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人脸识别的实现方法如下：
（1）参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。
（2）人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。
（3）样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。
（4）肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
（5）特征子脸法：这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。1. 基于几何特征的方法人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是 :设计一个参数可调的器官模型 (即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一，具有简单有效的特点, 也称为基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法。特征子脸技术的基本思想是：从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET'96测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术，也是具有最好性能的识别方法之一。该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。其技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。Turk和Pentland提出特征脸的方法，它根据一组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸 ,识别时将测试 图像投影到主元子空间上，得到一组投影系数，和各个已知人的人脸图像比较进行识别。Pentland等报告了相当好的结果，在 200个人的 3000幅图像中得到 95%的正确识别率，在FERET数据库上对 150幅正面人脸象只有一个误识别。但系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作如归一化等。在传统特征脸的基础上，研究者注意到特征值大的特征向量 (即特征脸 )并不一定是分类性能好的方向，据此发展了多种特征 (子空间 )选择方法，如Peng的双子空间方法、Weng的线性歧义分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事实上，特征脸方法是一种显式主元分析人脸建模，一些线性自联想、线性压缩型BP网则为隐式的主元分析方法，它们都是把人脸表示为一些向量的加权和，这些向量是训练集叉积阵的主特征向量，Valentin对此作了详细讨论。总之，特征脸方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法，但由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性，而且要求测试图像与训练集比较像，所以它有着很大的局限性。基于KL 变换的特征人脸识别方法基本原理:KL变换是图象压缩中的一种最优正交变换，人们将它用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础，若将KL变换用于人脸识别，则需假设人脸处于低维线性空间，且不同人脸具有可分性，由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基，因此可通过保留部分正交基，以生成低维人脸空间，而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得，KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵，也可以是训练样本集的类间散布矩阵，即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练，这样可在一定程度上消除光线等的干扰，且计算量也得到减少，而识别率不会下降。4. 基于弹性模型的方法Lades等人针对畸变不变性的物体识别提出了动态链接模型 (DLA)，将物体用稀疏图形来描述 (见下图)，其顶点用局部能量谱的多尺度描述来标记，边则表示拓扑连接关系并用几何距离来标记，然后应用塑性图形匹配技术来寻找最近的已知图形。Wiscott等人在此基础上作了改进，用FERET图像库做实验，用 300幅人脸图像和另外 300幅图像作比较，准确率达到 。此方法的缺点是计算量非常巨大 。Nastar将人脸图像 (Ⅰ ) (x，y)建模为可变形的 3D网格表面 (x，y，I(x，y) ) (如下图所示 )，从而将人脸匹配问题转化为可变形曲面的弹性匹配问题。利用有限元分析的方法进行曲面变形，并根据变形的情况判断两张图片是否为同一个人。这种方法的特点在于将空间 (x，y)和灰度I(x,y)放在了一个 3D空间中同时考虑，实验表明识别结果明显优于特征脸方法。Lanitis等提出灵活表现模型方法，通过自动定位人脸的显著特征点将人脸编码为 83个模型参数，并利用辨别分析的方法进行基于形状信息的人脸识别。弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法，由于该算法较好的利用了人脸的结构和灰度分布信息，而且还具有自动精确定位面部特征点的功能，因而具有良好的识别效果，适应性强识别率较高，该技术在FERET测试中若干指标名列前茅，其缺点是时间复杂度高，速度较慢，实现复杂。5. 神经网络方法（Neural Networks）人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自组织、自适应能力。目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关神经网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；Intrator等提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法 (PDBNN),其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工神经网络识别速度快，但识别率低 。而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。PCA的算法描述：利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,简称 PCA)进行识别是由 Anderson和 Kohonen提出的。由于 PCA在将高维向量向低维向量转化时，使低维向量各分量的方差最大，且各分量互不相关，因此可以达到最优的特征抽取。
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专业论文论文题名：(二号，黑体，加粗，居中)
副标题(三号，黑体，加粗，居右)
张三 030333221 xx011班
(与标题按五号字大小空一行，小四号，黑体，居中，只学号加粗，每项中间空两个字符，不出现姓名、学号等字。)
指导老师：李四
(与姓名间不空行，小四号，黑体，居中，含指导老师四字。)
【摘要】： 对论文内容不加注释和评论的简短陈述，以第三人称陈述。一般应说明实践目的、实践方法、结果和最终结论等，一般不超过为300字。(与指导老师按五号字大小空一行，摘要两字为黑体，小四号，居左，加中括号，中括号采用中文形式;摘要部分的文字为宋体，五号，不另起一行，无需段落缩进。)
【关键词】： 为了文献标引工作从论文中选取出来用以表示全文主题内容信息款目的单词或术语。一般应选取3～5个词作为关键词。(与摘要间不空行，关键词三字为黑体，小四号，居左，加中括号，中括号采用中文形式;关键词为宋体，五号，词间用逗号分隔，最后一个词后不加标点符号，不另起一行，无需段落缩进。)
【正文】： 与关键词间不空行，正文两字为黑体，小四号，居左，加中括号，中括号采用中文形式
正文另起一行开始，正文部分文字为宋体，五号，每段首行两字符缩进，段落间不空行
A 正文层次：各部分层次不出现一xxxx等标题，统一层次格式为：
1(四号，宋体，居左，加粗，标题与上文按五号字大小空一行，与下文不空行)
(小四号，宋体，居左，加粗，小标题间不空行)
(五号，宋体，居左，加粗，小标题间不空行)
⑴(宋体，五号，居左，序号采用特殊符号添加，小标题间不空行)
①(宋体，五号，居左，序号采用特殊符号添加，小标题间不空行)
另：任意标题，当与表格或图片紧连时，按五号字大小空一行
B 表格格式：表格名称位于表格下方。
表格本身(全部采用1/2榜实体黑线，位于文档中间，且尽量不让表格分页，必须分页时，保证任一格中内容不分页)，表格内的分类标题(五号，宋体，加粗，居中)，表格内文字(五号，宋体，居中)表格内文字通过调整表格框架使四字以下(含四字)文字尽量在一行中，若必须分行的则上行两字，下行一字或两字;五字以上(含五字)可分行。
表格中若存在图片，图片大小不超过六行五号字;图片和文字同时存在的，文字位于图片上方(五号，宋体，居中)。
C 图片格式：名字位于图片下方。
不需文字解释的，图片居中，根据页面调整大小;需要文字解释的，图片位于文档左边，文字采用四周型环绕，图片大小根据文字调整。
D 文中的图、表、公式、算式等，一律用阿拉伯数字编序号(图的名称位于图的下方，表的名称位于表格上方，字体采用宋体，五号，加粗，居中。图、表序号根据其所在的大层次标题序号和在改层次的序号定)。如：
图、表、公式
E 注：论文中对某一问题、概念、观点等需简单解释、说明、评价、提示等，如不宜在正文中出现，采用加注的形式(注的编排序号用①、②、③依次标示在需加注处，以上标形式表示);具体说明文字列于同一页内的下端，并用横线与正文分隔开(宋体，小五号，居左)。
【参考文献】： 应具有权威性，并注意引用最新的文献。与正文间按五号字大小空两行。(参考文献四字为黑体，五号，加粗，加中括号，中括号采用中文形式;其他为宋体，小五号，序号的中括号采用英文形式，每项用英文形式句号隔开)
著作：[序号]作者.译者.书名.版本.出版地.出版社.出版时间.
期刊：[序号]作者.译者.文章题目.期刊名.年份.卷号(期数)
会议论文集：[序号]作者.译者.文章名.文集名 .会址.开会年.出版地.出版者.出版时间.
网址：[序号] 作者.文献名称.网站名称.网址
整篇论文其他注意部分：
A页面设置，采用A4大小竖版纸面，上下页边距厘米，左右页边距厘米，所有图片、表格等都不得超过边距。
B文章所有页面加入页眉，页眉为论文名称
C文章所有页面不加页码
D英文采用Times New Roman
E拉丁文采用Times New Roman，斜体
F标点为中文，半角
G正文内全为单倍行距，标题间空行除外
摘要： 本文从Chomsky在语言学研究过程中所采用的理想化模式入手，认为Chomsky为了使研究变得简单，便将与语言关系紧密的社会因素摒除在研究范围之外，这是一种不可取的理想模式。接下来本文从两个主要方面阐述了理想化模式不可取的原因：
一是语言作为一种符号系统，只有在社会的'环境下才能具有完整的意义。二是语言作为一种社会结构，无论是它的产生还是发展过程，都在不断地和社会发生着相互作用。故而只要是研究语言学，我们就不能将社会因素理想化。至于什么因素可以暂时不予考虑，这仍有待进一步的研究。
关键词 ：
理想化，符号系统，社会结构，语言与社会的相互作用
1.统一使用A4纸，单面打印;
2.封面：封面栏目要求打印;
3.字体全部用宋体;主标题行要求用小二号字加黑，次标题用三号字加黑，再次标题用小三号字加黑，以此类推。正文内容要求用小四号字;行距为单倍;页边距左为3㎝、右为2㎝、上为㎝、下为㎝;
4.用阿拉伯数字连续编排页码，页码放在右下角，由正文首页开始编排，封面封底不编入页码;
5.题目：简要、明确，一般不超过20字;
6.中英文摘要和关键词：中文摘要一般不超过300字;关键词为3～8个，另起一行，排在摘要下方，词与词之间以分隔;英文摘要和英文关键词要求与中文摘要和中文关键词一致;摘要和关键字用小四号字;
7.目录：由论文的章节以及附录、参考文献等的序号、题名和页码组成(课程论文不列入);
8.结构层次序数的表示方法：第一层为1，第二层为，第三层为，第四层为，正文中序号用①表示，不分段;
9.附表与插图：附表要有表号、表题;插图要有图号、图题;所有的图表都应具有自明性，即不阅读正文，就可理解图表的意思;
10.致谢：在正文后对单位和个人等表示感谢的文字(课程论文不列入);
11.附录：是正文主体的补充项目，并不是必需的。下列内容可以作为附录：(课程论文不列入) (1)为了整篇材料的完整，插入正文又有损于编排条理性和逻辑性的材料; (2)由于篇幅过大，或取材于复制件不便编入正文的材料; (3)对一般读者并非必须阅读，但对本专业人员有参考价值的资料;
12.参考文献：
(1)参考文献的标注方法：采用顺序编码制，即按照文章正文部分(包括图、表及其说明)引用的先后顺序连续编码;标注的符号为[ ]，作为上标，在标点符号前使用;
(2)参考文献的写作格式为：
①参考文献是连续出版物时，其格式为：[序号] 作者.题名.刊名，出版年份，卷号(期号)：引文所在的起止页码
②参考文献是专著时，其格式为：[序号] 作者.书名.版本(第1版不标注).出版地：出版者，出版年.引文所在的起止页码
③参考文献是论文集时，其格式为：[序号] 作者.题名.见(英文用In)：主编.论文集名.出版地：出版者，出版年.引文所在起止页码
④参考文献是学位论文时，其格式为：[序号] 作者.题名：〔博士、硕士或学士学位论文〕.保存地点：保存单位，年份
⑤参考文献是专利时，其格式为：[序号]专利申请者.题名.专利国别，专利文献种类，专利号.出版日期
参考文献著录中需要注意：
个人作者(包括译者、编者)著录时一律姓在前，名在后，由于各国(或民族)的姓名写法不同，著录时应特别注意课件下载，名可缩写为首字母(大写)，但不加编写点。另外，作者(主要责任者)不多于3人时要全部写出，并用，号相隔;3人以上只列出前3人，后加等或相应的文字如et al。等或et al前加，号。
装订格式
1.课程论文一律左边装订成册;
2.装订顺序为：封面、题目、论文摘要与关键词、正文、参考文献。
人脸识别技术包含三个部分：
一、人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。
一般有下列几种方法：
1、考模板法。首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。
2、人脸规则法。由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。
3、样品学习法。这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。
4、肤色模型法。这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
5、特征子脸法。这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
二、人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
三、人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。
主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
1、特征向量法。该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
2、面纹模板法。该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
人脸识别技术的应用场景：
人脸识别技术主要用于身份验证，常见的场景有小区、楼宇、校园、工厂、园区、银行等，如：智能门禁、人脸闸机、人脸考勤、智能门锁等。通过人脸识别验证身份，来保障相关场所的安全，也减少了人工审核的成本。
在安防监控中，人脸识别也意义重大，比如公众场所（地铁站、车站、街道、酒店等）的安防布控、公安部追捕嫌疑犯等。基于公众场所的安防监控摄像头，通过抓拍人脸并将结果上传公安部网络，与嫌疑犯人脸进行比对，协助公安人员的执法工作。
人脸识别技术是人工智能领域的关键技术，在智能视频监控系统具有十分广泛的应用前景。TSINGSEE青犀视频也将以AI智能检测与识别技术为核心，持续研发多场景下的智能业务系统及平台，向AI领域深耕。
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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在学术论文中，引言是用相对简短的篇幅来勾勒全文的基本内容和轮廓。 eg: 研究方向：人脸识别 背景设定：假定此时所有已提出的方法都是基于手工特征 当前问题：识别率不准确 提出方法：利用深度学习解决 1.用一句话引出当前已经提出的属于本文研究领域的方法。 xxx can be categorized into three fields: xxx, xxx, and xxx xxx is/ are/ becomes very popular in xxx field since xxx 总结归纳： 2.概述目前已有的经典工作 总结各工作时，一般需要1-2句，不宜过长。总结时，需根据论文的研究内容，概述各工作的主要相关方法和优缺点。 3.总结目前已有的经典工作所存的问题。 一般来说，这一部分需要总结与本文内容相关的问题，并以此引出本文的Motivation。 本文研究综述段落包含了研究目的、方法和实验设计。 根据上段最后总结的现有方法的主要问题，提出本文的研究目的。 to address / solve / deal with xxx , this paper presents / proposes xxx in this paper , we aims to xxx by xxx As a consequence, this paper xxx 提出具体的解决方案。 提出验证方案 摘要和结论部分均属于总结性质的章节，完成全文其他部分，最后再进行摘要和结论的撰写。
可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
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。
姓名：张钰 学号：21011210154 学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：
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工科生一般有一个毕业设计，做一个项目，同时需要写一个论文也就是毕业论文讲述设计工作中做了什么，为什么做，得到了什么结论等理论性的东西。文史哲以及经济等和理科生一般都是需要写一个论文，阐述清楚以及涉猎的学科研究方向中的理论，突破，收获等。大致这样吧
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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＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难
计算机软件毕业论文的题目都好写啊
学术堂整理了十五个好写的计算机软件毕业论文题目，供大家进行参考：1、基于西门子S7-1200电梯控制系统设计与实现2、基于ArcGIS Engine工程施工自动规划系统设计与实现3、基于云平台的光伏监控系统设计与实现4、基于移动终端的变电站导航系统设计与实现5、人造板在线同步图像采集系统设计与实现6、基于LoRa的园区能耗管理系统设计与实现7、电厂机组一次调频参数在线监测系统设计与实现8、基于组件技术的船舶导航系统设计与实现9、智能家居控制系统设计与实现10、大型地面光伏电站综合自动化系统设计与实现11、无人驾驶喷雾机电控系统设计与试验12、国产重力输液过程智能监控系统设计与临床转化应用研究13、大型医院医技检查自动预约系统的设计与应用14、高校计算机教学综合管理系统设计与实现15、基于移动物联网的智慧教室设计与实现
网络、网站，或管理系统都可以的