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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.
[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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2012级再冒泡~~~
模式识别的大作业真经典，经久不变
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人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比，人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容，是选修模块。 通过本模块的学习，学生应能描述人工智能的基本概念，会使用一种人工智能语言解决简单问题，把握其基本特点；能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统；知道人工智能对人类学习、生活的影响；通过感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用；要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学；要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求，可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一）知识及其表达1．内容标准（1）能描述人工智能的概念与基本特点；知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。（2）列举人工智能的主要应用领域；通过演示或实际操作，体验人工智能的若干典型应用，知道其发展现状。例1 符号运算： 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica，进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别：声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明：这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理：该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。（3）掌握知识的概念；学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2．活动建议（1）就下列话题展开讨论：利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题？具有哪些优点？（2）对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。（3）人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用，“在家里寻找外星人”（SETI@home）项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施，它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力，分析世界上最大的射电望远镜获得的数据，帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义，学生登录 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念，了解SETI@home项目的具体内容，感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 （二）推理与专家系统1．内容标准（1）演示或使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程；了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”（Desktop PC Product Advisor）专家系统，为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。（2）通过实例分析，知道专家系统正向、反向推理的基本原理；会描述一种常用的不精确推理的基本过程。（3）了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统，分别使用“Why”和“How”命令，了解其解释过程。（4）了解专家系统外壳的概念；学会使用一个简易的专家系统外壳，并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中，通常采用“原型化”策略。2．活动建议（1）针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题，利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如，用于识别校园中植物的专家系统。（2）有人认为：“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段，专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后，让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 （三）人工智能语言与问题求解1．内容标准（1）了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构，掌握相关概念，知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站，考察它的实例程序。（2）初步学会使用该语言设计程序求解简单问题，并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔（Hanoi）问题。（3）了解状态空间的概念与方法，学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。（4）通过简单博弈问题的分析，了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程，知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年，“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年，“深蓝”的后嗣替“父”报仇，以的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上，“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录，它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2．活动建议（1）以小组为单位，对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查，就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。（2）观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品，发挥自己的想象力，描述人工智能技术的应用前景，以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。
课程的话是 数字图像处理，另外到google学术搜“人脸识别”“face recognition”论文应该很多的，可以先综述入手，比如这篇论文：Face recognition: A literature survey。这是理论基础。实验的时候，用VC++和OpenCV 就看 《OpenCV教程——基础篇》；若是Matlab，熟悉基础语法之后，多看看软件帮助。两者都包含很多基本的图像处理操作，用起来很方便。如果是本科或者硕士的话，可以先动手实验，对图像处理有一定了解后再看理论要求较高的论文。 PS: 你得问得具体点才好回答呢。。
人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(受惠惠量年~现在) FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。 电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒受多帧以上。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。
除了基础的图像处理，更重要的恐怕是模式识别、概率统计。你提到的几个属性特征中，肤色、发型比较容易实现，性别、年龄、种族可能比较困难。如果要想入手，时间宽裕的话，用opencv；如果只是希望发发论文，matlab会比较快。人脸识别你可以只是了解，其实你的课题核心不是识别某个人，而是对人脸特征的分析，比如，可以通过皱纹来判定年龄。
prl“prl”是个多义词，它可以指prl（模式识别快报）, prl（催乳素）, prl（物理评论快报）。prl（模式识别快报） prl（模式识别快报）Pattern Recognition Letters《模式识别快报》荷兰 ISSN:0167-8655，1983年创刊，全年16期，Elsevier Science出版社，SCI、EI收录期刊，SCI2003年影响因子，2003年EI收录290篇。 国际模式识别协会机关刊物。刊载图像处理与模式识别的理论、方法、经验与应用方面的成果快报，侧重方法论，特别是图像处理－模式识别技术与人工智能观念的结合。prl（催乳素） prl（催乳素）催乳素（prolactin，PRL）为腺垂体分泌的一种蛋白质激素，由199个氨基酸残基所组成。其对乳腺与泌乳的作用主要为促进乳腺发育生长，引起并维持泌乳。女性青春期乳腺发育主要由于雌激素刺激，孕激素、生长素等也起协同作用。妊娠期，催乳素、人绒毛膜生长素、孕激素、雌激素使乳腺组织进一步发育，由于血液中雌激素、孕激素浓度过高，与催乳素竞争乳腺细胞受体，催乳素失去效力。分娩后，血中孕激素、雌激素浓度降低，催乳素发挥启动和维持泌乳作用。胎儿垂体能分泌、贮存与释放催乳素。到分娩前几周，其在血中浓度达高峰。羊水中其浓度也比母体血清高5～10倍。在应激反应中，催乳素在血中浓度也有所提高，有人认为它与促肾上腺皮质激素、生长激素一样，为应激反应中腺垂体分泌的三大激素之一。近来认为其对人卵巢也有作用，表现在刺激卵泡黄体受体生成，对卵巢激素的生物合成起允许作用。催乳素的分泌受下丘脑的催乳素释放因子及催乳素释放抑制因子的双重控制。在生理情况下，催乳素释放抑制因子起作用。吸吮乳头的动作，引起神经冲动经脊髓传入下丘脑，使催乳素释放因子神经元兴奋，引起催乳素分泌。prl（物理评论快报） prl（物理评论快报）PRL(Physical Review Letters)(物理评论快报)的简称，为美国物理学会主办的高水平的学术期刊，影响因子高达（2010年数据），在物理学领域几乎是最权威的杂志，除去综合性的期刊Science和Nature，以及刊载综述文献的Reviews of Modern Physics，以及像nanoletter、JHEP等具体学科的期刊之外，PRL是物理类影响因子最高的学科内综合性期刊。
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《浅谈大学通识教育》
【摘 要】本文首先从广义、狭义两个方面介绍了通识教育的含义，接着阐述了个人对通识教育的主要认识，其次浅谈几点通识教育的实际意义，最后就大学开展通识教育提出了一些合理性建议，以供大家参考。
【关键词】通识教育 大学 高等教育
一 通识教育的含义
近年来，通识教育计划在我国许多高校得以实施，比如北京大学的“元培计划”、南大的匡亚明学院以及中山大学的博雅学院。通识教育与专业教育一样，均是一种人才培养模式，狭义上，“通”指通达、贯通，“识”指见闻、见识。所谓通识即融会贯通的知识。广义上，李曼丽博士指出：通识教育是高等教育的组成部分，它是一种广泛、非专业性的教育，旨在培养全面发展有社会责任感并能积极参与社会活动的新公民。通识教育强调培养人们既具备较强的专业知识和能力基础，又应对人类主要知识领域有所了解。通识教育的最终目标是培养人们高尚的情操、广泛的兴趣、积极的情感和健康丰富而独特的个性，让人们得到全面、和谐、持续的发展和进步。
二 对通识教育的主要认识
1.正确处理好通才目标与专才目标的矛盾
著名学者王义遒指出：“高等教育”的“博通”与“专精”体现在人才培养上就是指“通才”和“专才”。一般意义上说：“通才”就全面素质培养而言，要求培养具有博学、全面、具备稳定社会价值、有健全人格魅力的人才;“专才”指专业基础扎实、专业技能熟练、具备实际操作技能的“专深”型人才。通识教育和专业教育虽然出发点不同，但两者并不是对立的，前者是一种理念和思想，而后者是教育全体的一个侧面，是一种方式和手段，它们分属于教育的不同层面。在知识经济时代，社会对“专才”的需求更为迫切、更为突出，自然“通才”目标就变得遥远且模糊，培养德、智、体、美、劳的全面人才面临着重要挑战。在高校主张通识教育，在理论中探索彼此间的分歧，从大学教育的整体性出发，重视通识教育与专业教育的衔接，为正确处理两者之间的矛盾奠定了基础。
2.通识教育是一种人文教育
中山大学陈春声校长强调通识教育重在“育”而非“教”。该教育方式没有专业的硬性划分，它提供的养料是多样化的，它主要来自于社会知识的林林总总，因此通识教育是非功能性的一种教育，孕育出的是真正的“人”而非“产品”。从某种意义上来说，通识教育是以人文教育为主体内容进行的健全人性养成的根基式教育。
3.开展通识教育的进步作用
第一，探究基本知识范畴，全面提升思维能力。大学生要做到博学多识，一方面要大量涉猎各个学科领域和知识范畴，博古通今，探究各学科领域和知识范畴的各个层面，获得真理，了解各自体现的价值。另一方面，大学生要意识到人类知识是无止境的，他们所认识的事物只是冰山一角，要通过不断的学习去探索与发现，通识教育可以增强学生探究未知领域的信心。
第二，认识自己的社会存在价值。每一个社会都是历史的存在，学生需要了解当代社会制度、文化背景等多方面因素，在多元化世界中找到自己的位置。通识教育可以帮助大学生获得对生活的认识，用他们的积极思维来感应现今社会，学会尊重社会和生活，积极开拓自己的眼界，在学习和工作中承担一定的社会责任。
三 通识教育的实际意义
1.发挥人的潜能
调动学生的主观能动性，教育是直接面对人的。有人认为教育的本义是“发现人的价值、发挥人的潜能、发展人的个性”，如果说人文教育侧重于发现人的价值，那么通识教育则侧重于发挥人的潜能。人的潜能极其丰富而又有待开发。每个人都像是一座潜力丰富的矿藏，但即使是成就卓著的伟人，也只在自己身上开发了极小的部分。这种潜能往往蕴涵于深处而且千差万别，通过博学、会通和激发、诱导，才能开发出来。这才是教育的奥秘所在。
长期以来，大学里“专业对口”或“职业教育”的狭隘观点使专业、课程设置过分追求“实用性”或“时尚性”，学生入学后往往固定在单一的专业方向，囿于专业知识导致视阈狭窄，束缚了学生的潜能与个性的发展。通识教育则是通过“拓宽基础沟通文理”，使学生扩展视野开阔思路并且得到科学精神与人文精神的陶冶，便于发现和发挥自己的潜能，这样一来，不仅提高了专业教育的广度和深度，而且有利于学生在就业上更加灵活，在求职上更具有竞争力。培育和展示自己的个性，从而在教学中调动学生的主体性，并且在较为宽实的基础上有利于培养高素质的各类专门人才。
2.为落实文化素质教育提供了保证
通识教育与文化素质教育二者是相辅相成的。通识教育强调通过科学的课程设置对学生进行广泛的、共同的文化教育，以提供学生整合的知识与眼光。它不仅重视人类社会多种领域知识的传授，而且强调学生能力、方法和性情的培养。它使学生熟悉不同的思维方式，培养学生具有认识不同学科和文化相关之处的能力，培养学生通观全局的能力;它为个体一生中的多向发展提供了必要的准备。更重要的是，它通过多种文化的广泛选择，使学生了解自身与社会、自身与自然界相互间的种种关联。所以，从这个意义上说，通识教育是文化素质教育的具体体现。只有实行了通识教育，才能真正地实现文化素质教育。
四 对通识教育的合理化建议
1.调整目标，树立正确的通识教育理念
通识教育强调了“基础”、“素养”以及对“社会的贡献度”，反映了现代教育的价值指向。其培养体系应该是以培养学生基本素质和能力为出发点，密切关注每个学生的人生价值取向，让每个学生都接受良好的人文素质教育，对各种知识做到旁征博引，举一反三，激发广大学生的通识教育意识，努力营造一种通识教育的校园文化氛围。
2.建立合理的教育机制，构建大学通识教育新模式
首先要打破现行制度对通识教育实施的瓶颈，建立有利于教育资源优化整合的分配机制，充分调动教师从事教育教学的积极性，合理设置通识教育的核心课程，构建良好的通识教育体系。相关部门要从制度、配套措施入手对通识教育进行细化，把理念落实到教学、考核、管理等具体的工作中，推进通识教育改革和创新。接着要打开通识教育的接收通道，培养学生的应变能力、创新思维和通识意识，改变以往在实践上的单一模式和轻实质重形式的授课方式，借鉴发达国家通识教育经验，结合国情才能构建有中国特色的大学通识教育新模式。
3.彻底取消功利性的应试教育
应试教育扼杀了学生的学习兴趣、乐趣，为了考高分而应付考试，学习本身存在的诸多弊端会使学生迷失自我。通过通识教育，使学生不断地发现自我、相信自我、认识自我和完善自我，激发学习的原动力并释放人体最大的学习能量。
总之，通识教育是一种创造性整体优化模式，它注重培养学习者的实践能力和创新精神，重视学习者在接受完整、全面教育的基础上进行创造性能力的启发和培养。
参考文献
[1]王允.关于高校开展大学生通识教育的思考[J].沧桑，2008(5)
[2]曾昭伟.高职院校培养学生立业创业能力的思考[D].华中师范大学，2007
[3]董晓红.高校通识教育管理模式与质量评价研究[D].天津大学，2009
通识教育视域下大学英语教学研究论文
1我国大学英语教学现状
综观我国大学英语教学的现状，教学过程存在“费时低效”（井升华，1999:21-23）的实际情况：很多学校将大学英语四、六级的通过率设为教学目标，没有将英语作为一种文化来教授，忽视了对学生人文素质的培养。2004年2月教育部颁发的《大学英语课程教学要求》（试行）（以下简称《要求》）指出“：大学英语课程作为一门语言基础课和素质教育课程，兼有工具性和人文性的特点，不仅要培养学生的语言技能和语言交流能力，还要使学生通过对语言的学习，了解世界文化以拓宽其知识面，从而培养学生跨文化交际能力和提高学生的人文素养。”并明确提出了大学英语教学的目标“：培养学生英语综合运用能力，特别是听说能力，使他们在今后工作和社会交往中能用英语有效地进行交际，同时增强其自主学习能力，提高综合文化素养，以适应我国社会发展和国际交流的需要。”
2通识教育
通识教育源于亚里士多德提出的自由教育，是一种非专业性的教育，侧重对学生人文精神的熏陶、注重学生综合素质的提高，达到学生道德、理智、情感各方面的全面发展。首次将通识教育与大学教育联系在一起，他指出大学的通识教育是一种尽可能综合的教育，是学生进行任何专业学习的准备，为学生提供所有知识分支的教学，这将使得学生在致力于学习一种特殊的、专门的知识之前对知识的总体状况有一个综合的、全面的了解。
开展通识英语教育的必要性
大学英语教学内容不仅涵盖对英语语言知识和语言技能的培养，还包括对学习策略的传授和对跨文化交际的能力训练等。通识教育坚持以学生为本位、以教师为引导的教育理念，通过转变传统的学生被动接受知识的教学模式，变学生为课堂活动的积极参与者，充分尊重学生的全面发展。从上述大学英语教学与通识教育的高度一致性可以看出，在大学英语教学中融入通识教育是极其必要的'。
开展通识英语教育的可行性
大学英语课程在培养学生的语言修养和交际能力的同时，还要提高学生的综合素质，使其成为心理健康、品德高尚、富有学识和创造能力的人。通识教育涉及人文、社科、自然科学等各个方面的相关内容，而大学英语教学内容中的文化内涵决定了它是非常适合融入通识教育思想的一门课程。另外，大学英语在各大高校均为基础公共必修课程，学生人数多、课程学时多、学习时间跨度长、影响面广，由此可见，在大学英语教学中融入通识教育是切实可行的。
3开展通识英语教育的具体策略
开展通识英语教育即将通识教育理念融入大学英语课程，强调对学生语言文化素养的培养，通过改变学生单纯的被动接受知识的教学模式，使其成为语言学习与语言交际活动的积极参与者，从而培养学生运用英语技能解决问题的能力。并且通过发挥通识教育的作用，达到实现大学英语教学的目标，并培养学生善于探究、思考和解决问题的能力。
授课内容上融入相关英汉语言文化内容
在大学英语教学过程中，授课教师应适当的导入英汉文化内容。教师利用多媒体手段播放本单元涉及的西方文化，介绍名人轶事、圣经故事，引起学生兴趣并使其熟悉西方的价值观念和人文传统。同时，在解读课文的部分可通过组织学生就所学课文的话题讨论对比中西方文化的异同。例如：《新视野大学英语》（第二版）第三册第五单元《GracefulHands》，讲解课文前可利用PPT向学生展示东西方国家探望病人的礼节在探视地点、病床、病情、鲜花及礼品五方面所存在的巨大差异。这样不仅使学生了解了西方文化、激发其学习英语的兴趣，而且在讲解教材内容背景知识的同时，导入了本土文化。
提高教师素质，转变教学观念
对大学生进行通识英语教育，教师的引导和熏陶起关键作用。首先，教师应响应大学英语教学目标的变革，改变传统的教学观念，努力拓宽跨学科知识，突破教授英语基础技能的束缚，改进课程教学方法，组织多样化的课内外教学活动。其次，教师应具备良好专业素质，在通识英语教学过程中运用多种教学手段在自己的授课内容中溶入文化因素，引导学生在英语学习过程中优化自身素质，完善人格，提高修养。
培养学生自主学习和创新能力
《要求》明确规定“：各高等学校应充分利用现代信息技术，采用基于计算机和课堂的英语教学模式，改进以教师讲授为主的单一教学模式。”通识教育强调学生的自主学习，因此，在大学英语教学中采用课堂面授与网上自主学习相结合的互动式教学模式是一种积极有益的尝试。在此种模式中，自主学习即学生通过互联网接受教师布置的学习任务并进行自主学习；教师通过课堂面授检测学生自主学习的成效、对单元重点难点给予讲解、补充及相关的语言操练。这种模式的构建有助于学生调整学习策略，激发学生的研究热情和学习兴趣，增强学生的合作能力，培养学生的创新思维能力。
4结论
大学英语教学质量和效果不仅关系到培养学生学习语言的能力、分析和解决问题的能力、终身学习的能力和实际工作的能力，而且关系到引导学生树立正确的人生观、价值观，形成良好的个性、品格和情操。因此，在大学英语教学过程中，通过普及通识教育理念，让学生成为语言学习与交际活动的积极参与者；通过在授课内容上融入英汉语文化背景知识，开阔学生视野，培养学生学习兴趣；通过提高教师自身素质，引导学生在学习英语知识的同时达到自身能力的提升。
作者:苏岩 单位:齐齐哈尔大学