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动态图上的异常检测任务包括：发现异常的对象、关系、时点。动态图上的异常检测与静态图上的异常检测不同的地方在于：
本文首先将异常类型分为：anomalous vertices, edges, subgraphs, and events(or change)，将使用的方法分为：community detection, MDL(minimum description length) and compression, decompression, distance, probabilistic， 按每种方法使用的异常类型进行了文献学分类。各方法的主要参考文献见表1：
本文假设不同时点的节点和边都有唯一标签从而不会混淆，定义 为图序列，其中 为总时间步， ， 为节点集， 为边集， 时称 为图流。本文的主要记号见表2：
给定 ，节点集 ,打分函数 ，定义异常节点集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
一个典型的异常节点如图1，其可由基于社区检测的方法识别，即： 其中 为节点所属的社会划分, 为异或操作。
给定 ，边集 ,打分函数 ，定义异常边集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
一个典型的异常边如图2，可令 ，其中 为时间步 时 的权重,可以为边的概率。
给定 ，子图集 ,打分函数 ，定义异常集为 ，使得对于 ， ，其中 为得分 的摘要式统计。
两种典型的异常子图如图3,其中(a)为图的收缩，(b)为图的分裂。图的收缩可根据子图中的的数量衡量，即 ，图的分裂可由不同时间点社区的数量衡量。
与异常节点、边、子图检测不同，异常事件或异常突变检测检验的是时点。
给定 ,打分函数 ，若时点 满足: ， ，则称时点 为一个事件。
给定 ,打分函数 ，若时点 满足: ， ，则称时点 为一个突变。
通常的异常检测都使用两步法：第一步，基于特征的图表示；第二，基于机器学习的异常检测。
基于社区检测的方法关注的是社区和关联节点的演化过程，特征向量的生成亦基于图中的社区结构。不同社区检测方法的区别在于：（1）社区结构的领域，如社区内的连接性.单个节点在每一步所属的社区；(2)社区结构的定义，如基于概率的软社区定义.硬社区定义。基于社区检测的方法可用于异常定点、子图、突变的检测。
基于软社区匹配并单独考察每一个社区，我们可以在连续时间步内计算每个节点归属的平均变化，如果某个节点归属的平均变化显著异于其他节点，则称其为演化社区异常点。
节点社区归属的变化可以构造一个时间模式，称为软时序模式。一些文献使用了最小描述长度(MDL)结合非负矩阵分解的方法来自动检测节点角色及构造转移模型。多数文献通过抽取图中不同节点的共同模式，并比较每个节点与共同模式之间的差异来定义异常节点。部分文献使用了交替迭代优化替代常用的两步法。部分文献使用了corenet的概念，该概念不同于单纯使用density,modularity,hop-distance等概念，而是使用了节点间的加权路径，即一个节点的corenet包含该节点与权重大于给定阈值的两跳邻居。假设两个强连接的节点通常属于同一社区，则如果移除一个节点的两个邻居，一个邻域具有较高的边权重，另一个具有较低的边权重，则移除较高权重邻居的影响应更大，在每一步，每个节点首先被赋予一个异常得分，该得分衡量了其corenet的变化，异常得分较高的 各节点将被视为异常节点。
文献【69】定义了六种基于社区的异常：shrink, grow, merge, split, born, and vanish。其使用图和社区代表(representatives)进行比较以减少计算量，图代表为出现在t时刻，同时还出现在t-1、t+1或t+1与t-1时刻的节点集，社区代表是出现在其他社区最少的定点集合，基于社区代表和图代表，基于规则，判断社区是否落在六种异常中。
文献【73】定义了一种基于社区的异常：comet，周期性出现或消失的社区，演化图可表示为一个张量，然后基于低秩张量分解和MDL原则进行comet检测。
文献【3】基于多种信息源构造时序复网络，识别跨时间和网络的稳定社区结构。行为相似的网络可以用聚类或前验知识分组，如何一个社区结构在组内跨时间步稳定，但在组外没有对应社区，则该社区即为异常，如何两个社区共享一定比例的定点则称为对应。
社交网络可以根据特定时间窗口内的发文量定义事件，一个经历共同事件的组即构成一个异常子图。
通过划分图流为一致的分割来检测，分割是依据划分的相似性。
通过将最新图的顶点分区与当前增长分割中的图的分区进行比较，可以在线找到这些分割。【67】基于可返回随机的相关矩阵和modularity最大化来进行定点划分，当新图的划分与当前分割的划分有很大不同时，一个新段开始，并将新图的时间点输出为检测到的突变。两个划分的相似度使用Jaccard系数定义。GraphScope思路类似，但基于MDL来指导划分和分割。
基于MDL原则和基于该原则的压缩技术利用数据中的模式和规律性实现紧凑的图表示，其主要通过将图的邻接矩阵表示为一个二进制串，如果矩阵的行和列可以重新排列使矩阵的二进制字符串表示的熵最小化，那么压缩损失（也称为编码损失）就会最小化。数据指向的特征都来自于图或其特定子结构的编码代价；因此，异常被定义为抑制可压缩性的图或子结构（如边）
对于一条边和对应子图，如果包含该边的编码损失比不包含该边的编码损失高，则称该边为异常边。
【74】使用了一种两步交替迭代法进行节点的自动划分，当节点划分的熵收敛时，根据包含和不包含该边的编码损失，该方法也给出了边的异常度得分。
突变检测的主要思路是:连续时间步间的图是相似的，因而可以分为一组，从而降低压缩比。压缩比的上升表明新一个时间步的图与已有的图差异明显，因此是一个突变。
该方法将图集合表示为一个tensor，在该tensor上进行矩阵分解或降维，基于分解或降维后的图发现其模式和规律性，该方法可以融合更多属性信息，最常用的方法是SVD和PARAFAC（广义SVD）。
矩阵分解可用于计算每个节点的活跃（activity)向量，如果某个节点的活跃向量在连续时间步间变化明显，则称为异常节点。
【87】首先抽取每个节点的边相关矩阵 ，即该节点的每个邻域都有一行一列，对于节点 的矩阵中的一个entry 代表了边 和 间加权频率的相关性，加权频率由衰减函数获得，时间越近权重越高。M的最大特征值和对应特征向量即顶点的活跃向量的summary及边的相关性。通过寻找这些值的变化而形成的时间序列用于计算每个时间步长中每个顶点的分数，得分高于阈值的顶点将被输出为异常。
基于分解的异常事件检测有两种方法：（1）先基于分解方法来近似原始数据，然后以重建损失作为近似优劣的指标。如果某个子张量、切片或元素的重建损失很高，则即可以视其与周围数据不同特征不同，将其标记为异常事件、子图或节点。（2）跟踪奇异值和向量，以及特征值和特征向量，以检测异常顶点的显著变化。
为解决 intermediate blowup 问题（即计算中输入和输出张量超过内存限制），【81】提出了momery-efficient tucker（MET）分解方法，该方法源于Tucker分解，Tucker分解将高阶tensor用一个core tensor和每个mode(维度)矩阵表示。【80】使用了Compact Matrix Decomposition(CMD)，其可以用来计算给定矩阵的稀疏低秩矩阵。使用CMD对图流中的每个邻接矩阵进行分解，可得到重建值的时间序列，基于重建值序列可进程事件检测，典型应用有COLIBRI, PARCUBE，其中后者在斑点(spotting)异常中的表现更高效。
【84】使用了随机图模型进行基于概率模型的检测，其将真实图邻接矩阵和期望图的邻接矩阵间的差异构造为残差矩阵，对残差矩阵执行SVD，再使用线性Ramp滤波器，基于top奇异值即可进行异常时间窗口检测，通过检查正确的奇异向量来确定相应的顶点。
除以上方法，我们还可以基于分解空间的显著变化来识别事件。【77】通过对数据执行PCA，计算的特征向量可以分为正常和异常两个集合，方法是检验数据中的值映射到特征向量。在每个时间步，根据特征值对特征向量进程降序排列，第一个特征向量则包含一个在其余值的3个标准差之外的投影点，此后的每个特征向量，都构成了异常集。第二步即是将数据映射到正常和异常子空间，一旦完成了这些操作，当从上一个时间步长到当前时间步异常成分的修改超过一个阈值时，即将其视为一个事件。【83】扩展了该方法，提出了联合稀疏PCA和图引导的联合稀疏PCA来定位异常和识别对应的顶点。通过为异常集使用稀疏的成分集，可以更容易识别负责的顶点。顶点根据它们在异常子空间中对应行的值得到一个异常分数，由于异常分量是稀疏的，不异常的顶点得分为0。
图的活跃向量 为主成分，左奇异向量对应最大奇异值，奇异值和奇异向量通过对加权邻接矩阵进行SVD得到。当活跃向量大幅异于“正常活跃"向量时，即定义该时点为突变点，”正常活跃“向量由前序向量得到。
正常活跃向量 ，它是对最后W时间步中活动向量形成的矩阵进行SVD得到的左奇异向量。每个时点都定义一个得分 ,其代表了当前活跃向量与正常向量的差异。异常可以使用动态阈值方案在线发现，其中得分高于阈值的时间点被输出为变化。通过计算正常向量和活动向量之间的变化比率来找到负责的顶点，与变化最大的索引所对应的顶点被标记为异常，类似的方法也可以用于节点-节点相关矩阵的活跃向量，或基于邻居相似度的节点-节点相关矩阵。
基于距离的异常检测算法的不同点在于选择用于提取和比较距离度量，以及它们用于确定异常值和相应图的方法。
如果一些边的属性演化异于正常演化，则该边就是一个异常边。
边之间的权重使用衰减函数定义，在每个时间步长中，根据相似度得分的变化之和计算每条边的异常值得分，使用阈值或简单的 作为异常值标准。
将网络视为边的流，意味着网络没有固定的拓扑，一个边的频率和持久性可以用来作为其新颖性的指标，【48】定义了集合系统不一致性指标来度量频率和持久性，当一条边到达时，计算其差异，并与活动边集的平均不一致性值进行比较，如果边的加权不一致性大于平均不一致性的阈值水平，则声明该边为异常边，基于异常边，可以进一步识别其他异常图元素（如顶点，边，子图）。
具有许多“异常”边的子图即是异常的子图。
【52】将边的权重视为异常得分，每个时间步长上的每条边都有它自己的异常分数，给定了该边权值在所有图序列的分布，该分数表示在该特定的边上看到该特定权值的概率函数。或者，为网络中的边分配异常值分数的现有方法的输出可以用作为该方法的输入。后一种方法允许应用于任何能够为边分配异常值分数的网络，一旦完成每条边的异常打分，即可发现显著异常的区域（SARs），即一个窗口内的固定子图，其类似于HDSs。【112】提出了一种迭代算法，该算法首先固定子图发现最优时间窗口，然后固定时间窗口发现最优子图。【97】拓展了该方法，允许子图渐变，即在相邻时间步间增加或移除顶点。
定义函数 为测度图距离的函数，将其应用于连续图序列，即得到距离序列，基于该距离序列应用一些启发式算法（如基于移动平均阈值的 取值）即可得到异常事件。
称每个顶点及其egonet的特征为局部特征，整张图的特征为全局特征。每个顶点的局部特征可聚合为一个向量，基于该向量的各阶矩可构造signature向量，利用signature向量间的Canberra距离（归一化的曼哈顿距离）可构造图之间的距离函数【93】。【92】利用全局特征，定义了一种基于dK-2序列的距离测度，将高于阈值的特征视为异常点。
【96】使用了顶点亲和度（即一个顶点对另一个顶点的影响，可以用于快速信念传播）得分作为signature向量，其基于连续时间步技术顶点亲和度，基于马氏距离度量两个图的相似度，亲和度得分的变化反应并适应变化的影响水平，例如桥边的移除比正常边移除的得分更高。利用单个移动范围的质量控制，可以对相似度得分的时间序列设置一个移动阈值，如指数移动平均加权。
作为特征相似度的补充，我们也可以比较两个图的结构差异来度量突变的大小，这类方法致力于发现定义距离的函数而非发现特征向量。【88】计算了异常网络的10种距离函数，使用ARMA模型构造特征值的正常模型，然后基于正常模型计算时点的残差，残差超过给定阈值的时间即可标记为异常。10种距离函数中，基于最大共有子图的方法表现最好。【90】使用了五中得分函数（顶点/边重叠，顶点排序，向量相似度，序列相似度，signature相似度）来检测三种异常（子图缺失，顶点缺失，连通性变化），表现最好的方案是抽取每个顶点和边的特征构造signature向量，使用SimHash定义距离。
我们还可以通过计算每个图的稳健性序列来检测事件，稳健性序列是图连通性的测度，具有高稳健性的图即使在去除一些顶点或边的情况下，也能保持相同的一般结构和连通性，事件检测即发现稳健性值异常变化的时点【95】。【89】使用的是图半径的变体作为稳健性指标，图半径的定义是基于所有顶点的平均离心度，而非常用的最大离心度。
基于概率理论、分布、扫描统计学等方法可以构造“正常”样本的模型，偏离该模型的样本即视为异常，这类方法的主要区别在于构造方法、建模对象、离群值定义。
主要有两种方法：一，构造扫描统计时间序列并检测离均值若干标准差的点；二，顶点分类。
扫描统计常称为滑动窗口分析，其在数据的特征区域中发现测度统计量的局部最小或最大值。对某个特定图，扫描统计量可以是图不变特征的最大值，如边的数量。
【8】使用了一个适应测度统计量的变量，即每个节点的0-2度邻居数，然后对每个顶点的局部统计量使用近期值的均值和标准差进行标准化，图的扫描统计量即最大的标准化局部统计量。标准化可以解释每个顶点的历史信息，代表每个顶点的统计量只与自己的历史信息有关而与其他顶点无关。这保证测度的最大变化与变化的绝对量无关而与比例有关。基于扫描统计量标准化时间序列，将序列均值的五个标准差作为异常值。最负责的顶点被确定为为整个图的扫描统计值所选择的顶点。
类似于使用邻居进行扫描统计，我们还可以用Markov随机场（MRF）来发现节点的状态，并通过信念传播算法推断最大似然分配，其中，每个顶点标签取决于其邻居节点。【99】通过发现二部核来检测异常点（即犯），二部核定义为犯与从犯间的交互。利用边的插入或删除只影响局部子图这一事实，它在添加新边时逐步更新模型。在传播矩阵中，一个顶点可以处于三种状态之一：欺诈者、共犯者或诚实者。
边异常检测通常使用计数过程建模，统计上显著异于该模型的边标记为异常边。
【50】用贝叶斯离散时间计数过程来建模顶点间的通信次数（边权重），并根据新图更新模型。基于学习到的计数的分布，对新观测的边进行预测 值计算，基于 值标记异常顶点对。
首先用固定的子图，多重图，累积图来构造预期行为的模型，对模型的偏离可作为子图异常检测的依据。
【104】结合扫描统计量和隐马尔可夫模型（HMM）建模边行为，其使用的局部扫描统计量是基于两种图形状：k-path图和星型图，其将滑动窗口的扫描统计数据与其过去的值进行比较，并使用在线阈值系统识别局部异常，局部异常是所有统计上显著的子图(代表k个路径或恒星)的并集。
另一个建模动态图的方法是基于多重图，其中平行边对应于两个连续时间步顶点间的通信，初始的多重图可分解为多个针对每个时间窗口的叠套子图（TSG），TSG满足两个条件：（1）对于任何两个有共同点的边，首先开始通信的边最后完成通信；（2）存在一个根顶点r，它没有传入的边，并且有一条到TSG中每个顶点的路径。出现概率低的TSG视为异常子图。【102】
累积图即为包含直到当前时点的所有边的图，边权重依据衰减函数定义，通过识别“持久模式”来定义子图的正常行为。该持久模型识别模型如下：首先构造一种图，该图每个边根据时间来加权，然后基于该图迭代抽取最重连接成分来发现。随着累积图的发展，提取的子图将被监控，并将其当前活动与基于最近行为的预期活动进行比较来进行子图异常检测。【101】
事件检测可以基于偏离图似然模型或特征值分布的偏差来进行。
【103】提出了一种新的蓄水池抽样方法来抽取图流的结构摘要，这种在线抽样方法维持多个网络划分以构造统计上显著的摘要，当一个新图进入图流，每个边都根据不同分区的边生成模型计算出一种似然性，然后以这些似然性的几何均值作为全局图似然性。
【98】使用了类似的边生成模型，每个边 的概率都存储在矩阵 中，概率基于期望最大化估计，基于所有收发对的分布，然后为每个收发对给出潜在得分，基于所有边似然得分的均值即得到每个图的得分。
【100】计算了特征值和压缩特征等式的分布（而非计算收发对的分布），基于每个顶点都存在一个顶点局部特征时间序列的假设，可在每个时间步构造一个顶点-顶点相关矩阵，通过保留最大特征值和一组低维矩阵（每个顶点对应一个矩阵），可对相关矩阵的特征方程进行压缩，通过学习特征值和矩阵的分布，即可发现异常顶点和事件。当特征值偏离期望分布时，即认为发生了事件，当顶点的矩阵偏离矩阵分布时，可认为该顶点为异常顶点。
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
如今，越来越多的人撰写论文，对质量的要求越来越高。而且，为提高论文质量，对学术论文进行查重成为一种有效提高论文质量的手段，但对于那些初次接触学术论文写作的人来说，不能很好地理解在学术论文中进行不端行为检测的含义，以及哪些行为属于学术不端行为。今天就和paperfree小编一起来学习一下吧
学术论文的不端行为检测，当然就是检测一下这个人有没有抄袭别人的学术论文的呀？现在不都是很多这样的吗？很多人都是认为网上抄别人的东西，只要没被发现就好的，但是是这种学术论文肯定要经过检测
对于护理工作来说，护理的积极心理学是心理学上的重大创新与传统心理学研究的范围和研究重点存在差异。下面是我为大家整理的护理心理学相关论文，供大家参考。
摘要：在临床护理中应用护理心理学指的是运用心理学的理论和方法，并把护理学与心理学紧密结合，在掌握患者的心理活动的基础上，有规律、有针对性地做好护理工作。在临床护理工作中，护理人员不仅要掌握过硬的专业知识和技能，还要具备熟练运用心理学的知识和方法，有针对性地好各类患者的护理工作，以促使患者形成最佳的心理状态，促进治疗和护理工作的顺利进行，不断提高临床护理工作质量，提高患者对护理工作的满意度。
关键词：心理学;临床护理;应用体会
心理学与护理学是紧密相关，不可分割的。在医学中，心理治疗有助于患者神经系统的机能恢复，使他们的精神状态和心理状态得到改善，从而达到治疗的目的。
1从观察病情中发现患者的异常心理
新入院的患者，如果仔细观察，就会发现有的患者由于对医院环境陌生，加上疾病的痛苦，使他们感到孤独，缺乏安全感，表现为焦虑不安、忧心忡忡。有的自费患者因担心家庭经济困难。表现为心情沉重、沉默不语。一些需要进行特殊检查的患者会表现出恐惧、紧张和难为情。这就需要护理人员主动关心体贴患者，及时帮助解决一些生活上的困难，帮助他们熟悉医院环境，使其在短时间适应病房的生活，有利于疾病的康复。
2根据个体差异进行不同的心理护理
患者对问题的认识上存在着个体差异，在心理护理中就要做到因人而异。如有的患者对治疗方法恐惧，稍加解释就能愉快接受并积极配合。而有的患者反复多次做工作，也难以接受。这时就需要及时进行心理护理，把医学知识通俗化，耐心细致地向他解释，讲解治疗方案的必要性和安全性，并让其他患者进行现身说教，通过心理护理会让患者摆脱消极情绪，愉快积极地配合治疗及护理工作[1]。
心理护理的疏导工作是很重要的。主要是向患者说明所患疾病的病因、治疗、饮食、休息、预后及健康知识宣教。医护人员必须详细地蒐集资料，用科学的道理和简单易懂的话，使患者对目前所进行的有一定了解并熟悉相关知识，对患者有疑问的地方要耐心解释，不能遮掩隐瞒，这也需要护理人员有良好的素养及较强的沟通能力，微笑服务、主动服务、礼貌用语都是增强沟通能力的技巧。
3在病房管理中的心理护理
患者的气质不同，表现形式也不同，气质大致可以分为四类：胆汁质、多血质、黏液质、抑郁质，属于多血质的患者往往在病中就显得比胆汁质的患者娇气，忍耐性差。这种人，需要护士在打针和吃药时动作要特别轻柔，多做些心理上的安慰，使患者在心理上得到同情，他就会很好地配合治疗。但这种患者一旦病情好转后，就显得异常活跃。如病房应安静，但是他由于身体上的康复，心情愉快，会大声说话或唱歌，这样就影响了同病房其他患者的休息，别人提出异议，他会不高兴甚至是吵架，这时护士一方面应祝贺他的康复，另一方面要指出他的缺点，让他回忆在病重时的心情，这样他才会接受护理人员的要求，自觉遵守病房规定。
召开公休座谈会，是沟通护理人员和患者心理沟通的一种好方法。通过会议，让患者畅所欲言，多提意见，这是取得护患之间相互谅解的最好方法。通过会议，护理人员可以多多听取患者对我们工作中的批评与建议，以正确的态度去积极纠正工作中的一些不良现象，解决病患在院内的各种困难，切实让患者感受到优质服务的开展与推进，不再有"看病难看病贵"的偏见现象，让患者从心中感到极大的安慰，解除忧虑恐惧感的同时增加了信任感和安全感，对护理人员提出的治疗及护理工作的要求，会积极接受并配合[2]。
4护理人员在实践工作的心理素质
护理工作的繁杂、紧张、琐碎、永续性，要求护士必须要用天使般的仁爱之心对待患者，创造一个温馨的护理环境，使每位患者尽可能的舒适地度过住院生活，带病而来，痊愈而归，即使是一个身患绝症的患者，也能让他在弥留之际感受人间的温暖，在日常护理工作中，要保持一颗冷静的心，特别是危重患者的急救工作，更要机敏果敢，沉着应对，不受任何外界干扰，时刻保持旺盛的精力，克服烦躁情绪，杜绝差错事故的发生，良好的心理素质必须在工作中磨炼和培养，而良好的心理素质又将促进护理工作的提高，二者紧密相连。
综上所述，心理学在临床护理中起著至关重要的作用。我们一定要做好心理护理工作，从而提高护理质量及患者的满意度，增进和谐护患关系，有助于患者早日康复。
参考文献：
[1]宋新影.护理心理学在临床护理工作中的应用[J].中国社群医师，201311：110.
[2]郭瑛，易巧云.护理心理学[J].护士进修杂志，201219：5-6.
摘要：运用积极心理学原理在护理教学工作中为护生创造积极的学习环境;教会护生体验积极情绪;引导护生寻找并运用自身人格中的优秀品质，为临床护理工作输送专业知识技能优秀、身心健康的准护士。
关键词：积极心理学;护理教学;护生
随着积极心理学在教育领域中的普及，教师从原来过分关注学生所存在的问题转而关注学生的积极体验和积极品质，强调增进学生的积极体验既是达成教育目标的重要途径，也是教育本身促进学生身心健康所应追求的核心价值。这一教育价值取向值得我们在护理专业教师的教育教学工作中借鉴和运用。
积极心理学对护理教学的意义
积极心理学Positive Psycology是由美国当代著名的心理学家马丁·塞尔格曼倡导起来的。他强调以人自身某些实际或潜在的积极力量和积极品质帮助人们在任何情况下建立起高质量的个人生活与社会生活。同时，积极心理学强调人性中的积极方面和健康功能，相信人性中有抵抗障碍的倾向和潜能，成长的潜能一定会战胜不健康的因素，人面对挫折和障碍具有自我恢复和康复的功能。
在护理教学工作中，教师发现护生经常遇到的学习困难如下：
第一，学习任务繁重，专业知识和技能难掌握。护理专业的理论学习任务较多，专业课程和课时安排密集，需要背诵牢记的知识点和重点较多，护生由于与临床实际结合能力较弱，对专业知识和技能的理解掌握很多单靠死记硬背，学习起来感到非常困难。护理专业技能特殊，操作要求严格，学生必须要有良好的动手能力和将理论知识实践化的综合素质，这对传统教育方式培养出来的学生有着极大的挑战。很多护生出现高分低能的现象。
第二，现有医疗技术的局限，对本专业感到失望。现有的医疗技术水平下，很多疾病的病因未明确，治疗效果未能达到痊愈。学生在了解这样的现实后，常常觉得学习方向不明，对护理专业感到失望。有的学生甚至产生了自我的知识否定而对专业知识和技能学习产生消极态度。
第三，护士核心能力的高要求使学生陷入恶性回圈。现代护理学普遍认为，护士的核心能力应包括：评估和干预能力、人际交流能力、评判思维能力、预见能力、管理能力、领导才能、教育能力和知识综合能力。这一系列综合素质要求，学校素质教育的不规范，专业课教师的严格要求，职业资格考试的压力使学生形成了“学习压力过大→自信心不足→学习成绩下降→自我否定”的恶性回圈。
第四，工作内容及社会评价的引导，在实际护理教学工作中一直只是强调疾病护理方面的专业能力培训，对其关怀性、服务性和科学性等综合素质的培养则多被忽视。即使有相关的素质教育，由于教授素质教育课程的教师缺少相关的护理知识和实践经验，使得护生大部分的素质教育理论无法真正运用到临床实践中，护生低估这类知识的价值，只进行简单学习或轻易遗忘。
这些客观的因素都会使护生出现几个方面的消极状态，这些消极状态会造成部分护生的学习抑郁感、焦虑感，严重影响他们的学习状态和心理健康。1学习兴趣减退。对专业知识和技能的不理解和大量需要背诵内容使学生高估了学习的困难程度，觉得“这么深奥难记的知识，我怎么可能学会记得住”从而失去了学习的积极性和兴趣。2对专业前途的失望。护士综合素质的高要求，医疗技术的局限性，使很多护生对护理专业产生了失望，甚至中断学业或转投其他专业。3知识面狭窄。长期对护理专业知识和技能的钻研，对素质教育的忽略使学生的能力畸形发展。专业知识和技能很丰富但无法运用到实践中去的事情常有发生，使很多在校学习成绩好的护生感到挫折，不能正确的认识和评价自己。
因此，在护理教育中恰当地运用积极心理学，使学生建立积极地自我观念、积极的学习情绪体验、积极的内在学习动机、积极的教学交往，意味着在学习知识的同时也拥有了幸福感。护生不再只是看到护理专业知识和技能和技能现存的缺陷与不足，更重视对这些知识和技能的运用给病人带来的积极影响。不再只是感受到专业知识和技能学习的压力和困难，更重视专业知识和技能学习带给自己能力的提高，让护理教学工作在积极的氛围下取得更好的效果。
积极心理学原理
对护理教学的启示
积极心理学有三大主题：第一，积极的情绪体验;第二，积极的人格特质;第三，积极的组织系统。积极心理学通过三个途径：快乐、参与和有意义来引导人们通向幸福和快乐。这些积极心理学的原理对护理教学工作带来了以下启示：1关注护生情绪，教会护生体验积极情绪。2引导护生寻找自身人格中的优秀品质，并把这些个人优势、天分和潜能运用到护理实践中去。3为护生创设积极的学习环境，让护生在其中发挥自身优势，认识专业价值。
积极心理学在
护理教学中的运用
一为学生营造积极的学习环境
配合专业课程安排适当的临床实践 按程序学习理论知识和实习操作。减少操作练习时间，把相应的练习时间安排到医院里进行相关内容的见习实践。然后安排课余时间以自愿形式进行操作练习。安排学生定时深入社群，对社群人群进行健康教育和卫生宣教。并轮流安排学生在学校设立的社群服务站值班，接待各类社群健康咨询的人。每次实践回来写实践报告，列举本次见习中自己亲自进行的各种专业技能操作或卫生宣教的内容，并写出心得体会，总结效果。让护生在实践中运用理论知识，在病人身上体会护理技能的实施。帮助学生实现“课本→应用”、“模型→真人”的转变，享受专业知识给他们带来的成就感和职业自豪感。
素质课程的教授内容要注意围绕专业实际情况进行 比如，在心理学方面，应着重对有关各年龄段的病人心理、用药心理、心理护理、支援疗法等在临床上应用较多的知识进行详细讲述。在医院见习期间，除进行专业技术操作见习以外，还要求进行与病人的沟通、健康教育等练习。要求学生把在见习和宣教咨询中的心得体会和遇到的实际问题记录下来，并定时召开经验交流座谈会进行相关的讨论，解决学生在实践中遇到的各种实际问题。 二引导护生寻找自身人格中的优秀品质
在护理实践中发现护生自身优秀品质 在阅读护生的临床护理实践报告或做经验交流时，要注意在他们记录或描述的细节上给予积极的评价，比如：“你能这样做真是太棒了!病人一定在心里夸奖你了。”“这样做的效果好像很不错哦，希望以后也能坚持。”“真的吗?老师还没遇到过这种情况啊，能详细跟老师描述一下吗?”让学生在细节中找到自己在护理工作中的优势、天分和潜能，增强其职业自信心及学习积极性。
将优秀品质运用到护理工作中 已经明确自身优秀品质的护生，我们就应鼓励他们把这些品质运用到护理工作中去，在“实践→总结→实践→再总结”的回圈当中逐步形成有自己个人风格的工作方式，培养学生自我总结、自我检查、自我改进这一终身受益的学习和工作能力。
三保持积极的情绪体验
体验积极情绪，调控消极情绪 在素质课堂上教会学生关注自己的情绪，学会把各种情绪用文字记录下来。把引发诸如“后悔”、“糟糕”、“伤心”、“遗憾”的事情写在白纸上放进一个盒子里密封起来，并在盒子外边写上自己最美好的经历，最幸福的感受等，并和同学共同分享。这样可以有效缓解消极情绪，唤醒积极情绪。
遇到挫折时，寻找挫折的积极意义 有护生在实践报告中写道：1我今天一大早就去到见习科室，可是那里的护士好忙哦，都没有人理我，我只能呆呆地站在走廊那里，站了20分钟!才有护士来问我来干什么?看来临床的护士都不怎么乐意见到我们。2我今天从早上8点到中午12点什么都不能做，就只是跟着护士老师的 *** 后面走来走去，唯一做过的一件事就是老师叫我去丢垃圾，我感觉我去见习就是去给医院当清洁工。3今天有个病人问我问题，我不知道该怎么回答，只好跟他说我不知道，结果病人说：“什么都不知道，你当什么护士!”我想我这辈子都不可能做一个合格的护士了!
针对这些护生在实践中常见的挫折，我们在素质教育的课堂上和护生一起共同去探讨其积极的意义，并把这些积极的意义列举出来，利用“头脑风暴”的形式共同寻找解决这些挫折的有效方法。
四学会用积极的方式影响病人
这是使用积极心理学进行护理教学的终极目标：不单指护生在学习中自己能拥有积极的心理，并且能把这种积极的心理通过健康教育的方式传递、感染病人。使每一个病人都能拥有积极心理的力量，用积极的能量去面对疾病，建立属于自己的高质量人生。
总之，护理专业由于其工作物件的特殊性和技能操作的强实践性，故护理教学工作存在其独特的困难和较高的专业素质要求。如何在护理教学工作中发现和最大限度地调动护生的优势、天分和潜能，是我们护理教育工作者关注的重点。培养护生的积极心理，为临床护理工作输送专业知识技能优秀，身心健康的准护士是护理教学工作的目标，也是我们护理教育工作者的职责所在。
参考文献：
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[3]美马丁·塞尔格曼.真正的幸福[M].沈阳：万卷出版公司，2003.
摘要:随着社会的快速发展,人们对高职教育问题的关注程度逐渐提高,高职院校是为社会输出人才的重要场所,护理心理学是高职教学的关键内容,也是一门实用性非常强的课程。高职教育要在发展的过程中明确定位,合理制定教学目标和教学方案。职业导向是高职院校的根本属性,职业导向的教学理念必须贯穿高职院校护理心理学教学全程,教师必须改变传统的教学模式,丰富教学手段,注重学生实践能力的培养,实现学生的全面发展,为学生就业奠定基础。
关键词:职业导向;高职护理心理学;课程改革
目前,虽然很多教师也认识到坚持“职业导向”教学理念的重要性,但是从高职护理心理学课程教学现状可以看出,护理心理学教学中还存在很多问题,教师必须详细分析问题存在的原因,并针对存在的问题积极采取改革措施。
1以职业为导向的高职护理心理学课程改革的必要性分析
职业导向是高职教育的根本属性
为了推动高职教育的发展,国家颁布了《高职院校教育发展意见》,其中明确提出高职院校发展的最终目标是培养大批优秀人才,满足社会对高素质人才的需求,推动国家经济发展。因此,高职院校必须合理定位,结合学生的就业需求合理地制定教学方案,注重学生实践能力的培养,坚持“职业导向”的教学理念。在传统的高职护理心理学教学中,教师是教学的主导,学生被动地进行学习,这样的教学方法根本无法满足学生的学习和发展需求。
坚持“职业导向”的教学理念
在高职护理心理学教学中,教师必须把“职业导向”教学理念贯穿教学全程,不断创新教学模式,丰富教学内容和教学形式,积极探索新的教学方法,合理分配教学时间,教师要把理论教学和实践教学结合在一起,提高学生的实践能力,为学生日后就业奠定基础。
2职业导向下高职护理心理学教学中存在的问题分析
教学目标不明确
目前,很多高职教师对护理心理学课程认识存在误区,认为护理心理学是一门理论性课程,并未认识到护理心理学课程实践教学的重要性。在开展护理心理学课程教学之前,教师也未充分了解学生的实际情况和学习需求,教学目标不明确,教学效率低下。
知识体系不够完善
目前,很多高职院校还在使用旧版本的护理心理学教材,知识结构有以下几个部分:一是普通护理心理学,二是医学心理学,三是心理护理学。护理心理学详细讲述了人在不同时期的心理活动,并分析了维护不同时期人心理健康的方法。很多护理心理学教材中的内容过于抽象,概念性的东西较多,实践性的内容较少,学生对理论知识学习的积极性和热情不高,教学效率低下,也无法满足学生的学习需求。
教学缺乏针对性
通常情况下,高职护理心理学课程为30～55课时,护理心理学课程会被穿插在基础性护理课程和临床课程中间,课程缺乏针对性主要体现在以下几个方面:一是护理心理学课时相对较少,理论课程时间比例较大,实践课程时间比重较小,教学效率低下。二是课程安排集中。对于进入高职院校1年的学生,即将面对实习和就业的问题,学生的心理波动较大,也会出现各种各样的心理问题,但是护理心理学课程无法真正帮助学生解决实际问题,护理心理学课程过于形式化,没有体现出其价值。除此之外,当高职学生学习护理心理学知识时又未开始进入临床实习,这在一定程度上违背了护理学教学规律,导致学生实践能力较差,无法满足社会对人才的需求。
教学方法单一
如今,很多高职教师都在使用传统的教学方法,在教学过程中,教师是教学的主导,学生被动地进行学习,学生无法参与到护理心理学教学中,学生学习的主动性得不到发挥,教学目标无法实现。
考核方法单一
如今,很多高职院校都以成绩作为考核学生的标准,考试成绩优秀的学生就算掌握了护理心理学知识和技能,考试成绩较差的学生护理心理学知识和技能掌握得就不理想,但是只依靠考试成绩来衡量学生知识和技能掌握情况,根本无法真实全面地反映出学生的情况。考试成绩更多反应的是学生护理心理学理论知识掌握情况,忽略了学生实践能力的掌握情况,也无法分析出学生分析问题、解决问题的能力。
教师专业水平较低
护理心理学教师的专业水平和综合素质对教学效率影响很大。但是,从高职教师结构可以看出,高职院校缺乏专业的护理心理学教师,现有的护理心理学教师都是其他专业的教师,甚至有部分教师未经过专业的培训就上岗授课,教学效率低下。除此之外,很多高职护理心理学教师自身未从事过护理工作,缺乏实践经验,无法满足学生的学习需求。
3以职业为向导的高职护理心理学课程改革对策分析
注重职业能力的培养
护理心理学课程的开展不仅要培养学生的实践能力,还要健全学生的人格,帮助学生树立正确的人生观和价值观。教师在制定护理心理学教学目标之前必须充分了解学生的实际情况和学习需求。通过学习护理心理学学生可以做到以下几点:一是通过观察了解人们的心理活动,分析人们的现象和行为,进而帮助人们解决实际生活和学习中遇到的问题;二是客观公正的分析人们的行为和人格;三是帮助人们健全人格;四是提高人们的社会生存和适应能力;五是帮助人们进行心理护理。
教学内容要突出职业性
在职业向导理念下,护理心理学课程主要包括以下内容:一是在高职第一学期,学校应该开设30节的护理心理课程,坚持理论知识和实践教学相结合,让学生掌握心理分析规律。二是在第二学期,学校应该设定40学时的护理心理学课程,让学生掌握心理健康和心理护理知识。三是培养学生的专业能力,注重学生实践能力的培养,增加实践课程的课时。
创新教学方法
要想提高教学效率,坚持“职业向导“理念,护理心理学教师必须创新教学方法,丰富教学模式,让学生积极参与到护理心理学教学中。除此之外,高职院校还可以组织学生多参加社会活动,让学生从实践中获得感悟,增强合作意识,提高分析问题、解决问题的能力。
以职业为向导进行考核
在护理心理学课程考核的过程中,教师不能把考试成绩作为考核的唯一标准,教师需要结合学生的实际情况,合理地设定考核方式和考核内容,侧重学生职业能力的考察。教师可以从以下几个方面对学生展开考核:一是考核学生在实践课程中的实践能力;二是增加考试题型,并把考试成绩和能力养成结合在一起进行合理评价,完善考核体系。
提高教师的专业水平
在职业向导理念下,高职院校必须认识到教师培训的重要性,加大教师培训方面的资金投入,不断提高教师的专业水平和综合素质。除此之外,高职院校还可以在教师内部设定奖励机制,对表现优秀的教师给予一定的物质奖励和精神奖励,提高教师工作的积极性和热情。
4结语
护理心理学是一门实用性和实践性非常强的课程,在职业向导理念下,高职教师必须改变传统的教学方法和教学理念,创新教学模式,丰富教学手段,有针对性地进行教学,让学生积极参与到护理心理学教学中,发挥学生学习的主动性,并把理论教学和实践教学结合在一起,加大实践教学的时间比重,培养学生分析问题、解决问题的能力,实现学生的全面发展,为学生日后就业奠定基础。
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“大学生心理健康教育”课程是加强大学生心理健康教育的有效途径,有助于帮助大学生正确认识自己,形成良好的心理素质,完善个性发展,从而实现其人生规划。然而我们该如何写有关心理健康的论文呢?下面是我给大家推荐的大学生心理健康教育参考论文1500字，希望大家喜欢!
《浅析大学生生命教育与心理健康》
摘 要：在大学生知识群体中屡屡出现无视生命事件的发生，这不得不让我们重新审视生命教育的意义与价值。该文主要分析了生命教育的内涵及其对促进大学生心理健康的意义，提出了为促进大学生心理健康发展的有效途径与方法。
关键词：大学生 社会能力 途径与方法
中图分类号：B844 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2014)08(a)-0143-01
“生命不可能有两次，但许多人连一次也不善于度过。”近年来，大学生漠视生命、践踏生命的现象引起了社会的广泛关注。刘海洋事件、马加爵事件、药家鑫事件、复旦投毒案，既让人痛心，又发人深省。让我们不得不再一次把目光投向对生命和生命教育的认识。
生命是人类生存和发展的基础，教育是建立在学生个体生命基础上的活动，教育活动应当关注学生个体的生命。教育专家肖川教授认为：“生命教育首先要培植学生生命质量与生命尊严的意识并将其作为自觉的价值追求;其次才是创造美好人生的知识和技能，使他们有能力以充满自信的理性力量和充满热情的道德良心去创造自己满意的人生。”由此可见，生命教育是教育的本质所在，也是教育追求的最高境界，生命教育应当成为以人为本的重要教育理念。
1 生命教育的内涵
关于生命教育的内涵，研究者多数从“生命哲学”、“道德教育”、“价值哲学”等哲学角度和教育的本质为出发点阐述概念的内涵和外延。北京师范大学肖川[1]教授认为，生命教育应当包含三个层次：(1)生命教育是教育的价值追求，不仅要对学生的升学考试负责，更要对学生一生的生命质量负责，要为学生的幸福人生奠基;(2)生命教育是教育的存在型态，生命教育就是为了生命主体的自由和幸福所进行的生命化的教育;(3)生命教育作为教育的实践领域，有明确的价值追求又包括重要的主题和领域。
首都师范大学儿童生命与道德教育研究中心刘慧[2]教授认为，生命教育是一个多元的集合概念，它包括多个维度与层次;生命教育是以生命为基点，借助生命资源，唤醒、培养人们的生命意识与生命智慧，引导人们追求生命价值，活出生命意义的活动。
生命教育，顾名思义，即是关于生命的教育。人的生命最重要的特点是社会性，所以在生命教育中必须着重培养孩子良好的道德情操和正确的生命价值观，以建构良好的人际和社会的关系，来获得人生的快乐与幸福。教育不仅仅要让受教育者掌握知识和技能，更重要的是让受教育者提升生命质量和价值，尊重个体生命的独特性和差异性，创造学习者积极的学习与生活体验。生命教育是教育的价值追求，它的本质是通过对生命本身的关注，倡导认识生命的本质、珍惜生命、敬重生命，感恩生命帮助学生更好地理解生命的意义和价值，唤起对生命的热爱，提升生命的质量和生命尊严。
2 生命教育与大学生心理健康教育的关系
两者的涵义不同决定了他们有着不同的教育内容。生命教育侧重于对生命本质以及生命的意义和价值的认识，包涵对生命价值的思考，通过教育引导人们尊重、热爱自己和他人的生命，掌握与他人相处的方法以及爱惜自己和他人生命的方法。心理健康教育是指教育者根据个体心理发展的特点和规律，运用心理科学的方法和手段，对教育对象心理的各层面施加积极的影响，以促进其心理发展与适应、维护其心理健康的教育实践活动。
通过生命教育，可以使学生树立正确的人生观和价值观，在实际生活中建立良好的品德，预防因忽视生命的存在与价值引起的一系列心理异常问题。但是当异常心理问题出现时，心理健康教育显然更胜一筹。通过心理健康知识的学习，掌握心理调适的技巧，还可以通过心理咨询、心理辅导等途径去解决心理异常问题。
加强生命教育知识的学习有助于大学生形成健康的心理机制，预防心理障碍和行为异常等心理危机的发生。王丽敏[3]等人的《生命教育对大学生心理健康干预的效果研究》一文指出，生命教育在转变大学生对生命态度方面不但具有积极的作用，而且还能降低对应激源、应激反应的感受程度和改善抑郁症状。
3 加强生命教育，促进大学生心理健康发展
当前大学生在承受各方面压力的同时在追求精神价值迷失了自我。因此，加强生命教育势在必行。大学生心理健康与生命教育有机结合的有效途径主要包含以下几个方面。
第一，在教育教学中开设生命教育课程。生命教育不等同于知识教育，不能用简单的知识掌握为单一的目标评价机制，而是在成长过程中个体有关生命体验与价值感的形成与培养，它是衡量个体社会化的判断标准;作为学校教育机构应当开设相应的课程，积极创建让学生参与的教育教学情景。在大学生中开展生命教育有助于学生树立正确的生命价值观，促进其形成健康的心理机制。目前有关生命教育的专家积极倡导在学校教育中开设“生命教育”课程，并正在进行课程教材的开发、课程内容的编写以及师资队伍的培训等一系列配套设施的规范。我们相信不久的将来，生命教育课程终将会走入中小学生和大学生的讲堂。
第二，利用团体心理辅导为载体创新开展大学生生命教育。团体辅导主要体现在它针对性强，能够经过前期的测试、筛选，对学生中存在的问题进行分类，从而有针对性地进行辅导;其次，我们可以通过游戏或角色扮演等喜闻乐见的形式，使全体学生参与其中，在参与的过程中通过成员间的相互影响，体验生命的美好，增加生命教育的感染力和影响力，对于心理疾病起到预防作用，更好的促进大学生身心健康发展。
第三，积极创建校园文化建设，将生命教育与学生日常的校园文化活动结合起来，让学生在活动中感悟与体验。开展丰富多彩、形式多样的校园活动，创建积极健康的校园文化氛围，在这些丰富多彩的校园文化活动中，深入生命教育理念，培养学生的集体主义精神与团结合作的教育理念，让学生从中体会生命的美好与幸福。
从目前来讲生命教育是对应试教育、就业教育、技能教育等仅仅服务于学生的生存竞争的教育的扬弃和超越，是引导学生珍爱生命、敬畏生命、感恩生命、享受生命的教育。但仅仅只靠学校单方面的行动不足以树立生命教育的丰碑，还要靠家庭教育与社会教育共同努力，才能使每个社会人受益于生命教育，构建和谐美好的社会。
参考文献
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[3] 王丽敏，张亮，王小雪，等.生命教育对大学生心理健康干预的效果研究[J].中国行为医学科学，2005，6(14)：523.
大学新生从中学过渡到大学，是他们一生的重大转折点。有些大一新生对大学环境容易出现种种不适应，对此，高校应重视大一新生的心理健康教育，为大学生健康成长创造良好的心理社会环境。下面是我给大家推荐的关于大一新生心理健康的论文2000字，希望大家喜欢!
《对高校大一新生心理健康教育问题的思考》
摘要：从目前高校对大一新生心理健康教育的实际出发，本文试图构建一个较为全面的心理健康教育体系，结合新生的心理特点，帮助新生尽快融入大学生活，创造美好人生。
关键词：大学新生 体系构建
中图分类号：G641 文献标识码：A DOI：
大学新生从中学过渡到大学，是他们一生的重大转折点。在陌生的环境里，他们面临着生活方式、自我管理、学习方法、思想观念、人生目标等一系列问题的改变，心理将发生急剧的变化，稍有不慎，大学新生就会陷入心理困惑的泥潭，无法自拔。所以，大学生的心理健康状况关乎其一生的生活质量，因此，他们的心理健康问题不容忽视。目前，大学新生适应问题也受到了教育者的高度重视，各高校对入学新生都曾做过心理普查等测试，并提出了新生心理问题的各方面表现。有学者研究表明，我国在校大学生表现常见的心理问题有强迫症状、人际关系敏感、抑郁、偏执。而神经症、人格问题等是不同社会体制、政治文化和经济发展水平背景下的大学生都存在的主要心理问题。荷妮曾提出“追求理想化自我是神经症产生的根源”。国内有研究认为，大学新生心理健康状况与其适应能力高度相关，适应能力良好，心理健康水平就会提高。而产生休学以及退学、甚至自杀等极端行为的大学生大部分是低年级适应不良的学生。有学者将此称为“新生综合症”。
结合日常心理健康教育工作的实际，可以总结新生主要心理问题有：第一，强迫症状。如对任何事情不经反复确认不放心。第二，人际关系障碍。如总注意周围的人、在乎别人的视线等。第三，情绪性格问题。主要症状为思想不集中、缺乏耐力、缺乏自信心、缺乏决断能力、情绪易被破坏、情绪起伏较大、缺乏热情和积极性等。
在我国学生的成长过程中，由于受应试教育的影响，大学新生此前较少受到心理健康方面的知识普及，过多接收了强化的智力教育，从而在一定程度上表现出身心发展的不平衡，同时，心理问题是一个长期积累的过程，为防微杜渐，做好大学新生的心理健康入学教育，应该是大学教育内容的重要方面。可以从以下几个方面推进心理健康入学教育工作：
1 课程教学与课外活动相结合，拓展心理健康教育渠道
将心理健康教育课程纳入教学计划和培养方案，对学分和学时进行合理设置。在第一学期开设“大学生心理健康教育”全员必修课程，使学生掌握最根本的心理健康基础知识、心理保健知识和心理危机预防知识。在后续的学期开设系列相关的选修课程，提高心理健康的知识水平。系列相关的课程应该包括以下内容：大学生心理咨询、大学生常见异常心理及应对、大学生自我规划、大学生人格发展、大学生情绪管理、大学生人际交往、大学生性心理以及恋爱心理、大学生压力挫折与危机处理和大学生生命教育等。
根据大学新生心理发展的特殊性，可以在每年9-10月或3-4月开展心理健康各方面主题教育活动，给大学新生提供有针对性的引导措施，帮助他们顺利转换角色，尽快适应大学学习和生活，顺利实现大学生“第一个过渡”。活动形式如心理健康教育月活动、心理健康日活动、心理话剧展演活动等。活动内容强调要“抓落实、重实效”，以其安然度过心理危机高发期。
2 心理危机干预与人生全面发展相结合，分级进行心理健康教育
受客观条件限制，目前大多数高校的心理健康教育工作着重于干预心理危机学生，而对大部分普通学生，缺少发展心理学的积极引导。学校心理健康教育中心可以采用分级形式对学生开展心理健康教育工作。
学校在开展新生入学资格审查时，对大学新生的家庭背景、身心健康状况进行逐一摸底，结合心理普查数据，为各类学生建立心理档案，开展个别心理咨询以及团体心理辅导。针对心理危机预警学生，建立心理危机干预工作的校级、院(系)级、班级和宿舍的“四位一体”网络，明确心理危机预防与干预的实施办法，建立心理危机一级和二级预警学生档案。发挥班级心理委员和宿舍成员的作用，指导学生进行朋辈心理互助。
3 师资建设与专业研究相结合，增强队伍的技能力量
要提高大学新生整体的心理健康水平，应在全校范围内树立起符合科学发展的教育氛围，建立统一协调并且多层次多角度的心理健康教育体系，营造美好氛围。成立以主管校领导为首、有关职能部门负责人参加的心理健康教育工作领导小组，形成了稳定发展的心理健康教育队伍。每个院(系)设置心理工作站，在各级学生会设立心理发展部，学生社团中设立相关协会，为推进心理健康教育的发展奠定了坚实的组织基础。
目前，高校心理健康专职教师普遍偏少，多数学校未能达到《普通高等学校学生心理健康教育工作基本建设标准》中明确规定的“要按照师生(全日制在校本、专科生、研究生)比1：3000-5000的比例配备心理健康教育专职教师”的标准，也因此而无法开设各项心理健康课程。可以鼓励获得相应资格的辅导员参与心理健康教育教学;聘请有关方面专家加入教学队伍。并保证心理健康教育专职教师按时接受专业培训和专业督导;提供专业设备和资料，如心理健康教育软件系统和音像教学资料等;配备必须的教学场所，如个案咨询室、减压放松室、心理图书阅览区等;开展教育工作的同时，进行更加深入专业的理论研究。
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作者简介：刘小丽(1978-)，讲师，主要研究方向为青少年心理问题应对，湖北省武汉科技大学学工处，湖北武汉 430025
很明确告诉你“会的，有影响。”论文检测结果不通过怎么办？1、如果你的论文检测结果不通过学校的要求的话，你的毕业论文就会被判为不合格。对于学校的这个判定，如果你没有异议的话，就会直接返稿给你重新进行修改；2、如果你不接受这个结果的话，是可以向学校发起申诉的。每所学校都会申诉程序，同学们可以按照申诉程序提交申诉书，进行二次查重检测。3、如果你的论文在二次查重后有异议，是需要学校委员会对院分委会的意见进行讨论之后再行决定的。4、如果申诉后仍然判定为不合格，是可能被延迟答辩、取消答辩资格、甚至处分或开除学籍的，严重的话导师也需要承担相应责任。所以论文检测不通过会影响毕业，而且是后果很严重的那种。因此如果是你自身的论文有很多内容是抄袭的，请大家务必认真修改哦
1、我们的论文提交给学校后，这时学校会统一对论文进行查重率检测，一旦重复率超出要求就会导致查重不通过，那么肯定是对我们能不能正常毕业的有一定的影响的。
2、每所学校对论文查重不合格的会区别情况进行处理，比如本科毕业论文重复率超出30%同时低于50%的，那么论文就会面临退回，这时我们就还要机会对论文进行修改然后再提交。如果论文重复率超出50%会判定为抄袭，答辩时间机会推迟。研究生毕业论文重复率超出50%的情况下，很大可能会直接延毕。当然，在具体的处理方式上，不同学校或多或少会有差别。
3、学校对我们论文进行查重检测后，查重率不达标的情况下论文就会被退回，在自己没有意见的时候就要在有效的时间内修改好论文。假如有异议，也能向学校提出申诉，但要弄清楚申诉后再次复查不合格的情况下，仍然要对论文进行重新修改；更严重的，要延期答辩，取消答辩资格，或者开除学籍。
4、大部分高校一般都只会通过1-2次的查重机会，也就是两次查重都不达标的情况下，答辩时间是会延期的，那么并不表示第三次给学生重新修改的机会，此时肯定会影响到学生的正常毕业，所以论文的撰写和查重大家一定要认真对待，不要存在侥幸心理。
计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、 措施 ，保证网络系统的安全运行，确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。下面是我给大家推荐的计算机网络安全2000字论文，希望大家喜欢!计算机网络安全论文篇一 浅议计算机网络安全防护技术 [摘要] 计算机与网络的发展给人类社会的进步提供了无限机遇,同时也对信息安全带来了严峻挑战。计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、措施,保证网络系统的安全运行,确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。本文重点介绍影响到网络的各种不安全因素,并进一步提出了一些保证网络安全的措施。 [ 关键词] 计算机;网络安全;防护技术 一、计算机网络安全问题 计算机网络中的安全问题主要作用于两个方面,一是对多种信息数据的威胁,包括对信息数据的非法修改、窃取、删除、非法使用等一系列的数据破坏;二是对计算机网络中的各种设备进行攻击。致使系统网络紊乱、瘫痪,乃至设备遭到损坏。 1.网络结构和设备本身安全隐患 现实中的网络拓扑结构是集总线型、星型等多种拓扑结构与一体的混合型结构,拓扑结构中各个节点使用不同的网络设施,包括路由器、交换机、集线器等。每种拓扑结构都有其相应的安全隐患,每种网络设备由于本身技术限制,也存在不同的安全缺陷,这都给网络带来了不同的安全问题。 2. 操作系统 安全 操作系统直接利用计算机硬件并为用户提供使用和编程接口。各种应用软件必须依赖于操作系统提供的系统软件基础,才能获得运行的高可靠性和信息的完整性、保密性。同样,网络系统的安全性依赖于网络中各主机系统的安全性。如果操作系统存在缺陷和漏洞,就极易成为黑客攻击的目标。因此,操作 系统安全 是计算机网络安全的基础。 3.病毒和黑客 病毒可利用计算机本身资源进行大量自我复制,影响计算机软硬件的正常运转,破坏计算机数据信息。黑客主要通过网络攻击和网络侦察截获、窃取、破译、修改破坏网络数据信息。病毒和黑客是目前计算机网络所面临的最大威胁。 二、计算机网络安全防护技术 1.加密技术 数据加密就是对原有的明文或数据按照某种算法,置换成一种不可读的密文,然后再进行信息的存储和传输。密文获得者只有输入相应的密匙才能读出原来的内容,实现数据的保密性。加密技术的关键在于加密的算法和密匙的管理。 加密的算法通常分为对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法就是加密和解密使用同一密匙。对称加密算法加密、解密速度快,加密强度高算法公开。非对称加密算法加密和解密使用不同的密匙,用加密密匙加密的数据只有相应的解密密匙才能打开。非对称加密算法加密数据安全可靠性高,密匙不易被破译。 2.防火墙技术 防火墙技术是目前网络间访问控制、防止外部人员非法进入内部网络,保护内网资源最广泛使用的一种技术。防火墙部署在不同网络安全级别的网络之间,防火墙通过检测数据包中的源地址、目标地址、源端口、目标端口等信息来匹配预先设定的访问控制规则,当匹配成功,数据包被允许通过,否则就会被丢弃。目前市场上常见的防火墙多为状态检测防火墙,即深度包过滤防火墙。防火墙无法防止内部网络用户带来的威胁,也不能完全防止传送已感染的程序和文件。 3.入侵检测技术 网络入侵检测技术主要通过收集操作系统、应用程序、网络数据包等相关信息,寻找可能的入侵行为,然后采取报警、切断入侵线路等手段,阻止入侵行为。网络入侵检测是一种主动的安全防护技术,它只对数据信息进行监听,不对数据进行过滤,不影响正常的网络性能。 入侵检测 方法 主要采用异常检测和误用检测两种。异常检测根据系统或用户非正常行为和计算机资源非正常情况,检测出入侵行为,其通用性强,不受系统限制,可以检测出以前未出现过的攻击方式,但由于不可能对整个系统用户进行全面扫描,误警率较高。误用检测是基于模型的知识检测,根据已知的入侵模式检测入侵行为。误警率低,响应速度快,但要事先根据入侵行为建立各种入侵模型,需要大量的时间和工作。 入侵检测系统分为基于主机和基于网络的入侵检测系统。基于主机的入侵检测技术是对主机系统和本地用户中的历史审计数据和系统日志进行监督检测,以便发现可疑事件,其优点:入侵检测准确;缺点是容易漏检。基于网络的入侵检测系统是根据一定的规则从网络中获取与安全事件有关的数据包,然后传递给入侵分析模块进行安全判断.并通知管理员。优点:节约资源,抗攻击能力好,可实时检测响应。缺点:数据加密限制了从网络数据包中发现异常情况。 4.防病毒技术 网络病毒技术主要包括病毒预防技术、病毒检测技术和病毒消除技术。病毒预防技术通过自身常驻系统内存,优先获得系统控制权,监视、判断病毒是否存在,防止病毒的扩散和破坏。病毒检测技术通过侦测计算机病毒特征和文件自身特征两种方式,判断系统是否感染病毒。病毒消除技术是计算机病毒感染程序的逆过程,根据对病毒的分析,安装网络版查杀病毒软件,杀灭病毒。 总之,随着网络规模的不断扩大,网络安全的重要性也越来越受到关注。目前,我国信息网络安全研究历经了通信保密、数据保护两个阶段。正在进入网络信息安全研究阶段,企业网络安全解决办法主要依靠防火墙技术、入侵检测技术和网络防病毒技术。但是,网络安全不仅仅是技术问题,更多的是社会问题。应该加强f64络安全方面的宣传和 教育 。加强网络使用者的安全防范意识,由被动接受到主动防范才能使网络安全隐患降到最低。 参考文献: [1]张晓薇浅谈计算机网络安全的影响因素与保证措施《黑龙江科技信息》2009年36期 [2]安录平 试述计算机网络安全防护技术《黑龙江科技信息》2009年36期 [3]邢文建 Exploration of ARP virus defense system based on the analysis of NDIS《Proceedings of The Second International Conference on Modelling and Simulation》 计算机网络安全论文篇二 试谈计算机网络安全防护 摘 要：随着计算机网络的迅速发展和普及，人们越来越依赖于网络，大量的信息交换通过互联网实现，同时也有很多重要信息储存在互联网上，网络安全问题也随之产生。因此，计算机网络的安全防护也引起了越来越多的重视，本文重点介绍了网络安全中面临的威胁，并相应的提出了解决措施。 关键词：计算机;网络安全;防护 1 引言 信息技术的发展给人们的生活带来了天翻地覆的变化，计算机网络已经融入了人们的日常生活中，改变着也同时方便了生活和工作。在人们对信息网络的需求和依赖程度与日俱增的今天，网络安全问题也越来越突出。因此，全面的分析影响网络安全的主要原因，有针对性的提出进行网络安全保护的相关对策具有十分重要的意义。Internet的的两个重要特点就是开放性和共享性，这也是导致开放的网络环境下计算机系统安全隐患产生的原因。随着对网络安全问题研究的不断深入，逐渐产生了不同的安全机制、安全策略和网络安全工具，保障网络安全。 计算机网络安全事实上是一门涉及多学科理论知识的综合性学科，主要包括计算机科学、 网络技术 、密码技术、通信技术、数论、信息安全技术和信息论等多种不同学科。网络安全防护是从硬件和软件两方面保护系统中的数据，使其免受恶意的入侵、数据更改和泄露、系统破坏，以保证系统能够正常的连续运行，网络不被中断。 2 计算机网络面临的安全威胁 网络面临的安全威胁也是各种各样，自然灾害、网络系统自身的脆弱性、误操作、人为的攻击和破坏等都是网络面临的威胁。 自然灾害 计算机网络也是由各种硬件搭建而成，因此也是很容易受到外界因素的影响。很多计算机安放空间都缺乏防水、防火、防震、防雷、防电磁泄露等相关措施，因此，一旦发生自然灾害，或者外界环境，包括温度、湿度等，发生剧烈变化时都会破化计算机系统的物理结构。 网络自身脆弱性 (1)计算机网络的基础设施就是操作系统，是所有软件运行的基础和保证。然而，操作系统尽管功能强大，具有很强的管理功能，但也有许多不安全因素，这些为网络安全埋下了隐患。操作系统的安全漏洞容易被忽视，但却危害严重。除操作系统外，其他软件也会存在缺陷和漏洞，使计算机面临危险，在网络连接时容易出现速度较慢或 死机 现象，影响计算机的正常使用。 (2)计算机网络的开放性和自由性，也为攻击带来了可能。开放的网络技术，使得物理传输线路以及网络通信协议也成为网络攻击的新目标，这会使软件、硬件出现较多的漏洞，进而对漏洞进行攻击，严重的还会导致计算机系统严重瘫痪。 (3)计算机的安全配置也容易出现问题，例如防火墙等，一旦配置出现错误，就无法起到保护网络安全的作用，很容易产生一些安全缺口，影响计算机安全。加之现有的网络环境并没有对用户进行技术上的限制，任何用户可以自由的共享各类信息，这也在一定程度上加大了网络的安全防护难度。 很多网民并不具有很强的安全防范意识，网络上的账户密码设置简单，并且不注意保护，甚至很多重要账户的密码都比较简单，很容易被窃取，威胁账户安全。 人为攻击 人为的攻击是网络面临的最大的安全威胁。人为的恶意攻击分为两种：主动攻击和被动攻击。前者是指采取有效手段破坏制定目标信息;后者主要是为了获取或阻碍重要机密信息的传递，在不影响网络正常的工作情况下，进行信息的截获、窃取、破译。这两种攻击都会导致重要数据的泄露，对计算机网络造成很大的危害。黑客们会利用系统或网络中的缺陷和漏洞，采用非法入侵的手段，进入系统，窃听重要信息，或者通过修改、破坏信息网络的方式，造成系统瘫痪或使数据丢失，往往会带来严重不良影响和重大经济损失。 计算机病毒是一种人为开发的可执行程序，具有潜伏性、传染性、可触发性和严重破坏性的特点。一般可以隐藏在可执行文件或数据文件中，不会被轻易发现，也就使计算机病毒的扩散十分迅速和难以防范，在文件的复制、文件和程序运行过程中都会传播。触发病毒后可以迅速的破坏系统，轻则降低系统工作效率，重则破坏、删除、改写文件，使数据丢失，甚至会破坏系统硬盘。平时在软盘、硬盘、光盘和网络的使用中都会传播病毒。近年来也出现了的很多恶性病毒，例如“熊猫烧香病毒”等，在网络上迅速传播，产生了十分严重的不良后果。 除病毒之外，垃圾邮件和间谍软件等也会威胁用户的隐私和计算机安全。 3 网络安全防护措施 提高安全防护技术手段 计算机安全防护手段主要包括防火墙技术、加密技术、访问控制和病毒防范等。总的来说，提高防护手段，主要是从计算机系统管理和物理安全两方面着手。 计算机网络安全，首先要从管理着手，一是对于使用者要进行网络 安全教育 ，提高自我防范意识。二是要依靠完整的网络安全管理制度，严格网络执法，打击不法分子的网络犯罪。另外，要加强网络用户的法律法规意识和道德观念，减少恶意攻击，同时传播网络防范基本技能，使用户能够利用计算机知识同黑客和计算机病毒等相抗衡。 物理安全是提高网络安全性和可靠性的基础。物理安全主要是网络的物理环境和硬件安全。首先，要保证计算机系统的实体在安全的物理环境中。网络的机房和相关的设施，都有严格的标准和要求要遵循。还要控制物理访问权限，防止未经授权的个人，有目的的破坏或篡改网络设施。 完善漏洞扫描设施 漏洞扫描是一种采取自动检测远端或本地主机安全的技术，通过扫描主要的服务端口，记录目标主机的响应，来收集一些特定的有用信息。漏洞扫描主要就是实现安全扫描的程序，可以在比较短的时间内查出系统的安全脆弱点，从而为系统的程序开发者提供有用的参考。这也能及时的发现问题，从而尽快的找到解决问题的方法。 4 结束语 经过本文的分析，在通讯技术高速发展的今天，计算机网络技术也不断的更新和发展，我们在使用网络的同时，也要不断加强计算机网络安全防护技术。新的应用会不断产生，网络安全的研究也必定会不断深入，以最大限度地提高计算机网络的安全防护技术，降低网络使用的安全风险，实现信息平台交流的安全性和持续性。 参考文献 [1]赵真.浅析计算机网络的安全问题及防护策略[J].上海工程技术学院教育研究，2010，(03)：65-66. [2]刘利军.计算机网络安全防护问题与策略分析[J].华章，2011，(34)：83-84. [3]赵海青.计算机网络应用安全性问题的防护策略[J].青海教育，2012，(04)：45-46. [4]郑恩洋.计算机网络安全防护问题与策略探讨[J].计算机光盘软件与应用，2012，(15)：158-158. 计算机网络安全论文篇三 浅谈计算机网络安全影响因素与对策 0引言 随着计算机网络的发展,病毒、黑客、木马等的恶意攻击使网络安全问题日益突出，如何提高网络安全的防御能力越来越受到人们的关注。本文分析了当前计算机网络安全所面临的威胁及影响因素,并针对存在的问题提出了加强网络安全防御能力的对策。网络技术的发展给人们提供了信息交流的平台，实现了信息资源的传播和共享。但随着计算机网络应用的广泛深入，运行环境也复杂多变，网络安全问题变得越来越突出，所造成的负面影响和严重性不容忽视。病毒、黑客、木马等的恶意攻击，使计算机软件和硬件受到破坏，使计算机网络系统的安全性与可靠性受到非常大的影响，因此需要大力发展网络安全技术，保证网络传输的正常运行。 1影响计算机网络安全的因素 系统缺陷 虽然目前计算机的操作系统已经非常成熟，但是不可避免的还存在着安全漏洞，这给计算机网络安全带来了问题，给一些黑客利用这些系统漏洞入侵计算机系统带来了可乘之机。漏洞是存在于计算机系统中的弱点，这个弱点可能是由于软件或硬件本身存在的缺陷，也可能是由于系统配置不当等原因引起的问题。因为操作系统不可避免的存在这样或那样的漏洞，就会被黑客加以利用，绕过系统的安全防护而获得一定程度的访问权限，从而达到侵入他人计算机的目的。 计算机病毒 病毒是破坏电脑信息和数据的最大威胁，通常指能够攻击用户计算机的一种人为设计的代码或程序，可以让用户的计算机速度变慢，数据被篡改，死机甚至崩溃，也可以让一些重要的数据信息泄露，让用户受到巨大损失。典型的病毒如特洛伊木马病毒，它是有预谋的隐藏在程序中程序代码，通过非常手段伪装成合法代码，当用户在无意识情况下运行了这个恶意程序，就会引发计算机中毒。计算机病毒是一种常见的破坏手段，破坏力很强，可以在很短的时间降低计算机的运行速度，甚至崩溃。普通用户正常使用过程中很难发现计算机病毒，即使发现也很难彻底将其清除。所以在使用计算机过程中，尤其包含一些重要信息的数据库系统，一定加强计算机的安全管理，让计算机运行环境更加健康。 管理上的欠缺 严格管理是企业、机构及用户网络系统免受攻击的重要措施。很多用户的网站或系统都疏于这方面的管理，如使用脆弱的用户口令、不加甄别地从不安全的网络站点上下载未经核实的软件、系统升级不及时造成的网络安全漏洞、在防火墙内部架设拨号服务器却没有对账号认证等严格限制等。为一些不法分子制造了可乘之机。事实证明，内部用户的安全威胁远大于外部网用户的安全威胁，使用者缺乏安全意识，人为因素造成的安全漏洞无疑是整个网络安全性的最大隐患。 2计算机网络安全防范措施 建立网络安全管理队伍 技术人员是保证计算机网络安全的重要力量，通过网络管理技术人员与用户的共同努力，尽可能地消除不安全因素。在大力加强安全技术建设，加强网络安全管理力度，对于故意造成灾害的人员必须依据制度严肃处理，这样才能使计算机网络的安全得到保障，可靠性得有效提高，从而使广大用户的利益得到保障。 健全网络安全机制 针对我国网络安全存在的问题，我国先后颁布了《互联网站从事登载新闻业务管理暂行规定》、《中国互联网络域名注册暂行管理办法》、《互联网信息服务管理办法》等相关法律法规，表明政府已经重视并规范网络安全问题。但是就目前来看管理力度还需要进一步加大，需要重点抓这些法律法规的贯彻落实情况，要根据我国国情制定出政治、经济、军事、 文化 等各行业的网络安全防范体系，并加大投入，加大重要数据信息的安全保护。同时，要加大网络安全教育的培训和普及，增加人们网络安全教育，拓展网络安全方面的知识，增强网络安全的防范意识，自觉与不良现象作斗争。这样，才能让网络安全落到实处，保证网络的正常运行。 加强网络病毒防范，及时修补漏洞 网络开放性的特点给人们带来方便的同时，也是计算机病毒传播和扩散的途径。随着计算机技术的不断进步，计算机病毒也变得越来越高级，破坏力也更强，这给计算机信息系统的安全造成了极大威胁。因此，计算机必须要安装防毒杀毒的软件，实时对病毒进行清理和检测，尤其是军队、政府机关及研究所等重点部门更应该做好病毒的防治工作，保证计算机内数据信息的安全可靠。当计算机系统中存在安全隐患及漏洞时，很容易受到病毒和黑客的入侵，因此要对漏洞进行及时的修补。首先要了解网络中安全隐患以及漏洞存在的位置，这仅仅依靠管理员的 经验 寻找是无法完成的，最佳的解决方案是应用防护软件以扫描的方式及时发现网络漏洞，对网络安全问题做出风险评估，并对其进行修补和优化，解决系统BUG，达到保护计算机安全的目的。 3计算机信息安全防范措施 数据加密技术 信息加密是指对计算机网络上的一些重要数据进行加密，再使用编译方法进行还原的计算机技术，可以将机密文件、密码口令等重要数据内容进行加密，使非法用户无法读取信息内容，从而保证这些信息在使用或者传输过程中的安全，数据加密技术的原理根据加密技术应用的逻辑位置，可以将其分成链路加密、端点加密以及节点加密三个层次。 链路加密是对网络层以下的文件进行加密，保护网络节点之间的链路信息;端点加密是对网络层以上的文件进行加密，保护源端用户到目的端用户的数据;节点加密是对协议传输层以上的文件进行加密，保护源节点到目的节点之间的传输链路。根据加密技术的作用区别，可以将其分为数据传输、数据存储、密钥管理技术以及数据完整性鉴别等技术。根据加密和解密时所需密钥的情况，可以将其分为两种：即对称加密(私钥加密)和非对称加密(公钥加密)。 对称加密是指加密和解密所需要的密钥相同，如美国的数据加密标志(DES);非对称加密是指加密与解密密钥不相同，该种技术所需要的解密密钥由用户自己持有，但加密密钥是可以公开的，如RSA加密技术。加密技术对数据信息安全性的保护，不是对系统和硬件本身的保护，而是对密钥的保护，这是信息安全管理过程中非常重要的一个问题。 防火墙技术 在计算机网络安全技术中，设置防火墙是当前应用最为广泛的技术之一。防火墙技术是隔离控制技术的一种，是指在内部网和外部网之间、专用网与公共网之间，以定义好的安全策略为基准，由计算机软件和硬件设备组合而成的保护屏障。 (1)包过滤技术。信息数据在网络中传输过程中，以事先规定的过滤逻辑为基准对每个数据包的目标地址、源地址以及端口进行检测，对其进行过滤，有选择的通过。 (2)应用网关技术。通过通信数据安全检查软件将被保护网络和其他网络连接在一起，并应用该软件对要保护网络进行隐蔽，保护其数据免受威胁。 (3)状态检测技术。在不影响网络正常运行的前提下，网关处执行网络安全策略的引擎对网络安全状态进行检测，对有关信息数据进行抽取，实现对网络通信各层的实施检测，一旦发现某个连接的参数有意外变化，则立即将其终止，从而使其具有良好的安全特性。防火墙技术作为网络安全的一道屏障，不仅可以限制外部用户对内部网络的访问，同时也可以反过来进行权限。它可以对一些不安全信息进行实时有效的隔离，防止其对计算机重要数据和信息的破坏，避免秘密信息泄露。 身份认证 采取身份认证的方式控制用户对计算机信息资源的访问权限，这是维护系统运行安全、保护系统资源的一项重要技术。按照用户的权限，对不同的用户进行访问控制，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问，是防止不法分子非法入侵的关键手段。主要技术手段有加密控制、网络权限控制、键盘入口控制、逻辑安全控制等。 4结束语 计算机网络安全是一项复杂的系统工程，随着网络安全问题日益复杂化，计算机网络安全需要建立多层次的、多 渠道 的防护体系，既需要采取必要的安全技术来抵御病毒及黑客的入侵，同时还要采用 规章制度 来约束人们的行为，做到管理和技术并重。我们只有正视网络的脆弱性和潜在威胁，大力宣传网络安全的重要性，不断健全网络安全的相关法规，提高网络安全防范的技术水平，这样才能真正解决网络安全问题。 猜你喜欢： 1. 计算机网络安全技术论文赏析 2. 计算机网络安全技术论文范文 3. 计算机网络信息安全的论文 4. 计算机网络安全方面的论文 5. 计算机网络安全的相关论文
科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。1 医学影像融合的必要性 影像的融合是技术更新的需要 随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 影像的融合弥补了单项检查成像的不足 目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 影像的融合是临床的需要 影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。2 医学影像融合的可行性 影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础 尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。 医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段 现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。3 医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息
论文: Generative adversarial network in medical imaging: A review 这篇文章发表于顶刊Medical Imaging Analysis 2019上，文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建（图像去噪）、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作，并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容，并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故，本博客暂时只关注重建、合成部分的应用。关于该论文中所有列出的文章，均可在 GitHub链接 中找到。 GAN在医学成像中通常有两种使用方式。第一个重点是生成方面，可以帮助探索和发现训练数据的基础结构以及学习生成新图像。此属性使GAN在应对数据短缺和患者隐私方面非常有前途。第二个重点是判别方面，其中辨别器D可以被视为正常图像的先验知识，因此在呈现异常图像时可以将其用作正则器或检测器。示例(a)，(b)，(c)，(d)，(e)，(f)侧重于生成方面，而示例 (g) 利用了区分性方面。下面我们看一下应用到分割领域的文章。 (a)左侧显示被噪声污染的低剂量CT，右侧显示降噪的CT，该CT很好地保留了肝脏中的低对比度区域[1]。 (b)左侧显示MR图像，右侧显示合成的相应CT。在生成的CT图像中很好地描绘了骨骼结构[2]。 (c)生成的视网膜眼底图像具有如左血管图所示的确切血管结构[3]。(d)随机噪声（恶性和良性的混合物）随机产生的皮肤病变[4]。 (e)成人胸部X光片的器官（肺和心脏）分割实例。肺和心脏的形状受对抗性损失的调节[5]。 (f)第三列显示了在SWI序列上经过域调整的脑病变分割结果，无需经过相应的手动注释训练[6]。 (g) 视网膜光学相干断层扫描图像的异常检测[7]。 通常，研究人员使用像像素或逐像素损失（例如交叉熵）进行分割。尽管使用了U-net来组合低级和高级功能，但不能保证最终分割图的空间一致性。传统上，通常采用条件随机场（CRF）和图割方法通过结合空间相关性来进行细分。它们的局限性在于，它们仅考虑可能在低对比度区域中导致严重边界泄漏的 pair-wise potentials (二元势函数 -- CRF术语)。另一方面，鉴别器引入的对抗性损失可以考虑到高阶势能。在这种情况下，鉴别器可被视为形状调节器。当感兴趣的对象具有紧凑的形状时，例如物体，这种正则化效果更加显着。用于肺和心脏mask，但对诸如血管和导管等可变形物体的用处较小。这种调节效果还可以应用于分割器(生成器)的内部特征，以实现域（不同的扫描仪，成像协议，模态）的不变性[8、9]。对抗性损失也可以看作是f分割网络（生成器）的输出和 Ground Truth 之间的自适应学习相似性度量。因此，判别网络不是在像素域中测量相似度，而是将输入投影到低维流形并在那里测量相似度。这个想法类似于感知损失。不同之处在于，感知损失是根据自然图像上的预训练分类网络计算而来的，而对抗损失则是根据在生成器演变过程中经过自适应训练的网络计算的。 [10] 在鉴别器中使用了多尺度L1损失，其中比较了来自不同深度的特征。事实证明，这可以有效地对分割图执行多尺度的空间约束，并且系统在BRATS 13和15挑战中达到了最先进的性能。 [11] 建议在分割管道中同时使用带注释的图像和未带注释的图像。带注释的图像的使用方式与 [10] 中的相同。 [10] 和 [12] ，同时应用了基于元素的损失和对抗性损失。另一方面，未注释的图像仅用于计算分割图以混淆鉴别器。 [13] 将pix2pix与ACGAN结合使用以分割不同细胞类型的荧光显微镜图像。他们发现，辅助分类器分支的引入为区分器和细分器提供了调节。 这些前述的分割训练中采用对抗训练来确保最终分割图上更高阶结构的一致性，与之不同的是， [14] -- code 中的对抗训练方案,将网络不变性强加给训练样本的小扰动，以减少小数据集的过度拟合。表中总结了与医学图像分割有关的论文。 参考链接： [1] X. Yi, P. Babyn. Sharpness-aware low-dose ct denoising using conditional generative adversarial network. J. Digit. Imaging (2018), pp. 1-15 [2] . Wolterink, . Dinkla, . Savenije, . Seevinck, . van den Berg, I. Išgum. Deep MR to CT synthesis using unpaired data International Workshop on Simulation and Synthesis in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 14-23 [3] P. Costa, A. Galdran, . Meyer, M. Niemeijer, M. Abràmoff, . Mendonça, A. Campilho. End-to-end adversarial retinal image synthesis IEEE Trans. Med. Imaging(2017) [4] Yi, X., Walia, E., Babyn, P., 2018. Unsupervised and semi-supervised learning with categorical generative adversarial networks assisted by Wasserstein distance for dermoscopy image classification. arXiv: . [5] Dai, W., Doyle, J., Liang, X., Zhang, H., Dong, N., Li, Y., Xing, ., 2017b. Scan: structure correcting adversarial network for chest x-rays organ segmentation. arXiv: . [6] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [7] T. Schlegl, P. Seeböck, . Waldstein, U. Schmidt-Erfurth, G. Langs Unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks to guide marker discovery International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 146-157 [8] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [9] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, ., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: . [10] Y. Xue, T. Xu, H. Zhang, . Long, X. Huang Segan: adversarial network with multi-scale l 1 loss for medical image segmentation Neuroinformatics, 16 (3–4) (2018), pp. 383-392 [11] Y. Zhang, L. Yang, J. Chen, M. Fredericksen, . Hughes, . Chen. Deep adversarial networks for biomedical image segmentation utilizing unannotated images International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 408-416 [12] Son, J., Park, ., Jung, ., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: . [13] Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [14] W. Zhu, X. Xiang, . Tran, . Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018) [15] D. Yang, D. Xu, . Zhou, B. Georgescu, M. Chen, S. Grbic, D. Metaxas, D. Comaniciu. Automatic liver segmentation using an adversarial image-to-image network International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 507-515 [16] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, ., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: . [17] Rezaei, M., Yang, H., Meinel, C., 2018a. Conditional generative refinement adversarial networks for unbalanced medical image semantic segmentation. arXiv: . [18] A. Sekuboyina, M. Rempfler, J. Kukačka, G. Tetteh, A. Valentinitsch, . Kirschke, . Menze. Btrfly net: Vertebrae labelling with energy-based adversarial learning of local spine prior International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham (2018) [19] M. Rezaei, K. Harmuth, W. Gierke, T. Kellermeier, M. Fischer, H. Yang, C. Meinel. A conditional adversarial network for semantic segmentation of brain tumor International MICCAI Brainlesion Workshop, Springer (2017), pp. 241-252 [20] P. Moeskops, M. Veta, . Lafarge, . Eppenhof, . Pluim. Adversarial training and dilated convolutions for brain MRI segmentation Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support, Springer (2017), pp. 56-64 [21] Kohl, S., Bonekamp, D., Schlemmer, ., Yaqubi, K., Hohenfellner, M., Hadaschik, B., Radtke, ., Maier-Hein, K., 2017. Adversarial networks for the detection of aggressive prostate cancer. arXiv: . [22]Y. Huo, Z. Xu, S. Bao, C. Bermudez, . Plassard, J. Liu, Y. Yao, A. Assad, . Abramson, . Landman. Splenomegaly segmentation using global convolutional kernels and conditional generative adversarial networks Medical Imaging 2018: Image Processing, 10574, International Society for Optics and Photonics (2018), p. 1057409 [23]K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [24]Z. Han, B. Wei, A. Mercado, S. Leung, S. Li. Spine-GAN: semantic segmentation of multiple spinal structures Med. Image Anal., 50 (2018), pp. 23-35 [25]M. Zhao, L. Wang, J. Chen, D. Nie, Y. Cong, S. Ahmad, A. Ho, P. Yuan, . Fung, . Deng, et al. Craniomaxillofacial bony structures segmentation from MRI with deep-supervision adversarial learning International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2018), pp. 720-727 [26] Son, J., Park, ., Jung, ., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: . [27]Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [28] S. Izadi, Z. Mirikharaji, J. Kawahara, G. Hamarneh. Generative adversarial networks to segment skin lesions Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018 IEEE 15th International Symposium on, IEEE (2018), pp. 881-884 Close [29]W. Zhu, X. Xiang, . Tran, . Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018)
1. 使用复杂的模型：使用更复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变分自编码器（VAE）等，可以提高图异常检测的准确性。2. 结合图像和图数据：结合图像和图数据可以提高异常检测的准确性，例如可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，然后将这些特征与图数据结合使用来进行异常检测。3. 弱化异常数据的影响：通过对异常数据进行去噪、降维等处理，可以减少异常数据对整个图的影响，从而提高异常检测的准确性。4. 结合其他数据源：将图数据与其他数据源结合使用，例如社交网络数据、地理信息数据、生物数据等，可以提高异常检测的准确性。5. 优化损失函数：通过设计更合理的损失函数，可以提高异常检测模型的准确性。例如，可以设计基于图结构的损失函数、基于异常度量的损失函数等。6. 数据增强：通过对图数据进行增强，例如添加噪声、旋转、缩放等，可以增加训练数据的多样性，提高异常检测模型的准确性。
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.
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[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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动物行为学的形成与发展 贾秀英 20世纪60年代以来，动物行为学的研究就受到各国科学家的关注。欧洲的一些动物行为学家对动物行为研究的发展作出了重大的贡献。70年代以来，随着人们对动物行为研究重要性的认识，有关的科研项目日益增多，动物行为学已成为生物学中极为活跃和重要的一个分支学科。它除了研究动物行为本身外，还把研究内容从行为维系群体的作用，扩展到行为的个体发育进化史、行为的控制及社会性组织等方面。通过这些研究，使动物行为学得到了进一步的发展，并已逐渐发展为一门不仅涉及行为学，而且涉及到生态学、生理学、心理学、遗传学、进化论、社会学和经济学的一门综合性学科。一、动物行为学的研究历史20世纪以前是动物行为学的萌芽时期，是动物行为学经历的一个缓慢发展的阶段。早在旧石器时代（34000～10500年前），人们开始注意观察周围的动物，随着动物家养的开始，人类也需要了解动物的生活周期和行为。在文明时代的早期，古埃及人开始尝试人工孵卵。古希腊的亚里斯多德（384～322BC）开始了观察、描述动物行为的新纪元。在他的论著中，记录了540种动物的生活史和行为，对后人关于生命的认识方面产生了相当大的影响。17、18世纪，研究动物行为的人更多了，开始了比较不同物种行为的研究和行为的理论探讨。如德国人约翰（Johunn Pernaller）研究了不同鸟的行为差异，涉及取食地、社会行为、筑巢、领地、季节性羽毛色彩变化、迁徙、鸣叫和育雏等方面。法国的勒雷（Chorles George Lereg）对狼、狐的捕食行为及野兔的恐惧表现有过生动的描述，提出了动物依靠它们的记忆和生活经验能够聪明地生活。1859年，达尔文的《物种起源》的发表，对动物行为学的研究产生了深远的影响。他的《人类的由来》（1871）一书研究比较了人与动物，及本能行为。19世纪末，人们使用述宫，研究老鼠的学习行为。劳埃德（ MOrgun）研究鸡的本能、学习、模拟行为。现代行为学中许多术语，如Behaviour（行为）、Animod Behaviour（动物行为），都首次出现在他的论著中。20世纪是动物行为学迅速发展和真正延伸的世纪。霍布豪斯（Hobhouse）在1901年发现了猴及其它动物能使用一定的工具（棍、箱子）得到食物。1906年，动物学家詹宁斯（）对原生动物的行为进行了详细研究，写出了《原生动物的行为》一书，这是第一本专门论述动物行为的著作。柏林的海因罗特（Oskar Heinorth）在1871年至1945年间，详尽研究了多种鸭、鹅，比较了它们的运动方式、解剖学特征、社会行为、鸣叫及繁殖行为，并且发现了灰雁从孵卵箱中孵出后的印记行为。他独自阐述的同源性学说，现在还被许多人认为是行为学真正诞生的标志之一。动物学家罗曼内斯（ Reimarus）发展了达尔文的思想，并正式建立了比较行为学这一学科，为现代的行为生物学奠定了基础。随后摩尔根（）和杰姆斯（），以及劳埃波（）等都在方法、概念上对行为的发展做出了贡献。 1931年至1941年，欧洲著名的行为生物学家廷伯根和劳伦兹在自然和半自然条件下对动物进行了长期的观察，发表了诸如“社会性鸦的行为学”、“鸟类环境世界中的伙伴”、“关于本能的概念”、“对雁鸭类行为的比较研究”等论文，建立了物种的行为图谱，发现了所研究的行为型的功能。提出了显示、位移、仪式化等等新概念和新的研究课题。特别是劳伦兹提出的“印记”这一术语，极好地说明了先天性和后天获得性行为的结合问题。在行为分析、行为生态方面作出了很大的贡献。二、动物行为学的现代进展近年来，动物行为学的研究获得了蓬勃的发展，主要是把动物行为与生命科学中许多其它的许多分支学科相互渗透在一起，形成了许多新的研究领域，从不同的角度进一步完整、系统地阐述动物行为的原因、机制、发生或发育。进化与适应功能等问题。动物行为学的分支很多，不可能在此全面论述，本文仅以行为遗传学和行为生态学为中心，作一简要介绍。1.行为遗传学 行为遗传学是用遗传学方法研究行为的遗传基础。自1960年，美国学者Thompson第一个总结了有关资料，写成《行为遗传学》一书，从而宣布这一新学科的诞生。其后，相关研究大量涌现。10年以后，一份专业期刊，《行为遗传学》问世。1967年，Benzer第一个通过人工诱导和选择的方法得到了果蝇的行为突变体，从而为行为遗传学的研究开辟了道路。从此以后，行为突变体的研究很快在果蝇、线虫、草履虫、细菌及其他生物的研究中大量开展起来。目前，已在分子水平分析的基础上，进一步作行为基因的分离、克隆和转移的研究。行为遗传学为动物行为学的研究开辟了一个新天地，对于阐明行为遗传的规律和机制都具有重要意义。2.行为生态学行为生态学主要是研究生态学中的行为机制、动物行为的生态学意义和进化意义，在理论及方法论方面是动物行为学中发展最快、最为活跃的一个领域。行为生态学主要涉及到取食行为生态学。防御行为生态学、繁殖行为生态学、社会生态学、时空行为生态学（如栖息地的选择、定向和导航、巢域和领域现象等），以及行为生态学预测等内容。其中，在社会生态学或社会生物学方面，近年来取得了突出的进展。对鸟类社会行为的研究、（1974）对人类社会行为的研究，以及 Frisch对蜜蜂社会行为的研究，奠定了社会生物学的基础。1975年， Wilson出版了《社会生物学》一书，系统地介绍了这门学科的观点、理论体系和研究方法。社会生物学把达尔文自然选择的概念应用于社会行为的研究，又把生态学、行为学、遗传学和进化沦加以综合，提出了内在适合度和亲缘选择的新概念。这些新概念把社会行为的研究提高到了一个新的高度。目前，这一领域所展示的迷人前景正吸引着越来越多的科学家。尤其是关于行为经济学和进化稳定对策（ESS）的研究，正显示着强大的生命力。尽管在我国这一领域还几乎是个空白，但随着这一学科的迅猛发展，也必将引起我国学术界的巨大兴趣。动物行为的研究在我国正处于起步阶段，研究的内容主要是描述性的，在理论研究方面，在研究的广度和深度方面，与国外存在着很大的差距。到目前为止，国内仍没有形成专门的动物行为学教材、期刊。但据已公开发表的有关论文和资料显示，我国在动物行为某些领域方面的研究已取得了一定的进展。
动物行为与自然和谐 我们要学spca 组织
动物行为学论文
动物行为学的形成与发展
一、摘要
20世纪60年代以来，动物行为学的研究就受到各国科学家的关注。欧洲的一些动物行为学家对动物行为研究的发展做出了重大的贡献。随着人们对动物行为研究重要性的认识，动物行为学已成为生物学中极为活跃和重要的一个分支学科。它除了研究动物行为本身外，还把研究内容从行为维系群体的作用，扩展到行为的个体发育进化史、行为的控制及社会性组织等方面。
二、动物行为学的研究历史20世纪以前是动物行为学的萌芽时期，是动物行为学经历的一个缓慢发展的阶段。早在旧石器时代（34000～10500年前），人们开始注意观察周围的动物，随着动物家养的开始，人类也需要了解动物的生活周期和行为。
1、在文明时代的早期，古埃及人开始尝试人工孵卵。古希腊的亚里斯多德（384～322BC）开始了观察、描述动物行为的新纪元。在他的论著中，记录了540种动物的生活史和行为，对后人关于生命的认识方面产生了相当大的影响。
2、17、18世纪，开始了比较不同物种行为的研究和行为的理论探讨。如德国人约翰（Johunn Pernaller）研究了不同鸟的行为差异，涉及取食地、社会行为、筑巢、领地、季节性羽毛色彩变化、迁徙、鸣叫和育雏等方面。法国的勒雷（Chorles George Lereg）对狼、狐的捕食行为及野兔的恐惧表现有过生动的描述，提出了动物依靠它们的记忆和生活经验能够聪明地生活。
3、1859年，达尔文的《物种起源》的发表，对动物行为学的研究产生了深远的影响。他的《人类的由来》（1871）一书研究比较了人与动物，及本能行为。19世纪末，人们使用述宫，研究老鼠的学习行为。现代行为学中许多术语，如Behaviour（行为）、Animod Behaviour（动物行为），都首次出现在他的论著中。20世纪是动物行为学迅速发展和真正延伸的世纪。
4、1906年，动物学家詹宁斯（）对原生动物的行为进行了详细研究，写出了《原生动物的行为》一书，这是第一本专门论述动物行为的著作。柏林的海因罗特（Oskar Heinorth）在1871年至1945年间，详尽研究了多种鸭、鹅，比较了它们的运动方式、解剖学特征、社会行为、鸣叫及繁殖行为，并且发现了灰雁从孵卵箱中孵出后的印记行为。他
5、动物学家罗曼内斯（ Reimarus）发展了达尔文的思想，并正式建立了比较行为学这一学科，为现代的行为生物学奠定了基础。随后摩尔根（）和杰姆斯（），以及劳埃波（）等都在方法、概念上对行为的发展做出了贡献。
6、1931年至1941年，欧洲著名的行为生物学家廷伯根和劳伦兹在自然和半自然条件下对动物进行了长期的观察，发表了诸如“社会性鸦的行为学”、“鸟类环境世界中的伙伴”、“关于本能的概念”、“对雁鸭类行为的比较研究”等论文，建立了物种的行为图谱，发现了所研究的行为型的功能。提出了显示、位移、仪式化等等新概念和新的研究课题。
三、动物行为学的现代进展
1、近年来，动物行为学的研究获得了蓬勃的发展，主要是把动物行为与生命科学中许多其它的许多分支学科相互渗透在一起，形成了许多新的研究领域，从不同的角度进一步完整、系统地阐述动物行为的原因、机制、发生或发育。进化与适应功能等问题。动物行为学的分支很多，本文仅以行为遗传学和行为生态学为中心，作一简要介绍。
2、行为遗传学 行为遗传学是用遗传学方法研究行为的遗传基础。自1960年，美国学者hompson第一个总结了有关资料，写成《行为遗传学》一书，从而宣布这一新学科的诞生。其后，相关研究大量涌现。10年以后，一份专业期刊，《行为遗传学》问世。
3、1967年，Benzer第一个通过人工诱导和选择的方法得到了果蝇的行为突变体，从而为行为遗传学的研究开辟了道路。从此以后，行为突变体的研究很快在果蝇、线虫、草履虫、细菌及其他生物的研究中大量开展起来。目前，已在分子水平分析的基础上，进一步做行为基因的分离、克隆和转移的研究。
4、行为生态学行为生态学主要是研究生态学中的行为机制、动物行为的生态学意义和进化意义，在理论及方法论方面是动物行为学中发展最快、最为活跃的一个领域。行为生态学主要涉及到取食行为生态学。防御行为生态学、繁殖行为生态学、社会生态学、时空行为生态学（如栖息地的选择、定向和导航、巢域和领域现象等），以及行为生态学预测等内容。
5、1975年， Wilson出版了《社会生物学》一书，系统地介绍了这门学科的观点、理论体系和研究方法。社会生物学把达尔文自然选择的概念应用于社会行为的研究，又把生态学、行为学、遗传学和进化沦加以综合，提出了内在适合度和亲缘选择的新概念。
6、这些新概念把社会行为的研究提高到了新的高度。目前，这一领域所展示的迷人前景正吸引着越来越多的科学家。尤其是关于行为经济学和进化稳定对策（ESS）的研究，正显示着强大的生命力。尽管在我国这一领域还几乎是个空白，但随着这一学科的迅猛发展，也必将引起我国学术界的巨大兴趣。
7、动物行为的研究在我国正处于起步阶段，研究的内容主要是描述性的，在理论研究方面，在研究的广度和深度方面，与国外存在着很大的差距。到目前为止，国内仍没有形成专门的动物行为学教材、期刊。
动物行为学