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写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。
人脸识别的基本方法
人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。
(1)几何特征的人脸识别方法
几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
(3)神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
(4)弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。
在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。正是基于上述原因，一直到21 世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。
如果可以的话，可以Te一下colorreco，更好的技术解答。
只要开人脸识别功能就行了 人脸识别其实很简单，相机处理器对拍到的物体进行长宽比例的分析，分析出的数值接近人脸的比例就会自动锁定，其实就是数学上的计算和比例，也许大家认为人脸差别很大，其实都是遵循着固定的比率的，只要不是畸形，不管胖瘦脸部的比例都是人脸特有的那个值，所以即使是素描画，相机一样认为他是人脸，只要他的比例是对的
=IF(OR(P9=""),"",Q9&"."&R9&""&LEFT(S9,2)&"") 意思是当P9为空,就显示空,否则显示Q9为整数部份,&"."为加上一个小数点,小数部份为R9和S9的前两位阵列成.这个公式里的OR和后&""是多余的,写成这样就行=IF(P9="","",Q9&"."&R9&""&LEFT(S9,2)) Q9=30 R9=32 S9=在后面的单元格显示,如果是当S9整数小于2位,就在前面添0,大于2位就显示几位整,那么输入 =Q9&"."&R9&IF(LEN(ROUNDDOWN(S9,0))<2,0&ROUNDDOWN(S9,0),ROUNDDOWN(S9,0))
适合啊，我同学做的就跟你一点差别，她是人脸识别，没有表情。
据说，苹果新品手机可以“在一百万张脸中识别出你的肥脸”，还可以通过人脸识别解锁手机，以及订制动态3D Animojis 表情。 苹果iPhoneX人脸识别是怎么实现的呢？ 这是一个复杂的技术问题......人脸识别主要包括人脸检测、特征提取、人脸分类三个过程。 简单地说，就是通过人脸检测，对五官进行一些关键点的定位，然后提取计算机能够识别的人脸特征，最后进行一个相似度的比对，从而得到一个人脸识别的结果，也就是判断“刷脸”的是不是你本人。 让人最为激动还是苹果在取消home键后，替代Touch ID的Face ID功能。有了人脸识别技术加持，抬手秒解锁iPhone的过程真的是更简单也更迅速。 不仅如此，苹果人脸识别解锁的安全性、可靠性也非常高。运用3D结构光技术，iPhone X 能够快速对“人脸3D建模”。即使使用者改变发型，戴上眼镜帽子，或者在晚上，iPhone X都能成功解锁。 人脸识别技术这么牛，那它是万能的吗？只要是人脸都可以识别、辨认出来么？其实，在进行人脸识别的时候，也存在一些难题，比如人的姿态、光照、遮挡等都会对人脸识别造成影响。
首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是面部，完成面部捕捉，ai可以这样做。 不过个人以为这个技术并不好用，特别是在有不止一个人的场景上，比如大合照，对焦点经常乱跑，所以偶的相机基本还是放在中央对焦上，毕竟cpu再聪明，还是人脑更靠谱。。。
Mate9 Pro会支援人脸解锁/识别功能，正在努力适配中。版本具体的更新资讯，请您关注花粉论坛官方通知。感谢您对华为产品的一贯支援。
你可以使用opencv库提供的人脸识别模组，这样子会比较快
具体操作方法： 1、首先你需要一个连线Windows10电脑和Kinect的介面卡； 2、然后还需要给系统做一个小手术以获取Kinect Beta驱动更新： - 按Win+R开启执行，输入regedit回车开启登录档编辑器； - 导航至HKLM\Sofare\Microsoft\ - 建立子键\DriverFlighting\Partner\ 3、在\Partner子键中新建名为“TargetRing”的专案，将其值设定为“Drivers”。 不需要重启电脑，之后你就可以在Windows Update或装置管理器中更新Kinect Beta驱动了。 以上就是Windows10用Kinect实现人脸识别功能的方法了，这样一来只要给连线一个Kinect就可以使用Windows10人脸识别功能，而不用更换电脑了。
是的，比如云脉人脸识别中的人脸检测技术就是采用三维定向，对人脸三维朝向，做精准到“度”的判断，以及对人脸特征点进行“画素级”定位，轻松判断眼睛开合状态，还可通过技术对现有人脸识别做技术上的补充和完善，进而达到识别的创新性和严谨性。
操作方法： 1、首先你需要一个连线Windows10电脑和Kinect的介面卡； 2、然后还需要给系统做一个小手术以获取Kinect Beta驱动更新： - 按Win+R开启执行，输入regedit回车开启登录档编辑器； - 导航至HKLM\Sofare\Microsoft\ - 建立子键\DriverFlighting\Partner\ 3、在\Partner子键中新建名为“TargetRing”的专案，将其值设定为“Drivers”。 不需要重启电脑，之后你就可以在Windows Update或装置管理器中更新Kinect Beta驱动了。 以上就是Windows10用Kinect实现人脸识别功能的方法了，这样一来只要给连线一个Kinect就可以使用Windows10人脸识别功能，而不用更换电脑了。
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
爱眼征文(1)(诗歌式) 双眼！双眼！ 一双明亮的眼！ 两扇心灵的天窗！ 明亮的双眼啊！ 为了你，好学之人 不得多次舍弃深夜中的攻读 为了你，好学之人， 不能长时间在灯下求知苦读， 不知爱惜他的人， 早已把一副沉重的眼镜带上！ 无奈啊！ 你就是如此美丽多娇， 既是那样可爱， 更是那么明亮， 但是， 在你风光之时， 我不得又时时保护着你， 因为双眼 对我们太重要。 只有你才会给我们 带来光明 只有你才会给我们 带来活力 只有你才会给我们 带来希望！ 珍爱他吧！ 因为他给了我光明与活力。 爱眼征文(2)(记叙文) 我是眼睛，我要“吃……” 我是眼睛，我有角膜，它的光洁度、明亮度、对事物反应的灵敏度及视力状况都与营养密切相关，合理的营养可以增强我的抗病能力，保持健康。那么，应该给我“吃”些什么呢？ 蛋白质我需要 眼球视网膜上的视紫质由蛋白质合成的，蛋白质缺乏了，就会可导致视紫质合成不足，进而出现视力障碍。因此，平时要给我多“吃”些含蛋白质较高的食物，如瘦肉、鱼、乳、蛋和大豆制品等。 维生素我喜欢 维生素A是构成眼感光物质的重要原料，维生素A充足，我看起来就会很明亮有神，反之，会引起角膜上皮细胞脱落、增厚、角质化，使原来清澈透明的角膜变得像毛玻璃一样模糊不清，甚至会让我得夜盲症、白内障等疾病。含有维生素A较多的食物有动物肝、水果、蔬菜和胡萝卜等，可多食。 维生素B 1、维生素B 2是参与包括视神经在内的神经细胞代谢的重要物质，当维生素B 1、维生素B 2缺乏时，我会出现干涩、结膜充血、发炎、怕光、视力模糊、易疲劳等症状，甚至发生视神经炎。含维生素B 1较丰富的食物包括米糠、麦麸、粗粮、豆类及花生等，因此，选择主食不必过精，淘米次数不宜过多；维生素B 2的来源主要是肝、蛋、乳和蔬菜，可以多给我吃些。 维生素C是眼球晶状体的重要营养成分，摄入不足易患晶状体混浊性白内障、角膜炎。富含维生素C的食物有柚、番茄、枣、猕猴桃及绿色蔬菜等。 微量元素不可缺 微量元素在人体内含量虽然不到体重的万分之一，但作用很大，我也很需要这些微量元素。没有它们，我就无法进行新陈代谢，其中有4种微量元素对我的影响重大。首先是锌，它能增加我神经的敏感度，锌摄入不足时，锥状细胞的视素质合成就会出现障碍，从而影响我分辨颜色能力，食物中牡蛎含锌量最高，肝、奶酪、花生等也是锌的丰富来源。再来说说硒，它是维持视力的一种重要微量元素，应多吃，含硒较多的食物有鱼、家禽、白菜、萝卜、韭菜、蒜苗等。还有钼，它可是最能保证我把看到的景物看清楚的元素了，大豆、扁豆、萝卜缨中含钼较高。最后是铬，它能影响到胰岛素调节功能，有了它我就不会近视了。含铬丰富的食物有糙米、牛肉、蘑菇、葡萄和蔬菜等。 钙和磷可使我的巩膜坚韧，钙和磷缺乏我会很容易就疲劳、注意力分散，还会近视。所以，要给我多“吃”些含钙和磷丰富的食物，如排骨、肉、乳品、豆类、新鲜蔬菜和鱼、虾、蟹等。 爱眼征文(3)(记叙文) 眼睛是心灵的窗户，假如我们失去了这宝贵的“心灵之窗”，那么在你的脑海将是一片黑暗，再也没有那美丽的颜色和那世间的欢笑声，在别人嬉戏时自己却只能在旁边听着那欢笑声，那种感觉是多么孤独、多么无助啊！眼睛是人体不可缺少的一部分，如果没有了眼睛你就将会失去这美丽的世界，充满着阳光的世界。可见眼睛是多么重要啊！所以我们现在就要为我们的眼睛修起一道透明的“防护墙”。如果长时间看着近处的物体，牵引晶状体的肌肉总是处于紧张状态，就会引起眼睛疲劳，失去调节能力，看远处的物体就会什么也看不清，眼睛一片模糊，这就是少年儿童的多发病——近视。为了保护我们这可爱的眼睛，我们应该提前预防眼病的发生。为了预防近视，看书、写字时候眼睛不要离书本太近，时间不要太长，休息时要注意远眺，要多看绿的植物，绿色可以缓解视疲劳，要多做眼保健操，在做操之前应先洗一把脸，缓解一下学习的紧张情绪。在做眼操时最好应点一些眼药水，让我们的双眼好好的放松一下。还是那句老话：让我们携手为双眼建起一道坚固的“防护林”。 爱眼征文(3)(精华片)付裕爱眼护眼现在的许多同学都患上了近视眼，他们是怎样患上的呢？有的是因为长时间的看电视，有的是因为在对眼睛不良的情况下看书、写字等。我们应该爱护我们的眼睛，让自己有一双明亮的眼睛。我们应该怎么爱护自己的眼睛呢？首先我们应该做到“三个一”：眼离书本一尺远，胸离桌缘一拳远，手离笔尖一寸远。然后要做到 在公共汽车上不看书、躺着趴着不看书，强光弱光不看书，如果每天看了一小时电视节目后要洗一洗脸，因为看了一个小时电视后会有许多灰尘落在脸上，所以要洗一洗脸。还有每天要勤洗手，不要用手揉自己的眼睛，不然会患上沙眼，重者会导致失明。如果患上了沙眼和近视眼请不要慌，只要你早一点的治疗就会渐渐的好起来。同学们，眼睛是心灵的窗户，我们应该爱护它，有的人认为带上眼镜很漂亮，看起来像一位学问家，这种思想是不对的，别人认为你是，难道你就真的是了吗？你不是。如果你上了大学，想考军校，你是近视你能考上吗？不能。所以我们应该爱护自己的眼睛，让自己的眼睛永远是明亮的。 预防眼睛的疾病眼睛是心灵的窗户，保护眼睛是很重要的，想一想当你轻轻闭上双眼，你会看不到蓝蓝的天空、白白的云彩、五颜六色的花朵、绿绿的草，而且还感觉不到心灵的呼唤。眼睛健康可以看书、写字、看电视等许多许多。那么，从现在做起保护这双眼睛吧！首先你应该做到：按时休息，躺着歪着不看书，走路乘车不看书，强光弱光不看书。看电视要在3米远的地方看，而且不能超过2个小时；一定要记住“三个一”“真确的读写姿势”等重要的规章制度。注意一旦患上近视请赶快找眼医，及时用药物治疗，同时，我们要保护环境，环境对我们的眼睛也是很有利的，环境如果被污染了，眼睛会“哭”，也会得各种疾病，比如红眼病，沙眼等。得了真性近视可别忘记佩带眼镜，以防加大度数。同学们，从我们做起，大家一起来保护我们的心灵之窗——眼睛。 这可以吗？一定行！！！！
表格可以说是论文中的一个关键存在。当我们读太多的大文字时，我们不可避免地会觉得很无聊，也看不到一些关键信息。此时，如果我们添加表格，表格可以非常清晰地向我们展示一些信息。以数字的形式描述会更直观，与文字一起会让我们的整篇文章更有亮点，读者在阅读时不会感到眼睛疲劳。论文中的表格将参与重复检测。表格属于我们的重复检查范围。如果表格以截图的形式插入，他将不参与重复检测。然而，在正常情况下，我们都需要直接在word文档中插入表格。截图仍然相对较少。总的来说，论文查重表一定要参与查重，所以说大家在插入表时，表中的一些数据和内容一定要有自己的想法，不要把别人表中的东西原封不动地复制下来。因此，在写论文的过程中，每个人都可以适当地插入一些表格。这些表格可以通过精炼的语言或数据为论文的读者提供一些更重要的信息，这样他们就可以一目了然地看到你的论文在描述什么。
采访专业人才论文 眼视光技术专业是一门以保护眼视觉健康为主要内容，集眼科、视光学及视觉服务为 一体的眼保健、预防、治疗和康复全程全面的服务专业，旨在培养集眼保健技术、专业验光 配镜技能、服务理念于一体“医工商”复合型眼视光技术人才。 我国眼镜市场潜力巨大， 全国近视人群约 4 亿， 老花人群超过了 亿， 这些人中 90% 都需要眼镜。根据目前我国眼镜店数量计算大约需要 24 万名视光师，但是视光专业每年的毕 业生却不足千人，因此培养既能从事医学验光、眼镜定配技术，又能从事眼镜行业经营管理 工作需要的高级应用型眼视光技术人才，才能不断满足人们群众日益增长的视力保健服务的 需要。而如今，人们对眼部疾病的认识与预防的认知很是缺乏。今天我就给大家介绍一下眼 睛的疾病与预防的方法。我主要给大家介绍的是屈光不正这种常见的眼部疾病。 一、屈光不正 1>屈光不正的定义：屈光不正是指眼在不使用调节时，平行光线通过眼的屈光作用后， 不能在视网膜上结成清晰的物像，而在视网膜前或后方成像。它包括远视、近视及散光。 2>屈光不正的分类：最常见的屈光不正有三种： 1、近视眼：看不清远处物体； 2、远视眼：看不清近处物体； 3、散光眼：因角膜（覆盖眼球的一层透明膜）不规则弯曲而引起的影象变 型。 老视眼是第四种屈光不正，指在一手臂长的距离内有阅读和视觉困难，老视眼与其他 几种屈光不正的区别是，它与年龄有关，几乎是人人会发生的。屈光不正无法预防，但可通 过验光作出诊断，并可选择眼镜、隐形眼镜或手术加以矫正。 3>屈光不正的因素：造成屈光不正的原因很多，其中遗传因素是很重要的原因。当然不 合理的用眼也是不可忽视的原因，儿童处于生长发育时期，又不注意用眼卫生，如看书、写 字的姿势不正确，或光线不好，造成眼与书的距离太近，或看书时间过长，或走路、坐车看 书等都可造成眼睛过度疲劳，促成屈光不正。 4>屈光不正的临床表现： 1、近视 轻度或中度近视，除视远物模糊外，并无其它症状，在近距离工 作时，不需调节或少用调节即可看清细小目标，反而感到方便。但 在高度近视眼，工作时目标距离很近，两眼过于向内集合，这就会 造成内直肌使用过多而出现视力疲劳症状。 2、远视 远视眼的视力，由其远视屈光度的高低与调节力的强弱而决定。轻 度远视，用少部分调节力即可克服，远、近视力都可以正常，一般无 度远视，用少部分调节力即可克服，远、近视力都可以正常，一般无 症状。这样屈光不正图示的远视称为隐性远视。稍重的远视或调节力 稍不足的，因而远、近视力均不好。这些不能完全被调节作用所代偿 的剩余部分称为显性远视，隐性远视与视之总合称为总合性远视。远 视眼由于长期处于调节紧张状态，很容易发生视力疲劳症状。视力疲 劳症状是指阅读、写字或作近距离工作稍久后，可以出现字迹或目标 模糊，眼部干涩，眼睑沉重，有疲劳感，以及眼部疼痛与头痛，休息 片刻后，症状明显减轻或消失。此种症状一般以下午和晚上为最常见。 严重时甚至恶心、呕吐。有时尚可并发慢性结膜炎、睑缘炎或麦粒肿 反复发作。 3、散光 屈光度数低者可屈光不正示意图无症状，稍高的散光可有视力减退， 看远、近都不清楚，似有重影，且常有视力疲劳症状。 5>屈光不正的检查方法：屈光检查法包括主观检查法和客观检查法：主观检查法：1、 根据视力检查初步分析判断屈光性质法；2、插片验光法；3、交叉柱镜及散光矫正器验光法； 4、云雾法；5、散光表验光法；6、针孔片及裂隙片检查法；7、激光散斑图法。客观检查法 1、直接检眼镜检查法；2、视网膜镜检查法；3、带状光检影法；4、角膜计；5、自动验光仪 等。[5]基本治疗。 6>屈光不正的治疗： 1、近视治疗 治疗：轻度和中度近视，可配以适度凹透镜片矫正视力。高度近视 戴镜后常感觉物象过小、头昏及看近物困难应酌情减低其度数，或 戴角膜接触镜,但后者如处理不当可引起一系列角膜并发症。放射状 角膜切开术；在角膜周边部（瞳孔区以外）作 8～16 条放射状切口， 可使角膜中央变平坦，以降低眼的屈光度，达到矫治近视的目的。 一般对 2～8D 近视眼的矫正效果好，其矫正效果与切口深度，放射 状角膜切开的条数以及保留中央透明区的大小有关。但此种手术对 角膜造成一定损伤，处理不当可出现角膜穿孔、内皮失代偿及感染 等严重并发症，而且远期效果尚未完全确定，故对此手术应采取慎 重态度。 2、远视治疗 治疗：远视眼，如果视力正常，又无自觉症状，不需处理。如果有 视力疲劳症状或视力已受影响，应配戴合适的凸透镜片矫正。远视 程度较高的，尤其是伴有内斜视的儿童应及早配镜。随着眼球的发 育，儿童的远视程度有逐渐减退的趋势，因此每年还须检查一次， 以便随时调整所戴眼镜的度数。除配戴凸镜矫正外，还可以用角膜 接触镜矫正。 3、散光治疗 治疗：一般轻度而无症状者可不处理，否则应配柱面透镜片矫正， 近视性散光用凹柱镜片，远视性散光用凸柱镜片。 以上即是屈光不正的简单介绍。 目前人们对于眼视光技术这个名词还是很陌生，总有一些人对于这个名词都不知道。而 我们眼视光技术专业主要是培养眼视光行业中的高级技术人才， 毕业生可以从事屈光度检测、 眼镜定配、眼镜检测、眼科基本病理咨询等方面的具有专业理论知识和较强实践工作能力的 高技能专业人才。而目前主要的课程包括视光学基础、验光学、眼科临床、眼镜光学、隐形 眼镜基础、眼视光器械学、医学基础、眼镜定配技术、斜弱视、市场营销、专业英语等。眼 视光专业人才主要的就业方向是服务型行业如：各类眼镜店、医院眼视光门诊、眼镜生产企 业、眼镜贸易企业等。 目前我国正处于近视高发期,眼镜市场的需求巨大,而相应的眼视光技术专业人才却很 短缺。我国加入 W TO 和职业资格认证制度的实施,给高职高专医科院校开展眼视光技术职业 教育带来了机遇。而此对于我们从事眼视光专业的这一行业的人来讲也是一种机遇，所以我 们要抓住机遇，从而来发展自己的事业，同时也为眼视光技术这一行业献出自己一份力量。 姓名：刘孟鸿 学号：19 号
怎样保护我们的眼睛 我们都知道:眼睛是心灵的窗口。记得老师曾经说过：要像爱护自己的眼睛一样爱护书籍。由此可见眼睛是多么的重要啊! 在日常生活中,眼睛起到了至关重要的作用。如果没有了眼睛,这个世界会是多么的黑暗啊!没有了眼睛,我们会觉得这是一个不可相象的世界啊！ 平常我们看书累了,就觉得眼睛很疲劳。那么眼睛疲劳的症状是什么呢?（1）看东西模糊.有重影 （2）眼睛发红,有刺痛.瘙痒感 （3）眼睛干燥有酸涩感 （4）注意力不集中.头晕.肩酸.甚至头痛.恶心.呕吐。那么如何解除眼睛疲劳呢？正确的方法应该是：（1）放松一下,让眼睛真正休息,许多人以为只要放下书本或作业本就是休息眼睛了,要想真正休息眼睛,（2）往远处看，如在学校时,应该到教室外活动10分钟，看5米以外的景物;在家时,可以到阳台上向远处眺望，看远景10分钟。 此外，养成良好生活行为习惯是很重要的，可以预防近视。因此，应做到以下几点: （1）养成良好的读书.看报.写字的习惯，要端正姿势,保持一定的距离，时间也不宜太长。（2）走路.坐车不宜看书;不要长时间玩电子游戏.坚持做眼保健操等. 2.注意锻炼身体.合理营养,增强体质,制定合理的生活制度.饮食中注意摄取富含维生素a b2 c e 的食物多吃肝脏.牛奶.蛋黄.蔬菜.胡萝卜等食物,还要多吃粗面杂粮,少吃糖果,限制高动物脂的摄入,预防近视的发生和发展. 同学们,为了我们无限美好的未来,让我们一起来消灭近视,对近视说:"no!"
Theysolvetheproblemsforpeoplewithlaw
Theyuselawforpeopletosolvetheproblem.
人脸识别法学论文题目书写：人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确定人的身份的.不被察觉的特点会使识别方法不令人反感,而且不容易引起人注意
大数据人脸分析案例
大数据人脸分析案例，随着社会科技的不断发展，人工技能，人脸识别技术也不断普及到各个领域。人脸识别技术可以在大数据的环境下，极大发挥其强大的作用。下文分享有关大数据人脸分析的内容。
基于特征的方法和基于图像的方法
1、基于特征的方法
技术：基于特征的方法试图找到人脸的不变特征进行检测。其基本思想是基于人类视觉可以毫不费力地检测不同姿势和光照条件下的人脸的观察，因此必须有尽管存在这些变化的属性或特征是一致的。当前已经提出了广泛的方法来检测面部特征，然后推断面部的存在。
示例：边缘检测器通常会提取人脸特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、肤色和发际线。基于提取的特征，建立统计模型来描述它们之间的关系并验证人脸在图像中的存在。
优点：易于实施，传统方法
缺点：基于特征的算法的一个主要问题是图像特征可能会由于光照、噪声和遮挡而严重损坏。此外，人脸的特征边界会被弱化，阴影会导致强边缘，这使得感知分组算法无用。
2、基于图像的方法
技术：基于图像的方法尝试从图像中的示例中学习模板。因此，基于外观的方法依靠机器学习和统计分析技术来找到“人脸”和“非人脸”图像的相关特征。学习的特征是以分布模型或判别函数的形式应用于人脸检测任务。
示例：基于图像的方法包括神经网络 （CNN）、支持向量机 （SVMi） 或 Adaboost。
优点：性能好，效率更高
缺点：难以实施。 为了计算效率和检测效率，通常需要降维。这意味着通过获得一组主要特征来考虑降低特征空间的维数，保留原始数据的有意义的属性。
人脸检测方法
已经引入了多种人脸检测技术。
1、开始阶段：人脸检测自 90 年代出现以来一直是一个具有挑战性的研究领域。
2000 年之前，尽管有很多研究，但直到 Viola 和 Jones 提出里程碑式的工作，人脸识别的实际性能还远不能令人满意。 从 Viola—Jones 的开创性工作（Viola and Jones 2004）开始，人脸检测取得了长足的进步。
Viola and Jones 开创性地使用 Haar 特征和 AdaBoost 来训练一个有希望的准确度和效率的人脸检测器（Viola and Jones 2004），这启发了之后有几种不同的方法。 然而，它有几个严重的缺点。首先，它的特征尺寸比较大。另外，它不能有效地处理非正面人脸和框外人脸。
2、早期阶段——机器学习：早期的方法主要集中在与计算机视觉领域的专家一起提取不同类型的手工特征，并训练有效的分类器以使用传统的机器学习算法进行检测。
这些方法的局限性在于它们通常需要计算机视觉专家来制作有效的特征，并且每个单独的组件都单独优化，使得整个检测流程往往不是最佳的。
为了解决第一个问题，人们付出了很多努力来提出更复杂的特征，如 HOG（定向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）、sURF（加速鲁棒特征）和 ACF（聚合通道特征）。检测的鲁棒性，已经开发了针对不同视图或姿势分别训练的多个检测器的组合。然而，此类模型的训练和测试通常更耗时，并且检测性能的提升相对有限。3
3、最新技术 — 深度学习：近年来，使用深度学习方法，尤其是深度卷积神经网络 （CNN） 的人脸识别取得了显着进展，在各种计算机视觉任务中取得了显显著的成功。
与传统的计算机视觉方法相比，深度学习方法避免了手工设计的不足，并主导了许多著名的基准评估，例如 lmageNet大规模视觉识别挑战 （ILSVRC）。
最近，研究人员应用了 Faster R—CNN，这是最先进的通用对象检测器之一，并取得了可喜的成果。此外，CNN 级联、区域提议网络（RPN）和 Faster R—CNN 联合训练实现了端到端的优化，以及人脸检测基准，如 FDDB（人脸数据库）等。
主要挑战
人脸检测面临的困难是降低人脸识别准确率和检测率的原因。
这些挑战是复杂的背景、图像中的人脸过多、奇怪的表情、光照、分辨率较低、人脸遮挡、肤色、距离和方向等。
不寻常的面部表情：图像中的人脸可能会显示出意外或奇怪的面部表情。
照明度：某些图像部分可能具有非常高或非常低的照明度或阴影。
皮肤类型：检测不同人脸颜色的人脸检测具有挑战性，需要更广泛的训练图像多样性。
距离：如果到相机的距离太远，物体尺寸（人脸尺寸）可能太小。
朝向：人脸方向和相机的角度会影响人脸检测率。
复杂的背景： 场景中的大量对象会降低检测的准确性和速度。
一张图像中有很多人脸：一张包含大量人脸的图像对于准确检测率来说非常具有挑战性。
人脸遮挡：人脸可能会被眼镜、围巾、手、头发、帽子等物体部分遮挡，影响检测率。
低分辨率：低分辨率图像或图像噪声会对检测率产生负面影响。
人脸检测应用场景
人群监控：人脸检测用于检测经常光顾的公共或私人区域的人群。
人机交互： 多个基于人机交互的系统使用面部识别来检测人类的存在。
摄影：最近的一些数码相机使用面部检测进行自动对焦等等。
面部特征提取：可以从图像中提取鼻子、眼睛、嘴巴、肤色等面部特征。 、
性别分类： 通过人脸检测方法检测性别信息。
人脸识别：从数字图像或视频帧中识别和验证一个人。
营销：人脸检测对于营销、分析客户行为或定向广告变得越来越重要。
出勤：面部识别用于检测人类的出勤情况， 它通常与生物识别检测结合用于访问管理，如智能门禁。
2014年前后，随着大数据和深度学习的发展，神经网络备受瞩目，深度学习的出现使人脸识别技术取得了突破性进展。深度学习是机器学习的一种，其概念源于人工神经网络的研究，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于一方面通常有5层以上的'多层隐层节点，模型结构深度大；另一方面利用大数据来学习特征，明确了特征学习的重要性。
随着深度卷积神经网络和大规模数据集的最新发展，深度人脸识别取得了显著进展，基于深度学习的人脸识别技术可以通过网络自动学习人脸面部特征，从而提高人脸检测效率。
从人脸表达模型来看，可细分为2D人脸识别和3D人脸识别。基于2D的人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像，研究时间相对较长，在多个领域都有使用，但由于2D信息存在深度数据丢失的局限性，收集的信息有限，安全级别不够高，在实际应用中存在不足。
早在2019年，就有小学生手举照片“攻破”了快递柜的人脸识别系统。基于3D的人脸识别系统通过3D摄像头立体成像，由两个摄像头、一个红外线补光探头和一个可见光探头相互配合形成3D图像，能够准确分辨出照片、视频、面具等逼真的攻击手段。
根据使用摄像头成像原理，目前3D人脸识别主要有三种主流方案，分别是3D结构光方案（Structured Light）、时差测距技术3D方案（Time Of Flight，TOF）和双目立体成像方案（Stereo System）。基于3D结构光的人脸识别已在一些智能手机上实际应用，比如HUAWEI Mate 20 Pro、iPhone X。
2009年微软推出的Kinect（Xbox 360体感周边外设）则采用了TOF方式获取3D数据，颠覆了游戏的单一操作，为人机体感交互提供了有益探索。双目立体成像方案基于视差原理，通过多幅图像恢复物体的三维信息，由于对相机焦距、两个摄像头平面位置等要求较高，应用范围相对于3D结构光和TOF方案较窄。
除了能够准确识人，精准判断捕捉到的人脸是真实的也至关重要。活体检测技术能够在系统摄像头正确识别人脸的同时，验证用户是本人而不是照片、视频等常见攻击手段。目前活体检测分为三种，分别是配合式活体检测、静默活体检测和双目活体防伪检测。
其中，配合式活体检测最为常见，比如在银行“刷脸”办理业务、在手机端完成身份认证等应用场景，通常需要根据文字提示完成左看右看、点头、眨眨眼等动作，通过人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人。
人脸与人体的其他生物特征（如指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。随着大数据和深度学习的不断发展，人脸识别效率显著提升，为远程办理业务的身份认证环节提供了可靠保障。
但与此同时，人脸信息保护、隐私安全等问题也应引起重视。随着《个人信息保护法》《数据安全法》及相关司法解释的出台，国家相关部门以及各种机构对个人信息安全问题的重视，有利于引导人脸识别技术的发展方向，为促进行业高质量发展、创造高品质数字生活提供有力支撑。
人脸识别的应用场景在大范围扩展：
金融领域：远程银行开户、身份核验、保险理赔和刷脸支付等。人脸识别技术的接入，能有效提高资金交易安全的保障，也提高了金融业务中的便捷性。
智慧安防领域则是为了视频结构化、人物检索、人脸布控、人群统计等软硬件一体形态产品提供基础支撑，重点应用于犯罪人员的识别追踪、失踪儿童寻找、反恐行动助力等场景。实现重点人员的识别及跟踪，在公安应用场景中达到事前预警、事中跟踪、事后快速处置的目的。
交通领域主要包括1：1人脸验证和1：N人脸辨识，目前利用人脸核验验证技术的刷脸安检已进入普遍应用阶段，在高铁站、普通火车站和机场皆已大面积推广。
而应用1：N人脸比对技术的刷脸支付主要落地在地铁公交等市内交通，这种技术能够极大提高通勤人员的出行效率，释放大量的人力资源，提升出行体验。同时，人脸识别可以对交通站点进行人流监测，根据人员出行规律预测人流高峰，提前做好疏导预案。
民生政务方面，人脸识别在政务系统的落地，提升了民众的办事效率，公民可以不用窗口排队，实现自助办事，节省了因人工效率低下产生的耗时。部分政务还可以通过在线人脸识别验证，在移动端线上办理，减轻了“办事来回跑、办事地点远、办事点分散”的困扰。
智能家居方面，主要应用在安全解锁和个性化家居服务两个场景。
在线教育领域则是通过人脸识别查验学员身份，避免一账号多个人使用，给网校造成损失，另一用途是帮助在线课堂老师了解学生学习状态，弥补网络授课相较于传统授课在师生交流环节上的不足。
商业领域，利用人脸识别功能实现各种极具创意的互动营销活动。
凡事都有两面。即便拥有以上优势，因人脸暴露度较高，相比对其他生物特征数据更容易实现被动采集，这也意味着人脸信息的数据更容易被窃取，不仅可能侵犯个人隐私，还会带来财产损失。大规模的数据库泄露还会对一个族群或国家带来安全风险。
在南方都市报个人信息保护研究中心发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》中，其对两万份调研报告进行统计，问卷中就“便捷性”与“安全性”设置了量表题，请受访者分别依据前述10大类场景中的使用感受进行打分。
1分为最低分，5分为最高分。结果显示，在安全性感受方面，受访者给出的分数则明显偏低，体现出他们对安全风险的忧虑态度。
绵阳中学保护视力宣传资料 预防青少年近视应从预防为主、防治结合的原则出发，在青少年阶段，眼球尚未发育成熟。走进视为生条件不好的环境，从事紧张的视近作业，则环境因素就成为形成近视的主要因素。因此、保护视力显得尤为重要。现从以下几点帮助大家如何保护视力。一、光线需充足，反光要避免 舒适的光线，可以得到良好的视觉信息，光线过强或过暗都会给眼睛带来不良的影响。因此青少年平常看书的书桌应有边灯装置，其目的在于减少反光，以降低对眼睛的伤害。 二、连续阅读时间不宜过长 青少年看书写字、看电视、用电脑，几个小时不休息，有的学生甚至到深夜才睡觉，这样不仅影响身体健康，使眼睛负担过重，容易引起调节性（或称功能性）近视，即假性近视。而且还会使眼外肌对眼球壁的巩膜组织产生压力，眼内压增高，眼内组织充血。因此，学生看书学习每隔50分钟休息片刻为宜。 三、坐姿要端正，距离适中 不要弯腰驼背，或趴在桌上看书，更不能躺在床上，侧着身看书。眼与书本的距离应保持30—35厘米，身体与课桌保持一掌——大约10厘米的距离，书本与课桌的角度要保持.在30—45度。如书本水平放在桌面上，看书时就要向前稍低头，这样就容易把书本移近眼睛，加重眼睛负担2—3倍，从而引起颈部肌肉和颈背的疲劳，而不自觉的向前倾斜，长期下去就会导致视力下降。 四、少看电视，少用电脑 尽量减少与对人眼产生辐射的电视、电脑、游戏机等电器设备的接触，因为，显象管辐射出的X射线可大量消耗视网膜中的视紫质，可以使视力明显减退。 电脑最好选用液晶显示器，以减少电磁波对眼睛的伤害。经常玩游戏机的同学更易损坏视力，而且自幼即玩游戏机的低视力同学，配镜连矫正视力都上不去，原因就在于视网膜和黄斑部的功能受到了损害。 五、睡眠要充足，注意用眼卫生 作息时间要有规律，睡眠要充足。睡眠不足会导致眼睛结膜充血、分泌物增多、畏光流泪，眼酸痛等结膜、角膜炎症。应尽量避免风沙、烟尘、紫外线、红外线、化学物品、医药用品等对眼睛的伤害。个人卫生要保持清洁，毛巾、脸盆、手帕等个人物品，要专人专用，尽量不用他人物品，以避免造成交叉感染，引起眼部疾病，导致视力下降。 六、在行车或走路时不能看书 有的青少年喜欢边走路边看书，或在行走的车厢里看书，这样对眼睛很不利，因为车厢在晃动，身体在摇晃，眼睛与书本距离无法固定，加上照明条件不好，加重了眼睛的负担，经常如此就有可能引起近视。 七、多做眼保健操，进行户外运动 做眼保健操是我国中小学校重视眼保健工作的具体体现，通过按摩眼部周围各穴位和肌肉，刺激神经末梢，增加眼部周围组织血液循环，调节眼的新陈代谢，从而达到消除疲劳，增强视力，预防近视的目的。此外，多接触青山绿水等大自然景物，也有利于眼睛的健康。 八、注意饮食结构，营养摄取应均衡 营养摄取要均衡，偏食或过多摄入糖和蛋白质，从而缺乏如锌、钙、铬等微量元素，都不利于视力健康。不偏食、挑食、暴食，多吃水果、蔬菜，少吃糖，养成良好的饮食习惯。平时注意补充有利于维持正常视力的营养物质、维生素A、动物性食物，如动物肝脏、乳及乳制品、蛋黄、鱼虾等；还有植物性食物如胡萝卜、菠菜、西红柿、豆及豆制品。
爱眼征文(1)(诗歌式) 双眼！双眼！ 一双明亮的眼！ 两扇心灵的天窗！ 明亮的双眼啊！ 为了你，好学之人 不得多次舍弃深夜中的攻读 为了你，好学之人， 不能长时间在灯下求知苦读， 不知爱惜他的人， 早已把一副沉重的眼镜带上！ 无奈啊！ 你就是如此美丽多娇， 既是那样可爱， 更是那么明亮， 但是， 在你风光之时， 我不得又时时保护着你， 因为双眼 对我们太重要。 只有你才会给我们 带来光明 只有你才会给我们 带来活力 只有你才会给我们 带来希望！ 珍爱他吧！ 因为他给了我光明与活力。 爱眼征文(2)(记叙文) 我是眼睛，我要“吃……” 我是眼睛，我有角膜，它的光洁度、明亮度、对事物反应的灵敏度及视力状况都与营养密切相关，合理的营养可以增强我的抗病能力，保持健康。那么，应该给我“吃”些什么呢？ 蛋白质我需要 眼球视网膜上的视紫质由蛋白质合成的，蛋白质缺乏了，就会可导致视紫质合成不足，进而出现视力障碍。因此，平时要给我多“吃”些含蛋白质较高的食物，如瘦肉、鱼、乳、蛋和大豆制品等。 维生素我喜欢 维生素A是构成眼感光物质的重要原料，维生素A充足，我看起来就会很明亮有神，反之，会引起角膜上皮细胞脱落、增厚、角质化，使原来清澈透明的角膜变得像毛玻璃一样模糊不清，甚至会让我得夜盲症、白内障等疾病。含有维生素A较多的食物有动物肝、水果、蔬菜和胡萝卜等，可多食。 维生素B 1、维生素B 2是参与包括视神经在内的神经细胞代谢的重要物质，当维生素B 1、维生素B 2缺乏时，我会出现干涩、结膜充血、发炎、怕光、视力模糊、易疲劳等症状，甚至发生视神经炎。含维生素B 1较丰富的食物包括米糠、麦麸、粗粮、豆类及花生等，因此，选择主食不必过精，淘米次数不宜过多；维生素B 2的来源主要是肝、蛋、乳和蔬菜，可以多给我吃些。 维生素C是眼球晶状体的重要营养成分，摄入不足易患晶状体混浊性白内障、角膜炎。富含维生素C的食物有柚、番茄、枣、猕猴桃及绿色蔬菜等。 微量元素不可缺 微量元素在人体内含量虽然不到体重的万分之一，但作用很大，我也很需要这些微量元素。没有它们，我就无法进行新陈代谢，其中有4种微量元素对我的影响重大。首先是锌，它能增加我神经的敏感度，锌摄入不足时，锥状细胞的视素质合成就会出现障碍，从而影响我分辨颜色能力，食物中牡蛎含锌量最高，肝、奶酪、花生等也是锌的丰富来源。再来说说硒，它是维持视力的一种重要微量元素，应多吃，含硒较多的食物有鱼、家禽、白菜、萝卜、韭菜、蒜苗等。还有钼，它可是最能保证我把看到的景物看清楚的元素了，大豆、扁豆、萝卜缨中含钼较高。最后是铬，它能影响到胰岛素调节功能，有了它我就不会近视了。含铬丰富的食物有糙米、牛肉、蘑菇、葡萄和蔬菜等。 钙和磷可使我的巩膜坚韧，钙和磷缺乏我会很容易就疲劳、注意力分散，还会近视。所以，要给我多“吃”些含钙和磷丰富的食物，如排骨、肉、乳品、豆类、新鲜蔬菜和鱼、虾、蟹等。 爱眼征文(3)(记叙文) 眼睛是心灵的窗户，假如我们失去了这宝贵的“心灵之窗”，那么在你的脑海将是一片黑暗，再也没有那美丽的颜色和那世间的欢笑声，在别人嬉戏时自己却只能在旁边听着那欢笑声，那种感觉是多么孤独、多么无助啊！眼睛是人体不可缺少的一部分，如果没有了眼睛你就将会失去这美丽的世界，充满着阳光的世界。可见眼睛是多么重要啊！所以我们现在就要为我们的眼睛修起一道透明的“防护墙”。如果长时间看着近处的物体，牵引晶状体的肌肉总是处于紧张状态，就会引起眼睛疲劳，失去调节能力，看远处的物体就会什么也看不清，眼睛一片模糊，这就是少年儿童的多发病——近视。为了保护我们这可爱的眼睛，我们应该提前预防眼病的发生。为了预防近视，看书、写字时候眼睛不要离书本太近，时间不要太长，休息时要注意远眺，要多看绿的植物，绿色可以缓解视疲劳，要多做眼保健操，在做操之前应先洗一把脸，缓解一下学习的紧张情绪。在做眼操时最好应点一些眼药水，让我们的双眼好好的放松一下。还是那句老话：让我们携手为双眼建起一道坚固的“防护林”。 爱眼征文(3)(精华片)付裕爱眼护眼现在的许多同学都患上了近视眼，他们是怎样患上的呢？有的是因为长时间的看电视，有的是因为在对眼睛不良的情况下看书、写字等。我们应该爱护我们的眼睛，让自己有一双明亮的眼睛。我们应该怎么爱护自己的眼睛呢？首先我们应该做到“三个一”：眼离书本一尺远，胸离桌缘一拳远，手离笔尖一寸远。然后要做到 在公共汽车上不看书、躺着趴着不看书，强光弱光不看书，如果每天看了一小时电视节目后要洗一洗脸，因为看了一个小时电视后会有许多灰尘落在脸上，所以要洗一洗脸。还有每天要勤洗手，不要用手揉自己的眼睛，不然会患上沙眼，重者会导致失明。如果患上了沙眼和近视眼请不要慌，只要你早一点的治疗就会渐渐的好起来。同学们，眼睛是心灵的窗户，我们应该爱护它，有的人认为带上眼镜很漂亮，看起来像一位学问家，这种思想是不对的，别人认为你是，难道你就真的是了吗？你不是。如果你上了大学，想考军校，你是近视你能考上吗？不能。所以我们应该爱护自己的眼睛，让自己的眼睛永远是明亮的。 预防眼睛的疾病眼睛是心灵的窗户，保护眼睛是很重要的，想一想当你轻轻闭上双眼，你会看不到蓝蓝的天空、白白的云彩、五颜六色的花朵、绿绿的草，而且还感觉不到心灵的呼唤。眼睛健康可以看书、写字、看电视等许多许多。那么，从现在做起保护这双眼睛吧！首先你应该做到：按时休息，躺着歪着不看书，走路乘车不看书，强光弱光不看书。看电视要在3米远的地方看，而且不能超过2个小时；一定要记住“三个一”“真确的读写姿势”等重要的规章制度。注意一旦患上近视请赶快找眼医，及时用药物治疗，同时，我们要保护环境，环境对我们的眼睛也是很有利的，环境如果被污染了，眼睛会“哭”，也会得各种疾病，比如红眼病，沙眼等。得了真性近视可别忘记佩带眼镜，以防加大度数。同学们，从我们做起，大家一起来保护我们的心灵之窗——眼睛。 这可以吗？一定行！！！！
怎样保护我们的眼睛 我们都知道:眼睛是心灵的窗口。记得老师曾经说过：要像爱护自己的眼睛一样爱护书籍。由此可见眼睛是多么的重要啊! 在日常生活中,眼睛起到了至关重要的作用。如果没有了眼睛,这个世界会是多么的黑暗啊!没有了眼睛,我们会觉得这是一个不可相象的世界啊！ 平常我们看书累了,就觉得眼睛很疲劳。那么眼睛疲劳的症状是什么呢?（1）看东西模糊.有重影 （2）眼睛发红,有刺痛.瘙痒感 （3）眼睛干燥有酸涩感 （4）注意力不集中.头晕.肩酸.甚至头痛.恶心.呕吐。那么如何解除眼睛疲劳呢？正确的方法应该是：（1）放松一下,让眼睛真正休息,许多人以为只要放下书本或作业本就是休息眼睛了,要想真正休息眼睛,（2）往远处看，如在学校时,应该到教室外活动10分钟，看5米以外的景物;在家时,可以到阳台上向远处眺望，看远景10分钟。 此外，养成良好生活行为习惯是很重要的，可以预防近视。因此，应做到以下几点: （1）养成良好的读书.看报.写字的习惯，要端正姿势,保持一定的距离，时间也不宜太长。（2）走路.坐车不宜看书;不要长时间玩电子游戏.坚持做眼保健操等. 2.注意锻炼身体.合理营养,增强体质,制定合理的生活制度.饮食中注意摄取富含维生素a b2 c e 的食物多吃肝脏.牛奶.蛋黄.蔬菜.胡萝卜等食物,还要多吃粗面杂粮,少吃糖果,限制高动物脂的摄入,预防近视的发生和发展. 同学们,为了我们无限美好的未来,让我们一起来消灭近视,对近视说:"no!"
那个写论文一般是要钱的你可以去各大教育网去搜搜
人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过渡阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
身边的图像识别、人脸识别、文字识别应用案例，还有网络延迟方面的改进或创新之处。
1、金融领域。人脸识别当前在金融领域的应用最为广泛，当前国内金融领域监管要求严格，金融相关产品都需要实名认证，并且具有较高的安全性要求，活体识别，银行卡ocr识别，身份证ocr识别，人证对比等在各大手机银行，金融app，保险app等都已经成为不可或缺的一个环节。
2、安保领域。目前大量的企业，住宅，社区，学校等安全管理越来越普及，人脸门禁系统已经成为非常普及的一种安保方式。
3、通行领域。很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。
人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。
人脸识别技术介绍
(1)人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
(2)人脸识别的主要方法
人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作，涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识，目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。
(3)常用人脸数据库介绍
目前世界较为常用的人脸数据库包括：ERET人脸数据库、CMU Multi-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库、YALE人脸数据库B、MIT人脸数据库、ORL人脸数据库、BioID人脸数据库、年龄识别数据集IMDB-WIKI等。
人脸识别技术具有非侵犯性
人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。此外，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要重新再布置新的采集设备。
行业技术环境十分活跃
截至2019年底，在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录，行业技术环境十分活跃。
从申请年来看，2010-2018年，我国专利申请数逐年增长，2018年增加至5618项，为近年来最高，2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。
从公开年来看，我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开，当年公开数量为1项，随后专利公开量保持快速增长态势，2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。
中国人脸识别技术发明专利申请量超六成
在超2万项的人脸识别技术专利中，发明专利的申请量最多，达12407项，占比为;其次为实用新型专利，占比为。
G06K专利申请量过万
从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看，G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多，达10134项;其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或彩票设备、未列入其他类目的核算装置)，申请数量为1302项。
人脸识别错误率逐年降低
经过了40多年的发展，人脸识别技术取得了长足进步，根据LFW测试成绩显示，目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过，甚至超过了人类的识别程度，错误验证率也控制在以下。
即使是采用评测标准最严格的FRVT测试，根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率下，漏报率降低于，这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%，人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。