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步态是人走路的姿态。步态识别是通过步态识别人的身份。因为每个人的步态不同，因此，不带也可以像指纹那样用来识别身份。与其它识别技术相比，步态识别技术的优势，主要体现在两个方面：你是从医学角度来看，不同人的腿骨程度、肌肉强度、重心高度，以及运动神经灵敏度，决定了步态的唯一性和稳定性，因而短时间内很难被他人模仿。二是步态识别是对距离要求不高，即使距离较远，连走路的姿态也清晰可见。求开朗网友采纳呀
我觉得防盗系统有指纹和声纹的识别已经可以了，没必要用步态，因为每个人的步态也有可能因为受伤、疾病、或者搬运重物等因素而改变，所以并不可靠。如果用在医疗方面还有些用途。比如：中风患者会呈现典型的划圈样步态，通过步态监测，有利于了解患者恢复的进程、速度和需要改善的地方等等。
机智过人：神奇的“步态”识别系统，可以通过体型和运动特征分辨人！
【 安防展览网 企业关注 】生物识别指通过可测量、可验证的身体特征或行为特征，来进行身份认证的一种技术，其中身体特征包括指纹、手掌几何、视网膜、虹膜、人脸、静脉、气味、耳垂、基因等，行为特征则有签名、声音、步态、坐姿等。
大名鼎鼎的步态识别是一种较新的生物认证技术，是通过检测人的体态特征和走路姿势，来识别目标身份。即便一个人在几十米外带面具，背对普通监控摄像头随意走动，步态识别算法也可对其进行身份判断，目前，已有警方采用步态识别系统破获命案的范例。若步态识别能广泛应用，对警方获取证据及举证会有很大的帮助，同时也能令有意不法分子失去心理保护、无所遁形。那么，如今步态识别领域有哪些翘楚？
航天科工：提升步态识别效率 服务智慧城市建设
2019年5月初，航天科工智慧产业发展有限公司发布其自主研发的行人检索系统，通过监控摄像机拍摄到行人的体貌体态等特征，不“看脸”就能“识人”，并能实现跨摄像机、跨场景的快速搜索。据悉，该系统作为目前国内极少数商业化应用的基于步态识别的身份鉴别系统，采用二维步态识别算法，在满足识别性能需要的同时，拥有相对较低的计算代价，还支持多台服务器通过并联方式形成集群系统来提升录像、视频处理速度，服务器越多，检索效率越高。目前，该系统已成功应用于智慧园区领域，不仅可以搜索出正面、侧面、背面等多角度的结果，还能对目标进行路径研判，画出目标正确的移动轨迹。
中科院：孵化银河水滴 助推步态识别进入商用发展的快速通道
央视大型 科技 挑战节目《机智过人》中，由中科院自动化所研发出的步态识别系统，在挑战中大杀四方。此外，凭借“远距离步态识别系统研究与应用”项目，中国科学院自动化研究所及其所孵化的人工智能企业银河水滴 科技 (北京)有限公司，获得2018年度北京市科学技术奖二等奖。2019年4月18日—20日，在第七届中国（上海）国际技术进出口交易会上，银河水滴步态识别技术及自主研发的步态检索一体机“水滴神鉴”等产品引起广泛关注。同年7月2日，银河水滴在北京发布步态识别互联系统“水滴慧眼”。据悉，该系统依托于步态识别技术、集步态建库、步态检索、大范围追踪等功能于一体，可实现海量摄像机下步态识别的实时智能互联。
盈力 科技 ：步态识别成为安防+AI落地应用新热点
武汉盈力 科技 作为步态识别技术应用的先行者，企业的核心技术首先投入到安防应用领域。2016年8月，盈力 科技 率先推出视频搜索引擎，这是一个以3DFORCE步态识别技术为基础的海量视频人物搜索系统，通过公安部一所测试认证，正式推向市场。2018年，搭载该技术的产品在多个领域走向落地，成为继人脸识别之后又一个新的技术风口。2019年6月27日，湖北省公安厅 科技 信息处在襄阳主持召开“人体运动特征识别系统”应用成果评估会。会上，盈力 科技 步态识别技术通过湖北省公安厅应用成果评估。
目前，盈力 科技 已和全国多个省市的各级公安展开合作，通过企业的步态识别技术，累计协助处理案事件数百起，得到了市场的充分认可。
从“人脸 人形识别”到“步态识别” 千视通再造巅峰
人类生活场景的多样化需求不断对AI技术发出挑战，作为视频结构化大数据技术提供商的千视通也持续优化算法。为进一步提高识别精确度，千视通技术团队研究半年之久，让人工智能视觉技术从人脸识别到人形追踪，升级到如今的步态信息识别。千视通算法专家肖长清还指出，每个人的步态信息是具有唯一性的，目前千视通的这项技术位居全球前沿，追踪的准确性提升至近100%，这是一个质的推进，当只有人脸识别的时候，必须要有人脸照片，而有了人形和步态信息识别，就能360°无死角追踪，正脸、侧脸、半边脸、背影、步态等都可以进行识别追踪。
腾讯优图实验室： 探索 生物识别新模式
腾讯优图首席方案架构师、安防业务线负责人李牧青指出，无论静态检索、动态布控、Re-ID还是聚类归档技术，在这两年都有了突飞猛进式的发展，“打造方案定义式算法”则是腾讯优图的定位。2019年6月，腾讯优图刷新了步态识别领域两大核心数据集CASIA-B数据集和OU-ISIR MVLP数据集的成绩，部分情景识别准确度提升。据了解，CASIA-B全称是CASIA Gait Dataset B，2005年1月由中科院采集并发布，是学术界和工业界经典、权威的评测步态识别效果的数据集之一。OU-ISIR MVLP数据集则是大阪大学科学与工业研究所发布的多视角大规模步态识别数据集，也是目前步态识别领域最大的公开数据集之一。
结语： 需要注意的是，步态识别也并非无懈可击，国际模式识别学会“国际生物特征识别青年学者奖”获得者雷震就曾表示，简单场景之下，或者人群不密集的情况下，步态识别确实对警方辨别违法分子大有裨益。但在人流量大，人体重叠比较严重或相互遮挡的情况下，步态识别技术可能要遭受比较大的技术挑战。因此，在技术尚有不足、市场仍需培养的情况下，升级技术、练好内功是生物 科技 企业的上上策。
dlib的安装很头疼我自己折腾了好几星期才成功 要讲的话很多所以写在了word里
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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。
python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记
Dlib简介：
首先给大家介绍一下Dlib
Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。
Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。
最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细。
Dlib主页：
这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法
这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文。毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂，感兴趣的同学可以下载看看。
Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库，识别率都非常的低，而Dlib的效果简直出乎意料。
相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：
Dlib for python 配置：
因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了。
我的环境是:
大家都知道Ubuntu是自带的，而且很多Ubuntu系统软件都是基于的，有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl + C 的时候系统已经没了一半了…
所以我发现想要搞崩系统，这句话比rm -rf 还给力…
sudo apt-get remove
首先安装两个python第三方库的下载安装工具,好像是预装了easy_install
以下过程都是在终端中进行：
1.安装pip
sudo apt-get install python-pip1
2.安装easy-install
sudo apt-get install python-setuptools1
3.测试一下easy_install
有时候系统环境复杂了，安装的时候会安装到别的python版本上，这就麻烦了，所以还是谨慎一点测试一下，这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下。
sudo easy_install Mechanize1
4.测试安装是否成功
在终端输入python进入python shell
python1
进入python shell后import一下刚安装的mechanize
>>>import mechanize1
没有报错，就是安装成功了，如果说没有找到，那可能就是安装到别的python版本的路径了。
同时也测试一下PIL这个基础库
>>>import PIL1
没有报错的话，说明PIL已经被预装过了
5.安装numpy
接下来安装numpy
首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库
sudo apt-get install python-dev1
之后就可以用easy-install 安装numpy了
sudo easy_install numpy1
这里有时候用easy-install 安装numpy下载的时候会卡住，那就只能用 apt-get 来安装了：
sudo apt-get install numpy1
不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后，直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了，然后就很麻烦了，我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么，所以风险还是很大的，所以还是尽量用easy-install来安装。
同样import numpy 进行测试
python>>>import numpy1234
没有报错的话就是成功了
下面的安装过程同理，我就从简写了，大家自己每步别忘了测试一下
6.安装scipy
sudo apt-get install python-scipy1
7.安装matplotlib
sudo apt-get install python-matplotlib1
8.安装dlib
我当时安装dlib的过程简直太艰辛，网上各种说不知道怎么配，配不好，我基本把stackoverflow上的方法试了个遍，才最终成功编译出来并且导入，不过听说更新之后有了,那真是极好的，我没有亲自配过也不能乱说，这里给大家分享我配置的过程吧：
1.首先必须安装libboost，不然是不能使用.so库的
sudo apt-get install libboost-python-dev cmake1
2.到Dlib的官网上下载dlib，会下载下来一个压缩包，里面有C++版的dlib库以及例子文档，Python dlib库的代码例子等等
我使用的版本是,大家也可以在我这里下载：
之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake
cd to 123
之后会得到一个，复制到dist-packages目录下即可使用
这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：
将.so复制到dist-packages目录下
sudo cp /usr/local/lib/
最新的好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～
有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下
9.安装skimage
sudo apt-get install python-skimage1
10.安装imtools
sudo easy_install imtools1
Dlib face landmarks Demo
环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序
1.人脸检测
源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./ ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run . This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sysimport dlibfrom skimage import iodetector = ()win = ()print("a");for f in [1:]:print("a");print("Processing file: {}".format(f))img = (f)# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more# = detector(img, 1)print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(i, (), (), (), ()))()(img)(dets)()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different (len([1:]) > 0):img = ([1])dets, scores, idx = (img, 1) for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(d, scores[i], idx[i]))1234567891011128192021222324252627282930337383940414243444546474849505575859606162636465666768697077778798081
我把源代码精简了一下，加了一下注释：
# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport dlibfrom skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = ()#使用dlib提供的图片窗口win = ()#[]是用来获取命令行参数的，[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in [1:]: #输出目前处理的图片地址print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片img = (f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标#下标i即为人脸序号#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离for i, d in enumerate(dets):print("dets{}".format(d))print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( i, (), (), (), ())) #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度dets, scores, idx = (img, 1)for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i])) #绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)(img)(dets) #等待点击()123456789101112819202122232425262728293033738394041424344454647484950
分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：
运行的时候把图片文件路径加到后面就好了
python ./data/
一张脸的：
两张脸的：
这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多
2.人脸关键点提取
人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。
除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：
也可以从我的连接下载：
这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。
源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear
医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。下面，我为大家分享关于医学影像的论文，希望对大家有所帮助!
前 言
数字图像处理技术以当前数字化发展为基础， 逐渐衍生出的一项网络处理技术， 数字图像处理技术可实现对画面更加真实的展示。 在医学中，随着数字图像处理技术的渗透，数字图像将相关的病症呈现出来， 并通过处理技术对画面上相关数据进行处理，这种医疗手段，可大幅提升相关病症的治愈率，实现更加精准治疗的疗效。 在医学中医学影像广泛用于以下几方面之中，其中包括 CT(计算机 X 线断层扫描)、PET(正电子发射断层成像)、MRI(核磁共振影像)以及 UI(超声波影像)。 数字图像处理技术在技术发展基础上，其应用的范围将会在逐渐得到扩展，应用成效将会进一步得到提升。
1 关键技术在数字图像处理中的应用
医学影像中对于数字图像的处理， 通常是将数字图像转化成为相关数据，并针对相关数据呈现的结果，对患者病症进行分析，在对数字图像处理中，存在一定的关键技术，这些关键技术直接影响着整个医疗治疗与检查。
图像获取
图像获取顾名思义将医患的相关数据进行整理， 在进行数字图像检测时，得出的相关图像，在获取相关图像后，经过计算机的转变，将图像以数据的形式进行处理，最后将处理结果呈现出来。 在计算机摄取图像中，通过光电的转换，以数字化的形式展现出来， 数字图像处理技术还可实现将分析的结果作为医疗诊断的依据，进行保存[1].
图像处理
在运用数字图像获取相关图像后，需对图像进行处理，如压缩处理、编码处理，将所有运行的数据进行整理，将有关的数据进行压缩，并将相关编码进行处理，如模型基编码处理、神经网络编码处理等。
图像识别与重建
在经过图像复原后，将图像进行变换，在进行图片分析后分割相关图像，测量图像的区域特征，最后实现图像设备与呈现，在重建图像后，进行图像配准。
2 医学影像中数字图像处理技术
数字图像处理技术的辅助治疗
当前医学图像其中包括计算机 X 线断层扫描、 正电子发射断层成像、核磁共振影像以及超声波影像，在医疗治疗中，可根据相关数据的组建，进而实现几何模式的呈现，如 3D,还原机体的各项组织中，对于细小部位可实现放大观察，可实现医生定量认识，更加细致的观察病变处，为接下来的医疗治疗提供帮助。 例如在核磁共振影像治疗中， 首先设定一定的磁场，通过无线电射频脉冲激发的'方式，对机体中氢原子核进行刺激，在运行过程中产生共振，促进机体吸收能力，帮助查找病症所在[2].
提升放射治疗的疗效
在医疗中， 运用数字图像处理技术即可实现对患病处的观察，也可实现对病患处的治疗，这种治疗方式常见于肿瘤或癌症病变的放射性治疗。 在进行治疗前， 首先定位于病患方位，在准确定位后，借助数字图像处理技术，全方位的计划治疗方案，并在此基础上对病患处进行治疗。 例如在治疗肿瘤癌症等病变之处，利用数字图像排查病变以外机体状况，降低手术风险。
加深对脑组织以其功能认识
脑组织是人体机能运转的核心， 在脑组织中存在众多复杂的结构，因此想要实现对脑组织的功能认识，必须对脑组织进行全方位的观测，深层探析其各项组织结构。 近些年随着医疗技术的提升，数字图像处理技术被运用到医学之中，数字图像处理技术可实现透过大脑皮层对脑组织进行全方位观测，最后立体的呈现出脑组织中各项机构的运作状况[3]. 例如功能性磁共振成像即 FMRI,这种成像可对机体大脑皮层的活动状况进行检测， 还可实时跟踪信号的改变， 其高清的时间分辨率，为当代医疗提供了众多帮助。
实现了数字解剖功能
数字解剖即虚拟解剖， 这种解剖行为需以高科技为依托从力学、视觉等各方面，通过虚拟人资源得建立，透析机体各项组织结构，实现对虚拟人的解剖，增加对机体的认识，真实的还原解剖学相关知识，这种手段对于医疗教学、解剖研究具有重要的影响作用。
3 结 论
综上所述， 数字图像处理技术在医学影像中具有重要的应用价值，其技术的发展为医疗技术提供了进步的平台，也为数字图像处理技术的发展提供了应用空间， 这种结合的方式既是社会发展的要求，也是时代进步的趋势。
参考文献：
[1]张瑞兰，华 晶，安巍力，刘迎九。数字图像处理在医学影像方面的应用[J].医学信息，2012,03:400~401.
[2]刘 磊，JINChen-Lie.计算机图像处理技术在医学影像学上的应用[J].中国老年学杂志，2012,24:5642~5643.
[3]李 杨，李兴山，何常豫，孟利军。数字图像处理技术在腐蚀科学中的应用研究[J].价值工程，2015,02:51~52.
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因为你这个背景较淡，所以彩色物体在OSTU阈值分割中和背景能够分开，色彩就不用考虑了。要是阈值分割不能突出彩色物体，就得先边缘检测，连通。下面是你的程序clear;clc;close allI=imread('');I_gray=rgb2gray(I);level=graythresh(I_gray);[height,width]=size(I_gray);I_bw=im2bw(I_gray,level);for i=1:height %%循环中进行反色for j=1:width if I_bw(i,j)==1 I_bw(i,j)=0; else I_bw(i,j)=1; end endend[L,num]=bwlabel(I_bw,8);plot_x=zeros(1,num);%%用于记录质心位置的坐标plot_y=zeros(1,num);for k=1:num %%num个区域依次统计质心位置 sum_x=0;sum_y=0;area=0; for i=1:height for j=1:width if L(i,j)==k sum_x=sum_x+i; sum_y=sum_y+j; area=area+1; end end end plot_x(k)=fix(sum_x/area); plot_y(k)=fix(sum_y/area);endfigure(1);imshow(I_bw);for i=1:numhold onplot(plot_y(i) ,plot_x(i), '*')end
确定物体个数和中心的话，利用颜色值进行连通性分析，应该能确定一块相同颜色的区域，找到这块区域就能确定质心点了。要是还要判断形状还得先提取出每个形状的特征。1.识别静态的整个人体较难；即使识别出来结果也不可靠，所以现在主要以手势/人脸识别为主；这是因为手和脸上面有比较独特的特征点。你说的滤波归根结底还是要找出具有灰度跳变的高频部分作为人体；这除非背景中除了人以外没有其他突出的物体；否则光凭滤波二值法检测人体是不太现实。2 两张图片中人要是产生相对运动，检测起来就容易多了；利用帧间差分找到图像中灰度相差大的部分（你用的滤波也是一种手段）；然后二值化区域连通；要是图像中没有其他移动物体计算连通区域的变动方向就是人的运动方向。先建立起静态背景的模型（或者直接在没人的时候拍张）；然后不断的与这个背景做差，原理和帧间差分一样。建议你先从典型的帧间差分例程开始下手（比如移动车辆的检测，这个比较多）。 在二值化之后加上一个区域连通的步骤；即使用膨胀或者闭运算；这样轮廓就是连续的了；用matlab的话bwlabel可以统计连通区域里面像素的个数也就是人体面积大小。质心就是横竖坐标的平均值；取所有人体点的横竖坐标分别累加；除以坐标总数得到的x和y平均值；这个就是质心了。
技术性贸易壁垒对我国纺织品出口的影响及对策 【摘要】我国纺织品服装出口所遭遇的新贸易壁垒，主要有技术性贸易壁垒、环境壁垒和社会壁垒。而新贸易壁垒又以技术性贸易壁垒为核心，文章以技术性贸易壁垒为例，从我国纺织品服装出口所遭遇技术性贸易壁垒现状出发，从外部和内部两方面分析了遭遇技术性贸易壁垒的原因，随之进一步探讨了技术性贸易壁垒对我国纺织品服装出口积极和消极两方面的影响，最后从企业、政府等方面提出了应对技术性贸易壁垒的一些对策。 贸易[飞诺网] 【关键词】WTO 纺织品服装 技术性贸易壁垒 贸易[飞诺网] 我国是世界上最大的纺织品生产国和出口国，纺织业是我国的传统优势产业和出口创汇的支柱性产业。改革开放以来，特别是加入WTO后，面对迅速增长的国内外需求和国际市场的中低档产品市场，我国的纺织工业取得了长足的进步。 贸易[飞诺网] 然而，我国的纺织品服装出口一直面临着范围最广、最为严格的配额限制和比其他国家/地区更为严峻、苛刻的贸易障碍。随着新贸易保护主义的抬头，以技术性贸易壁垒为核心的新贸易壁垒的不断呈现导致新型贸易争端层出不穷。 贸易[飞诺网] 贸易[飞诺网] 一、我国纺织品服装出口遭遇技术性贸易壁垒现状 贸易[飞诺网] 贸易[飞诺网] 据统计，世界贸易壁垒的80%属于技术性贸易壁垒，目前，技术性贸易壁垒已经取代反倾销，成为我国出口面临的第一大非关税贸易壁垒，名目繁多的技术性贸易壁垒已对我国纺织品服装出口贸易产生越来越大的影响。近年来，我国纺织品服装出口遭遇技术性贸易壁垒的状况体现在以下方面。 贸易[飞诺网] 1、受损增速快。有关统计资料表明，我国纺织品服装出口因技术性贸易壁垒造成的损失，已从20世纪中后期的每年4-5亿美元上升到本世纪初的每年10亿美元左右。如2002年受限制而损失的金额比2000年增加亿美元，增幅高达。 贸易[飞诺网] 2、受限集中在主要的目标市场国。受限制的主要是进口我国纺织品服装数量比较多、比重比较大的一些发达国家：欧盟、日本和美国。如2002年，我国纺织品服装出口因技术性贸易壁垒而遭受的损失中，欧盟、日本和美国造成的损失分别占到了，和，其他国家为。 贸易[飞诺网] 3、受限的内容涉及面广。受限内容涉及到了技术法规、技术标准和合格评定各个方面。如：纺织品服装甲醛含量超标，纺织品的标志或标签不符合进口国的法律规定，生产商没有取得ISO14000环境系列认证等。 贸易[飞诺网] 贸易[飞诺网] 二、我国纺织品服装出口遭遇技术性贸易壁垒的原因 贸易[飞诺网] 贸易[飞诺网] 我国纺织品服装出口遭遇技术性贸易壁垒主要有外部和内部两方面的原因。 贸易[飞诺网] 1、外部原因。（1）我国贸易方向过于集中。目前，美国、日本、欧盟是我国最大的三个贸易伙伴，据统计，包括经香港的转口贸易在内，我国出口商品近75%销往美国、日本、欧盟等国家或地区，而这三大经济实体也是实施技术性贸易壁垒的积极倡导者，绝大多数技术性贸易壁垒发源于这三大经济实体。产品出口的地理方向决定了我国纺织品服装出口企业将不得不直面技术性贸易壁垒的威胁。（2）纺织品服装市场传统贸易壁垒受到约束。根据WTO的《纺织品服装协议》，2005年全球已取消纺织品服装配额，实现该领域的贸易自由化。特别对于我国，加入WTO后，一些专门针对我国的双边贸易限制，如每年讨论最惠国待遇问题等不得不取消。传统贸易壁垒受到约束，为技术性贸易壁垒的发展提供了巨大的发展空间。（3）发达国家出于保护国内市场，减少贸易顺差的需要。发达国家由于劳动力成本较高，中低档纺织品服装的竞争能力低于发展中国家，所占本国国内市场分额受到国外同类低成本产品的冲击，设置技术性贸易壁垒成为一种保护国内市场的手段。且入世后从总体看我国纺织品服装进出口贸易显现出增长的态势（见表1）。美国、日本和欧盟是我国纺织品服装出口的主要市场，在纺织品服装进出口中均存在着巨额贸易顺差，且顺差从2000年至2003年不断增加，产生贸易顺差的趋势也在不断上升（见表2），使其国内纺织业面临严重的生存危机。对此，美、日、欧必然采取相应措施。因此，设置各种技术性贸易壁垒，成为纺织品服装主要进口国减轻国内就业压力，减少进口冲击，减少贸易顺差的重要手段。（4）WTO有关协议中对贸易与环境的规定存在缺陷，为技术性贸易壁垒的设置提供了可乘之机。 贸易[飞诺网] 贸易[飞诺网] 2、内部原因。（1）技术及生产设备落后，产品竞争力不强。我国纺织品服装业由于长期以来技术开发、技术创新及投入不足，企业的技术及生产设备落后，产品技术含量低、附加值较低，中低档产品多，高档产品少，在国际市场上竞争力不强。特别是众多的中小纺织品服装企业，对发达国家提出的苛刻技术法规、技术标准和合格评定等一时难以适应，由此形成了技术性贸易壁垒。（2）企业环保意识淡薄，质量体系认证步伐缓慢。国外对我国出口纺织品的检测不仅局限于纺织品本身，还进一步细化到产品的生产过程，要求企业获得ISO14000国际环保标准体系的认证，加贴环保标志。（3）技术与检测设备落后，标准总体水平低。我国纺织品服装的检验长期以来习惯于对一些传统项目的检验，检测设备相对简单，精度要求不高，缺乏与国外同行的技术交流与合作，纺织检验技术滞后于发达国家。到目前为止，我国与纺织品安全性有关的国家标准近90项，这些标准尽管大多等同采用了ISO标准，但与国外标准相比也有很大的差距，导致同一产品检验结果存在巨大差距，形成技术性贸易壁垒。 贸易[飞诺网] 贸易[飞诺网] 三、技术性贸易壁垒对我国纺织品服装出口的影响 贸易[飞诺网] 贸易[飞诺网] 从实质上看，技术性贸易壁垒是一把“双刃剑”，既会对国际经济和各国社会经济发展产生积极的影响，同时也有负面影响。 贸易[飞诺网] 1、积极影响。从目前看，国外越来越苛刻的技术性贸易壁垒，越来越严重地影响着我国纺织品服装的出口，但从长远的眼光看，它对我国纺织品服装业的发展也具有积极的影响。（1）促使观念改变。我国纺织品服装出口遭遇国外技术性贸易壁垒，从某种意义上讲，可以促使我国纺织品服装企业的经营者和生产者在一定程度上扭转错误观念，由只重外在质量转向外在和内在质量并重；由只重产品本身质量转向产品质量和生产过程并重；由以经济利益为第一位转向经济利益和消费者利益并重。（2）促进产品结构调整。正当的技术指标以保护环境、保护人类健康为目标，这必然会导致国际贸易中破坏环境和对消费者健康有害的纺织品服装贸易的逐渐下降，促使我国纺织品服装业实施产品结构调整，大力开发环保型深加工产品，把“绿色纺织品服装”等作为出口的新增长点，以此打破国外技术壁垒，稳定并进一步扩大我国纺织品服装在国际市场上的占有率。（3）推动技术进步。国外技术性贸易壁垒在对我国纺织品服装出口构成挑战的同时，也为我国纺织服装业实现技术进步提供了强大的动力。 贸易[飞诺网] 2、负面影响。（1）出口纺织品服装的成本增加，产品竞争能力下降。为了应对技术性贸易壁垒，纺织品服装企业被迫使用进口原材料，增加检验项目，取得各种认证，改进技术工艺，加大技术改造投入，这些都使出口产品成本上升，增加企业负担，使企业在国际市场上失去了价格优势。（2）出口企业减少了贸易机会，减少了国外市场分额甚至退出国外市场。国外的技术性贸易壁垒限制名目繁多，限制内容多变，而我国企业情报系统落后，对进口国有关法规、标准、认证规定收集不及时或不全面，致使有些企业贻误了成交时机，或被迫取消定单。其最主要影响之一是一些出口企业减少了国外市场份额，甚至有部分企业决定放弃进口国市场。 贸易[飞诺网] 四、纺织品服装出口应对技术性贸易壁垒的对策 贸易[飞诺网] 贸易[飞诺网] 1、设立专门机构，对技术性贸易壁垒协定进行认真研究。我国政府相关部门应设立专门机构，积极组织专家参与国际标准的制定工作，把我国纺织品服装出口企业的一些意见和要求充分反映到国际标准中去，为我国纺织品顺利进入国际市场创造条件。 贸易[飞诺网] 2、加快技术改造步伐，实现产业升级。打破技术壁垒最根本的办法是提高纺织品服装的质量，我国纺织品服装企业必须改变目前技术及生产设备落后状况，走可持续发展之路，积极开发环保型深加工产品，把绿色纺织品、生态服装等作为出口的新增长点。因此，出口企业要加速技术改造，淘汰陈旧落后设备，走优化存量的发展道路，进一步加快新技术和设备的研制开发工作，用高新技术改造传统产业，在国际竞争中取得主动权。 贸易[飞诺网] 3、提高纺织品服装出口企业的管理水平。出口企业应建立现代企业管理制度，使其组织结构、战略管理以及经营管理等适合技术性贸易壁垒变化的需要，将ISO9000与ISO14000等国际管理标准与企业的实际情况结合起来，创造出适合自身的管理方法，从制度上保证产品的质量品质和环保品质。 贸易[飞诺网] 4、制定与国际接轨的各类技术法规和标准。面对国外技术性贸易壁垒越来越苛刻的技术要求，我国也应尽快建立、健全有关纺织品、健康和环保方面的技术法规。我国应对现有纺织品检验方法进行补充完善，提高检测技术方法的正确性和可靠性，增强具有关键限量指标的强制性标准及相应技术法规，推行“环保标志”制度。 贸易[飞诺网] 5、出口企业要积极申请各类体系认证。出口企业要积极申请ISO9000质量认证体系和ISO14000环境管理体系认证，进一步扩大环境标志产品的范围，缩小与发达国家的差距，取得进入国际市场的通行证。ISO14000环境管理体系标准包括环境管理体系、环境审核、环境标志、生命周期分析等国际环境领域内的许多焦点问题，通过ISO14000认证是我国出口企业突破技术性贸易壁垒的有利武器。 贸易[飞诺网] 6、充分利用WTO规则提供的空间应对技术性贸易壁垒。首先，纺织品出口企业对于产品在出口时所遭遇的不合理的技术性贸易壁垒，要利用WTO的争端解决机制与出口国协商解决。其次，企业要加强信息化建设，积极研究国外技术标准，随时关注贸易对象国的技术性贸易壁垒动态，通过各种途径了解和研究国外技术标准，研究相关对策。另外，政府要积极参与各公约、协定中技术性贸易条款的谈判，利用多边贸易体制，加强与发展中国家的协调与合作，制定一些发展中国家能承受的有关纺织品服装方面的国际技术标准，或在某些国际技术标准中附加发展中国家在国际贸易中免受发达国家歧视的保障条款等以减少和削弱技术性贸易壁垒对我国纺织品服装出口贸易的不利影响。
关于我国纺织业发展的思考 纺织是一门古老而又富有生命力的科学，在人类文明的发展史上占有举足轻重的地位。历史上我国的纺织曾对我国的政治、经济与文化的发展产生过重要作用，同时中国的纺织技术与文化，通过丝绸之路，对世界纺织作出了杰出贡献，促进了中国以及世界各国的纺织业的发展和经济文化的交流。 一、纺织业在我国经济发展中的重要性 （一）总述纺织业对我国经济发展的重要意义 我国是世界上最大的纺织品服装生产和出口国，纺织品服装出口的持续稳定增长对保证我国外汇储备、国际收支平衡、人民币汇率稳定、解决社会就业及纺织业可持续发展至关重要。随着中国经济的高速发展，中国纺织业在为中国劳动力创造大量就业的同时，也造就了有支付能力的国内消费群体。 （二）纺织业对我国经济发展的影响 改革开放以来，我国纺织工业快速发展，在国际上具有明显的比较优势。为国民经济增加积累、解决就业、改善人民生活水平、出口创汇、进行产业配套发挥了重大的作用，同时也积极推动了解决三农问题和农村城镇化水平的提高。随着国内需求的不断增长和国际市场的拓展，纺织工业仍将处于快速增长的态势。 二、我国纺织业发展的现状 （一）我国纺织工业的发展成就 目前，我国已具有世界上规模最大、产业链较为完善的纺织工业体系，从纺织原料生产开始（包括天然和化学纤维），纺织、织布、染整到服装及其他纺织品加工，形成了上下游衔接和配套生产，成为全球纺织品服装的第一生产国、出口国。 2005年对于中国纺织行业来说，是不平凡的一年。这一年，是中国纺织业大发展的一年，据初步估计，全行业销售收入将达33000亿元，实现利润660亿元，位列全国各行业第五；这一年，也是全球配额制度取消的第一年，配额的取消使中国纺织产业如虎添翼，竞争力得到极大显现，我国纺织出口首次超千亿美元；也是这一年，纺织品服装行业成为国内外最受关注的一个行业，中国纺织服装在国际贸易中的超常表现，引发了一连串的贸易磨擦，引起了欧美针对中国纺织品的设限狂潮，在双方政府的努力下，这些问题暂时得到了解决；这一年，还是十五规划的最后一年，总结五年来特别是2005年纺织经济运行的经验与不足，也将为下一个五年规划提供更好的发展思路。 从纺织成果来看，我们经过多方的测算，纺织工业销售产值全社会口径2000年为15300亿元，2005年预计是33000亿元，五年间年均增长率，纤维加工量2000年是1360万吨，估计2005年将达2600万吨左右。纤维加工量的增长速度也是过去没有过的。所以过去的五年是中国纺织工业发展最快的五年，形势最好的五年。 （二）我国纺织工业当前存在的问题 1、技术装备落后，新产品开发不足。据统计，我国纺织品三大行业（纺织业、服装业、化学纤维制造业产值占比约分别为61%、28%、11%。除化学纤维生产技术和服装骨干企业的缝纫设备接近国际先进水平以外，纺纱、织造、染整等传统工艺与世界水平有较大差距。 2、标准低。 目前中国的纺织企业还处于低端生产阶段。大约有80%的企业生产中低档产品，6%生产低档产品，4%的企业生产品质低价格低产品，仅有10%的企业生产高品质产品。 3、高素质人力资源缺乏。 行业缺乏品牌运作、资本运筹、国际交往的人才，缺乏国际化经营经验和适应国际竞争的复合型人才。 4、企业信息化程度不高。 行业性软件开发力量薄弱，软件产品少，企业管理软件应用比例低，信息化普及率低，电子商务起步慢，多数企业管理方式落后，难以真正建立起小批量、多品种、高品质、快交货的市场快速反应机制。 5、缺乏品牌经营理念。 传统家纺多，规模小，产品单一，加工贸易比重仍然很大，应对国际竞争手段不足，处在整合阶段。 三、我国纺织业发展的对策 （一）开发核心技术，提升产品附加值 在市场经济活动中，我国纺织业应进一步推进产业结构调整，以提高竞争能力的优化升级。加大机电一体化的先进纺织机械和高性能、高功能性纤维的开发应用，通过对市场的调查研究和分析，努力做好发现和预测潜在需求的工作，即要从纤维等纺织产品的面料新技术的研发和服装设计入手，着力做好开发、生产、销售、管理工作，提高产品档次，建立起从原材料到产品的一系列整体开发体系，又要加强与国内知名企业在资金尤其是技术方面的合作，学习和借鉴其在产品研发审计、质量管理及品牌推广等方面的经验，形成自有知识产权技术品牌，提升产品的附加值，从而适应国际化竞争的需要。 （二）创新品牌，调整产品结构，提高产品开发和设计能力，加快实施品牌战略 21世纪的经济是以人才优势和技术优势支撑起来的具有特色文化内涵的品牌经济，中国纺织业应建立起产品设计、打样、制版、测试、生产、物流和销售一题的出口产业链，积极与国际采购商、国际知名品牌厂商合作，积累技术与资金、吸取经验，并尽快创建自有品牌体系，采用与国际接轨的形式，最大限度地减少因地域差异而产生的信息差异。技术差异，使品牌产品在最初级的研发阶段能够与国际品牌同步，使品牌产品能够形成自我的个性特点及时尚前瞻性。 （三）走新型工业化道路，完善纺织服务产业链，努力降低成本 首先，新一轮竞争的主要内容是国际市场的重新分割，竞争的产品层面上将由中低档纺织品向中高档纺织产品转变，竞争的关键是价格高低。因此，我国纺织业要以信息化主导市场，坚持内外信息结合，分析并建立健全全球采购和供应信息系统，以寻求大规模的生产制定。其次，要想在国际化竞争中快速发展，必须采取强强联合的办法，以形成航母，使很多企业互相依托、取长补短、共同发展，在生产中做到不同品种、不同规格的产品快速转换，实现弹性专精生产模式，企业所参与的群体规模强大，运行效率越高，运行成本就越低，企业的竞争力才会越强，实力才会越大，从而提高企业的生产及经营能力，全面提高纺织产业综合竞争能力。 (四）积极促进纺织工业技术创新能力的提高 鼓励企业和社会资金对技术创新的投入：创造有利于技术创新的政策环境，如税收政策和知识产权保护法律法规；建立完善技术创新激励机制，构筑以技术创新为竞争重点的社会和市场氛围。大力发展以自主开发创新为主、具有高技术含量的、适应产业信息化要求的新型纺织、印染、化纤生产技术设备，提高纺机产品的先进性、可靠性和稳定性，为产业技术进步和竞争力的提高提供保障。 （五）加强公共服务体系建设，促进纺织业升级 尽快建立起科学先进与国际接轨的标准化指标体系，完善行业准入体系，规范行业发展，帮助企业克服发达国家各类技术性贸易壁垒的限制。在纺织产业集群地区，从产业研发、质量检测、人员培训、信息化、电子商务和现代物流发面，简历真正为中小型企业服务的平台。 中国纺织业的现状已被历史所见证，展望未来我们仍要证明：世界纺织工业的竞争优势仍属于中国，建设现代化纺织强国的目标一定会实现。
2 生态纺织品检测预警方法的建立 浙江理工大学学报 2008/04 中国期刊全文数据库 3 我国生态纺织品检测技术进展 毛纺科技 2008/09 中国期刊全文数据库 4 红外光谱技术在纺织品检测中的应用 纺织科技进展 2007/02 中国期刊全文数据库 5 中国生态纺织品检测技术标准化的最新进展(一) 印染 2007/18 中国期刊全文数据库 6 扫描电镜在纺织品检测中两种工作方式的探讨 中国纤检 2007/09 中国期刊全文数据库 7 高质量纺织品检测的关键 中国纤检 2007/09 中国期刊全文数据库 8 中国生态纺织品检测技术标准化的最新进展(二) 印染 2007/19 中国期刊全文数据库 9 纺织品检测细分行业的产业定位及发展对策 中国纤检 2007/12 中国期刊全文数据库 10 纺织品检测实验室的药品试剂管理模式探讨 宁波化工 2007/Z1 中国期刊全文数据库 11 中国生态纺织品检测技术标准化的最新进展(三) 印染 2007/20 中国期刊全文数据库 12 生态纺织品检测之三 纺织品可提取重金属测试仪器——原子吸收分光光度计 中国纤检 2006/01 中国期刊全文数据库 13 抗菌纺织品的检测方法 印染 2006/04 中国期刊全文数据库 14 生态纺织品检测之四 纺织品 禁用偶氮染料的检测 中国纤检 2006/02 中国期刊全文数据库 15 如何做好纤维、纺织品检测实验室标准物质的期间核查 中国纤检 2006/04 中国期刊全文数据库 16 浅谈阻燃纺织品的检测 江苏纺织 2006/07 中国期刊全文数据库 17 扫描电子显微镜在纺织品检测中的应用 中国纤检 2006/09 中国期刊全文数据库 18 生态纺织品的检测现状及对策探讨 福建轻纺 2006/10 中国期刊全文数据库 19 我国纺织品检测行业的现状与发展 纺织科技进展 2005/02 中国期刊全文数据库 20 电子显微镜的发展以及在出土纺织品检测上的应用 物理与工程 2005/03 中国期刊全文数据库
1、首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如知网，paperfree，这些都是值得我们信赖的。但需要注意的是，知网不对个人开放，我们使用知网查重一般是学校提供的入口；但paperfree等查重系统可以随时多次进行查重。2、选择论文检测网站后，可以在选择的检测网站注册或者直接登录账号，然后就可以点击查重入口查重了。不过需要注意的是，如果选择的查重系统中有查重版本的区别，那么应该选择自己所需要的查重版本。3、之后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，注意论文文档的格式是否正确。比如论文检测系统要求word文档，就不要上传成PDF格式，因为对查重结果也有很大影响。4、论文检测的时间一般是10到30分钟，查重结束后，我们可以下载论文检测报告。5、拿到论文检测报告后，我们要做的就是根据检测报告的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后，再次查重，步骤也与上述内容一致。
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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场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。已经进行了许多研究，以将这些模块统一为端到端的可训练模型，以实现更好的性能。典型的结构将检测和识别模块放置在单独的分支中，并且RoI pooling通常用于让分支共享视觉特征。然而，当采用识别器时，仍然有机会在模块之间建立更互补的连接，该识别器使用基于注意力的解码器和检测器来表示字符区域的空间信息。这是可能的，因为两个模块共享一个共同的子任务，该任务将查找字符区域的位置。基于这些见解，我们构建了紧密耦合的单管道模型。通过使用检测输出作为识别器输入,并在检测阶段传播识别损失来形成此结构。字符得分图的使用有助于识别器更好地关注字符中心点，并且识别损失传播到检测器模块会增强字符区域的定位。此外，增强的共享阶段允许对任意形状的文本区域进行特征校正和边界定位。大量实验证明了公开提供的直线和曲线基准数据集的最新性能。
场景文本定位，包括文本检测和识别，由于在即时翻译，图像检索和场景解析中的各种应用，最近引起了广泛的关注。尽管现有的文本检测器和识别器在水平文本上很有效，但是在场景图像中发现弯曲的文本实例时，仍然是一个挑战。
为了在图像中发现弯曲的文本，一种经典的方法是将现有的检测和识别模型进行级联，以管理每一侧的文本实例。检测器[32、31、2]尝试通过应用复杂的后处理技术来捕获弯曲文本的几何属性，而识别器则应用多向编码[6]或采用修正模块[37、46、11]来增强弯曲文本上识别器的准确性。
随着深度学习的发展，已经进行了将检测器和识别器组合成可共同训练的端到端网络的研究[14，29]。拥有统一的模型不仅可以提高模型的尺寸效率和速度，还可以帮助模型学习共享功能，从而提高整体性能。为了从该属性中受益，还尝试使用端到端模型[32、34、10、44]处理弯曲文本实例。但是，大多数现有的工作仅采用RoI pooling 在检测和识别分支之间共享底层特征。在训练阶段，不是训练整个网络，而是使用检测和识别损失来训练共享特征层。
如图1所示，我们提出了一种新颖的端到端字符区域注意文本定位模型，称为CRAFTS。而不是将检测和识别模块隔离在两个单独的分支中，我们通过在模块之间建立互补连接来建立一个单一的pipline。我们观察到，使用基于注意力的解码器的识别器[1]和封装字符空间信息的检测器[2]共享一个公用的子任务，该子任务用于定位字符区域。通过将两个模块紧密集成，检测级的输出可帮助识别器更好地识别字符中心点，并且从识别器传播到检测器级的损失会增强字符区域的定位。而且，网络能够使在公共子任务中使用的特征表示的质量最大化。据我们所知，这是构建紧密耦合损失的首个端到端工作。 我们的贡献总结如下: （1）我们提出了一种可以检测和识别任意形状的文本的端到端网络。 （2）通过利用来自修正和识别模块上检测器的空间字符信息，我们在模块之间构造互补关系。 （3）通过在整个网络的所有特征中传播识别损失来建立单个pipline。 （4）我们在包含大量水平，弯曲和多语言文本的IC13，IC15，IC19-MLT和TotalText [20、19、33、7]数据集中实现了最先进的性能。
文本检测和识别方法 检测网络使用基于回归的[16、24、25、48]或基于分割的[9、31、43、45]方法来生成文本边界框。诸如[17，26，47]之类的一些最新方法将Mask-RCNN [13]作为基础网络，并通过采用多任务学习从回归和分割方法中获得了优势。就文本检测的单元而言，所有方法还可以依赖单词级别或字符级别[16，2]预测的使用进行子分类。
文本识别器通常采用基于CNN的特征提取器和基于RNN的序列生成器，并按其序列生成器进行分类。连接主义的时间分类（CTC）[35]和基于注意力的顺序解码器[21、36]。 检测模型提供了文本区域的信息，但是对于识别器而言，要提取任意形状的文本中的有用信息仍然是一个挑战。 为了帮助识别网络处理不规则文本，一些研究[36、28、37]利用 空间变换器网络（STN） [18]。而且，论文[11，46]通过迭代执行修正方法进一步扩展了STN的使用。这些研究表明，递归运行STN有助于识别器提取极端弯曲文本中的有用特征。在[27]中，提出了循环RoIWarp层, 在识别单个字符之前对其进行裁剪。这项工作证明，找到字符区域的任务与基于注意力的解码器中使用的注意力机制密切相关。
构造文本定位模型的一种方法是依次放置检测和识别网络。众所周知的两阶段结构将TextBox ++ [24]检测器和CRNN [35]识别器耦合在一起。简单来说，该方法取得了良好的效果。
端到端的使用基于RNN的识别器 EAA [14]和FOTS [29]是基于EAST检测器[49]的端到端模型。这两个网络之间的区别在于识别器。 FOTS模型使用CTC解码器[35]，而EAA模型使用注意力解码器[36]。两项工作都实现了仿射变换层来合并共享功能。提出的仿射变换在水平文本上效果很好，但在处理任意形状的文本时显示出局限性。 TextNet [42]提出了一种在特征池化层中具有透视RoI变换的空间感知文本识别器, 网络保留RNN层以识别2D特征图中的文本序列，但是由于缺乏表现力的四边形，在检测弯曲文本时，网络仍然显示出局限性。
Qin等[34]提出了一种基于Mask-RCNN [13]的端到端网络。给定box proposals，从共享层合并特征，并使用ROI遮罩层过滤掉背景杂波。提出的方法通过确保注意力仅在文本区域中来提高其性能。Busta等提出了Deep TextSpotter [3]网络，并在E2E-MLT [4]中扩展了他们的工作。该网络由基于FPN的检测器和基于CTC的识别器组成。该模型以端到端的方式预测多种语言。
端到端的使用基于CNN的识别器 在处理任意形状的文本时，大多数基于CNN的模型在识别字符级文本都具有优势。 MaskTextSpotter [32]是使用分割方法识别文本的模型。尽管它在检测和识别单个字符方面具有优势， 但由于通常不会在公共数据集中提供字符级别的注释，因此很难训练网络。 CharNet [44]是另一种基于分割的方法，可以进行字符级预测。该模型以弱监督的方式进行训练，以克服缺乏字符级注释的问题。在训练期间，该方法执行迭代字符检测以创建伪ground-truths。
尽管基于分割的识别器已经取得了巨大的成功，但是当目标字符的数量增加时，该方法会受到影响。随着字符集数量的增加，基于分割的模型需要更多的输出通道，这增加了内存需求。journal版本的MaskTextSpotter [23]扩展了字符集以处理多种语言，但是作者添加了基于RNN的解码器，而不是使用他们最初提出的基于CNN的识别器。 基于分割的识别器的另一个限制是识别分支中缺少上下文信息。 由于缺少像RNN这样的顺序建模，在嘈杂的图像下，模型的准确性下降。
TextDragon [10]是另一种基于分割的方法，用于定位和识别文本实例。但是， 不能保证预测的字符段会覆盖单个字符区域。为了解决该问题，该模型合并了CTC来删除重叠字符。 该网络显示出良好的检测性能，但是由于缺少顺序建模而在识别器中显示出局限性。
由于CRAFT检测器[2]具有表示字符区域语义信息的能力，因此被选作基础网络。 CRAFT网络的输出表示字符区域以及它们之间的连接的中心概率。由于两个模块的目标是定位字符的中心位置，我们设想此字符居中信息可用于支持识别器中的注意模块。 在这项工作中，我们对原始的CRAFT模型进行了三处更改；骨干替换，连接表示和方向估计。
骨干置换 最近的研究表明，使用ResNet50可以捕获检测器和识别器定义的明确的特征表示[30，1]。因此，我们将骨干网络由VGG-16 [40]换成ResNet50 [15]。
连接表示 垂直文本在拉丁文本中并不常见，但是在东亚语言（例如中文，日语和韩语）中经常出现。在这项工作中，使用二进制中心线连接顺序字符区域。进行此改变的原因是，在垂直文本上使用原始的亲和力图经常会产生不适定的透视变换，从而生成无效的框坐标。为了生成 ground truth连接图，在相邻字符之间绘制一条粗细为t的线段。这里，t ＝ max（（d 1 + d 2）/ 2 *α，1），其中d 1和d 2是相邻字符盒的对角线长度，α是缩放系数。使用该方程式可使中心线的宽度与字符的大小成比例。我们在实现中将α设置为。
方向估计 重要的是获取文本框的正确方向，因为识别阶段需要定义明确的框坐标才能正确识别文本。为此，我们在检测阶段增加了两个通道的输出,通道用于预测字符沿x轴和y轴的角度。为了生成定向图的 ground truth.
共享阶段包括两个模块：文本纠正模块和字符区域注意力（ character region attention: CRA）模块。为了纠正任意形状的文本区域，使用了薄板样条（thin-plate spline:TPS）[37]转换。受[46]的启发，我们的纠正模块结合了迭代式TPS，以更好地表示文本区域。通过有吸引力地更新控制点，可以改善图像中文本的弯曲几何形状。 通过实证研究，我们发现三个TPS迭代足以校正。
典型的TPS模块将单词图像作为输入，但是我们提供了字符区域图和连接图，因为它们封装了文本区域的几何信息。我们使用二十个控制点来紧密覆盖弯曲的文本区域。为了将这些控制点用作检测结果，将它们转换为原始输入图像坐标。我们可以选择执行2D多项式拟合以平滑边界多边形。迭代TPS和最终平滑多边形输出的示例如图4所示。
识别阶段的模块是根据[1]中报告的结果形成的。 识别阶段包含三个组件：特征提取，序列建模和预测。 由于特征提取模块采用高级语义特征作为输入，因此它比单独的识别器更轻便。
表1中显示了特征提取模块的详细架构。提取特征后，将双向LSTM应用于序列建模，然后基于注意力的解码器进行最终文本预测。
在每个时间步，基于注意力的识别器都会通过屏蔽对特征的注意力输出来解码文本信息。 尽管注意力模块在大多数情况下都能很好地工作，但是当注意点未对齐或消失时，它无法预测字符[5，14]。 图5显示了使用CRA模块的效果。 适当放置的注意点可以进行可靠的文本预测。
用于训练的最终损失L由检测损失和识别损失组成，取L = Ldet + Lreg。 识别损失的总体流程如图6所示。损失在识别阶段流经权重，并通过字符区域注意模块传播到检测阶段。 另一方面，检测损失被用作中间损失，因此使用检测和识别损失来更新检测阶段之前的权重。
English datasets IC13 [20]数据集由高分辨率图像组成，229张图像用于训练和233张图像用于测试。 矩形框用于注释单词级文本实例。 IC15 [20]包含1000个训练图像和500个测试图像。 四边形框用于注释单词级文本实例。 TotalText [7] 拥有1255个训练图像和300张测试图像。与IC13和IC15数据集不同，它包含弯曲的文本实例，并使用多边形点进行注释。
Multi-language dataset IC19 [33]数据集包含10,000个训练和10,000个测试图像。 数据集包含7种不同语言的文本，并使用四边形点进行注释。
我们联合训练CRAFTS模型中的检测器和识别器。为了训练检测阶段，我们遵循[2]中描述的弱监督训练方法。通过在每个图像中进行批随机采样的裁剪单词特征来计算识别损失。每个图像的最大单词数设置为16，以防止出现内存不足错误。检测器中的数据增强应用了诸如裁剪，旋转和颜色变化之类的技术。对于识别器来说，ground truth框的角点在框的较短长度的0％到10％之间的范围内受到干扰。
该模型首先在SynthText数据集[12]上进行了50k迭代训练，然后我们进一步在目标数据集上训练了网络。使用Adam优化器，并应用在线困难样本挖掘On-line Hard Negative Mining(OHEM) [39]来在检测损失中强制使用正负像素的1：3比例。微调模型时，SynthText数据集以1：5的比例混合。我们采用94个字符来覆盖字母，数字和特殊字符，对于多语言数据集则采用4267个字符。
水平数据集（IC13，IC15） 为了达到IC13基准，我们采用在SynthText数据集上训练的模型，并在IC13和IC19数据集进行微调。在;推理过程中，我们将输入的较长边调整为1280。 结果表明，与以前的最新技术相比，性能显着提高。
然后在IC15数据集上对在IC13数据集上训练的模型进行微调。在评估过程中，模型的输入大小设置为2560x1440。请注意，我们在没有通用词汇集的情况下执行通用评估。表2中列出了IC13和IC15数据集的定量结果。
使用热图来说明字符区域图和连接图，并且在HSV颜色空间中可视化了加权的像素角度值。 如图所示，网络成功定位了多边形区域并识别了弯曲文本区域中的字符。左上角的两个图显示成功识别了完全旋转和高度弯曲的文本实例。
由字符区域注意辅助的注意力 在本节中，我们将通过训练没有CRA的单独网络来研究字符区域注意（CRA）如何影响识别器的性能。
表5显示了在基准数据集上使用CRA的效果。没有CRA，我们观察到在所有数据集上性能均下降。特别是在远景数据集（IC15）和弯曲数据集（TotalText）上，我们观察到与水平数据集（IC13）相比，差距更大。这意味着在处理不规则文本时，送入字符注意力信息可以提高识别器的性能。(?表格中的实验数据是对远景文本更有效,不知道这个结论如何得出来的?)
方向估计的重要性 方向估计很重要，因为场景文本图像中有许多多方向文本。我们的逐像素平均方案对于识别器接收定义良好的特征非常有用。当不使用方向信息时，我们比较模型的结果。在IC15数据集上，性能从％下降到％（％），在TotalText数据集上，h-mean值从％下降到％（％）。 结果表明，使用正确的角度信息可以提高旋转文本的性能。
推理速度 由于推理速度随输入图像大小而变化，因此我们在不同的输入分辨率下测量FPS，每个分辨率的较长边分别为960、1280、1600和2560。测试结果得出的FPS分别为、、和。对于所有实验，我们使用Nvidia P40 GPU和Intel®Xeon®CPU。与基于VGG的CRAFT检测器的 FPS [2]相比，基于ResNet的CRAFTS网络在相同大小的输入上可获得更高的FPS。而且，直接使用来自修正模块的控制点可以减轻对多边形生成进行后期处理的需要。
粒度差异问题 我们假设 ground-truth与预测框之间的粒度差异导致IC15数据集的检测性能相对较低。 字符级分割方法倾向于基于空间和颜色提示来概括字符连接性，而不是捕获单词实例的全部特征。 因此，输出不遵循基准测试要求的框的注释样式。图9显示了IC15数据集中的失败案例，这证明了当我们观察到可接受的定性结果时，检测结果被标记为不正确。
在本文中，我们提出了一种将检测和识别模块紧密耦合的端到端可训练单管道模型。 共享阶段中的字符区域注意力充分利用了字符区域图，以帮助识别器纠正和更好地参与文本区域。 此外，我们设计了识别损失通过在检测阶段传播并增强了检测器的字符定位能力。 此外，共享阶段的修正模块可以对弯曲的文本进行精细定位，并且无需开发手工后期处理。 实验结果验证了CRAFTS在各种数据集上的最新性能。
论文完成以后需要进行查重检测，论文查重率合格以后方可进入答辩环节。许多学生在写完论文后会立即检测重复，其中大部分是在PC端进行的；有些学生很早就完成了论文，没有立即检查重复。当他们想到它时，他们周围没有电脑。论文查重一定要在PC端进行吗？ 在PC端查重论文只是大家的习惯，但这并不意味着必须在PC端查重论文。有些学生在网上等待，一分钟会认为很长，所以你可以使用手机实时查询功能的论文查重，在PC上传文件查重后，你只需要关注论文查重公众号：paperfree。 这样，您的查重结果将同步显示在您的手机上。 另一种情况是，手机上的论文或周围没有电脑，需要手机上传，也可以。 注意:论文查重报告下载只能在pc上进行，在论文查重时，只需要把报告上传到查重系统，不管是手机上还是pc上都可以操作的。你可以处理其他事情。查完之后，我们就可以下载报告了。