人脸识别在市场营销论文参考文献

商业银行经营管理问题研究论文

当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。下面是我整理的商业银行经营管理问题研究论文，一起来看看吧。

一、商业银行经营管理存在的问题

（一）银行内控机制不健全，规避银行风险不到位

健全的银行内控机制能够有效的对银行风险进行规避，在我国近年来发生的金融事件中，都体现出我国商业银行的内控机制存在问题，造成重大损失。建立健全我国商业银行的内控机制，是银行发展的关键。大部分银行有针对自身发展特点的内控规章制度，但是这种机制在不合理的激励约束下，在支行行长的权利过大，造成相应的监督机制不能够顺利进行的情况下，在电子化控制水平较低的情况下，造成商业银行的内控机制不能够很好地发挥效果，阻碍了商业银行规避风险的能力②。

（二）经营管理的方法落后，无法满足业务需求

尽管我国的商业银行在国际影响下也实行了资产负债比例管理，但是没有很好的进行落实，很多银行都是吸收更多的存款，却忽视了成本，这与外国银行追求效益的目标所取得的效果是截然不同的。这种经营管理的落后，造成我国商业银行的经营管理机制并不健全，使得不能够很好地发挥作用，在竞争中处于不利地位。

（三）分业模式对商业银行造成限制

为了降低风险，我国商业银行实行了分页的经营模式，但是这种方式却导致了我国商业银行的发展受到了限制。这种分页的经营模式，使我国商业银行难以满足企业所需的国际水平的金融产品和业务服务，使一些企业选用外国的银行作为自己的支持后盾。

（四）员工的专业水平不高，易造成风险

银行的许多工作人员只是单纯的完成数字任务，认为只要完成了任务就能够保证银行发展。忽略了员工素质对整体的发展提高作用。

二、商业银行经营管理问题的对策

（一）建立健全适合银行发展的内控体制

在经营管理的改革中，建立健全内控体系是商业银行发展的必然趋势，对于支行行长的权利要进行适当的控制，行长要明确自己的职责，不能盲目行使权利。要强化支行的内控体制建设，通过一系列的方法使支行的内控逐渐的科学化。

（二）改变经营管理模式，提高竞争力

商业银行的根本目的是盈利，因此要在这一目标的趋势下，不断地进行经济管理体制的改革，要运用现代管理技术，加强计算机技术的运用，进行精细的分工，对银行上下进行系统的培训，提高员工的经营管理理念，增强银行的竞争能力。改变经营管理模式还要积极吸收国外的有利经验为自己所用，并且不断地进行创新③。

（三）提高员工的整体素质

要加强员工的思想教育，提高员工的素质，对于员工的岗位特点，进行系统、针对的培训，对于员工的工作银行要进行明确划分，使银行的岗位得到具体的落实，并且岗位责任有人可寻，对员工要进行奖励与约束并存的管理机制，使员工意识到工作责任心的重要性，对员工的知识技能要进行定期的检查，做到用员工之所长，谋银行之发展。

三、结语

商业银行的发展对于我国整个金融业的发展有着积极的推动作用，我国商业银行的经济管理在经济全球化的背景下，竞争能力较弱，跟不上发展的步伐。加强我国商业银行的经营管理，对于一些金融风险起到规避的作用，对于银行自身的发展以及参与国际竞争能力都有很大的提高。

【摘 要】

随着移动互联网、云计算、大数据挖掘技术的不断发展，大数据在银行业领域的应用日趋深入。论文以大数据时代为背景，对大数据在商业银行中的应用现状和存在的问题进行研究。论文运用SWOT分析法对商业银行目前的优势、劣势、机遇和挑战进行分析，发现现阶段银行业在经营管理上的问题，结合大数据应用，从精准营销、客户关系管理、风险控制和用户信用管理四个方面，提出优化商业银行经营管理的策略。

【关键词】

大数据；商业银行；经营策略

1.商业银行业大数据应用的特点

2017年人民银行和银保监会分别在《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》中提出，商业银行要引入大数据等新技术，推进大数据基础设施建设，加快推动银行业务创新，加强风险控制能力。大数据已经被提升到了国家战略高度，在银行业运用过程中取得了一定的成果[1]。

数据容量大。我国商业银行长期的业务开展，使得银行业“天然”拥有海量数据，商业银行的主要数据是围绕柜面业务系统、信贷管理系统和风险控制系统等产生结构化数据。商业银行推出的电子金融服务系统，使得一些非结构化的数据信息开始产生，包括指纹和人脸识别等。数据结构复杂，移动互联的发展促使半结构化、非结构化数据爆发式增长。数据资产化，利用价值大。商业银行在稳健经营中对数据的准确性有很高的要求，利用好银行已有的海量数据，应用在客户识别、风险识别和产品营销等不同场景下，更好地实现数据资产的增值。

2.基于大数据应用的商业银行经营策略的SWOT分析

拥有的优势（Strength）

成本控制优势。随着信息技术发展，商业银行能够实现现有业务流程的自动化，大大降低了物理网点的工作人员数量，降低了银行的运营成本。随着云计算能力的提高和技术的成熟，云计算系统中的数据均保存在“云”端，减少关于IT基础设施的建设、单位数据存储和处理的成本。

营销效率优势。商业银行通过本身的海量数据进行深度挖掘，对客户进行静态特征、行为特征、倾向预测三个层次的刻画，构建客户体系，进行营销活动的精确推送。通过分析客户上下游相互关系，了解客户间业务等往来情况，发掘新的潜在客户，确定交叉销售目标，提高了客户服务效率及营销精准度。

风险管理优势。银行在传统风险控制方面积累了丰富经验，这些为大数据挖掘、传输、存储与安全应用提供了相对成熟的基础环境。将大数据、人工智能等技术作为风控工具应用到风险控制工作，提升风险控制效率和精准度。

存在的劣势（Weakness）

业务同质化。我国商业银行盈利的主要业务是贷款业务，少有针对客户需求设计开发的特色产品。因此，大数据的应用范围可以深入其他能够盈利的业务，如银行业的中间业务。利用大数据优势，找准银行的自身业务定位，打造差异化的竞争模式。

数据共享程度不高。各家商业银行均拥有自己的系统，出于自身利益考虑，几乎不存在分享机制，导致大数据基础建设效率低、数据利用率低、在整体上缺乏系统性，各银行只能描绘客户在本行的交易画像，不能展示出客户的金融全貌。

拥有的机会（Opportunity）

强化优势。商业银行传统所具备的安全、稳定、诚信等优势可以通过大数据应用进一步巩固强化。在风险管理中进一步利用大数据，提高银行自身的安全性。在营销方面，不断完善客户画像，了解客户真实需求，实现精准营销。成本控制方面，随着大数据技术的不断成熟，人力成本、设备成本和运营成本也将不断降低[2]。

金融产品的创新。在大数据时代，银行业不断进行产品创新，以满足客户个性化需求。这就需要深入了解客户的核心需求，利用大数据建立数据模型，为其定制专属于消费者自己的金融产品，提升用户的体验满意度。

面临的威胁（Threat）

银行业与互联网金融企业的竞争加剧。信息技术的快速发展，促使互联网金融呈现出爆炸式的发展态势。互联网金融模式具有资金配置效率高、交易成本低、支付便捷、普惠性等特点。互联网企业加快布局金融业，对整个银行业的核心业务产生冲击，挤占了原本属于传统银行业的利润空间。

数据的安全性问题。首先，随着互联网技术的发展，数据量的大幅增加导致了数据的严重失真，大量无序低效的无用信息混进数据库形成垃圾数据，增加信息误读的风险。其次，商业银行运用云平台也伴随着一定的风险：一是网络系统与存储中心可能存在漏洞引起技术安全风险；二是海量客户信息与个人隐私信息的泄露风险。

3.基于大数据应用的商业银行经营管理优化策略

精准营销

大数据应用更强调相关关系释放出的潜在价值。商业银行拥有海量数据，可利用聚类分析，挖掘出更多数据中含有的潜在特性，帮助商业银行进行市场细分。通过大数据挖掘中的关联分析相关关系，发掘新的潜在客户，确定交叉销售目标。大数据不断推进金融产品创新。商业银行通过大数据挖掘为客户提供差异化服务和定制化价格。根据对海量数据的分析预测，建立相应策略模型，掌握客户的消费习惯和行为特征，实现创新式的营销、无缝多渠道的销售、个性化的服务[3]。

客户关系管理

商业银行业务同质化严重，客户管理十分重要。在互联网背景下，金融脱媒现象加速，碎片化金融产品抓住了市场需求，提供差异化产品的同时也剥夺了银行的客户资源。因此，运用大数据挖掘方法可以为商业银行提供更精确的客户关系管理。商业银行可以与其他行业或大数据公司形成合作关系，以获取客户出行、交易习惯等数据，进行客户信用评分，当客户提出需求时，商业银行利用人工智能进行判断。商业银行还可利用大数据更精准地预测客户流失概率，并对相应超过客户流失概率阈值的客户实行定制化客户挽留措施[4]。

风险控制

银行业作为高经营风险的行业，风险控制是其生存和发展的基础。通过大数据技术扩容传统商业银行风险管理的数据源并处理半结构化和非结构化的各类数据，构建大数据风险管控平台，全面收集客户的数据。注重内外部数据的融合，整合银行内部积累的金融信息，同时，获取外部数据或公共信息等数据，降低信息不对称程度，增强风险控制能力。建立风险管控模型，可以借鉴国内外同业的做法，设计符合实际要求的模型，根据实际情况开展训练，输入实际的数据进行模型训练和验证，合理地改进模型的配置参数，提高模型的准确度[5]。

信用管理

商业银行信用风险管理对商业银行的贷款决策具有显著影响。商业银行要构建人工和数据相结合的模式，运用大数据挖掘技术，集合内外信息资源，形成覆盖所有机构、所有客户、所有产品的实时监测分析和预警控制网络，提高信用风险预警水平。利用大数据，实现贷款业务的贷前、贷中和贷后全过程管理。强化贷前风险识别，在客户审批阶段，依托行内信用数据库、评级系统及反欺诈平台，提前对客户可能存在的违约风险进行精准判断；强化贷中审批自主化，大数据信贷审批系统以风控评分卡模型的自动审核为主，加以人工审核进行辅助的模式；强化贷后风险监测，商业银行要建立信贷投放、资产质量等多维度的信用风险日常监测指标体系。

【参考文献】

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【3】屈波,王玉晨,杨运森.互联网金融冲击下传统商业银行的应对策略研究--基于SWOT分析方法[J].西部金融,2015(1):41-45.

【4】严文枢.关于商业银行大数据应用的思考和探析[J].福建电脑,2014(7):68-69.

【5】信怀义.商业银行大数据的应用现状与发展研究[J].中国金融电脑,2016(8):26-28.

【摘要】

在经济全球化迅速发展以及改革开放不断扩大的机遇中，我国各行各业得以迅猛发展，其中我国银行业的发展举世瞩目，取得了许多长足的进步。但是，机遇与挑战通常是并存的，在银行业场迅速发展的同时，商业银行之间的角逐也逐渐激烈起来。因此，我国商业银行也面临着许多挑战。比如，在商业银行的经营管理中，还存在着许多风险与不足，与此相关的经营管理体制也未能及时的建立健全。商业银行若是想在如此激烈的角逐占有一席之地，就必须对其管理中存在或者潜在的风险加以预测并且进行防范。本论文根据商业银行经营管理中的出现的情况进行分析，通过一些成功经验，提出对风险的预测以及防范策略。

【关键词】

商业银行 经营管理 风险 防范措施

一、商业银行经营管理中存在的风险

（一）银行出现的不良贷款率较高

银行经营管理中出现风险种类十分多，但是主要对银行经营造成影响的是银行资产的质量风险。而对于资产的质量起到关键性作用的.是贷款的质量，许多银行存在的风险大多是由不良贷款引发的。依据近过去几年的数据统计，我国商业银行的不良贷款率相对于国外的主要商业银行还是偏高的，因此得出不良贷款率仍旧是造成我国银行资产质量风险的主要原因之一。

对不同种类企业的还贷能力进行准确评估存在一定难度，这给银行贷款的发放与回收带来困难。对于部分经营能力较强、企业规模大并且实力相对雄厚的企业，这部分企业绝大多数已经具备上市的资格，在相关行业中具有稳定地位。因此，在商业银行放贷中十分抢手，银行也十分愿意向其发放贷款。但是，相对的一些企业经济效益并不是十分理想，对于银行的贷款不能及时返还，造成银行信贷资金的危机，使其流动性受到限制。近年来由于经济增速的下降，大量企业盈利能力降低，对于商业银行的贷款质量造成了一定不利影响。

（二）员工的综合素质不高

在银行经营管理风险中，员工是主要的操作人员。但是，由于不少员工的综合素质以及学习水平不足，也成为影响银行经营管理风险的主要因素之一。员工的总体水平是企业竞争力的直接影响因素。但是我国银行员工的综合素质还不能满足银行业务发展的需求，更有甚者，有部分员工缺乏职业道德素养，利用个人的职位谋取或者侵犯银行利益，在进行工作的同时，出现了挪用公款、贪污等违法行为，对银行业务的发展造成不利影响。其次，就是银行员工的个人工作水平以及经验不足，对经营管理岗位的需求无法满足，缺少长远发展的眼光，不能应对随时出现的风险，成为阻碍银行发展的因素。

（三）个人信用系统的不完善

在银行经营管理中存在的影响因素之一是个人信用系统的不完善。银行业务中的重要组成部分是个人信贷，为了能够让个人信贷能够及时的返还，银行一般是要对贷款人的个人信用进行审查，对于一些没有良好的个人信誉的客户，将不会同意其贷款要求。但是，从银行业务对于个人信用的审查流程来看，普遍存在的问题是，对个人信用审查的不严格以及相关的贷款信用管理体制尚未健全。如今信用系统中涉及贷款人的各种信息以及身份证明并不能对贷款人的信用情况进行真实有效的反映。个人信用系统的不完善以至于出现对贷款人的可支配资金、可抵押的资产或是其收入情况不能全面掌握，或是贷款人出现一些伪造信息的情况。个人信用系统的不完善最终导致的结果是银行的贷款不能在规定时间内及时的收回，从而对整体运转系统造成影响。

二、银行经营管理中的防范策略

（一）资产配置进行优化，降低不良贷款率

对资产配置进行优化，从而降低不良贷款率。这不仅能降低银行风险爆发的概率，还会银行业务的发展有着促进作用。首先，要提高资产的质量，就要对资本的运作水平进行提高。要对银行业务中长期贷款进行科学的设置，使银行的流动性得以保障。其次，对金融科技的创新能力进行强化，将大数据、云计算等技术运用到贷款过程中，收集、分析各类数据，使银行能够精确的了解贷款过程中各种信息，使不良贷款率降低。最后，对于出现的不良贷款采取相应的手段，对其进行约束，并且对审款、放款、贷款等流程进行严格把控，增强信用贷款的管理，推进银行经营的进步以及银行业务的发展。

（二）提高员工综合素质

员工的综合素质与银行能否顺利发展有着不可磨灭的联系，根据这一实际状况，银行应当对员工的综合素质引起重视，增强员工的综合素质，建成一支高素质、复合型人才队伍。第一，在招聘中进行严格要求，对人才的综合素质进行严格的考察与测评，既要对其专业能力进行考评，还要对其职业道德素质以及道德水平进行测评，使其能够保持对工作的热情以及在工作中能够发挥其能动性，积极的承担自己的责任。第二，对银行员工进行定期的培训，提供外出学习先进经验的机会，使其的专业知识不断更新，不断的积累先进经验。第三，在金融市场风云变幻中，银行也必将随之变动。因此，要求员工能够及时掌握市场的行情，通过对市场行情的分析开拓自己的眼界，提高员工对风险的敏感度。第四，要提高员工的综合素质水平，必须要定期的对员工进行考评，严格对其行为进行把关，有助于形成良好的学习氛围，促进员工综合素质的进步。

（三）建立健全信用系统

建立健全信用系统对推进银行经营管理有着关键性的作用，同时也是信贷业务能否良好展开的必要保障。在贷款业务的进程中，信用系统能否建立健全对贷款人的信用审查部分有着重要的推动作用。第一，银行在信贷业务中要完善信用审查环节，对其工作流程严格把关，对贷款人信息进行精确严格的问询，保证其信息的准确性。第二，在建立健全信用系统的过程中，要求银行员工在工作时，要对贷款人的信息填写进行具体的指导，并且明确的对其进行提示，要求其填写关于信用贷款的所有相关信息，包括其可抵押资产、收入来源、总体资金以及贷款资金的用途等详细信息。第三，对于贷款人填写的信息，银行后期应该进行仔细核查，并定期对其进行追踪，使信用系统的健全得以保障，从而降低潜在的信用风险。

三、结语

在经济全球化带动我国银行发展的同时，我国银行的竞争也日益激烈。在各种风险因素的影响下，银行的经营管理也存在着各种不同的风险。在商业银行经营管理中，风险的存在是不可回避的问题。因此，银行应该通过各种手段对已出现的或是潜在的风险采取解决措施或是提前预测，有效的规避风险。只有提高对风险认识的敏感度，才能对出现的风险坦然面对，继而能够使银行能够顺利发展，为我国经济发展做贡献。

人脸识别可以应用在金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

1、企业、住宅安全和管理。

2、电子护照及身份证。

3、公安、司法和刑侦。

4、信息安全：如计算机登录、电子政务和电子商务，在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。

扩展资料：

人脸图像采集及检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

参考资料来源：百度百科—人脸识别

人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。

人脸识别最初的应用源于公安部门关于罪犯照片的存档管理和刑侦破案，刑侦破案，当公安部门获得罪犯的照片之后，可以利用人脸识别技术，在存储罪犯的数据库中找出最相像的人作为嫌疑犯，极大的节省了破案的时间和人办物力。

扩展资料

人类可以轻松根据人脸辨别一个人，利用计算机进行完全自动的人脸识别，仍存在许多难点，人脸的差异性，使得人脸识别技术变得异常复杂，难以挑战，主要体现在以下几个方面：

1、人脸表情复杂，人脸具有多样的变化能力，人的脸上分布着五十多块面部肌肉，这些肌肉的运动导致不同面部表情的出现，会造成人脸特征的显著改变；

2、人脸随年龄而改变，随着年龄的增长，皱纹的出现和面部肌肉的松弛使得人脸的结构和纹理都将发生改变；

3、人脸有易变化的附加物，例如改变发型，蓄留胡须或者佩戴帽子和眼镜等饰物；

4、人脸特征遮掩，人脸全部、部分遮掩将会造成错误识别。

5、人脸图像畸变，由于光照、视角、摄取角度不同，可能会造成图像的灰度畸变、角度旋转等，降低了图像质量，增大了识别难度。

参考资料来源：百度百科-人脸识别

1、金融领域。人脸识别当前在金融领域的应用最为广泛，当前国内金融领域监管要求严格，金融相关产品都需要实名认证，并且具有较高的安全性要求，活体识别，银行卡ocr识别，身份证ocr识别，人证对比等在各大手机银行，金融app，保险app等都已经成为不可或缺的一个环节。2、安保领域。目前大量的企业，住宅，社区，学校等安全管理越来越普及，人脸门禁系统已经成为非常普及的一种安保方式。3、通行领域。很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。4、泛娱乐领域。现在市场上火爆的美颜相机，网络直播，短视频等都是建立在人脸识别的基础上对人脸进行美颜和特效处理。5、公安，司法领域。公安系统在追捕逃犯时也会利用人脸识别系统对逃犯进行定位，监狱系统目前也会对服刑人员通过人脸识别系统进行报警和安防。6、自助服务设备。如银行的自动提款机，无人超市等。7、考勤及会务。如工作考勤，会议出席人脸墙等。目前人脸识别市场上的巨头主要有商场，也有很多领域内巨头公司投资的小公司。

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.

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[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.

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