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需要。复现是完型文章中词汇的另一种衔接手段，即表达相同意思的词汇在文章的不同地方出现。复现可以是相同的词重复出现，也可以是用不同的词表达相同的意思。代码就是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。
新手复现一篇论文方法如下：
1、写论文投稿，要么投期刊，要么投会议。
期刊论文质量一般要求会高一些，审稿周期也比较长，快的半年，慢的一年也是有的。越是顶级的期刊，内容越是精雕细刻，时间也就越长。
2、初学者可以考虑从写些会议论文开始训练。
作为总是写论文的团队，有必要制定一些“军规”，好保证自己的论文质量在某一个水平线以上。从个人而言，有必要学习一些“战斗常识”，好让自己的努力不至于成为“分母”。
3、最重要的是要知道到底有哪几类读者会看到你的论文，了解一下他们各自的行为习惯和价值取向对写论文没有坏处。
（1）花3-5分钟就看完论文的评审者，他们很可能直接凭借5分钟的印象判断是否直接枪毙掉，还是继续往下读。
（2） 以后查阅资料的小朋友，发表的文章是后来人们的literature，对小朋友们有价值的是为什么研究这些问题，以及研究了什么，做到了什么程度。他们阅读的时间1-5分钟不等。
（3）仔细推敲文章的人，如果写的是pioneer的文章，有特色的文章，那么要注意了，文章一定会被仔细推敲。各个细节都不能马虎。文章中的核心段落是需要持续雕琢的，而且这些段落是写给真正的知音和研究伙伴，要慎重对待人家的阅读体验。
（4）师弟师妹，在未来他们需要写论文的时候，论文将作为他们效仿的对象。他们会据此判断水平以及老板要求的严格程度决定自己是精益求精还是敷衍了事。
（5）看最近几年的趋势，有理由在阅读者队伍中加上未来的老板、同事、下属以及大众媒体等等。
论文：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。
题名应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词，符合编制题录、索引和检索的有关原则。
复现论文就是抄袭别人的论文的一种说法在文章的不同地方出现。
复现可以是相同的词重复出现，也可以是用不同的词表达相同的意思。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
在文章的不同地方出现。复现可以是相同的词重复出现，也可以是用不同的词表达相同的意思。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
词语相似度概念：
词语相似度是词语间语义相似紧密程度的一种定量度量，也就是词语间语义关系的数量化。在信息检索中，当用户输入一个关键字，我们可以通过查询与之语义相似的众多词语来提高检索的精确率和召回率。
词语的语义相似度也可以被应用在词义排歧和构造统计语言的上下文环境进行统计，然而由于数据稀疏问题存在，我们很可能只能得到很少的上下文信息，这时可以选择与待排歧词语义相似度最高并且具有比较可靠统计信息的词语的统计信息来作为该词的统计信息，从而避免数据稀疏带来的麻烦。
毕业论文复现别人的会被认定为抄袭。毕业论文查重时被判定为抄袭的4种情况：一、直接全文复制别人的研究成果，没有任何的改动，在提交论文检测和查重的时候也没有按照要求打上引用标签，看不出任何的引用痕迹，完全当做自己正文中的一部分。除此之外还没有标注引用和借鉴的来源尾注，这种情况在论文查重的时候会被直接识别出来。二、东拼西凑，将别人的研究结论拿过来后，根据自己的论点和论证要求稍作修改，简单润色下后直接为己所用，没有引用标签、没有引用借鉴来源、没有标明参考尾注。三、简单说明一个迄今为止还没有出现的论点，并且没有进行论证和说明缺乏理论依据，尽管这种情况在机器检测的时候论文查重的重复率较低，但是导师在审核时会一眼看出端倪，如果你的学术水平还没有达到提出创新论点的水平，那么导师就极有可能将这认定为抄袭和造假。四、在没有标明引用来源和尾注的基础上直接引用自己已经发表的论文。很多同学会疑惑，难道用自己的研究成果也是抄袭吗？答案是否定的，引用自己的文章无可厚非，但是一定要注明来源和基本信息，因为机器检测的算法包含所有已发表的文献资料，在数据库对比时就会出现论文查重率过高的现象。究竟有没有抄袭，可能只有自己最清楚，即使你通过了机器检测和导师的人工检测，你也过不了心里的那道坎，毕竟这是对大学四年的一个交代，对于这4种情况在毕业论文查重检测时会被判定为抄袭。
如果只是摘抄了别人的一点点的话，影响不大，但是如果你付现别人的很多的话，就会被认定为抄袭
不会。因为适当的参考资料是被允许的，只要内容不一样就行了，所以不会被认定抄袭。
如果只是参考了一小部分是不算抄袭的，他只是参考了某些论文，如果是那种大幅度参考就属于抄袭了。
楼主最后是怎么解决的呢？
题目是很多人都用过的，但内容不可能一样，每篇论文都有作者自己对事物的理解和意义，所以不必担心。
如果只是参考了一小部分是不算抄袭的，他只是参考了某些论文，如果是那种大幅度参考就属于抄袭了。
我现在遇到同样的问题，我自己定的几个论题发现前人都有写过，该怎么办
我觉得最有效的方式是出台规范，明确人脸识别可以应用的场所，只有这样才能够避免人脸识别被滥用。
人脸识别是什么？人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行信息处理的一系列相关技术，通常也叫做人像识
想要扭转人脸识别被滥用的现状，首先应该出台使用人脸识别技术的使用规范和惩罚机制，从使用端发力整治滥用现象。
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》。
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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