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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
首先，你要对自己写的论文熟悉，特别是涉及概念的东西，一般会问你为什么选择这个题目，比如，什么时成本控制，然后再延伸一些与成本相关的。
1、你为什么选择这个题目 ？ 2、你研究的的创新点在那里？不足点在那里？ 3、写作过程中你遇到了那些困难。 4、你认为你写怎么样？ 你认为你分析的策略和建议有没有实质性的意义，按照你提出的建议，能否解决这个问题?
看你是哪里的哪所学校的 什么级别的论文答辩了 你可以问你学长
这个要看你是什么样的学校，我是今年五月份论文答辩，三本的，老师直接让我们念了一遍目录，很无语，我的问题是为什么要选这个论文还有两个关于论文内容，不过我们有准备的时间：一个班为一个单位的挨个论述，然后再挨个的回答问题，用手机百度的！
老师一般会问的第一个问题 一般在答辩前老师会首先检验一下论文是不是学生自身的研究成果，是不是有抄袭和剽窃的现象。因此他们通常会提出这些问题，比如“你是怎么想到要选择这个题目的？”、“你在写这篇论文时是怎样搜集有关资料的？”、“你写这篇论文时参考了哪些书籍和有关资料？”、“论文中提到的数据的出处何在？”等等。 老师一般会问的第二个问题： 在答辩开始前，答辩老师一般都会让学生介绍一下论文的大概内容，也就是你这篇论文主要写的是什么内容。这个问题很简单，你只要叙述一下文章的整体框架就可以了，即这篇文章主要包括几个部分，每个部分各自写的是什么。一般学生根据文章的大标题来说就可以了。 老师一般会提问的第三个问题 针对论文中某些论点模糊不清或者不够准确和确切的地方，对论据不够充分的地方，对论证层次比较混乱、条理难辩的地方提出问题。论文中没有说周全、没有论述清楚或者限于篇幅结构没有详细展开细说的问题，答辩委员也可能提问。
一般答辩老师不会太为难你。毕竟答辩通过是对一个学校的毕业率产生很大的影响的。 一般情况都是问关于你论文中的内容，所以对自己的论文一定要了解得不能在了解，对所运用那个的一些理论和概念要相当熟悉。 就差不多了，别太紧张，说的有条理一点就OK了。 祝你答辩顺利。
不会难的，我们明天就组织毕业答辩啦，一般问一下你设计的思路，设计的步骤，以及目前处理方法有哪些，等等与专业相关的问题。与你的指导老师联系吧，他或许能告诉个范围，方向。 祝答辩顺利，快乐。
不会难的，我们明天就组织毕业答辩啦，一般问一下你设计的思路，设计的步骤，以及目前处理方法有哪些，等等与专业相关的问题。与你的指导老师联系吧，他或许能告诉个范围，方向。 祝答辩顺利，快乐。 或者 讲述自己学平面设计的挫折和困难 和整个经历 以及对平面设计的的启发和感受
我在实习期间找到了一份不错的工作也签了就 室内设计毕业答辩论文 自考法律毕业答辩严吗 毕业答辩前一个月必须都留在学校吗那已经有 毕业答辩给排水专业毕业答辩老师一般会问什 毕业答辩紧张 毕业答辩演讲稿 大专毕业答辩不参加能毕业证吗 答:你好：我就是大学计算机教师，如果你作品是图书管理系统 你从以下几个方面准备：1.关键技术分析。 2.如果升级到SQL SERVER 3.表的规划，或表的设计 4.业务逻辑分析 因为这一类的毕业设计做的人太多啦。现在例子也太多啦，你最好与指导老师联系一下，主要由你的指导老师给出问题。主动与老师沟通吧。辛苦啦。祝你答辩顺利。祝前程远大。
我当时是人脸识别系统，老师们都会随便问些问题，很简单，就算不会也无所谓。没什么可紧张的，一定过，不过才见鬼呢！
Research looks at how some never forget a face 研究着眼于部分人是如何对面孔过目不忘的"Society operates under the assumption that everybody is about the same at recognizing faces, and that everyone sees the world in the same way," says Richard Russell, an author of a 2009 paper that first described the existence of super-recognizers. "That simply is not true." “社会的运作基于这样一个假设：每个人辨认面孔的能力都差不多，且每个人都以同样的方式看待世界”，理查德·罗素说道，“事实根本不是这样。”罗素是一篇发表于 2009 年的论文的作者之一，该论文首次描述了“超级人脸识别者”的存在。 加入会员可查看 Super-recognizers never forget a face. They need to focus on it only once to instantly recognize it again. Most super-recognizers can recall a face even years later whether in person or in a photo. Moreover, during this pandemic time of widespread mask-wearing, they can recognize people from their eyes alone. 超级人脸识别者对人的面孔过目不忘，他们只需用肉眼“对焦”一张脸一次，就能立即将它再次辨认出来。无论是看真人还是看照片，大部分超级人脸识别者即便在多年以后都还能记起曾经见过的脸。而且，在这个人人戴着口罩的疫情时代，他们仅凭眼睛就能把人认出来。 加入会员可查看 "For a never-before-seen face shown as an image, the average person derives a snapshot-like representation, while super-recognizers automatically get an idea of what that person's face looks like from other angles," says Meike Ramon, who heads the Applied Face Cognition Lab in Switzerland. 瑞士人脸识别应用实验室的负责人梅克·拉蒙（音）表示：“对于一张从未见过的且以图片形式展示的人脸，普通人会对它产生一种类似快照的大致印象，而超级人脸识别者则会不自觉地就知晓这张脸从其他角度看起来是什么样子。” 加入会员可查看 Super-recognizers show greater electrophysiological activity when processing recognition, meaning their brains show bursts of electrical activity sometimes stronger than that of controls. The skill is so brain-dependent that one super-recognizer, after suffering a debilitating stroke, lost his super-recognizing ability. 超级人脸识别者在进行人脸识别的过程中会出现更强烈的电生理活动。也就是说，他们的大脑会爆发出在某些时候比对照组更为剧烈的电活动。这项技能对大脑的依赖程度之高，以至于一位超级人脸识别者在饱受中风折磨后，失去了他的超强识别能力。 加入会员可查看 Regardless of the scientific underpinnings, super-recognizer skills proved invaluable during riots that erupted in London and other English cities in August 2011 — better than software. 先不论超级人脸识别者能力的科学依据如何，至少在 2011 年 8 月伦敦和其他英格兰城市爆发骚乱期间，这种能力是非常有价值的——比人脸识别软件更强。 加入会员可查看 Josh Davis, professor at the University of Greenwich in London, and a super-recognizer expert, says about 20 super-recognizers identified an estimated 600 suspects responsible for the destruction by sifting through thousands of closed circuit television images. 伦敦格林威治大学教授、超级人脸识别者的研究专家乔什·戴维斯说，经过对数千份闭路电视监控的仔细审查，约 20 名超级人脸识别者辨认出了约 600 名造成破坏的嫌疑犯。 加入会员可查看 主编：Hoby、噔噔 品控：木子、迎迎 审核：噔噔 重点词汇 look at 看；检查、察看；研究 例句：If an expert looks at someone or something, they examine them. assumption /əˈsʌmp.ʃən/ n. 假定，假设，臆断 相关词汇：assume（v. 假定，假设，臆断） 例句：We can't assume the suspects to be guilty simply because they've decided to remain silent. 搭配短语：an assumption focus /ˈfoʊ.kəs/ v.（人眼）调整视力以看清楚；调节（相机、望远镜）的焦距 例句：You should keep your camera focused on the bird. 例句：It took a while for my eyes to focus in the dark. recall /ˈriː.kɑːl/ v. 记得；回想起，回忆 词根词缀：re-（again，再次） 相关词汇：call（v. 召唤） 搭配短语：as I recall 例句：As I recall, you specifically told me not to call the client. 搭配短语：recall doing sth. 例句：I don't recall myself saying that. widespread /ˌwaɪdˈspred/ adj. 分布广的，普遍的，广泛的 搭配短语：widespread support 搭配短语：widespread use derive /dɪˈraɪv/ v. 获得，取得，得到 近义词：obtain 搭配短语：derive A from B 例句：The word 'politics' is derived from a Greek word meaning 'city'. snapshot /ˈsnæp.ʃɑːt/ n. 快照；概况，概要，简介 英文释义：a photograph taken quickly and often not very skilfully 搭配短语：a snapshot of sth. 例句：The book gives me a snapshot of life in the Middle Ages. representation /ˌɪ.zenˈteɪ.ʃən/ n. 代表；描述，描写，描绘 相关词汇：represent（v. 代表；描述，描绘） 例句：The film represented Kennedy's assassination as a government conspiracy. 搭配短语：a lifelike representation of sth. get an idea of 理解，明白，知道 近义词：understand burst /bɝːst/ n. 爆炸；迸发，突然爆发；一阵 词性拓展：burst（v. 爆炸，爆裂） 英文释义：a sudden increase in something, especially for a short period 搭配短语：a burst of activity 搭配短语：bursts of activity control /kənˈtroʊl/ n. 对照组 词性拓展：control（v. 控制） debilitating /dɪˈbɪl.ə.teɪ.t̬ɪŋ/ adj. 使人虚弱的 underpinning /ˈʌɚˌpɪn.ɪŋ/ n. 基础，支承结构；（理论、动机、学说的）基础 相关词汇：pin（n. 固定东西的材料，如发夹、别针、钉子等） 词性拓展：pin（v. 把……别住，把……固定住） 搭配短语：to pin a note on the door 搭配短语：to pin your hair back 相关词汇：underpin（v. 加固建筑物的地下基础；支撑，巩固） 例句：He presented the figures to underpin his argument. 搭配短语：the theories that underpin our teaching methods 搭配短语：the theoretical underpinnings 搭配短语：the scientific underpinnings sift /sɪft/ v. 筛分，过滤；筛选；细查，详查 搭配短语：sift the flour 搭配短语：sift into 搭配短语：to sift the flour into a bowl 搭配短语：sift through 例句：If you sift through something, such as evidence, you examine it thoroughly. closed circuit television 闭路电视监控系统 相关词汇：closed（adj. 闭合的） 相关词汇：circuit（n. 电路） 相关词汇：television（n. 电视） 缩写：CCTV 相关词汇：China Central Television（中央电视台）
首先，你要对自己写的论文熟悉，特别是涉及概念的东西，一般会问你为什么选择这个题目，比如，什么时成本控制，然后再延伸一些与成本相关的。
1、你为什么选择这个题目 ？ 2、你研究的的创新点在那里？不足点在那里？ 3、写作过程中你遇到了那些困难。 4、你认为你写怎么样？ 你认为你分析的策略和建议有没有实质性的意义，按照你提出的建议，能否解决这个问题?
看你是哪里的哪所学校的 什么级别的论文答辩了 你可以问你学长
这个要看你是什么样的学校，我是今年五月份论文答辩，三本的，老师直接让我们念了一遍目录，很无语，我的问题是为什么要选这个论文还有两个关于论文内容，不过我们有准备的时间：一个班为一个单位的挨个论述，然后再挨个的回答问题，用手机百度的！
老师一般会问的第一个问题 一般在答辩前老师会首先检验一下论文是不是学生自身的研究成果，是不是有抄袭和剽窃的现象。因此他们通常会提出这些问题，比如“你是怎么想到要选择这个题目的？”、“你在写这篇论文时是怎样搜集有关资料的？”、“你写这篇论文时参考了哪些书籍和有关资料？”、“论文中提到的数据的出处何在？”等等。 老师一般会问的第二个问题： 在答辩开始前，答辩老师一般都会让学生介绍一下论文的大概内容，也就是你这篇论文主要写的是什么内容。这个问题很简单，你只要叙述一下文章的整体框架就可以了，即这篇文章主要包括几个部分，每个部分各自写的是什么。一般学生根据文章的大标题来说就可以了。 老师一般会提问的第三个问题 针对论文中某些论点模糊不清或者不够准确和确切的地方，对论据不够充分的地方，对论证层次比较混乱、条理难辩的地方提出问题。论文中没有说周全、没有论述清楚或者限于篇幅结构没有详细展开细说的问题，答辩委员也可能提问。
一般答辩老师不会太为难你。毕竟答辩通过是对一个学校的毕业率产生很大的影响的。 一般情况都是问关于你论文中的内容，所以对自己的论文一定要了解得不能在了解，对所运用那个的一些理论和概念要相当熟悉。 就差不多了，别太紧张，说的有条理一点就OK了。 祝你答辩顺利。
不会难的，我们明天就组织毕业答辩啦，一般问一下你设计的思路，设计的步骤，以及目前处理方法有哪些，等等与专业相关的问题。与你的指导老师联系吧，他或许能告诉个范围，方向。 祝答辩顺利，快乐。
不会难的，我们明天就组织毕业答辩啦，一般问一下你设计的思路，设计的步骤，以及目前处理方法有哪些，等等与专业相关的问题。与你的指导老师联系吧，他或许能告诉个范围，方向。 祝答辩顺利，快乐。 或者 讲述自己学平面设计的挫折和困难 和整个经历 以及对平面设计的的启发和感受
我在实习期间找到了一份不错的工作也签了就 室内设计毕业答辩论文 自考法律毕业答辩严吗 毕业答辩前一个月必须都留在学校吗那已经有 毕业答辩给排水专业毕业答辩老师一般会问什 毕业答辩紧张 毕业答辩演讲稿 大专毕业答辩不参加能毕业证吗 答:你好：我就是大学计算机教师，如果你作品是图书管理系统 你从以下几个方面准备：1.关键技术分析。 2.如果升级到SQL SERVER 3.表的规划，或表的设计 4.业务逻辑分析 因为这一类的毕业设计做的人太多啦。现在例子也太多啦，你最好与指导老师联系一下，主要由你的指导老师给出问题。主动与老师沟通吧。辛苦啦。祝你答辩顺利。祝前程远大。
我当时是人脸识别系统，老师们都会随便问些问题，很简单，就算不会也无所谓。没什么可紧张的，一定过，不过才见鬼呢！
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。
＝＝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
兼容问题。解决方法：把属性里的兼容性打开，把Dpi设置更改一下，里面有个修复程序缩放问题，在把高级缩放设置关掉就可以了。云考AI是为政府教育机构、全国各级学校、社会培训机构、各大企业等提供完整的线上考试解决方案。云考AI的特色功能有人脸识别认证、双机位监考、候考模式、人脸识别、云端录制、屏幕共享、异常行为监测、面试打分、监考等功能，能够满足艺考面试、研究生复试、招聘面试、公务员面试、论文答辩等多种场景。
自考报名流程 自考分为社会自考、全日制自考助学，还有就是个别地区的专本套读以及自考专接本。 全日制自考助学，还有就是个别地区的专本套读以及自考专接本的报名、报考、考试都由负责自考招生的学校负责，所有工作都由学校组织。 下面是社会自考，即最普遍的自己报考、自己考试的自考形式。一、报名时间每年1月，4月，7月，10月考试时间，报名时间理论上1月考试报名时间是11月10—20号；4月考试报名时间是12月10—25号；7月考试报名时间是5月10—20号；10月考试报名时间6月10—25号；每年的考试时间会有变动。 自考时间13年1月1开始，只有3次机会。湖北取消了1月的考试。其他省份很多有取消1月份的，部分的有取消4月份的。二、报名地点自考办或助学班直接报名点三、报名：按照省教育考试院的报名流程报名。四、报考专业按学员报考的专业，可以在自考网上查找相关专业的主考院校及课程设置。学员没专业要求的尽量建议报读文科专业。五、考试阶段社会考生报考自考需要自行查阅报考简章安排报考，打印考试条（时间为考前一周）、熟悉考点，考试难度较大，通过率不高。我公司报考的学员考试报考有我方来完成，学员考试前来公司领取准考证、考试条即可，我公司工作人员会带队去考点处理考试期间相关事宜，考场环境宽松，考试通过率高。待考试课程合格后办理免考，免考的课程有课程代码相同的课程，相关证书可免考的课程，比如计算机一级免考计算机应用基础等实践课程环节要等到其它课程合格后方可报考实践课六、申请毕业准备好专科毕业证、身份证、自考准考证，各科成绩合格单到主考院校申请毕业，会有论文答辩这个重要环节，一般论文答辩从资格审定到答辩完成要5个月的时间申请毕业时间是每年的6月和12月七、申请学位达到学位条件是：所有课程合格，学位课平均分70分以上单科65分以上，学位英语合格。学位申请，还要求论文良好。
2022年下半年我省高等教育自学考试毕业证书网上申办12月10日开始。符合申办条件的考生，请在规定的时间按照相应流程和有关要求完成申办手续。一、申办时限序号日期事项12022年12月10日至26日考生网上申报。22023年2月1日之前（1）考生向本人考籍所在市（区）考办报送有关证明材料；具体时间由（2）市（区）考办现场进行人脸识别，采集考生照片。各市（区）确定二、申办条件我省高等教育自学考试考生，符合下列条件可以申请毕业：1．考完专业考试计划规定的全部课程，并取得合格成绩；2．完成规定的毕业论文（设计）答辩或者其他实践性环节的学习任务，并取得合格成绩；3．所取得的学分达到专业考试计划规定的要求；4．课程免考（替代）符合《陕西省高等教育自学考试免考课程实施细则》的规定和有关要求；5．申请自学考试专升本（独立本科段）专业毕业的考生，须持具有学历教育资格的高等学校、高等教育自学考试机构颁发的专科（或以上）学历证书；6．符合相关法律、法规的其他要求。三、申办流程符合申办条件的考生按以下步骤完成申报。第一步：登陆陕西省教育考试院门户网站（）或陕西招生考试信息网（），进入“高等教育自学考试服务平台”，按流程提示办理本人毕业网上申请；第二步：打印《陕西省高等教育自学考试毕业申请表》；第三步：按市（区）考办规定时间，持本人有效居民身份证、准考证、课程合格证（2012年4月以后考试无需课程合格证）及其他相关证明材料的原件及复印件到市（区）考办进行毕业审核。申办本科毕业证书者，须持国家承认学历的专科以上（含专科）毕业证书原件及复印件、《教育部学历证书电子注册备案表》或《中国高等教育学历认证报告》等，到市（区）考办进行审核；第四步：按市（区）考办要求，在规定的日期内，通过考籍管理系统，现场进行人证识别，采集考生照片。四、注意事项1．核对本人基本信息。若需对姓名、性别和身份证号码等信息进行修改时，须持户籍证明或相关身份证明材料的原件及复印件，到市（区）考办进行信息变更，同时将身份证明材料递交市（区）考办审核备存，以便省考办在毕业审定时进行复核。2．持有多个准考证且需要合并的考生，在申请毕业前须先在网上进行合并准考证，合并后方可申请毕业。若发现要合并的准考证号码和姓名与考籍管理系统准考证不一致的，须到其考籍所在市（区）考办进行变更手续，变更后再合并。3．有课程免考（替代）的考生，须在网上申请课程免考（替代），方可提交毕业申请。提交毕业申请后，考生须打印《陕西省高等教育自学考试课程免考申请表》，连同相关的证明材料（证书、成绩证明等）的原件及复印件，一并递交市（区）考办进行审核备存。4．考籍由省外转入本省的考生，应当在本省取得专科不少于5门、本科不少于4门的合格成绩，方可申办毕业手续。5．考生需在规定时间内到市区考办现场进行人证识别比对，采集考生照片。6．照片背景可选用均匀淡蓝色（参考值RGB<100,197,255>），数字化图像规格为480×640ppi，分辨率300dpi，24位真彩色,数字化图像文件应符合JPEG2000压缩标准，压缩品质系数不低于60，照片文件大小在20KB-40KB之间，不得超过40KB。7．省自考办对考生资料进行最终审核，符合毕业条件的予以办理毕业证书，2023年4月份发放。五、有下列情况之一者，不予办理毕业证书（1）考籍档案中笔迹明显不一致或成绩有误者；（2）提供虚假证件或证明材料者；（3）姓名或身份证号在考试期间不一致，不能提供户籍所在地公安部门证明材料者；（4）未到现场进行人证识别比对采集照片者；（5）省外转入的考籍档案，未在其考籍所在市（区）办理转入确认手续者；（6）未完成专业考试计划规定的全部课程考试（包括课程笔试、实践环节考核、毕业综合考核或毕业论文答辩），成绩不合格者；（7）申请本科毕业，未通过前置学历审核者；（8）相关毕业材料及考籍档案不全、信息有错误者。自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费获取个人学历提升方案：
报考费 准考证费 电子照相费 资料费 服务费 手续费等，在一般的自考里是没有这些费用的；只有每科报名费和教材费，不过如果全部委托给他们，什么都不用管的话，总体来说2600也不算多。如果你能确定这个机构够正规就可以报名试试。
PPT如何做惊艳 北大毕业论文答辩5min完美陈述的秘密 老师必问6大可怕问题超详细答辩流程
关于内容：1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。2、课题研究内容：研究目的、方案设计（流程图）、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。3、PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多，30页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣；4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴。5、每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候review关于模板：1、可以去像素网选择一套合适的论文答辩ppt模板，不要用太华丽的企业商务模板，学术ppt最好低调简洁一些；2、推荐底色白底（黑字、红字和蓝字）、蓝底（白字或黄字）、黑底（白字和黄字），这三种配色方式可保证幻灯质量。我个人觉得学术ppt还是白底好；3、动手能力强的大牛可以自己做附和课题主题的模板，其实很简单，就是把喜欢的图在“幻灯片母版”模式下插入就行了。关于文字：1、首先就是：不要太多！！！图优于表，表优于文字，答辩的时候照着ppt念的人最逊了；2、字体大小最好选ppt默认的，标题用44号或40号，正文用32号，一般不要小于20号。标题推荐黑体，正文推荐宋体，如果一定要用少见字体，记得答辩的时候一起copy到答辩电脑上，不然会显示不出来；3、正文内的文字排列，一般一行字数在20～25个左右，不要超过6～7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的距离（段间距）要大于行间距；关于图片：1、图片在ppt里的位置最好统一，整个ppt里的版式安排不要超过3种。图片最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果；2、关于格式，tif格式主要用于印刷，它的高质量在ppt上体现不出来，照片选用jpg就可以了，示意图我推荐bmp格式，直接在windows画笔里按照需要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比较pro，相关的箭头元素可以直接从word里copy过来；3、流程图，用viso画就可以了，这个地球人都知道；4、ppt里出现图片的动画方式最好简洁到2种以下，还是那句话，低调朴素为主；5、动手能力允许的话，学习一下photoshop里的基本操作，一些照片类的图片，在ps里做一下曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。windos画笔+ps，基本可以搞定一切学术图片。关于提问环节：评委老师一般提问主要从以下几个方面：1.他本人的研究方向及其擅长的领域；2.可能来自课题的问题：是确实切合本研究涉及到的学术问题（包括选题意义、重要观点及概念、课题新意、课题细节、课题薄弱环节、建议可行性以及对自己所做工作的提问）；3.来自论文的问题：论文书写的规范性，数据来源，对论文提到的重要参考文献以及有争议的某些观察标准等；4.来自幻灯的问题：某些图片或图表，要求进一步解释；5.不大容易估计到的问题：和课题完全不相干的问题。似乎相干，但是答辩者根本未做过，也不是课题涉及的问题。答辩者没有做的，但是评委想到了的东西，答辩者进一步打算怎么做。提问环节很容易因为紧张被老师误导，如果老师指出你xx地方做错了，先冷静想一下，别立马就附和说啊我错了啊我没有考虑到。一般来说答辩老师提的问题，很少有你做课题这几年之中都没考虑到的。想好了再回答，不要顶撞老师，实在不会的问题，千万不要“蒙”，态度一定要谦虚，哪怕直接说“自己没有考虑到这点，请老师指正”。
随着软件的逐步升级，在众多的毕业论文答辩中也广泛采取PPT 演讲稿来进行，所以做好一个PPT演讲稿对于自己的论坛答辩起到了非常重要的作用，本文的核心就在于怎样讲自己的论文在PPT 中体现出来，给答辩专家团一个很好的诠释。一、要对论文的内容进行概括性的整合 ，将论文分为引言和试验设计的目的意义、材料和方法、结果、讨论、结论、致谢几部分。二、在每部分内容的presentation 中，原则是：图的效果好于表的效果，表的效果好于文字叙述的效果。最忌满屏幕都是长篇大论，让评委心烦。能引用图表的地方尽量引用图表，的确需要文字的地方，要将文字内容高度概括，简洁明了化，用编号标明。三、版面和文字要求1、文字版面的基本要求幻灯片的数目：学士答辩10min 10～20张硕士答辩20min 20～35张博士答辩30min 30～50张2、字号字数行数：标题44号（40）正文32号（不小于24号字）每行字数在20～25个每张PPT 6～7行 （忌满字）中文用宋体(可以加粗)，英文用 Time New Romans对于PPT中的副标题要加粗3、PPT 中的字体颜色不要超过3种（字体颜色要与背景颜色反差大）建议新手配色：（1）白底，黑、红、篮字（2）蓝底，白、黄字（浅黄或橘黄也可）4、添加图片格式：好的质量图片TIF格式，GIF图片格式最小图片外周加阴影或外框效果比较好PPT总体效果：图片比表格好，表格比文字好；动的比静的好，无声比有声好。四、注意事项幻灯片的内容和基调。背景适合用深色调的，例如深蓝色，字体用白色或黄色的黑体字，显得很庄重。值得强调的是，无论用哪种颜色，一定要使字体和背景显成明显反差。 注意：要点！用一个流畅的逻辑打动评委。字要大：在昏暗房间里小字会看不清，最终结果是没人听你的介绍。不要用PPT自带模板：自带模板那些评委们都见过，且与论文内容无关，要自己做，简单没关系，纯色没关系，但是要自己做！ 时间不要太长：20分钟的汇报，30页内容足够，主要是你讲，PPT是辅助性的。：1、Magic Seven原则（7士2＝5～9）。每张幻灯片传达5个概念效果最好。 7个概念人脑恰恰好可以处理。 超过9个概念负担太重了，请重新组织。2、KISS (Keep It Simple and Stupid)原则。因为我们做PPT针对的是大众，不是小众。我们的目的是把自己的理解灌输给听众。深入浅出才代表你对知识的真正掌握。3、10/20/30法则。演示文件不超过10页，演讲时间不超过20分钟，演示使用的字体不小于30点(30 point)。个人觉得这些有指导意义，但经验感和技术感太强。也没有说清楚为什么要这样做。我更愿意接受“利用PPT作为工具控制观众的眼球和注意力”的说法。自己想的。同样一篇文章里面的东西，是说PPT 制作里面一些技巧性的东西 ，归纳一下分享出来，有一些是自己总结的哦：a、能用图表就用图表。所有的人都会先挑图看。b、所有人看到图表，第一眼就是找最低的和最高的，然后找跟自己相关的。把这三个东西标出来，人家会觉得很省事。c、别写那么多字，没人看，除非你打算照着念。d、要想办法让人知道你的PPT 还有多少，或者告诉人家你要说的条理和结构。这非常重要，对自己好也对观众好。e、不要用超过3种的动画效果，包括幻灯片切换。好的PPT不是靠效果堆砌出来的，朴素一点比花哨的更受欢迎。f、多用口语，放在一些类似tips的地方，效果往往加倍。
研究生论文答辩ppt的内容
关于内容：
1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等;
2、课题研究内容：研究目的、方案设计(流程图)、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等;
3、PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多，30页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣;
4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴;
5、每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候review 。
硕士论文答辩PPT的要求
随着软件的逐步升级，在众多的毕业论文答辩中也广泛采取PPT 演讲稿来进行，所以做好一个PPT演讲稿对于自己的论坛答辩起到了非常重要的作用，本文的核心就在于怎样讲自己的论文在PPT 中体现出来，给答辩专家团一个很好的诠释。
一、要对论文的`内容进行概括性的整合，将论文分为引言和试验设计的目的意义、材料和方法、结果、讨论、结论、致谢几部分。
二、在每部分内容的presentation 中，原则是：图的效果好于表的效果，表的效果好于文字叙述的效果。最忌满屏幕都是长篇大论，让评委心烦。能引用图表的地方尽量引用图表，的确需要文字的地方，要将文字内容高度概括，简洁明了化，用编号标明。
三、版面和文字要求
1、文字版面的基本要求
幻灯片的数目：
学士答辩10min 10～20张
硕士答辩20min 20～35张
博士答辩30min 30～50张
2、字号字数行数：
标题44号(40)
正文32号(不小于24号字)
每行字数在20～25个
每张PPT 6～7行 (忌满字)
中文用宋体(可以加粗)，英文用 Time New Romans
对于PPT中的副标题要加粗
3、PPT 中的字体颜色不要超过3种(字体颜色要与背景颜色反差大)
建议新手配色：
(1)白底，黑、红、篮字
(2)蓝底，白、黄字(浅黄或橘黄也可)
4、添加图片格式：
好的质量图片TIF格式，GIF图片格式最小
图片外周加阴影或外框效果比较好
PPT总体效果：图片比表格好，表格比文字好;动的比静的好，无声比有声好。
人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过渡阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
随着社会的高速发展和全球化的加速推进，各国的学术研究也在不断壮大和深入。中国的学术研究也不例外，各个领域的论文层出不穷，尤其是在一些科技领域，中国的研究成果已经开始受到国际的关注。在国内，学术研究的领域非常广泛，但是，更多的注意力是集中在一些热门的领域，例如人工智能、大数据、物联网、生物基因等，这些都是当前世界范围内研究的热点。同时，随着中国对世界经济和政治的影响力日益增强，一些战略型的研究也受到了高度的重视，例如能源、环境、军事等领域。
针对这些热门领域，国内的论文研究也取得了很多的成果。例如，近年来，智能驾驶、人脸识别、语音识别等人工智能领域的技术不断提高，分别利用深度学习、强化学习等技术，这些研究都为中国智能化制造、智能家居等领域的发展提供了坚实的基础。物联网领域的研究也逐渐成熟，利用无线传感器和云计算等技术，实现了物品之间的互联互通和智能控制。
在国外，学术研究也在不断向前发展。一些国外的研究成果对中国的学术研究也产生了较大的影响。例如在生物医学领域，国外的一些研究成果为中国的医学事业提供了宝贵的参考和启示，中国的生物医学研究也在不断地发展和进步。同时，在能源、环境保护等领域，国外研究成果也为中国提供了许多借鉴，为中国的科技创新提供了必要的支持。
总的来说，中国的学术研究成果在国内外都越来越受到重视，各个领域的学术研究也在不断发展和进步。但是，仍然存在一些问题，例如研究的深度和广度不够，研究方法和手段不够先进，学术交流和合作不够紧密等。因此，我们需要不断加强学术研究的质量和效率，发挥学者的创造力和创新精神，不断推进学术研究的深入发展，为中国的科技创新和经济发展做出更大的贡献。
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。