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数字化动画场景设计研究 中文摘要 3-5 英文摘要 5-9 绪论 9-13 第一章 场景设计的理论表述 13-19 场景的辞源与相关定义 13 场景的类型 13-15 场景的风格 15-16 场景的特性 16-17 场景在影片中的功能 17-19 第二章 数字化下的艺术和动画 19-25 关于数字化 19-20 数字化对艺术的影响 20-22 数字代拓宽了动画艺术的表现空间 22-25 第三章 动画场景设计艺术的发展与概念变迁 25-32 各种类型的场景设计 25-30 传统动画中的场景设计 30 借助数字化手段的场景设计 30-32 第四章 数码技术给动画场景设计带来的转变 32-35 工作方式的改变 32-33 表现形式的改变 33 构思创意的调整 33 对传统的重新认识 33-34 技术与艺术的主仆关系 34-35 第五章 数字三维动画场景设计的表现方法 35-44 场景设计图的设计 36-37 陈设道具的设计 37 场景的搭建 37-42 影视作品场景的后期编辑空间 42-44 第六章 动画场景设计中的设计要素 44-51 动画场景设计中的空间构成和创意 44-48 动画场景设计中的色彩创作 48-49 艺术设计在动画场景中的多层面构建 49-51 结语 51-52 参考文献 参考文献 【l]引用网址}可 12]焚水.影视动画短片制作基础.北京:海洋出版社，2005.仍第116页 [31韩笑.影视动画场景设计.北京:海洋出版社，2加第1页 14]赵前何嵘.动画片场景设计与镜头运用.北京:中国人民大学出版社，2(X) [5』陈汗青吕杰锋.数码设计艺术.北京:人民美术出版社，2的第18页 [6】毛小龙.动漫基础.辽宁:辽宁美术出版社，2(X)第7页 【刀叶旅.文学作品插图中的场景设计北京印刷学院学报，2仪抖. [8]游戏中的场景设计.中国电脑教育报，，Boo版 [9J李异周进.数字影视后期制作高级教程.北京:中国青年出版社， 【ro郭开鹤.计算机图形图像设计.北京:中国传媒大学出版社， 【川查立.康丁斯基文论与作品.北京:中国社会科学出版社，2加 【12]曾进方兴.数码艺术带来的新思考.科技创业月刊，20(科.05 【13]陈望衡.艺术设计美学.四川:武汉大学出版社，20(刃 【141黄鸣奋.数码艺术学.学林出版社，2(X)5 【巧』郭道荣.艺术美学.四川出版集团.四川美术出版社，20() 【161尼葛洛庞帝.胡冰、范海燕译.数字化生存.海南:海南出版社，1996 【1刀孔寿山金石欣等.技术美学概论.上海科学技术出版社，1992 1181朱其‘新艺术史与视觉叙事.【M」长沙:湖南美术出版社，2003 【19]丹纳.艺术哲学.天津:天津社会科学院出版社 [20]章利国.设计艺术美学.山东:山东教育出版社， [211吴彤蒋劲松.科学技术的哲学反思.北京:清华大学出版社，2003 [221张歌东.数字时代的电影艺术.北京:中国广播电视出版社，2(X) 口3J黑格尔.美学第二卷【叨朱光潜译.北京:商务印书馆，1979 [241尹定邦.设计学概论.湖南:湖南科学技术出版社， [2习马永建.现代主义艺术加讲.上海社会科学院出版社，2(X) 126]李兴国.影视艺术与高科技应用.北京:中国传媒大学出版社，2(X) 【27】王序.平面设计师之设计历程.北京:中国青年出版社，1998 [281王受之.世界现代设计史.北京:中国青年出版社，20()2年版 【29谭铁志.演剧与影视舞台空间创意.北京:华文出版社，第n页 口0]斯蒂夫.开普林亚当.班克斯.数码图形艺术. [3l]引用网址h即:旅. [321《Aesthe阮rneasures 丈码图形艺术.曹田泉等译，上海人民美术出版社.2《X) cn/t沉一阳tion%20Scene%20Design forscreendesign》Ngo，耽Byrne，立甲uter
第1章 引言 动机 计算机视觉为什么是困难的 图像表达与图像分析的任务 总结 参考文献 7第2章 图像及其表达与性质 图像表达若干概念 8连续图像函数 图像数字化 采样 量化 数字图像性质 数字图像的度量和拓扑性质 直方图 熵 图像的视觉感知 图像品质 图像中的噪声 彩色图像 色彩物理学 人所感知的色彩 彩色空间 调色板图像 颜色恒常性 摄像机概述 光敏传感器 黑白摄像机 彩色摄像机 总结 参考文献 34第3章 图像及其数学与物理背景 概述 线性 狄拉克（Dirac）分布和卷积 积分线性变换 作为线性系统的图像 积分线性变换引言 1D傅里叶变换 2 D傅里叶变换 采样与香农约束 离散余弦变换 小波变换 本征分析 奇异值分解 主分量分析 其他正交图像变换 作为随机过程的图像 图像形成物理 作为辐射测量的图像 图像获取与几何光学 镜头像差和径向畸变 从辐射学角度看图像获取 表面反射 总结 参考文献 67第4章 图像分析的数据结构 图像数据表示的层次 传统图像数据结构 矩阵 链 拓扑数据结构 关系结构 分层数据结构 金字塔 四叉树 其他金字塔结构 总结 参考文献 78第5章 图像预处理 像素亮度变换 位置相关的亮度校正 灰度级变换 几何变换 像素坐标变换 亮度插值 局部预处理 图像平滑 边缘检测算子 二阶导数过零点 图像处理中的尺度 Canny边缘提取 参数化边缘模型 多光谱图像中的边缘 频域的局部预处理 用局部预处理算子作线检测 角点（兴趣点）检测 最大稳定极值区域检测 图像复原 容易复原的退化 逆滤波 维纳滤波 总结 参考文献 118第6章 分割 I 阈值化 阈值检测方法 最优阈值化 多光谱阈值化 基于边缘的分割 边缘图像阈值化 边缘松弛法 边界跟踪 作为图搜索的边缘跟踪 作为动态规划的边缘跟踪 Hough变换 使用边界位置信息的边界检测 从边界构造区域 基于区域的分割 区域归并 区域分裂 分裂与归并 分水岭分割 区域增长后处理 匹配 匹配标准 匹配的控制策略 分割的评测问题 监督式评测 非监督式评测 总结 参考文献 175第7章 分割II 均值移位分割 活动轮廓模型——蛇行 经典蛇行和气球 扩展 梯度矢量流蛇 几何变形模型——水平集和测地活动轮廓 模糊连接性 面向基于3D图的图像分割 边界对的同时检测 次优的表面检测 图割分割 最优单和多表面分割 总结 参考文献 224第8章 形状表示与描述 区域标识 基于轮廓的形状表示与描述 链码 简单几何边界表示 边界的傅里叶变换 使用片段序列的边界描述 B样条表示 其他基于轮廓的形状描述方法 形状不变量 基于区域的形状表示与描述 简单的标量区域描述 矩 凸包 基于区域骨架的图表示 区域分解 区域邻近图 形状类别 总结 参考文献 263第9章 物体识别 知识表示 统计模式识别 分类原理 分类器设置 分类器学习 支持向量机 聚类分析 神经元网络 前馈网络 非监督学习 Hopfield神经元网络 句法模式识别 语法与语言 句法分析与句法分类器 句法分类器学习与语法推导 作为图匹配的识别 图和子图的同构 图的相似度 识别中的优化技术 遗传算法 模拟退火 模糊系统 模糊集和模糊隶属函数 模糊集运算 模糊推理 模糊系统设计与训练 模式识别中的Boosting方法 总结 参考文献 314第10章 图像理解 图像理解控制策略 并行和串行处理控制 分层控制 自底向上的控制 基于模型的控制 混合的控制策略 非分层控制 RANSAC：通过随机抽样一致来拟合 点分布模型 活动表观模型 图像理解中的模式识别方法 基于分类的分割 上下文图像分类 Boosted层叠分类器用于快速物体检测 场景标注和约束传播 离散松弛法 概率松弛法 搜索解释树 语义图像分割和理解 语义区域增长 遗传图像解释 隐马尔可夫模型 应用 耦合的HMM 贝叶斯信念网络 高斯混合模型和期望最大化 总结 参考文献 380第11章 3D视觉和几何 3D视觉任务 Marr理论 其他视觉范畴：主动和有目的的视觉 射影几何学基础 射影空间中的点和超平面 单应性 根据对应点估计单应性 单透视摄像机 摄像机模型 齐次坐标系中的投影和反投影 从已知场景标定一个摄像机 从多视图重建场景 三角测量 射影重建 匹配约束 光束平差法 升级射影重建和自标定 双摄像机和立体感知 极线几何学——基本矩阵 摄像机的相对运动——本质矩阵 分解基本矩阵到摄像机矩阵 从对应点估计基本矩阵 双摄像机矫正结构 矫正计算 三摄像机和三视张量 立体对应点算法 距离图像的主动获取 由辐射测量到3D信息 由阴影到形状 光度测量立体视觉 总结 参考文献 428第12章 3D视觉的应用 由X到形状 由运动到形状 由纹理到形状 其他由X到形状的技术 完全的3D物体 3D物体、模型以及相关问题 线条标注 体积表示和直接测量 体积建模策略 表面建模策略 为获取完整3D模型的面元标注与融合 基于3D模型的视觉 一般考虑 Goad算法 基于模型的亮度图像曲面物体识别 基于模型的距离图像识别 3D场景的2D视图表达 观察空间 多视图表达和示象图 作为2D视图结构化表达的几何基元 利用存储的2D视图显示3D真实世界场景 实例研究——由未组织的2D视图集重建3D 总结 参考文献 464第13章 数学形态学 形态学基本概念 形态学四原则 二值膨胀和腐蚀 膨胀 腐蚀 击中击不中变换 开运算和闭运算 灰度级膨胀和腐蚀 顶面、本影、灰度级膨胀和腐蚀 本影同胚定理和膨胀、腐蚀及开、闭运算的性质 顶帽变换 骨架和物体标记 同伦变换 骨架和最大球 细化、粗化和同伦骨架 熄灭函数和最终腐蚀 最终腐蚀和距离函数 测地变换 形态学重构 粒度测定法 形态学分割与分水岭 粒子分割、标记和分水岭 二值形态学分割 灰度级分割和分水岭 总结 参考文献 495第14章 图像数据压缩 图像数据性质 图像数据压缩中的离散图像变换 预测压缩方法 矢量量化 分层的和渐进的压缩方法 压缩方法比较 其他技术 编码 JPEG和MPEG图像压缩 JPEG——静态图像压缩 JPEG-2000压缩 MPEG——全运动的视频压缩 总结 参考文献 511第15章 纹理 统计纹理描述 基于空间频率的方法 共生矩阵 边缘频率 基元长度（行程） Laws纹理能量度量 分形纹理描述 多尺度纹理描述——小波域方法 其他纹理描述的统计方法 句法纹理描述方法 形状链语法 图语法 分层纹理中的基元分组 混合的纹理描述方法 纹理识别方法的应用 总结 参考文献 532第16章 运动分析 差分运动分析方法 光流 光流计算 全局和局部光流估计 局部和全局相结合的光流估计 运动分析中的光流 基于兴趣点对应关系的分析 兴趣点的检测 兴趣点的对应关系 特定运动模式的检测 视频跟踪 背景建模 基于核函数的跟踪 目标路径分析 辅助跟踪的运动模型 卡尔曼滤波器 粒子滤波器 总结 参考文献 575词汇 581
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（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
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：
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人类与基于模型学习的计算机视觉算法区分开来的一个特点是，能够获取关于世界的知识，并利用这些知识对视觉世界进行推理。人类可以了解物体的特性以及它们之间的关系，从而学习各种各样的视觉概念，通常只用很少的例子。本文研究了结构化先验知识在知识图谱形式下的应用，表明利用该知识可以提高图像分类的性能。我们在最近关于图端到端学习的工作的基础上，引入了图搜索神经网络（Graph Search Neural Network）作为一种有效地将大的知识图谱合并到视觉分类管道中的方法。我们在许多实验中表明，对于多标签分类，我们的方法优于标准的神经网络基线。
（a）将GSNN（）作为一种将潜在的大知识图谱合并到端到端的学习系统中的方法，该系统在计算上对大图是可行的； （b）一个使用噪声知识图谱进行图像分类的框架； （c）解释我们的图像分类的能力。使用传播模型。我们的方法明显优于多标签分类的基线。
将GGNN用于图像任务的最大问题是计算可伸缩性。例如，尼尔(NEIL)[4]有超过2000个概念，而内尔(NELL)[3]有超过200万个自信的信念。即使对我们的任务进行了删减，这些图仍然是巨大的。标准GGNN上的正向传播是（ ）, 是节点数，反向传播是（ ），其中 是传播步骤数。我们在合成图上对GGNNs进行了简单的实验，发现在超过500个节点之后，一个向前和向后的传递在一个实例上会超过1秒钟，即使在做出大量参数假设时也是如此。在2000个节点上，单个图像需要一分钟多的时间。不可能在盒子外（out of the box）使用GGNN。
我们解决这个问题的方法是图搜索神经网络（Graph Search Neural Network ，GSNN）。顾名思义，我们的想法是，不要一次对图形的所有节点执行循环更新，而是从一些基于输入的初始节点开始，只选择扩展对最终输出有用的节点。因此，我们只计算图子集上的更新步骤。那么，我们如何选择要用哪个节点子集初始化图呢？在训练和测试期间，我们根据目标检测器或分类器确定的概念存在的可能性来确定图中的初始节点。在我们的实验中，我们对80个COCO类别中的每一个都使用了更快的R-CNN（Faster R-CNN）[28]。对于超过某个选定阈值的分数，我们选择图中的相应节点作为初始激活节点集。
一旦我们有了初始节点，我们还将与初始节点相邻的节点添加到激活集。考虑到初始节点，我们首先要将关于初始节点的信念传播到所有相邻节点。然而，在第一个时间步骤之后，我们需要一种方法来决定下一个扩展哪个节点。因此，我们学习了一个每个节点的评分函数，它估计该节点有多“重要”。在每个传播步骤之后，对于当前图中的每个节点，我们预测一个重要性得分
是一个学习网络，重要性网络（importance network）。
一旦我们有了 的值，我们就将从未扩展到的得分最高的 个节点添加到我们的扩展集（expanded set），并将与这些节点相邻的所有节点添加到激活集（active set）。图2说明了这种扩展。t=1时，仅扩展检测到的节点。t=2时，我们根据重要性值扩展所选节点，并将其邻居添加到图中。在最后一个时间步骤 中，我们计算每个节点的输出，并重新排序和零填充(per-node-output and re-order and zero-pad)输出到最终分类网络中。
为了训练重要性网络(importance net)，我们将目标重要性值分配给图中给定图像的每个节点。与图像中真值概念(ground-truth concepts)相对应的节点被赋予1的重要性值。这些节点的邻居被分配了一个值 。两跳（two-hop）之外的节点具有值 ，以此类推等等。其思想是，最接近最终输出的节点是最重要的扩展。
现在我们有了一个端到端的网络，它将一组初始节点和注释作为输入，并为图中的每个激活节点输出每个节点的输出。它由三组网络组成：传播网、重要性网和输出网（the propagation net, the importance net, and the output net）。图像问题的最终损失可以通过输出网络从管道的最终输出反向传播，而重要性损失则通过每个重要性输出反向传播。参见图3查看GSNN架构。首先 ，检测信任初始化(detection confidences initialize) ，初始检测到的节点的隐藏状态。然后我们初始化 相邻节点的隐藏状态，使用0。然后我们使用传播网络(propagation net)更新隐藏状态。然后使用 的值预测重要性分数 ，该分数用于选择要添加到 的下一个节点。.然后用 初始化这些节点，并通过传播网络再次更新隐藏状态。T步之后，我们采取所有的累积隐藏状态来预测所有激活节点的GSNN输出。在反向传播过程中，二元交叉熵（binary cross entropy，BCE）损失通过输出层反馈，重要性损失通过重要性网络反馈，以更新网络参数。
最后一个细节是在GSNN中添加节点偏置（node bias）。在GGNN中，每个节点的输出函数 接受节点 的隐藏状态和初始注释,计算它的输出。在某种意义上，它与节点的意义不可知(agnostic)。也就是说，在训练或测试时，GSNN采用了一个可能从未见过的图，以及对于每个节点一些初始注释 。然后，它使用图的结构通过网络传播这些注释，然后计算输出。图中的节点可以表示任何东西，从人际关系到计算机程序。然而，在我们的图网络中，一个特定的节点表示“horse”或“cat”这一事实可能是相关的，我们也可以将自己约束到一个静态图而不是图像概念。因此，我们引入节点偏差项，对于图中的每个节点，都有一些学习值。我们的输出方程 , 是一个与整体图中的特定节点 相关联的偏差项。该值存储在一个表中，其值由backpropagation更新。
. 图像管道和基线(Image pipeline and baselines) 另一个使图形网络适应视觉问题的问题是如何将图形网络合并到图像管道中。对于分类，这是相当简单的。我们获取图形网络的输出，对其进行重新排序，使节点始终以相同的顺序出现在最终网络中，并对未展开的任何节点进行零填充。因此，如果我们有一个具有316个节点输出的图形，并且每个节点预测一个5维隐藏变量，那么我们将从该图形创建一个1580维特征向量。我们还将该特征向量与微调后的VGG-16网络的FC7层（4096 dim）连接起来[35]，并将更快的R-CNN（80 dim）预测的每个COCO类别的最高得分连接起来。这个5756维特征向量被输入到一层最终分类网络中，该网络经过辍学训练。 对于基线，我们比较：（1）VGG基线-仅将FC7输入最终分类网；（2）检测基线将FC7和最高COCO分数输入最终分类网。
[1] 论文笔记：GSNN: The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification [2] The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification ——用知识图谱进行图像分类论文阅读笔记
[1] KMarino / GSNN_TMYN [2] SteinsGate9 / gsnn_demo
数字图像处理方面了解的了。
徐涵秋. 新型Landsat8卫星影像的反射率和地表温度反演. 地球物理学报, 2015, 58(3): 741-747, SCI, EI.徐涵秋, 林中立, 潘卫华. 单通道算法地表温度反演的若干问题讨论——以Landsat系列数据为例. 武汉大学学报(信息科学版), 2015, 40(4): 487-492, EI.徐涵秋, 唐菲. 新一代Landsat系列卫星：Landsat 8遥感影像新增特征及其生态环境意义. 生态学报, 2013, 33(11), 3249-3257, 中科院生态环境研究中心主办刊物.Xu Hanqiu. Dynamic of soil exposureintensity and its effect on thermal environment Journalof Climatology, Hanqiu. Rule-based impervious surface mapping using high spatial resolution Journal of Remote Sensing, Hanqiu. Assessment of consistency in forest-dominated vegetation observations between ASTER and Landsat ETM+ images in subtropical coastal areas of southeastern China,Agricultural and Forest Meteorology, Hanqiu. Analysis of impervious surface and its impact on urban heat environment using the Normalized Difference Impervious Surface Index (NDISI).Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2010, 76(5), 557-565,SCI、 Hanqiu, DING Feng and WEN Xiaole. Urban expansion and heat island dynamics in the Quanzhou region, Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2009, 2(2), 74-79,SCI、 Hanqiu, LIN Dongfeng, Tang Fei. The impact of impervious surface development on land surface temperature in a subtropical city: Xiamen, Journal of Climatology, Hanqiu. A new index for delineating built-up land features in satellite Journal of Remote Sensing, 2008, 29(14), 4269-4276,SCI、 Hanqiu. Extraction of urban built-up land features from Landsat imagery using a thematic-oriented index combination Engineering and Remote Sensing, 2007, 73(12), 1381-1392,SCI、 Hanqiu. Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed Journal of Remote Sensing. 2006, 27(14), 3025–3033,SCI、EI (ESI 前1%高引论文，列大陆学者3S领域引用最高的100篇论文之一).XU Hanqiu. Evaluation of two absolute radiometric normalization algorithms for pre-processing of Landsat of China University of Geosciences, 2006, 17(2), 146-150, Hanqiu and CHEN Benqing. Remote sensing of the urban heat island and its changes in Xiamen City of SE of Environmental Sciences, 2004, 16(2), 276-281,SCI, Hanqiu. Assessment of the SFIM Geographical Science, 2004, 14(1), 48-56, Hanqiu. An assessment of land use changes in Fuqing County of China using remote sensing Geographical Science, 2002, 12(2), 126-135, Hanqiu, WANG Xiaoqin and XIAO Guirong. A remote sensing and GIS integrated study on urbanization with its impact on arable lands: Fuqing City, Fujian Province, Degradation & Development, 2000, 11(4), 301-315,SCI、EI, 并被CSA (剑桥科学文摘) 推荐为遥感应用热点研究的25篇文献之一.XU Hanqiu, MacCarthy I. Markov chain analysis of vertical facies sequences using a computer software package (SAVFS): Courtmacsherry Formation (Tournaisian), southern & Geosciences, 1998, 24(2), 131-139, 国际IAMG主办刊物,SCI、EI(SAVFS软件被IAMG收入其官方网站).徐涵秋, 张铁军. ASTER与Landsat ETM+植被指数的交互比较. 光谱学与光谱分析, 2011, 31(7), 1902-1907, 中国光学学会主办刊物,SCI.(2014年“领跑者5000——中国精品期刊顶尖论文”) 徐涵秋. 区域生态环境变化的遥感评价指数. 中国环境科学, 2013, 33(5), 655-662, 中国环境科学学会主办刊物，EI.徐涵秋. 遥感监测地表裸露度动态变化及其热环境效应. 农业工程学报,2012, 28(23): 98-106. 中国农业工程学会主办刊物，EI.徐涵秋. 基于城市地表参数变化的城市热岛效应分析. 生态学报，2011, 30(14), 3890-3901, 中科院生态环境研究中心主办刊物.徐涵秋. 福建省长汀县河田盆地区近35年来地表裸土变化的遥感时空分析. 生态学报, 2013, 33(10), 2946-2953. 中国生态学会主办刊物徐涵秋, 何慧, 黄绍霖. 福建省长汀县河田水土流失区植被覆盖度变化及其热环境效应. 生态学报, 2013,33(10), 2954-2963. 中国生态学会主办刊物徐涵秋. 近30年来福州盆地中心的城市扩展进程. 地理科学, 2011, 31(3), 351-357, 中国科学院东北地理与农业生态研究所主办.徐涵秋, 张铁军, 李春华. ASTER与Landsat ETM+热红外传感器数据的比较研究. 武汉大学学报(信息科学版), 2011, 36(8), 936-940+1007, 武汉大学主办,EI.徐涵秋. 城市不透水面与相关城市生态要素关系的定量分析. 生态学报, 2009, 29(5), 2456-2462, 中科院生态环境研究中心主办刊物.徐涵秋.一种快速提取不透水面的新型遥感指数. 武汉大学学报(信息科学版), 2008, 33(11), 1150-1153, 武汉大学主办,EI.徐涵秋. 基于影像的Landsat TM/ETM+数据正规化技术. 武汉大学学报(信息科学版), 2007, 32(1), 62-66, 武汉大学主办刊物,EI.徐涵秋. 福州市城市热岛三维分布图, 载: 遥感见证——中国遥感卫星地面站建立20年卫星遥感图集, p. 298, 北京：科学出版社, 2006.徐涵秋. 环厦门海域水色变化的多光谱多时相遥感分析. 环境科学学报, 2006, 26(7), 1209-1218, 中科院生态环境研究中心主办刊物.徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI) 提取水体信息的研究. 遥感学报, 2005, 9(5), 589-595, 中科院遥感应用研究所主办刊物 (中国百篇最具影响国内学术论文、《遥感学报》年均引用次数第1名).徐涵秋. 基于压缩数据维的城市建筑用地遥感信息提取. 中国图象图形学报, 2005, 10(2), 223-229, 中国图象图形学会、中科院遥感应用研究所主办刊物.徐涵秋. Landsat 7 ETM+影像的融合和自动分类研究. 遥感学报, 2005, 9(2), 186-194, 中国科学院遥感应用研究所主办刊物.徐涵秋. 基于谱间特征和归一化指数分析的城市建筑用地信息提取. 地理研究, 2005, 24(2), 311-320, 中科院地理科学与资源研究所主办刊物.徐涵秋. 基于SFIM算法的融合影像分类研究. 武汉大学学报 (信息科学版), 2004, 29(10), 920-923, 武汉大学主办刊物.徐涵秋, 陈本清. 不同时相的遥感热红外图象在研究城市热岛变化中的处理方法. 遥感技术与应用, 2003, 18(3), 129-133, 中科院遥感联合中心等主办刊物.(年均引用次数列该刊第3位)徐涵秋. 爱尔兰的高等教育, 载: 理论与实践, 北京：光明日报出版社, 1999.唐菲, 徐涵秋. 旧城改造与城市热岛效应关系的遥感研究. 地理科学, 2011, 31(10), 1228-1234, 中国科学院东北地理与农业生态研究所主办.吴学文, 徐涵秋. 一种基于水平集方法提取高分辨率遥感影像中主要道路信息的算法. 宇航学报, 2010, 31(5), 1495-1502, 中国宇航学会主办刊物,EI.张铁军, 徐涵秋. 基于MNDWI水体指数的ASTER与ETM+影像交互比较研究. 宇航学报, 2010, 31(4), 中国宇航学会主办刊物,EI.李春华, 徐涵秋, 陈荔聪. ASTER和Landsat-7ETM+两种多光谱传感器影像的交互对比. 光谱学与光谱分析, 2010, 30(9), 中国光学学会主办刊物,SCI、EI.李婉晖, 徐涵秋. 基于生物光学模型的二类水体光学活性物质估算: 以晋江下游河段为例. 环境科学, 2009, 30(4), 中科院生态环境研究中心主办刊物.孙小丹, 徐涵秋. 一种利用多光谱双向检测和多尺度角特征验证的角提取方法. 武汉大学学报(信息科学版), 2009, 34(10), 1231-1235, 武汉大学主办,EI.孙小丹, 徐涵秋. 农用地遥感影像信息的角提取方法. 农业工程学报, 2009, 25(10), 135-141, 中国农业工程学会主办,EI.温小乐, 徐涵秋. 基于多源同步数据的闽江下游悬浮物定量遥感. 环境科学, 2008, 29(9), 2441-2447, 中科院生态环境研究中心主办刊物,EI.
1.中国图象图形学报
是集计算机图像图形高科技理论、技术方法与应用研究成果产业化于一体的综合性学术期刊。荣获核心期刊。 《中国图象图形学报》是被国内主要检索系统收录的核心中文期刊，是图像图形学及相关领域的权威性杂志。主要...
2.计算机科学
11.《计算机科学》网站上提供了“稿件处理流程”，作者可以通过该流程图了解稿件的处理程序和相关规定。 12.对于拟发表稿件,我们将按投稿时间的顺序安排发表.稿件刊发以后,我们会将稿酬及样刊邮寄过来。注：这里...
3.图学学报
可另行处理。由于人手有限，本刊概不退稿，请作者自留底稿。 3文稿不应涉及保密内容及他人利益。数据不实、抄袭剽窃等不良行为责任自负。 4参考文献请不要少于6个。 5来稿时，请提供作者详细通信地址、邮政编码、...
虽然我未必能帮助你解决这个问题，但是还是想说几句来帮助你。（1）车牌照识别是属于图像处理里面的内容，MATLAB里面有图像处理工具箱可以帮助你，但是不能帮你彻底解决问题。（2）能否无错识别肯定和图片的清晰度有关，没有任何一个软件或者代码可以保证完全识别出来，当然，在仅仅考虑图片清晰的前提下（即肉眼可以很轻松识别），还是可以保证比较高的识别率。（3）这个问题涉及到图片的方位判断，边界提取，字符匹配 等算法，本质上不是一个代码问题，而是一个算法问题。也不局限于MATLAB来解决，GIS,C++,等软件都可以用来做。但是算法才是关键。（4）给你一些参考文献，希望能对你有启发。 [1] 刘峡壁，贾云得. 一种字符图像线段提取及细化算法[J]. 中国图象图形学报. 2005(01): 48-53. [2] 李文举，梁德群，崔连延，等. 一种新的面向字符分割的车牌图像预处理方法[J]. 计算机应用研究. 2004(07): 258-260. [3] 曹建海，路长厚. 基于小波变换和DCT的字符图像特征抽取新方法[J]. 光电子•激光. 2004(04): 477-482. [4] 付仲良，陈江平，黄书强，等. 货车图像车牌区快速定位及字符切割算法[J]. 计算机工程与设计. 2003(01): 77-79. [5] 王建平，盛军，朱程辉. 基于小波分析的视频图像字符特征提取方法研究[J]. 微电子学与计算机. 2002(05): 51-53. [6] 吴大勇，魏平，侯朝桢，等. 一种车牌图像中的字符快速分割与识别方法[J]. 计算机工程与应用. 2002(03): 232-233. [7] 陈锻生，谢志鹏，刘政凯. 复杂背景下彩色图像车牌提取与字符分割技术[J]. 小型微型计算机系统. 2002(09): 1144-1148. [8] 顾晖，程晨，梁惺彦. 利用模糊边界提取算法实现医学图像边界提取[J]. 现代计算机(专业版). 2008(01): 38-40. [9] 罗诗途，王艳玲，罗飞路，等. 基于分形几何边界提取的图像跟踪方法[J]. 应用光学. 2006(01): 19-22.[10] 王少霞，颜钢峰. 基于张弛法的图像边界提取算法[J]. 江南大学学报. 2005(05): 53-55.[11] 王艳玲，张玘，罗诗途. 基于分形几何边界提取的图像跟踪方法[J]. 光电子技术与信息. 2005(06): 49-52.[12] 付青青，冯桂. 噪声图像中边界提取方法的研究[J]. 电脑与信息技术. 2003(01): 22-25.[13] 王晖，张基宏. 多尺度图像边界提取的小波算法与最优准则[J]. 深圳大学学报. 1997(Z1): 21-25.
中图分类号的确定方法如下：1、在百度中图分类，然后点击第一条显示结果，进入到中图分类号，点击右上侧学科分类及代码。2、继续进入学科分类代码及查询，输入我们相应的代码，点击查询就可以搜索到我们想知道的相关的内容了。3、如果大家不知道对应代码，可以在学科分类与代码查询下方查询，学科分类与代码分类列表中包含所有学科相关的内容，每一个大的学科代码下面又被进一步分为很多不同研究方向的具体代码，这里以代码130（力学）为例。4、点击页面当中的力学（代码130），进入力学分类页面，可以看到力学这门学科下面又具体分，基础力学等学科，这个时候可以看到此时对应的分类代码范围仍然比较广，再以振动与波为例进行操作。5、然后我们可以点击振动与波选项，进入振动与波分类列表，从中可以看到振动与波又分为线性振动力学，非线性振动力学等学科，这样就可以得到最为具体的中图分类号了，你的论文和以上那些内容相关，将对应的中图分类号写在论文关键字下方，这样就完成了论文中中图分类号的查询与确定。
论文参考文献中J、M、D等是什么意思 ？
国家期刊出版格式要求在中图分类号的`下面应标出文献标识码，规定如下：作者可从下列A、B、C、D、E中选用一种标识码来揭示文章的性质：A理论与应用研究学术论文(包括综述报告);B实用性成果报告(科学技术)、理论学习与社会实践总结(科技);C业务指导与技术管理的文章(包括特约评论);D一般性通讯、报导、专访等;E文件、资料、人物、书刊、知识介绍等。
注：英文的文献标识码应与中文对应。[参考文献类型标识码]M专著Monograph;C-论文集Collection;N报纸文章News;J期刊文章Journal;D学位论文Degree;R报告Report;S标准Standard;P专利Patent;A专著、论文集中的析出文献Article;Z其它末说明文献(1)文献类型标识：专著[M];期刊[J];论文集[c];学位论文[D];标准[S];报告[R];专利[P];报纸[N];(2)电子文献类型标识：数据库[DB];计算机程序[CP];电子公告[EB];(3)电子文献的载体类型及其标识：联机网上数据库[DB/OL];
亲 你好 中图分类号u491是学校代码10213UDC629密级公开硕士学位论文基于GIS的车载导航技术研究硕士研究生导师陈希军副教授申请。
根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母标识： M——专著（含古籍中的史、志论著） C——论文集 N——报纸文章 J——期刊文章 D——学位论文 R——研究报告 S——标准 P——专利 A——专著、论文集中的析出文献 Z——其他未说明的文献类型 电子文献类型以双字母作为标识： DB——数据库 CP——计算机程序 EB——电子公告 非纸张型载体电子文献，在参考文献标识中同时标明其载体类型： DB/OL——联机网上的数据库 DB/MT——磁带数据库 M/CD——光盘图书 CP/DK——磁盘软件 J/OL——网上期刊 EB/OL——网上电子公告 一、参考文献著录格式 1 、期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码 2、 专著作者．书名〔M〕．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码 3、 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 4 、学位论文作者．题名〔D〕．保存地点．保存单位．年份 5 、专利文献题名〔P〕．国别．专利文献种类．专利号．出版日期 6、 标准编号．标准名称〔S〕 7、 报纸作者．题名〔N〕．报纸名．出版日期(版次) 8 、报告作者．题名〔R〕．保存地点．年份 9 、电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期 二、文献类型及其标识 1、根据GB3469 规定，各类常用文献标识如下： ①期刊〔J〕 ②专著〔M〕 ③论文集〔C〕 ④学位论文〔D〕 ⑤专利〔P〕 ⑥标准〔S〕 ⑦报纸〔N〕 ⑧技术报告〔R〕 2、电子文献载体类型用双字母标识，具体如下： ①磁带〔MT〕 ②磁盘〔DK〕 ③光盘〔CD〕 ④联机网络〔OL〕 3、电子文献载体类型的参考文献类型标识方法为：〔文献类型标识/载体类型标识〕。例如： ①联机网上数据库〔DB/OL〕 ②磁带数据库〔DB/MT〕 ③光盘图书〔M/CD〕 ④磁盘软件〔CP/DK〕 ⑤网上期刊〔J/OL〕 ⑥网上电子公告〔EB/OL〕参考：
图书属于参考文献中的专著类型用M表示。
参考文献类型：专著[M]，论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A]。
对于“ 专著、论文集、学位论文、报告”的参考文献格式如下：
[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地：出版者，出版年.起止页码（可选）
[1]刘国钧，陈绍业.图书馆目录[M].北京：高等教育出版社，.
扩展资料
参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：
专著M ； 报纸N ；期刊J ；专利文献P；汇编G ；古籍O；技术标准S ；
学位论文D ；科技报告R；参考工具K ；检索工具W；档案B ；录音带A ；
图表Q；唱片L；产品样本X；录相带V；会议录C；中译文T；
乐谱I； 电影片Y；手稿H；微缩胶卷U ；幻灯片Z；微缩平片F；其他E。
各种未定义类型的文献参考示例：
[序号]主要责任者.文献题名[Z].出版地：出版者，出版年
对于英文参考文献，还应注意以下两点：
①作者姓名采用"姓在前名在后"原 则，具体格式是：姓，名字的首字母.
如：Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley,.，如果有两位作者，第一位作者方式不变；之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris,F. & .
②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature,English Weekly.
参考资料来源：百度百科-参考文献
根据你选择书本的性质来选择格式。参考文献中书籍写法格式：[序号]主要责任者。文献题名[文献类型标识]。出版地：出版者，出版年：起止页码（可选）。例如：[1]刘国钧，陈绍业。图书目录[M]。北京：高等教育出版社，1957：15-18。[2]黄钧，徐希博。京剧文化词典[M]。上海：汉语大词典出版社，2001：164。还要区分文章类型，根据不同类型有着不同的写法：1、期刊文章[序号]作者。文献题名[J]。刊名，年，卷(期)：起止页码。[5]丁力，姜安丽，叶旭春。护理安全管理新思路[J]。解放军护理杂志，2006，6(11)：18-22。[6]孟娣娟，绳宇。病人安全文化及其在护理管理中的应用[J]。中华护理杂志，2007，42(10)：942-945。2、专著、学位论文、论文集、报告[序号]作者。文献题名[M]。版次。出版地：出版者，出版年：起止页码。[2]胡雁。护理研究[M]。第4版。北京：人民卫生出版社，2012：38。[3]李琳。住院烧伤患者综合健康状况及其影响因素研究[D]。福州：福建医科大学，2009。[4]辛希孟。信息技术与信息服务国际研讨会论文集：A集[C]。北京：中国社会科学出版社，1994。列出参考文献的作用是论证作者的论点，启发作者的思维。同作者的实验结果相比较。反映严肃的科学研究工作态度，亦为读者深入研究提供有关文献的线索。文献的类型有如下几种：参考文献类型：专著[M]，论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A]。电子文献类型：数据库[DB]，计算机[CP]，电子公告[EB]。电子文献的载体类型：互联网[OL]，光盘[CD]，磁带[MT]，磁盘[DK]。
具体有以下几种类型：M——专著C——论文集N——报纸文章J——期刊文章D——学位论文R——报告，采用字母“Z”标识。对于英文参考文献，还应注意以下两点：1、作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是：姓，名字的首字母。2、书名、报刊名使用斜体字。
一本书是几本书的合集，参考文献要把这几本书的参考文献要列在一起。