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一个经典例子是存在一个测试集合，测试集合只有大雁和飞机两种图片组成，假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。然后就可以定义： 要得到Precision-Recall曲线(以下简称PR)曲线，首先要对检测模型的预测结果按照目标置信度降序排列。然后给定一个rank值，Recall和Precision仅在置信度高于该rank值的预测结果中计算，改变rank值会相应的改变Recall值和Precision值。这里选择了11个不同的rank值，也就得到了11组Precision和Recall值，然后AP值即定义为在这11个Recall下Precision值的平均值，其可以表征整个PR曲线下方的面积。即： 还有另外一种插值的计算方法，即对于某个Recall值r，Precision取所有Recall值大于r中的最大值，这样保证了PR曲线是单调递减的，避免曲线出现摇摆。另外需要注意的一点是在2010年后计算AP值时是取了所有的数据点，而不仅仅只是11个Recall值。我们在计算出AP之后，对所有类别求平均之后就是mAP值了，也是当前目标检测用的最多的评判标准。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
#包括“简历。”#包括“highgui。”#包括<高>时间。#包括<数学的。”#包括< ctype小时>。#包括<工作室的。“#包括<字符串>的。一双mhi_duration =0.1；一双max_time_delta =0.5；一双min_time_delta =0.05；整型常量=3；整型常量contour_max_aera =10；iplimage * * BCN =0；最后=0；iplimage *三菱重工=0；cvfilter cv_gaussian_5x5滤波器；cvconnectedcomp * cur_comp，min_comp；cvconnectedcomp补偿；cvmemstorage＊；cvpoint铂[ 4]；无效update_mhi（iplimage * - *，iplimage夏令时，国际diff_threshold）{双时间戳= clock() / 1。；cvsize大小= cvsize（- - - - > >宽度，高度）；在我，idx1，idx2；iplimage * silh；iplimage *芘= cvcreateimage（cvsize（（size.width及- 2）/ 2，（size.height及- 2）/2），8，1）；cvmemstorage *站；cvseq *续；先进行数据的初始化/ * * /如果（！三菱重工| |三菱重工- >宽度！= size.width | |三菱重工- >高度！= size.height）{如果（缓冲区= =0）{但是=（iplimage * *（*）内存大小（字节[ 0]））；memset（缓冲区，0，* size of（字节[ 0]））；}为（=0；我的；我+ +）{cvreleaseimage（&，[我]）；但是[我] = cvcreateimage（大小，ipl_depth_8u，1）；cvzero（字节[我]）；}cvreleaseimage（与三菱重工）；三菱重工= cvcreateimage（大小，ipl_depth_32f，1）；cvzero（三菱重工）；}cvcvtcolor（1mg，但是[上]，cv_bgr2gray）；最后idx1=；idx2=（上+1）%氮；最后idx2=；silh =但是[ idx2]；cvabsdiff（缓冲区缓冲区idx2[ idx1]，[ ]，silh）；cvthreshold（silh，silh，30，255，cv_thresh_binary）；cvupdatemotionhistory（silh，三菱重工，时间戳，mhi_duration）；cvcvtscale（三菱重工，测试，255/ mhi_duration，（mhi_duration -时间）* 255/ mhi_duration。）；cvcvtscale（三菱重工，测试，255/ mhi_duration，0。）；cvsmooth（夏令时间，日光节约时间，cv_median，3，0，0，0）；cvpyrdown（夏令时，芘，7）；cvdilate（吡啶酚，酚，0，1）；cvpyrup（芘，测试，7）；故事= cvcreatememstorage（0）；续= cvcreateseq（cv_seq_eltype_point，size of（cvseq），大小（cvpoint），故事）；cvfindcontours（夏令时，故事，和控制，尺寸（cvcontour），cv_retr_list，cv_chain_approx_simple，cvpoint（0 , 0））；为（；控制；控制=续- > h_next）{cvrect =（（cvcontour *）续）- >矩形；如果（r.height * r.width > contour_max_aera）{cvrectangle（1mg，cvpoint（支持，酵母），cvpoint（支持+ r.width，酵母+ r.height），cv_rgb（255,0,0），1，cv_aa，0）；}}cvreleasememstorage（与故事）；cvreleaseimage（与他们）；}cvreleasememstorage（与故事）；cvreleaseimage（与他们）；诠释主体（国际argc，字符* * argv）{iplimage *运动=0；cvcapture *捕捉=0；拍摄cvcapturefromfile（“：/ / capture1的。”）；如果（捕获）cvnamedwindow（“视频分析”，1）；{为（；；）{iplimage *图像；如果（！cvgrabframe（捕获））打破；图像cvretrieveframe（捕获）；如果（图像）{如果（！运动）{运动= cvcreateimage（cvsize（图像- >宽度，图像- >高度），8，1）；cvzero（运动）；运动- >起源=图像- >起源；}}update_mhi（图像，运动，60）；cvshowimage（“视频分析”，形象）；如果（cvwaitkey（10）> =0）打破；}cvreleasecapture（捕捉）；cvdestroywindow（“视频分析”）；}返回0；}希望采纳
纳闷，opencv书上不是有各个函数的功能吗，也可以上网查啊，我不具体看了，大概看一下吧如果你知道目标提取的一些方法，这个看懂不难，抱歉没啥时间给你看，自己努力下吧。大致的思路是：通过背景差或帧差的方法获取两者的差别，并通过设定阈值，将差别较大的认为是前景目标，然后通过一些腐蚀、膨胀、滤波（比如中值滤波）提取出前景目标，然后去除小目标减少干扰，并用矩形框将结果框出来，很简单，自己对照着这个思想好好看看代码吧，凡是要靠自己努力才能成长。祝学业有成~void update_mhi( IplImage* img, IplImage* dst, int diff_threshold ){ double timestamp = clock()/1.; CvSize size = cvSize(img->width,img->height); int i, idx1, idx2; IplImage* silh; IplImage* pyr = cvCreateImage( cvSize((size.width & -2)/2, (size.height & -2)/2), 8, 1 ); CvMemStorage *stor; CvSeq *cont; /*先进行数据的初始化*/ if( !mhi || mhi->width != size.width || mhi->height != size.height ) { if( buf == 0 ) { buf = (IplImage**)malloc(N*sizeof(buf[0])); memset( buf, 0, N*sizeof(buf[0])); } for( i = 0; i < N; i++ ) { cvReleaseImage( &buf[i] ); buf[i] = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_8U, 1 ); cvZero( buf[i] ); } cvReleaseImage( &mhi ); mhi = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_32F, 1 ); cvZero( mhi ); } cvCvtColor( img, buf[last], CV_BGR2GRAY ); //前面没看，我想是将rgb图像转为灰度图像，可能create一下单通道的图像，存放转换结果的。 idx1 = last; idx2 = (last + 1) % N; last = idx2; silh = buf[idx2]; cvAbsDiff( buf[idx1], buf[idx2], silh ); //做差，我想是通过差分的方法，提取前景目标的，也就是当前图像与背景图像作差，提取前景目标。 cvThreshold( silh, silh, 30, 255, CV_THRESH_BINARY );//这里阈值化，相差30像素以上为前景目标 cvUpdateMotionHistory( silh, mhi, timestamp, MHI_DURATION ); cvCvtScale( mhi, dst, 255./MHI_DURATION, (MHI_DURATION - timestamp)*255./MHI_DURATION ); cvCvtScale( mhi, dst, 255./MHI_DURATION, 0 ); cvSmooth( dst, dst, CV_MEDIAN, 3, 0, 0, 0 );//滤波，平滑，去噪 cvPyrDown( dst, pyr, 7 );//降采样 cvDilate( pyr, pyr, 0, 1 ); //膨胀处理，让前景变得圆滑，以及一些小碎片连接起来 cvPyrUp( pyr, dst, 7 ); stor = cvCreateMemStorage(0); cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint) , stor);//创序列 cvFindContours( dst, stor, &cont, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));//找轮廓及个数 for(;cont;cont = cont->h_next) { CvRect r = ((CvContour*)cont)->rect;//加上矩形框，也就是将前景目标框出来 if(r.height * r.width > CONTOUR_MAX_AERA) { cvRectangle( img, cvPoint(r.x,r.y), cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height), CV_RGB(255,0,0), 1, CV_AA,0); } } cvReleaseMemStorage(&stor); cvReleaseImage( &pyr );} cvReleaseMemStorage(&stor); cvReleaseImage( &pyr );}
你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细
这种运动目标检测的方法还是很经典的，下面写了一些注释仅作参考，希望对你有所帮助。#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"#include
论文查总会检查代码吗？每篇论文都有代码的以上代码，就知道这篇论文是谁写的了
随着打击学术不端行为的加大。随着各种论文查重系统的不断升级，论文的查重检测越来越严格。很多人可能会问:论文中的代码查重吗？paperfree小编下面介绍一下这个内容。 1、 论文中的代码是否再次检测？ 1.代码实际上属于论文查重的范畴之一，但如果是word版本，使用WPS公式编辑器，则不会被查重；如果提交PDF版本，代码部分将被查重。 2.另外，有些学科的代码是一样的，也会被查重。毕竟代码属于论文的正文部分，查重是必须的。重复次数超过控制范围后，也会被标记为红色，影响论文的查重率。 3.知网近年来更新非常快。在最新版本的知网查重系统中，新增了源代码库，内容非常完整，可以支持cpp.java.py等源代码的检测和比较。 论文中代码如何降重？ 1.对于论文中查重率较高的部分代码，建议大家将其转换成图片，简单的操作就是将原始内容截图，重新插入论文。 2.除了转换成图片，还可以适当删除查重率高的代码，或者以其他形式表达，但要注意代码的书写是否正确。 3.如果引用的代码查重率偏高，很可能是引用部分设置的格式错误造成的，需要调整格式。 4.代码的原创性也很重要，所以要尽量独立编写代码；对于一些重复率高的代码，应该尽量少用。
论文查看并不会查询代码的代码，只是在里面生成以后所使用的，但是你看论文的时候，不会出现。
能查重会查代码吗？我认为分矿下论文查能查重会查代码吗？我认为般情况下，论文查重当然是会查代码的，一般情况下是这样来要求的
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：
2.1 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。
2.2 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]。
2.3 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 K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
入侵检测技术在网络安全的应用论文
摘要： 入侵检测技术是现代网络安全技术的一个分支，入侵检测技术是能更加迅速及稳定地捕捉到网络安全的弊端，并通过相关算法对网络安全加以保证。
关键词： 入侵检测技术；网络安全；应用
1引言
自21世纪以来，计算机技术和电子信息快速发展，而后又随着互联网的更新换代，以及网络进入千家万户，标志着人类进入了信息化社会，网络也作为一种和人类生活息息相关的生活资料所存在，我们日常生活和工作都是网络资源的获取以及利用过程，高效的资源获取会给我们创造更高的价值，也会使我们在工作和生活中获得更大的竞争优势。入侵检测技术可以很好的帮助用户实现网络安全以及管理者对入侵者管理，使网络安全工作更加的入侵检测技术化和科学化。与以往的人工记录不同，入侵检测技术有着以下优点：高效的数据处理速度和精准的准确性。通过从入侵者的名称、分类、安全量进行查找，不仅快速，而且准确率高。人们不在局限于必须去网络馆分门别类的寻找入侵者，只需要在入侵检测技术中输入自己需要的网络或根据类别查询相关详细信息即可实现，便于安全，减少了人工劳动量，大大节约了成本。入侵检测技术的目的就是帮助人们通过快速查找入侵者然后保护网络安全，查询自己的安全信息状态，管理者能更方便的管理入侵者的状态，对用户的安全行为进行高效的管理。节约了时间，带给人们更大的便捷。
2可行性分析
对入侵检测技术进行可行性分析的目的在于：确定入侵检测技术是否能在现有的技术、经济以及人员等各方面条件下，使问题得到解决，并分析是否值得解决。通过对用户的应用进行分析和调研，提出可行性方案并进行论证。接下来从以下三个方面对入侵检测技术进行可行性分析。
2.1技术可行性
技术可行性是考虑以现有的技术能否使入侵检测技术的开发工作顺利完成，并且满足开发的应用。入侵检测技术采用的是入侵检测算法，它们具有容易开发、操作简单、稳定等优点，使用的入侵检测技术发展比较成熟，都属于当前流行的开发技术，所以入侵检测技术在技术开发方面是完全可行的。
2.2运行可行性
入侵检测技术在数据收集，处理方面都是基于入侵检测技术，属于比较稳定的状态，而且这种模式以及入侵检测技术都属于比较常见的软件技术，在操作方面应该可以很快学习和上手，在用户的操作方面都使用了简单明了的方式，最大程度的提高了用户的使用体验，完全符合用户快捷方便安全的应用，所以入侵检测技术在运行方面是完全可行的。
2.3经济可行性
经济可行性研究是估计项目的开发成本是否合理，判断此项目能否符合用户的切身利益。入侵检测技术的建立比较简单，所需要的应用硬件和软件都容易获取，因此开发成本低。而在后台入侵检测技术的运行以及维护等方面，由于入侵检测技术由管理人员操作，完全可以由管理者在入侵检测技术上进行管理，减少了传统的人工作业，省出了一笔费用并且可以用于更好的建设入侵者安放及保护，明显的提高了工作效率，所以在此方面是完全可行的。
3入侵检测技术应用分析
3.1应用概述
3.1.1总体目标入侵检测技术能解决当前一些网络仍然靠人工作业带来的效率低、检索速度慢、病毒的统计工作量大、没有算法除去等问题。该入侵检测技术可以实现两种用户类型的使用：1.用户在入侵检测技术中可以根据算法进行查找和详细查找，对入侵者进行算法除去，修改自己的信息，能够查询安全信息情况，查看入侵者的详细信息。2.管理者能够方便的对安全保护模块进行增加、修改、删除等操作，对安全保护模块进行删除或者添加操作，对病毒进行除去，并根据安全情况进行管理，以及对入侵检测技术的算法信息进行相关的添加或者修改。3.1.2用户类型入侵检测技术的控制用户主要有两种：网络管理员和普通用户，不同的身份就有不同的权限。用户通过算法结构进入到入侵检测技术后，查找自己所需要安全的级别，然后进行算法除去和保护询，也可查看自己的安全情况。管理者以管理员的身份进入到管理界面后，对入侵者和用户进行相应的管理。
3.2应用模型
3.2.1功能应用入侵检测技术的'目的是为了实现用户的高效安全算法，方便查询相关入侵者，管理者能方便有效的对用户和入侵者进行相应的管理。入侵检测技术主要需要完成以下功能：1.登录。登录分为两种：普通用户的登录和管理员身份的登录，经过入侵检测技术的验证之后，用户和管理员才能进入入侵检测技术。2.查询功能：有两种身份的查询功能，用户可以通过类别找到相关的入侵者，也可通过输入具体的入侵者名称和类型找到，还有查询自己的安全情况；管理者可以查询用户的安全情况和入侵者情况。3.管理功能：管理者主要是对入侵者进行增删和更换等操作，对用户的算法除去请求进行审核和管理用户状态。4.算法除去功能：用户登陆后选择要算法除去的网络，由管理员审核通过之后方可隔离此病毒。3.2.2安全功能应用用户通过算法结构进入到入侵检测技术后，可通过入侵检测算法来找到安全的网络，用户的信用良好且此病毒在病毒库还有剩余的情况下才能算法除去，在设定隔离病毒的时间之后即可完成病毒除去操作。通过入侵检测算法的实现，用户的安全情况可由管理员操作。3.2.3管理员功能应用入侵检测技术的管理员主要是对入侵检测技术的用户和入侵者进行管理。入侵者管理包括对相关信息进行增删和更换等操作，对入侵者的具体详细信息进行修改；用户管理包括对用户的算法除去入侵者请求进行审核，对用户的正常或冻结状态进行管理，查看用户的安全情况。同时管理员还可以对算法结构进行修改和添加操作，也可以修改自己的登录密码。
参考文献：
[1]胡天骐，单剑锋，宋晓涛.基于改进PSO-LSSVM的模拟电路诊断方法[J].计算机技术与发展.2015(06)
[2]李仕琼.数据挖掘中关联规则挖掘算法的分析研究[J].电子技术与软件工程.2015(04)
[3]胡秀.基于Web的数据挖掘技术研究[J].软件导刊.2015(01)
入侵检测技术论文篇二 浅析入侵检测技术 摘 要 入侵检测系统是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。 关键词 入侵检测 信号分析 模型匹配 分布式 中图分类号：TP393 文献标识码：A 随着计算机技术尤其是网络技术的发展，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂的、互连的开放式系统。这给人们在信息利用和资源共享上带来了无与伦比的便利，但又面临着由于入侵而引发的安全问题。传统的安全防御策略( 如访问控制机制、防火墙技术等)均属于静态的安全防御技术，对网络环境下日新月异的攻击手段缺乏主动的反应。由于静态的安全技术自身存在着不可克服的缺点，促发了人们在研究过程中新的探索，从而引出入侵检测这一安全领域的新课题的诞生。入侵检测是动态安全技术的最核心技术之一，是防火墙的合理补充，是安全防御体系的一个重要组成部分。 1 入侵检测系统( IDS) 执行的主要任务 所谓IDS就是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。IDS 执行的主要任务是：监视、分析用户及系统活动;对系统构造和弱点的审计;识别反映已知进攻的活动模式并向相关人士报警;异常行为模式的统计分析;评估重要系统和数据文件的完整性;操作系统的审计跟踪管理，并识别用户违反安全策略的行为。 2 入侵检测的步骤 2.1 信息收集 入侵检测的第一步是信息收集。内容包括系统、网络、数据及用户活动的状态和行为。 入侵检测利用的信息一般来自以下4方面：系统和网络日志文件：目录和文件中的不期望的改变; 程序执行中的不期望行为;物理形式的入侵信息。这包括两个方面的内容：一是未授权的对网络硬件的连接;二是对物理资源的未授权访问。 2.2 信号分析 对上述4 类收集到的有关系统、网络、数据及用户活动的状态和行为等信息， 一般通过3 种技术手段进行分析：模式匹配、统计分析和完整分析。其中前两种方法用于实时的入侵检测，而完整性分析则用于事后分析。 2.3 响应 入侵检测系统在发现入侵后会及时做出响应， 包括切断网络连接、记录事件和报警等。响应一般分为主动响应和被动响应两种类型。主动响应由用户驱动或系统本身自动执行， 可对入侵者采取行动、修正系统环境或收集有用信息;被动响应则包括告警和通知、简单网络管理协议( SNMP) 陷阱和插件等。 3 常用的入侵检测方法 3.1基于用户行为概率统计模型的入侵检测方法 这种入侵检测方法是基于对用户历史行为建模， 以及在早期的证据或模型的基础上， 审计系统实时的检测用户对系统的使用情况， 根据系统内部保存的用户行为概率统计模型进行检测， 当发现有可疑的用户行为发生时， 保持跟踪并监测、记录该用户的行为。 3.2 基于神经网络的入侵检测方法 这种方法是利用神经网络技术进行入侵检测。因此， 这种方法对用户行为具有学习和自适应功能， 能够根据实际检测到的信息有效地加以处理并作出入侵可能性的判断。 3.3 基于专家系统的入侵检测技术 该技术根据安全专家对可疑行为进行分析的经验来形成一套推理规则， 然后在此基础上建立相应的专家系统， 由此专家系统自动对所涉及的入侵行为进行分析该系统应当能够随着经验的积累而利用其自学习能力进行规则的扩充和修正。 4 入侵检测技术的发展方向 4.1 分布式入侵检测与通用入侵检测架构 传统的IDS一般局限于单一的主机或网络架构， 对异构系统及大规模的网络的监测明显不足， 同时不同的IDS 系统之间不能协同工作， 为解决这一问题， 需要分布式入侵检测技术与通用入侵检测架构。 4.2 智能化的入侵检测 入侵方法越来越多样化与综合化， 尽管已经有智能体、神经网络与遗传算法在入侵检测领域的应用研究， 但是这只是一些尝试性的研究工作， 需要对智能化的IDS 加以进一步地研究以解决其自学习与自适应能力。 4.3入侵检测的评测方法 用户需对众多的IDS 系统进行评价， 评价指标包括IDS 检测范围、系统资源占用、IDS 系统自身的可靠性。从而设计通用的入侵检测测试与评估方法和平台， 实现对多种IDS 系统的检测已成为当前IDS 的另一重要研究与发展领域。 4.4 与其它网络安全技术相结合 结合防火墙、PKIX、安全电子交易SET 等新的网络安全与电子商务技术，提供完整的网络安全保障。 入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术， 提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护， 在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。从网络安全立体纵深、多层次防御的角度出发， 入侵检测理应受到人们的高度重视， 这从国外入侵检测产品市场的蓬勃发展就可以看出。在国内， 随着上网的关键部门、关键业务越来越多， 迫切需要具有自主版权的入侵检测产品。入侵检测产品仍具有较大的发展空间， 从技术途径来讲， 除了完善常规的、传统的技术( 模式识别和完整性检测) 外， 应重点加强统计分析的相关技术研究。入侵检测是保护信息系统安全的重要途径， 对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。研究与开发自主知识产权的IDS 系统将成为我国信息安全领域的重要课题。 参考文献 [1]耿麦香.网络入侵检测技术研究综述[J].网络安全技术与应用，2004(6). [2]王福生.数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用[J].现代情报，2006(9). [3]蒋萍.网络入侵检测技术[J].郑州航空工业管理学院学报，2003(3). 看了“入侵检测技术论文”的人还看： 1. 关于入侵检测技术论文 2. 计算机网络入侵检测技术论文 3. 论文网络病毒检测技术论文 4. 安全防范技术论文 5. 计算机网络安全技术论文赏析