务模式、物流配送和支付手段严加监管，我国移动电子商务定会得到长远发展。 猜你喜欢： 1. 电子商务论文摘要 2. 电子商务毕业论文范本 3. 浅谈电子商务论文范文 4. 电子商务学术论文例文 5. 电子商务发展对策论文
论文查重可以根据需求选择自己需要的查重系统，比如初稿用一些免费的查重软件，定稿了再用和学校一样的查重系统！免费查重查重步骤如下
Paperbye目前分两个版本，一个是标准版(不限制篇数免费版)，一个是旗舰版（收费版），标准版8个比对数据库，旗舰版12比对数据库。
使用方法如下：
第一步，打开paperbye官网用微信扫码关注公众号登录
第二步，登录成功后，选择永久免费标准版本，上传需要查重的论文；
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第四步，如果需要进行论文在线改重或机器降重，可以在查看报告列表查看
根据自己需求，在线改重，如果报告比例较高，自己进行修改的话，可以在报告里一边修改一边查重，及时反馈修改结果；机器改重，就是软件辅助自动修改文章降重，可以辅助自己提供论文修改效率。
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在论文查重时首先我们要明确学校的要求，其次选择初稿免费查重系统进行检测，毕业论文完成步骤有哪些？很多同学都不太了解毕业论文怎么才能合格，下面跟着小编来了解下吧！其实论文的完成步骤还是很简单的，只要你能完成一下几点，那么顺利毕业就是很简单的一件事。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
第一、初稿定稿。只是我们写毕业论文的第一步，我们先得准备好论文，虽然刚开始只是一个初稿，但是也需要我们认真对待。初稿完成后再经过多次的润色修改，按照指导老师的建议去不断完善，最后确定定稿。
第二、按学校要求进行查重。学校对于学生提交的毕业论文都有一个重复率的要求，学生必须要达到学校要求的论文重复率才行。在完成毕业论文后，同学们可以根据学校要求去进行论文查重。
第三、论文查重系统选择。不同的查重系统检测结果是不同的，这主要是它们的数据库以及算法都不相同才导致的。学校一般只会为我们提供一至二次的免费查重机会，如果都没合格那么就可能会有延期毕业的风险。所以，小编建议同学们在提交学校进行查重前，可以先自己在网上找一些查重软件自己去进行检测，如cnkitime论文查重系统都是不错的查重软件，安全保障不泄露不收录。
如果网址无法打开，可以尝试以下操作：1. 检查网络连接是否正常，如果网络连接有问题，可以尝试重新连接或者重启路由器。2. 检查网址是否输入正确，如果网址输入有误，可以重新输入正确的网址。3. 检查浏览器的设置，如果浏览器的设置有问题，可以尝试重新设置浏览器。4. 检查网站服务器是否正常，如果网站服务器出现故障，可以尝试稍后再访问。
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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。
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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