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论文查重不同颜色代表什么？那就是有重复的了，那你就给把这一段你重新更改一下。
在知网检测文章时，检测标浅黄是指系统默认引用了别人的研究成果，情节比较轻微。
标深黄是黄色指系统默认引用别人的研究成果过多，情节已经很严重。
红色指系统默认复制粘贴过来的，属于抄袭嫌疑，情节特别严重。
最终结果是“黄色+红色字符数”除以“全文总字符数”得到的结果。
查重率、相似率、抄袭率：
查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。
一个是自写率，就是自己写的。
一个是复写率，就是抄袭的。
还有一个引用率，就是那些被画上引用符号的，是合理的引用别人的资料。
CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。
一般学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%。两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。
论文重合度
论文重合度是学术论文在内容上的相似或重合程度，通常用来检测论文是否抄袭，一般高校将重合度30%以上定为抄袭的文章，即论文审核不通过。
文献检测系统“引用”规则
1、引用的句子必定要加“”号。
2、引用的句子需求知网数据库录入，假如没有录入就无法构成对比，但是无法符号引用。
3、引用的内容不能超过系统的约束，不然会被飘红或许显示过度引用。
论文需求符合以上的查重规则，才干被系统辨认出“引用”。
大部分校园用的检测系统是知网学术不端论文检测系统，是能够检测出参考文献的，目录要主动生成，那样系统才干辨认参考文献那章节，会能够运用灰色表明。假如你运用paperpass系统是无法辨认参考文献的。
系统检测参考文献需求必定的规则，首要需求在原文中进行符号如①这些字符，再次需求知网数据库中有相关的句子。最终目录要主动生成，假如是人工编写目录，系统无法进行辨认，也就会把参考文献算做抄袭。
在任何情况下，只要是正常的情况下，引用都属于重复。因为引用不改变引出文字的属性，即属于他人的，属于非原创部分。但是引用至少表达了对于他人的尊重，注明了出处。
学术上虽然明确的规定了引用属于“非原创”，但是鼓励适当的“引用”，因为引用有助于拓展作者的视野，更清晰的交代研究问题的现状。一篇好的文章是要有一定的引用率的。
这也是反应了为什么几乎所有的评审机构都不会要求重复率为零，而是要求5%，10%或者30%以内。要正确认识他们的初衷，他们不是允许或默许你可以抄袭5%，10%或者30%的内容，而是鼓励作者能有适当的引用。
当然，任何检测系统也有检测偏差，所以适当的重复率也同时可以容纳这个检测偏差。
参考资料来源：百度百科_论文重合度
查重时：标红表示相似度较高，在70以上；标黄表示相似度在40%-70%之间，相似度不如红色那么高。
相似度计算公式 : （句子1相似度+句子2相似度+...+句子n相似度）/ n，句子相似度范围，绿色句子相似度按照0计算。
知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足下面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
扩展资料：
“毕业论文知网重复率修改技巧十则”，论文修改技巧十个原则具体如下：
修改技巧【1】：反抄袭软件知网论文检测到13个相同的字，就认为是雷同，所以连续相同的，不要超过13个字；
修改技巧【2】：尽量用同义词替代，比如：损坏=破坏；渠道=途径；原理=基本思路；不可见=隐藏；优点尤其突出=优势尽显无疑
修改技巧【3】：改变句子的主动被动语态，比如：数字水印为多媒体数据文件在认证、防伪、防篡改、保障数据安全和完整性等方面提供了有效的技术手段。=在多媒体制品的认证、防伪、防修改和传送安全以及完整性保障方面，可以采用数字水印的检测作为有力的检测手段。
修改技巧【4】：可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会被知网论文检测检查出是重复剽窃了。
修改技巧【5】：故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。
修改技巧【6】：如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自己认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。
修改技巧【7】：可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。
修改技巧【8】：特别注意标点符号的变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句等等，自己灵活掌握。
修改技巧【9】：如果大概知道本校的答辩成员的名单，就有意无意引用他们的东西，让他们高兴一点，答辩顺利点，但一定要看懂。让答辩组成员认为你真的认真拜读过他的文章。
修改技巧【10】：以上是对于中文的资料的引用的问题，如果你看的外文多，自己将外文翻译过来引用的，不需要尾注，可以当作自己的。因为知网论文检测的数据库只是字符的匹配，无法做到中英文的匹配。另一方面，你自己找到的外文资料，你付出了劳动，你自己翻译的，你也付出了劳动，基本可以算你自己的劳动了。
论文查重黄绿红是什么意思(论文查重红色和黄色代表什么)3个月前论文查重关注微信公众号 获取最新考试信息黄色部分表示的是引用部分，红色部分是抄袭部分，红色部分是需要全部进行修改的，黄色部分需要标注引用进行引用引用部分被标红通常是由于论文作者对某文章部分的片段甚至是句子引用，根据知网查重判定规则，只要连续十三字以上重复；在论文查重检测中，国内高校一般采用重复检测系统进行检测，重复检测系统完成后，将出具重复检测报告重复检查报告中的文字将按照各种颜色的字体标准进行，其中黄色代表重复检测率大于50％，红色代表重复检测率大于70％在论文查重黄绿红是什么意思我们将。paperpass论文的查重标成橙色的部分的意思是相似度在4070%，算是轻度抄袭至于需不需要修改应该参考学校的要求，如果学校要求低，不修改也不会影响PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，现在已经发展成为一个权威可；红色部分代表重复率比较高，黄色部分代表重复率偏高，绿色部分代表正常，没有跟别人重复如果论文查重报告中黄色部分很多，虽然黄色部分代表的查重率不是很高，但是很多黄色部分组成起来，也会造成论文查重率较高每个人都必须。论文查重是通过这三种颜色区分抄袭的，红色代表抄袭，黄色代笔，疑似抄袭，绿色代表原创毕业论文和英文论文的查重，都是这样的，查重系统也是根据人的用户习惯进行设置的；首先肯定的是红色部分必须要改，因为这个是算到你的查重的比例里边的，可以用一些同意近义词替换，或者长短句型的分割，在不影响整体句子意思的前提下，进行语序的颠倒因为你标绿色的部分呢，是说你引用其论文查重黄绿红是什么意思他人的文献或者是。查重时标红表示相似度较高，在70以上标黄表示相似度在40%70%之间，相似度不如红色那么高相似度计算公式 句子1相似度+句子2相似度++句子n相似度 n，句子相似度范围00~10，绿色句子相似度按照0。论文查重的黄色字体是什么意思2论文查重要求将整篇论文都上传，论文上传到查重系统以后，论文查重系统会对论文的目录进行识别检测，把重复的地方进行标注为红色，正常的部分，不标注，并计算出重复率根据查重报告，我们还可以看到重复来源等信息3论文。一般主要修改红色段落的部分，有些修改方法可以参考下常见的修改相似度方法1替换句子中的关键字关键字用同义替换对于一般论文作用明显，但是非常专业性的论文有许多专业术语，无法替换，效果不明显2改变带颜色部分的。红色字体表示论文重复率在80%以上，绿色字体表示论文重复率在50%一下而黑色字体表示论文没有被修改过好像还有一个黄色字体，表示论文重复率在50%~80%希望我的回答可以帮到你。再次，对于一些法条的引用，虽然知网已经能够自动识别法条的引用，但是不排除杂志社或者其他学报等机构对论文不用知网进行查重因而，法条的引用也有可能出现标红的现象，为此，只能尽可能的遵守法条的内容，理解立法者的初衷。论文查重结果分析黄色部分表示的是引用部分，红色部分是抄袭部分，红色部分是需要全部进行修改的，黄色部分需要标注引用进行引用黄色部分修改对于引用部分的文字，知网检测系统是不参与数据对比结果的，如果国内其他的检测系。毕业论文的查重规律1论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来因此，我们可以通过。2如果是整篇论文上传查核检测，那系统会自动给将，文章目录信息自动是被然后，系统将会对每章内容进行查重比对每个单独部分内容都会比对，然后逐一进行检测，最终生成一篇论文查重报告，被标记为红色字体部分的内容就是严重；在理解了检查论文查重的意义后，我们仍然应该知道如何修改它红色标记的位置必须更改绿色部分表示没有重复，不需要进行修改黄色部分可根据您的实际情况进行修改，以真正降低查重率到学校的要求。黄色的文字是“引用”，红色的文字是“涉嫌剽窃”；黄色的文字是“引用”，红色的文字是“涉嫌剽窃”剽窃是指在写作中使用别人的观点或表述而没有恰当地注明出处包括逐字复述复制别人的写作，或使用不属于自己的观点而没有给出恰当的引用
你好 你有完整的论文么？ 有的话可不可以给我发一下 急需的 谢谢啊！！
出版专著：Mao X., Li Z. Multimodal Intelligent Tutoring Systems[M]. E-Learning--Organizational Infrastructure and Tools for Specific Areas. Feb, 2012. ISBN:978-9-5351-0053-9.(专著章节)毛峡，薛雨丽. 人机情感交互[M]. 科学出版社, 2011年7月1日. ISBN: 978-7-0303-1799-5. （专著）Mao X., Li Z. Web-based Affective Human-agent Interaction Generation[M]. Ronald Hartung (Ed.), Agent and Multi-agent system technology for Internet and Enterprise Systems, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010, pp. 323-345,2010 ISBN: 978-3-642-13525-5. (专著章节)Mao X, Xue Y, Li Z, et al. Layered Fuzzy Facial Expression Generation: Social, Emotional and Physiological[M]. Affective Computing,Focus on Emotion Expression, Synthesis and Recognition, I-Tech Education and Publishing, pp. 83-106, May 2008, ISBN 978-3-902613-23-3. (专著章节)主要论文：SCI收录:X. Wu, X. Mao, L. Chen, Y. Xue, and A. Rovetta, Kernel optimization using nonparametric Fisher criterion in the subspace, Pattern Recognition Letters, vol. 54, pp. 43-49, 2015. (SCI)Yi J, Mao X, Chen L, et al. 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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：
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篇论文提交上传至论文查重系统检测后，论文查重系统会将论文内容进行分割，通常是按照论文格式来进行划分，然后将划分好的论文一一与论文查重系统中的数据库资源进行比对，检测出有相似重复的内容就会将这些内容进行标注，标记红色或者黄色。当然每个查重系统会存在着差异，划分内容的范围多少是有区别的。
以知网为例，知网除了全文查重率和去除引用文献查重率部分，还有论文章节查重率部分，每章节的查重率是指论文章节的重复字数占此章节的总字数。此前不就更新的知网查重系统既可以查文字部分，也可以查代码、公式、表格、图片甚至一些英语的重复率，所以，知网检测论文的查重率这些内容也是包含在内。
一般说来，论文查重率 = 论文中重复字数/论文总字数*100%。以知网论文查重系统举例来说，目前知网论文查重主要包括有五个查重子系统，当然这些查重子系统的规则算法都是相同的，也就是说知网检测论文重复率的规则算法是统一的，只是系统数据库存在着一些差异，对应着不同的论文类型。
参考资料：《论文查重是怎么计算重复率的？》
以paperpp论文查重系统为例，橙色字表示轻度抄袭，红色表示严重抄袭，绿色表示合格。不同的查重系统用来表示这些意思的颜色会不一样，具体还是要看查重网站的说明。
查重时：标红表示相似度较高，在70以上；标黄表示相似度在40%-70%之间，相似度不如红色那么高。
相似度计算公式 : （句子1相似度+句子2相似度+...+句子n相似度）/ n，句子相似度范围，绿色句子相似度按照0计算。
知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足下面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
扩展资料：
“毕业论文知网重复率修改技巧十则”，论文修改技巧十个原则具体如下：
修改技巧【1】：反抄袭软件知网论文检测到13个相同的字，就认为是雷同，所以连续相同的，不要超过13个字；
修改技巧【2】：尽量用同义词替代，比如：损坏=破坏；渠道=途径；原理=基本思路；不可见=隐藏；优点尤其突出=优势尽显无疑
修改技巧【3】：改变句子的主动被动语态，比如：数字水印为多媒体数据文件在认证、防伪、防篡改、保障数据安全和完整性等方面提供了有效的技术手段。=在多媒体制品的认证、防伪、防修改和传送安全以及完整性保障方面，可以采用数字水印的检测作为有力的检测手段。
修改技巧【4】：可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会被知网论文检测检查出是重复剽窃了。
修改技巧【5】：故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。
修改技巧【6】：如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自己认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。
修改技巧【7】：可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。
修改技巧【8】：特别注意标点符号的变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句等等，自己灵活掌握。
修改技巧【9】：如果大概知道本校的答辩成员的名单，就有意无意引用他们的东西，让他们高兴一点，答辩顺利点，但一定要看懂。让答辩组成员认为你真的认真拜读过他的文章。
修改技巧【10】：以上是对于中文的资料的引用的问题，如果你看的外文多，自己将外文翻译过来引用的，不需要尾注，可以当作自己的。因为知网论文检测的数据库只是字符的匹配，无法做到中英文的匹配。另一方面，你自己找到的外文资料，你付出了劳动，你自己翻译的，你也付出了劳动，基本可以算你自己的劳动了。
以知网查重系统报告为例，目前在知网硕博系统，以及本PMLC系统报告里，红色是代表有抄袭重复的部分，绿色是代表引用重复的部分。引用也是算到总重复里面，都需要做修改的。
能不能给我发一份呢？
目标检测（object detection）是计算机视觉中非常重要的一个领域。在卷积神经网络出现之前，都利用一些传统方法手动提取图像特征进行目标检测及定位，这些方法不仅耗时而且性能较低。而在卷积神经网络出现之后，目标检测领域发生了翻天覆地的变化。最著名的目标检测系统有RCNN系列、YOLO和SSD，本文将介绍RCNN系列的开篇作RCNN。 RCNN系列的技术演进过程可参见 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 。 目标检测分为两步：第一步是对图像进行分类，即图像中的内容是什么；第二步则是对图像进行定位，找出图像中物体的具体位置。简单来说就是图像里面有什么，位置在哪。 然而，由于不同图片中物体出现的大小可能不同（多尺度），位置也可能不同，而且摆放角度，姿态等都可以不同，同时一张图片中还可以出现多个类别。这使得目标检测任务异常艰难。上面任务用专业的说法就是：图像识别+定位两个不同的分支分别完成不同的功能，分类和定位。回归（regression）分支与分类分支（classification）共享网络卷积部分的参数值。 还是刚才的分类识别+回归定位思路。只是现在我们提前先取好不同位置的框，然后将这个框输入到网络中而不是像思路一将原始图像直接输入到网络中。然后计算出这个框的得分，取得分最高的框。 如上，对于同一个图像中猫的识别定位。分别取了四个角四个框进行分类和回归。其得分分别为，因此右下角得分最高，选择右下角的黑框作为目标位置的预测（这里即完成了定位任务）。 这里还有一个问题——检测位置时的框要怎么取，取多大？在上面我们是在257x257的图像中取了221x221的4个角。以不同大小的窗口从左上角到右下角依次扫描的话，数据量会非常大。而且，如果考虑多尺度问题的话，还需要在将图像放缩到不同水平的大小来进行计算，这样又大大增加了计算量。如何取框这个问题可以说是目标检测的核心问题之一了，RCNN，fast RCNN以及faster RCNN对于这个问题的解决办法不断地进行优化，这个到了后面再讲。 总结一下思路： 对于一张图片，用各种大小的框将图片截取出来，输入到CNN，然后CNN会输出这个框的类别以及其位置得分。 对于检测框的选取，一般是采用某种方法先找出可能含有物体的框（也就是候选框，比如1000个候选框），这些框是可以互相重叠互相包含的，这样我们就可以避免暴力枚举所有框了。讲完了思路，我们下面具体仔细来看看RCNN系列的实现，本篇先介绍RCNN的方法。 R-CNN相比于之前的各种目标检测算法，不仅在准确率上有了很大的提升，在运行效率上同样提升很大。R-CNN的过程分为4个阶段： 在前面我们已经简单介绍了selective search方法，通过这个方法我们筛选出了2k左右的候选框。然而搜索出的矩形框大小是不同的。而在AlexNet中由于最后全连接层的存在，对于图像尺寸有固定的要求，因此在将候选框输入之前，作者对这些候选框的大小进行了统一处理——放缩到了统一大小。文章中作者使用的处理方法有两种： （1）各向异性缩放因为图片扭曲可能会对后续CNN模型训练产生影响，于是作者也测试了各向同性缩放的方法。有两种方法： 此外，作者对于bounding box还尝试了padding处理，上面的示意图中第1、3行就是结合了padding=0，第2、4行结果采用padding=16的结果。经过最后的试验，作者发现采用各向异性缩放、padding=16的精度最高。 卷积神经网络训练分为两步：（1）预训练；（2）fine-tune。 先在一个大的数据集上面训练模型（R-CNN中的卷机模型使用的是AlexNet），然后利用这个训练好的模型进行fine-tune（或称为迁移学习），即使用这个预训练好的模型参数初始化模型参数，然后在目标数据集上面进行训练。 此外，在训练时，作者还尝试采用不同层数的全连接层，发现一个全连接层比两个全连接层效果要好，这可能是因为使用两个全连接层后过拟合导致的。 另一个比较有意思的地方是：对于CNN模型，卷积层学到的特征其实就是基础的共享特征提取层，类似于传统的图像特征提取算法。而最后的全连接层学到的则是针对特定任务的特征。譬如对于人脸性别识别来说，一个CNN模型前面的卷积层所学习到的特征就类似于学习人脸共性特征，然后全连接层所学习的特征就是针对性别分类的特征了。 最后，利用训练好的模型对候选框提取特征。 关于正负样本的问题：由于选取的bounding box不可能与人工label的完全相同，因此在CNN训练阶段需要设置IOU阈值来为bounding box打标签。在文章中作者将阈值设置为，即如果候选框bounding box与人工label的区域重叠面积大于，则将其标注为物体类别（正样本），否则我们就把他当做背景类别（负样本）。 作者针对每一个类别都训练了一个二分类的SVM。这里定义正负样本的方法与上面卷积网络训练的定义方法又不相同。作者在文章中尝试了多种IoU阈值（）。最后通过训练发现，IoU阈值为的时候效果最好（选择为0精度下降了4个百分点，选择精度下降了5个百分点）。即当IoU小于的时候我们将其视为负样本，否则为正样本。 目标检测问题的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小。故需要一个位置精修步骤。在实现边界回归的过程中发现了两个微妙的问题。第一是正则化是重要的：我们基于验证集，设置λ=1000。第二个问题是，选择使用哪些训练对(P,G)时必须小心。直观地说，如果P远离所有的检测框真值，那么将P转换为检测框真值G的任务就没有意义。使用像P这样的例子会导致一个无望的学习问题。因此，只有当提案P至少在一个检测框真值附近时，我们才执行学习任务。“附近”即，将P分配给具有最大IoU的检测框真值G（在重叠多于一个的情况下），并且仅当重叠大于阈值（基于验证集，我们使用的阈值为）。所有未分配的提案都被丢弃。我们为每个目标类别执行一次，以便学习一组特定于类别的检测框回归器。 在测试时，我们对每个提案进行评分，并预测其新的检测框一次。原则上，我们可以迭代这个过程（即重新评估新预测的检测框，然后从它预测一个新的检测框，等等）。但是，我们发现迭代不会改进结果。 使用selective search的方法在测试图片上提取2000个region propasals ，将每个region proposals归一化到227x227，然后再CNN中正向传播，将最后一层得到的特征提取出来。然后对于每一个类别，使用为这一类训练的SVM分类器对提取的特征向量进行打分，得到测试图片中对于所有region proposals的对于这一类的分数，再使用贪心的非极大值抑制（NMS）去除相交的多余的框。再对这些框进行canny边缘检测，就可以得到bounding-box(then B-BoxRegression)。 参考： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. RCNN-将CNN引入目标检测的开山之作-晓雷的文章 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN R-CNN 论文翻译
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
论文目录被查重标红了怎么办？
以知网查重系统报告为例，目前在知网硕博系统，以及本PMLC系统报告里，红色是代表有抄袭重复的部分，绿色是代表引用重复的部分。引用也是算到总重复里面，都需要做修改的。
黄色的文字是“引用”，红色的文字是“涉嫌剽窃”。剽窃是指在写作中使用别人的观点或表述而没有恰当地注明出处。包括逐字复述、复制别人的写作，或使用不属于自己的观点而没有给出恰当的引用。
扩展资料：
预防措施
抄袭、剽窃等学术不端行为主要是学风、教风的问题。虽然彻底禁绝学术不端行为的想法并不现实，但从内因上可以通过学生加强道德自律，从外因上可以通过教育和纪律等方法进行防治。具体而言，可分为三个方面：首先，学校和老师应当重视对学生学术道德的教育，让学生形成遵守学术规范的意识。其次，教师要以身作则，带头遵守学术规范，维护学术环境。
再次，要严格惩处学术不端行为，抄袭者必须为其行为付出代价。如果没有惩处，只会纵容抄袭等现象的频频发生。著名教育问题研究专家熊丙奇博士认为，防止“学位论文抄袭”的关键在于真正实行导师制。
他指出，近年来出现的学位论文抄袭事件，共同的原因是在平时培养中，老师对学生的指导很少，在审阅学生的论文时，导师放宽要求，甚至有的老师根本就没认真审阅。现行制度下的中期答辩、论文盲审等，都很难真正避免论文质量不高、学术不端问题。不改革制度想避免学术不端，是不可能完成的任务。
参考资料：百度百科——论文检测服务
参考资料：百度百科——论文抄袭
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