人脸检测论文引言怎么写

前言通常是放在论文最前面的，也称为“导言”、“序言”、“引言”。它是用来初步介绍论文所涉及的研究的，通常是用一段或者数段短文来做论文的开场白。读者对这篇论文的感兴趣程度基本上取决于序言。那么，如何写好论文的序言，我们应该注意些什么呢？现在让我们来看看！

一、论文前言怎么写

1.首先要介绍这一课题的历史背景和理论基础，以及前人或他人对本课题的研究进展和成果是否存在不同的学术观点。

2.告诉读者你做这项研究的确切原因。语句要简洁明了。如果研究项目从未被他人开展过，那么创新性是显而易见的，要说明这项研究的创新点在哪里。

3.然而，在大多数情况下，研究项目已经是前人开展过的，这个时候就一定要说明与他人研究的不同之处和本质上的区别，不只是单纯重复前人的工作。

二、撰写论文前言时应该需要注意什么

1.前言的内容不要和摘要发生雷同，注意不要用客套的话，诸如：“才疏学浅”、“水平有限”、“恳请指正”、“抛砖引玉”此类的用词。

2.前言最好是不要分段去论述，不用插图、列表、公式的推导与证明之类的。篇幅最好不要过于冗长，不然会让读者感到乏味，也不能太短，否则会交代不清楚。

3.在介绍背景知识的时候，一定要紧扣你现在研究的课题，不要偏题，或者去介绍一些无关联的知识。同时也要避免过于简单地罗列之前相关的研究发现。

作为论文的开头，写好前言是非常必要的。所以在写论文前言的时候，一定要考虑周全，做到最好！另外需要提醒大家的是，写完论文别忘了用论文查重系统检测论文的重复率哦！

论文引言写法如下：

1、提出疑问。在论文的开头，作者应该以尽可能简洁的语言简明扼要地描述他所发现或提出的疑问，并进一步指出这个问题在实际应用中的重要性。假如这不是一个新的问题，那么作者就有必要进一步讨论他再次提出这个疑问的原因。

2、解决困难的理论基础和基本途径。它也是论文的核心内容，在学位论文中，强调难题解决的理论基础和方法是否具有原创性。关于处理提问的新思路、新的方法，以及作者所使用的分析框架或模式，作者有权对这一点进行充分而简短的讨论。

3、参考资料。本论文的全部创作都是在前人的基础上创制而成的，作者有资格就这一领域的前人成就做一个回顾性的评述。本文既是对前人的敬重，同时也是借助于对比来论述本文的创新之处。

4、论文结构。论文最后部分需简要说明一下论文的结构分布，涉及到除了导言之外的各个章节及其主要内容。对这种信息的解释大部分都可以用几句话来概括。

5、前言的篇幅一般不要太长，太长可致读者乏味，太短则不易交待清楚，一篇3000-5000字的论文，引言字数一般掌握在200-250字为宜。

范文

目前，我国对撑杆跳高运动生物力学分析的主要研究成果集中在起跳时速度的变化、腾起角、杆弦角等方面。但是，这种研究方法的局限性是显而易见的：忽视了人与杆子的相互作用，没有合适的指标反映运动员利用杆子弹性能力。

国外已经使用能量分析法来解决这个问题，也就是分析人体机械能的变化来反映杆子与人之间的能力传递，所以，把能量分析法引入我国撑杆跳高的运动生物力学分析很有必要。但是，国外文献在能量分析时，只给出了一个简化公式，而没有说明具体的计算方法。

前言的写作内容（1）国内外该课题研究的历史背景，包括前人的主要工作、理论及最新进展、已解决的问题和尚待解决的问题。（2）本研究的动机、目的、范围、方法、预期结果和意义。2.前言的写作要求（1）言简意赅，开门见山。其重点是研究目的，要明确地向读者说明所要解决的问题。前言一般不冠以标题，篇幅不宜超过300字，外文不超过200个词。

论文引言是对背景的详细介绍，进而说明本研究的重要性和创新性，在写作时，

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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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扫一扫匹配明星脸。

没有这样的软件两张照片在脸比对。

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paperpass是以句子为单位，而且不能识别目录、标题、参考文献，会通通标红，并且的确会如你所说，出现你根本没有抄过的、无关的文章；知网是以段落为单位，目录、标题、参考文献可以自动识别。两者算法也不同。因此，paperpass的重复率一定是高于知网的。免费人工智能看相。

也就是说paperpass比知网严格。用paperpass测出来18%，学校用知网要求20%，肯定能过的。即使没有把参考文献贴进去。因为知网不会把参考文献作为抄袭率。

由于存在引注格式不统一、参考文献格式不规范、虚假引用等问题，PaperPass为了给用户提供最严格、最负责的检测结果，将不再区分“相似”和“引用”。PaperPass检测系统是在论文修改环节为用户提供修改依据的工具，系统所显示的相似部分(红字)是否属于正常引用将保留给用户自行审定。免费AI智能。

另外PaperPass也是全国的论文检测技术提供商，已经为众多的机构和检测系统提供技术方案。所以通过PaperPass的检测后，可以通过其它检测系统的检测。

实际上目前很多社交网站上，人脸识别技术已经有了雏形。比如在国内流行的和美国的Facebook上，用户自己为相册里的人物加上姓名，然后系统自动为同一相册内所有相同的人脸加上姓名。大多数玩社交网站的网民都十分喜欢这项服务。测试自己像哪个明星脸。

而在美国中，我们也可以经常看到这样的画面，最典型的就是《谍影重重》系列。中调查局为了追踪特工伯恩，不但可以通过系统进行人脸识别，还可以通过任何一个公共场所中的头进行人脸识别。测一测你和哪个明星最像。

这些技术早已不再是活在科幻片中的幻想，而是已经来到了每一个普通人的身边，而这项技术如果不加以限制，而是给每一个人，其后果是不堪设想的。

大部分以图片作为输入的搜索引擎，例如tineye(年上线)、搜狗识图(年上线)等，本质上是进行图片近似拷贝检测，即搜索看起来几乎完全一样的图片。年推出的识图也是如此。

在经历两年多的沉寂之后，识图开始向另一个方向探索。年1月的年会中，李彦宏特意提到识图：“以图搜图的准确率从20%提升到80%”。不过与之前相比，识图找到相似图片的能力似乎并未显著提升，那么改变从何而来？李彦宏把这种明显的提升归因于刚上线的人脸搜索。与之前的区别在于，如果用户给出一张图片，识图会判断里面是否出现人脸，如果有，识图在相似图片搜索之外，同时会全网寻找出现过的类似人像。新增加的技术简而言之，首先是人脸检测并提取出特征表达，随后再据此进行数据库对比，按照相似度排序返回结果。其实，人脸检测并不是新技术，相关研究已有三十年历史，然而直到去年底，才决定推动这一技术付诸实施。

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如果要比对两张图片的话，可以获取到每个像素点的颜色值进行判断是否每个像素相等查相似脸。

判断方法如下

publicbooleanisEquals(Bitmapb1,Bitmapb2){

//先判断宽高是否一致，不一致直接返回false

if(()==()在线测试明星脸。

&&()==()){

intxCount=();

intyCount=();

for(intx=0;x

for(inty=0;y

//比较每个像素点颜色

if((x,y)!=(x,y)){学信网照片相似度低。

returnfalse;}两张照片在脸比对。

returntrue;

}else{

returnfalse;如果要达到题主所要求的功能，比如连连看判断两个图片，不需要比较图片像素点，可以直接通过判断图片的id是否相等来达到要求

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脸谱。。美国的。找到了么？

不同等级的期刊要求也不一样。比如核心期刊对于论文相似性度要求比较严格，一般情况下在30%以下，对于你的论文引用部分一定要根据标准引用格式标注清楚。随便提一下，要想在期刊上发表论文，单单只靠一个相似度低，可能很难发表成功。论文内容一定要有一定的创新性、独特性。

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最近一直了解人脸检测的算法，所以也尝试学多人脸检测框架。所以这里将拿出来和大家分享一下 Retinaface 与普通的目标检测算法类似，在图片上预先设定好一些先验框，这些先验框会分布在整个图片上，网络内部结构会对这些先验框进行判断看是否包含人脸，同时也会调整位置进行调整并且给每一个先验框的一个置信度。在 Retinaface 的先验框不但要获得人脸位置，还需要获得每一个人脸的五个关键点位置接下来我们对 Retinaface 执行过程其实就是在图片上预先设定好先验框，网络的预测结果会判断先验框内部是否包含人脸并且对先验框进行调整获得预测框和五个人脸关键点。 MobileNet 网络是由 google 团队在 2017 年提出的，专注移动端和嵌入式设备中轻量级 CNN 网络，在大大减少模型参数与运算量下，对于精度只是小幅度下降而已。在主干网络输出的相当输出了不同大小网格，用于检测不同大小目标，先验框默认数量为 2，这些先验框用于检测目标，然后通过调整得到目标边界框。深度可分离卷积好处就是可以减少参数数量，从而降低运算的成本。经常出现在一些轻量级的网络结构(这些网络结构适合于移动设备或者嵌入式设备)，深度可分离卷积是由DW(depthwise)和PW(pointwise)组成这里我们通过对比普通卷积神经网络来解释，深度可分离卷积是如何减少参数我们先看图中 DW 部分，在这一个部分每一个卷积核通道数 1 ，每一个卷积核对应一个输入通道进行计算，那么可想而知输出通道数就与卷积核个数以及输入通道数量保持一致。简单总结一下有以下两点 PW 卷积核核之前普通卷积核类似，只不过 PW 卷积核大小为 1 ，卷积核深度与输入通道数相同，而卷积核个数核输出通道数相同普通卷积深度可分离卷积