人脸检测研究的目的意义及国内外现状
1 研究目的和意
义 ..................................................................... ...................................................... 1 2 国内外研究现状 ..................................................................... (2)
(1)基于知识的方
法 ..................................................................... (2)
(2)基于模板匹配的方
法 ..................................................................... .. (2)
(3)基于肤色的方
法 ..................................................................... . (3)
1 研究目的和意义
自美国“9.11事件”后，身份鉴定已经成为安全、电子政务等应用领域研
究的热门。而基于密码或证件的传统身份识别和验证的系统，若密码被盗取或者证件被窃取，有可能造成机密的失窃、国家和个人财产的流失，甚至对社会安全构成某种程度的威胁。
为提高身份识别系统的安全性，近年来，各国政府非常重视不易被仿制的
基于生物特征识别技术的研究，该技术相比传统个人身份识别具有更好的安全性、可靠性和有效性。
生物特征验证识别包括指纹、虹膜、人脸、掌纹、声音等的验证识别。人
脸识别与指纹、虹膜、掌纹识别等生理特征识别技术相比，虽然起步较晚，但具有非侵犯性，不要求被识别者主动配合，采集人脸方便等优点，且其其所需硬件比采集指纹、虹膜等所需的造价低。因而人脸识别是一种非常自然、友好的生物特征识别认证技术，并且已普遍应用于刑侦破案、安全验证系统、信用卡验证、视频会议、人机交互、证件核对、ATM等多种场合。
人脸识别技术包括图像或视频中进行人脸检测、从检测出的人脸中定位眼
睛位置、然后提取人脸特征、最后进行人脸比对等一系列相关的技术。人脸检测的结果将对后续的工作产生重要的影响，即人脸检测的基础，因此研究人脸检测具有十分重要的研究意义和实用价值。
2 国内外研究现状
人脸检测和识别发展至今，大致可以分为基于知识的方法、基于模板匹配的方法和基于肤色的方法。
(1)基于知识的方法
基于知识的方法是利用对人脸的先验知识导出的规则来进行人脸检测。人脸局部特征的分布总是存在着一定的规律，例如人的两个眼睛总是对称分布在人脸的上半部分，鼻子和嘴唇中心点的连线基本与两眼之间的连线垂直等。于是，可以利用一组描述人脸局部特征分布的规则来进行人脸检测。Yang和Huang采用分层次的基于知识的方法进行人脸检侧，建立了知识的三层检测系统，而该方法主要困难是把人类感知的经验转化成定义完善的规则，由于这些规则具有确定性，但对于规则涵盖之外的人脸很难正确检测，造成漏检;但是如果这些规则太普通化，可能会导致误检。此外，这种方法很难用于检测不同姿势的人脸，因为要列举所有可能的情况很困难。
(2)基于模板匹配的方法
首先建立并存储一些人脸模板作为标准，这些模版可以是人脸或是单独的眼睛、鼻子、嘴，或者是具有弹性的模版，然后利用一些算法来计算各待测区域与标准模板的相似程度或称相关性，以此来判断某一区域是否为人脸或相应特征。梁路宏等的方法，是在人脸检测中使用了5个模板:1个用于初筛选的双眼模板，4个用于检测的不同长宽比的人脸模板。该方法在针对正面单人脸的运用中取得了较好的效果。然对于复杂背景的人脸检测，建立一个能很好的区分背景干扰同时又代表各种差异人脸的模版是问题的关键点。而事实上，有着很好区分背景干扰的模版，难以代表各种人脸模版，而能代表各种人脸的模版又不能很好的区分背景，也即对于基于模版匹配的方法，准确率与漏检率始终是一对矛盾。
(3)基于肤色的方法
基于肤色方法则利用人脸肤色进行图像的分割和人脸的检测。肤色是人脸的重要信息，它不依赖于面部的细节特征，对于旋转，表情等变化情况都能适用，有相对的稳定性，并且能和大多数背景物体的颜色相区别，有速度、姿态不变性等特点。因此，该方法广泛应用于复杂背景中的人脸检测，一些检测算法取得了较好的检测效果。而存在的问题是，由于光照、噪声和遮挡等使图像特征被严重地破坏，肤色特征被弱化，可能使得算法难以使用。
虽然基于肤色的方法有一定的局限性，但是其优点也非常突出。利用具有不变性的特征，可以在复杂背景下进行人脸检测，这种方法对人脸的方向大小等没有过多的限制，处理速度相对较快，适用于实时系统人脸检测定位。尤其是针对复杂背景下的彩色人脸图像，该方法利用肤色分割出可能的人脸区域，经过整理得到人脸候选区，在人脸候选区中进行人脸特征的提取和验证，以此确定人脸。
人脸识别的非负矩阵分解(NMF)方法文献综述 摘要：人类对整体的感知是基于对部分的感知，NMF（非负矩阵分解，Non-negative matrix factorization）的思想正是源于此。通过对矩阵分解因子加入了非负性约束，使得对高维非负原始数据矩阵的分解结果不存在负值，且具有一定的稀疏性，因而得到了相对低维、纯加性、拥有一定稀疏特性的分解结果。与PCA（主成分分析，principal components analysis）等传统人脸识别方法相比，NMF的基图像就是人脸的各个局部特征，并且通过对经典算法的一系列优化，改进的NMF算法的识别率和鲁棒性较传统方法有着显著优势。此外，NMF在机器学习、语义理解等领域也有着重要应用。 关键词：非负矩阵分解（NMF）稀疏性改进的NMF 语义理解 一、引言 在实际中的许多数据都具有非负性，而现实中对数据的处理又要求数据的低秩性经典的数据处理方法一般不能够确保非负性的要求，如何找到一个非负的低秩矩阵来近似原数据矩阵成为一个关键问题。在这样的背景下，NMF方法应运而生。 NMF方法思想最早可以追溯到由Paatero和Tapper在1994年提出的正矩阵分解（Positive Matrix Factorization,PMF）[1]；此后1999年，Lee和Seung提出了一个以广义KL散度为优化目标函数的基本NMF模型算法，并将其应用于人脸图像表示[2]；2001年，Lee和Seung通过对基本NMF算法进行深入研究，又提出了两个经典的NMF算法，即基于欧氏距离测度的乘性迭代算法和基于广义KL散度的乘性迭代算法，并给出了收敛性证明[3]，这两种算法称为NMF方法的基准算法，广泛应用于各个领域。 但是在实际应用中，由于经典的基准NMF算法存在收敛速度较慢，未利用统计特征，对光线、遮挡等敏感，以及无法进行增量学习等问题，各种改进的NMF算法被提出。其中包括Lin提出的基于投影梯度（Projected Gradient，PG）的NMF方法[3]，该方法有着很高的分解精度；Berry提出的基于投影非负最小二乘（Projected Non-negative Least Square，PNLS）的NMF方法[5]，通过这种方法得到的基矩阵的稀疏性、正交性叫基准NMF方法都更好；此外还有牛顿类方法[6]和基于有效集[7]的NMF方法等。 二、NMF的基准算法 1.NMF模型 给定一个非负矩阵(即)，和一个正整数，求未知非负矩阵和，使得 用表示逼近误差矩阵。可以用下图表示该过程：
第1章绪论 1.1我国公路现状 交通运输业是国民经济中从事运送货物和旅客的社会生产部门，是国民经济和社会发展的动脉，是经济社会发展的基础行业、先行产业。交通运输主要包括铁路、公路、水运、航空、管道五种运输方式，其中，铁路、水运、航空、管道起着“线”的作用，公路则起着“面”的作用，各种运输方式之间通过公路路网联结起来，形成四通八达、遍布城乡的运输网络。改革开放以来，灵活、快捷的公路运输发展迅速，目前，在综合运输体系中，公路运输客运量、货运量所占比重分别达90％以上和近80％。高速公路是经济发展的必然产物，在交通运输业中有着举足轻重的地位。在设计和建设上，高速公路采取限制出入、分向分车道行驶、汽车专用、全封闭、全立交等较高的技术标准和完善的交通基础设施，为汽车快速、安全、经济、舒适运行创造了条件。与普通公路相比，高速公路具有行车速度快、通行能力大、运输成本低、行车安全、舒适等突出优势，其行车速度比普通公路高出50％以上，通行能力提高了2~6倍,并可降低30％以上的燃油消耗、减少1/3的汽车尾气排放、降低1/3的交通事故率。 新中国成立以来，经过60多年的建设，公路建设有了长足发展。2011年初正值“十一五”规划结束，“十二五”规划伊始。“十一五”时期是我国公路交通发展速度最快、发展质量最好、服务水平提升最为显著的时期。经过4年多的发展，公路交通运输紧张状况已实现总体缓解，基础设施规模迅速扩大，运输服务水平稳步提升，安全保障能力明显增强，为应对国际金融危机、保持经济平稳较快发展、加快经济发展方式转变、促进城乡区域协调发展、保障社会和谐稳定、进一步提高我国的综合国力和国际竞争力作出了重要贡献。 “十一五”前4年，全国累计完成公路建设投资2.93万亿元，年均增长近16％，约为“十一五”预计总投资的1.2倍，也超过了“九五”和“十五”的投资总和。公路建设投资的快速增长，极大地拉动和促进了国民经济的迅猛发展。从公路建设投资占同期全社会固定资产总投资的比重来看，“十一五”期间基本保持在4.5％左右。 在投资带动下，公路网规模不断扩大，截至2009年底，全国公路网总里程达到386万公里，其中高速公路6.51万公里，二级及以上公路42.52万公里，分别较"十五"末增加36.4万公里、2.5万公里和9.4万公里；全国公路网密度由“十五”末的每百平方公里34.8公里提升至40.2公里。预计到2010年底，全国公路网总里程将达到395万公里，高速公路超过7万公里，分别较“十五”末增加45.3万公里与3万公里。农村公路投资规模年均增长30%，总里程将达到345万公里，实现全国96%的乡镇通沥青（水泥）路。 “十一五”期间公路的快速发展，为扩大内需、拉动经济增长作出了突出贡献。特别是2008年以来，为应对国际金融危机，以高速公路为重点，建设步伐进一步加快，“十一五”末高速公路里程将达到"十五"末的1.78倍。“十一五”期间全社会高速公路建设累计投资达2万亿元，直接拉动GDP增长约3万亿元，拉动相关行业产出
1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较
国外中小学教育的现状分析 国外中小学教育的现状分析 国外中小学教育的现状分析 发达国家的中小学课程设置 英国基础教育阶段的国家课程为12门：英语、数学、科学、设计和技术、信息和交流技术、历史、地理、现代外语、艺术和设计、音乐、体育、公民。在12门必修课之外，学校还有义务对学生进行人格培养、社会性的养成、健康教育、升学与就业指导等。此外，社区活动、劳动体验等活动课程也纳入学校课程体系。 日本的课程改革突出设立综合学习时间，国家不规定其具体内容，而由各学校创造性地组织跨学科的学习活动，例如自然体验、社会参观、制作与生产活动等。小学以综合课程为主，初中压缩必修课内容和课时，扩大选修学科，鼓励学校创造有特色的课程。 美国是一个典型的教育地方分权国家，各州都有自己的课程标准及相应的课程设置，但各州课程标准都包括4门核心学术科目：英语、数学、科学和社会。美国中学课程设置相当
广泛，主要包括英语语言艺术、公民与政府、数学、科学、音乐与艺术、外国语、实践技能等。其综合中学一般分为3科：学术科、职业科、普通科，每门课程在教学时都分解成讲座、课堂实践、工场—实验室实践等3个部分。 国外中小学的创造教育 一、什么是创造教育 这门学科诞生迄今已有61年历史。创造教育是创造学的一个分支，它是根据创造学的原理，结合哲学、教育学、心理学、人才学、生理学、未来学、行为科学等有关学科，通过探索与实践而发展起来的，创造教育必须通过课堂教学、家庭教学、社会教学活动的途径，帮助学生和人们树立创造意识、培养创造精神，坚定创造志向，发展创造性思维，掌握创造性发现、发明、创造技法和创造性方法，从而开发人的潜在的创造能力，因此，创造教育也是一种先进的教育方法。1．创造教育的目标 创造教育的出发点和落脚点是培养创造型人才。李政道讲：“培养人才最重要的是创造能力”。尤其是全面发展的创造型人才，各国提法不同，但基本目标是相同的。如美国的“和谐发展的人”日本的“协 调发展的人”。其核心是培养创造能力。 2．创造教育的内容 （1）创造哲学教育
毕业设计（论文）开题报告 毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2500字以上的文献综述，文后应列出所查阅的文献资料。 基于matlab人脸识别技术的实现 文献综述 一、MATLAB概述 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。而在本文中主要用到的功能是图像处理功能。 二、BP神经网络概述 人工神经网络（Artificial Neural Net works，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络发展的主要历程有:20世纪50年代末,Rosenblatt提出的感知器模型和Widrow提出的自适应线性元件,出现了简单的线性分类器;1986年,Rumelhart和Mcllelland 提出了层网络“误差反向传播算法(BP)”,使有导师学习多层感知器网络(ML PN)模式分类器走向实用化,在此基础上又派生出若干前向网络,如径向基函数网络( RBFN)和函数链网络等;1982年,美国加州工学院的物理学家Hopfield提出的一种用于联想记忆和优化计算的反馈网络模型,由于引进了“能量函数” 的概念,使网络走向具体电路有了保证;20世纪70年代,Watanabe 提出了使用模式子空间的概念来设计不同类别对应的子空间,由不同类别聚类的子空间实现模式识别; Kohonen提出的自组织特征映射网络模型等都为神经网络模式识别理论提供了进一步的根据。 构成人工神经网络的三个基本要素是:神经元、络拓扑结构和网络的训练(学习)方法。神经元(节点)的作用是把若干输入加权求和,并对这种加权和进行非线性处理后输出。神经元的选择一般有以下特点:每个神经元都具有多个输入、个输出,具有闭值,采用非线性函数。 1、神经元
国内外高速公路发展研究综述
国内外高速公路发展研究综述 交通运输业是国民经济中从事运送货物和旅客的社会生产部门，是国民经济和社会发展的动脉，是经济社会发展的基础行业、先行产业，而交通运输业中，公路起着“面”的作用，各种运输方式之间通过公路路网联结起来，形成四通八达、遍布城乡的运输网络，因此高速公路的发展是国民经济发展中不可或缺的重要成分。 世界上最早的高速公路出自德国，于1931年建成，位于科隆与波恩之间，长约30公里由阿登纳（KonradAdenauer，当时的科隆市长，后来的西德总统）于1932年8月6日宣布开通。自此以后，高速公路在世界范围内从无到有的快速发展起来。在中国，1988年10月31日，全长18.5km的沪嘉（上海—嘉定）高速公路建成并正式投入使用，结束了我国大陆没有高速公路的历史自此中国的高速公路网络飞速的发展与完善起来。 在世界各国高速公路发展的过程中，我们对高速公路的研究也不断升华，世界高速公路从无到超过23万公里，规模不断的扩大，这80多年中，国外发达国家高速公路的发展一般经历了以下四个阶段[1]： a）第一阶段，发展起步期，其特点是：经济总量较小，高速公路认知度低，规模不大且里程增长缓慢。 b）第二阶段，快速发展期，其特点是：经济加速增长，高速公路需求旺盛，通车里程迅速增长。 c）第三阶段，接近饱和期，其特点是：经济稳定增长，资源紧俏，高速公路通车里程增长趋缓，以提高路网质量为主。 d）第四阶段，相对稳定期，其特点是：经济持续增长，资源紧缺，高速公路网规模趋于稳定，路网运行质量的提高主要依靠提高交通管理水平实现，智能运输相比较而言，我国的高速公路也经历了四个阶段 1)第1阶段为1985年以前，20世纪80年代初期，我国大陆还没有高速公路，在这以前，我国建设的公路都属于一级以下公路。 2)第2阶段为1986年至1995年期间，为适应国民经济和社会发展的需要，在“七五”期间，我国建成了以沈大、沪嘉、广佛、西临为代表的高速公路522 km，实现了高速公路零的突破，这一阶段开始尝试将一级路、二级路改造为高速公路。
人脸识别技术的应用背景及研究现状 1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：
人脸识别可行性研究报告 一报告目录 第一章前言 第一节课题背景 一课题的来源------------------------------------------------------------------------------1 二人脸识别技术的研究意义------------------------------------------------------------2 第二节人脸识别技术的国内外发展概况---------------------------------------------------3一国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------3 二国内发展概况---------------------------------------------------------------------------4 第二章系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------------6第一节可行性分析------------------------------------------------------------------------------6 一技术可行性分析------------------------------------------------------------------------6 二操作可行性分析------------------------------------------------------------------------7 第二节需求分析---------------------------------------------------------------------------------7 一应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------7 二开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------8 三运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------8 第三节预处理方案选择------------------------------------------------------------------------9 一设计方案原则的选择------------------------------------------------------------------9 二图像文件格式选择---------------------------------------------------------------------9 三开发工具选择---------------------------------------------------------------------------9 第一章前言 第一节课题背景 一课题的来源 随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。 二人脸识别技术的研究意义
当前中小学学生道德现状调查 摘要：中小学生是未来社会主义建设的接班人，在当今市场经济激烈竞争的形势下，除了要求他们有更高的文化，还需要有更好的素养。因此，我们要在传授中小学生科学文化知识、培养学生的创新精神和实践能力的同时，关注他们的身心健康和发展，培养他们良好的道德品质，全面推进素质教育，分析中小学生道德状况和道德环境的实存状况，有助子更清晰地把握问题，也为道德教育的有效实施奠定了基础。本调查的目的不在于评价中小学生的道德品质高低或道德发展程度，而在于考察当前中小学生道德的真实状况，分析其中存在的问题，通过思考和探索，试图找到解决这些问题的方法与对策。 关键词：中小学生道德现状对策 调查的统计结果 第二题： A B C 小学生0.1 0.2 0.7 初中生0.15 0.1 0.75 高中生0.1 0.2 0.7 图表可以看出，无论是小学生还是中学生的对《中学生日常行为规范》或《小学生日常行为规范》的内容都基本不了解。可见学校的教学都打重点放在了成绩上，而忽视了学生的素质教育，学生也不知道主动去了解规范，那制定规范还有什么用。 第四、五、六题平均统计： A B C 小学生0.6 0.3 0.1 初中生0.51 0.24 0.25 高中生0.3 0.15 0.55 图表可以看出，随着年龄的增长学生的集体与个人的关系越来越偏重自身，越来越自私，集体观念淡薄。这一现象显示了:1.学习压力大，导致越来越不想不时间浪费在集体活动上，学校看重的是成绩，一切以自己为圆点；2.越来越多的独生子女导致家长的溺爱，什么都不让做，怕伤到孩子。 第七、八、九题平均结果： A B C 小学生0.4 0.2 0.4 初中生0.45 0.1 0.45 高中生0.3 0.25 0.45 图表可以看出：学生主要分为两类，文明礼貌尊敬老人、斤斤计较。学生出现这种分化可能是，家长的溺爱，自私自利，家长，社会等不良环境的影响。 第十题： A B C 小学生0.6 0.1 0.3 初中生0.64 0.1 0.26 高中生0.75 0.1 0.15
文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外，本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System，简称FRS)，必然要综合运用以下几大学科领域的知识： 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机
道路工程国内外设计现状和发展趋势 随着经济的发展、综合国力增强，我国的建筑材料、设备、建筑技术都有了较快发展。特别是电子计算技术的广泛应用，为广大工程技术人员提供了方便、快捷的计算分析手段。更重要的是我国的经济政策为公路事业发展提供多元化的筹资渠道，保证了建设资金来源。 交通是人类生存和社会发展所必须进行的活动。早在古罗马时代，就出现了世界上最早的单向通行方式；1933年，德国开始修建世界上第一条高速公路，出现了立体交叉结构，接着意大利、英国、法国和美国等相继修建了许多高速公路，加速了交通工程学的发展；到了80年代，新交通体系初见端倪，逐步实现了交通体系与交通管理自动化，为交通工程的现代化开辟了广阔的前景。 一、现代交通工程学在我国的发展 我国最早发明了马车，举世闻名的“丝绸之路”是世界上第一条最长的横贯欧亚大陆的交通干线。所以，我国古代的交通工程是闻名于世的。现代交通工程学在我国的发展是在70年代后期，当时美、日、英、德、加拿大等国的专家先后在我国讲学，介绍了国外交通规划、交通管理、交通控制与交通安全以及国外交通工程的发展方向和管理经验，推动了交通工程学在我国的发展。 目前，我国对公路交通工程设施的研究经过20多年的努力，已经规划管理、设计、工程、制造、科研等方面取得了很大进步，具有了一定的实力：交通安全设施方面已探索出了一套适合我国国情的设
计、制造、施工规范；在高速公路监控、通信、收费系统与实施方面，对控制方式、收费制式、设备的布置、管理的软件及少量硬件设备的开发等已经达到了实用阶段。 然而，由于我国公路交通工程设施的研究起步晚，投入的资金和力量有限，因此在高速公路交通安全设施的设计中，不能明确提出有关设施的技术要求和选择原则，对施工中出现的一些缺陷缺乏有效的评价标准，在制作安装上也缺乏严格的规定；在监控系统的设计中，因缺乏统一的标准，造成交通工程设施配置规模和水平的差异，这将导致一条高速公路的不同路段之间，或一个区域内若干条高速公路之间的联网控制变得困难，不能发挥综合交通管理系统的功能；此外，由于交通工程专业交叉，界面划分无标准，会造成衔接上的各种问题，为以后的联网开通带来诸多麻烦。 二、我国应建立具有广泛性、配套性、协调性的公路交通工程设施标准体系 近年来，我国加大了公路建设投资，公路建设飞速发展，高速公路通车总里程已达2万km，接近世界发达国家水平，但在交通安全设施、监控系统、收费系统、公路管理、智能运输系统等方面仍然比较落后，没有跟上公路建设的速度，不能最在限度发挥高速公路的作用。为了尽快改变我国公路交通工程设施建设滞后于公路建设的状况，我们应在国内已建高速公路交通工程设施的基础上，广泛吸取先进国家的成功经验，引进先进的技术和装备，通过必要的专题研究和攻关，建立科学、合理和完善的与国际接轨的交通工程技术标准体系，
人脸识别技术优势 863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出专款资助人脸识别的相关研究。国家“十一五”科技发展规划中也将人脸识别技术的研究与发展列入其中[4]，明确指出：“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距，开展生物特征识别应用技术研究，人脸识别具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下，国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所，清华大学，中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics)，与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势： 1.人脸识别使用方便，用户接受度高。人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。 2.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。 3.识别精确度高，速度快。与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。 4.不易仿冒。在安全性要求高的应用场合，人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说，用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。 5.使用通用性设备。人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备，由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用，因此对于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备，从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能，满足了用户安全防范的需求。 6.基础资料易于获得。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像，因而无疑是最容易获得的。 7.成本较低，易于推广使用。由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备，价格均在一般用户可接受的范围之内，与其它生物识别技术相比，人脸识别产品具有很高的性能价格比。 概括地说，人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。 我将人脸识别的一些应用列举出来，希望抛转引玉，大家不断完善，开拓更多的应用领域。 1）监控布控
中小学研学旅行的现状分析与有效实施策略2012年，教育部启动中小学研学旅行工作研究项目，在安徽、、、、山东等省市地区、直辖市选择部门分学校开展研学旅行试点工作。此后，项目组逐步扩大试点范围，稳步推进研学旅行的实验工作，历经几年，试点工作取得了一定的成效，但也存在一些制约研学旅行开展的实际问题。为此，2016年11月，教育部等11个部门印发了《关于推进中小学生研学旅行的意见》(以下简称《意见》)，对全国中小学研学旅行工作的推进提出明确要求，将研学旅行纳入中小学教育教学计划，要求各地采取有力措施，推动研学旅行健康快速发展。 《意见》指出：“中小学生研学旅行是由教育部门和学校有计划地组织安排，通过集体旅行、集中食宿方式开展的研究性学习和旅行体验相结合的校外教育活动，是学校教育和校外教育衔接的创新形式，是教育教学的重要内容，是综合实践育人的有效途径。” 中小学研学旅行的现状分析 (一)研学旅行试点工作取得的成效 中小学研学旅行工作从项目启动至今已有4年时间，试点地区积极探索，积累了有益经验，取得了显著成效。 1.意义和价值得到认可 研学旅行活动是教育部门和学校组织的学生集体旅行，将研究性学习和旅行体验相结合的校外教育活动。对学生而言，参与研学旅行不仅能开阔视野增长见
识，还能让他们体验与同龄伙伴集体出游的乐趣。对家长而言，研学旅行对孩子具有更强的教育价值和功能。对学校而言，研学旅行有助于培养学生的社会责任感、集体意识，加深学生对自然、社会、文化的理解，丰富教育的内涵，具有校内学习无法替代的功能。因此，研学旅行活动的价值和意义得到学生、家长和学校的广泛认可。 2.形成了良好的工作机制 研学旅行活动原则上是面向所有学生开展的，而不只是少部分学生才能参与，这就给研学旅行活动的组织和管理带来很大压力，学校需要对活动进行精心设计和明确分工。从目前实施的情况看，开展研学旅行的学校在带领学生外出前，通常都有比较详尽的活动方案，每项具体工作也能够做到组织到位，责任到人。每次外出考察，学校也会设计比较明确的考察主题，并组织相关学科的教师围绕考察目的地设计相应的参观、考察、调研和学习的内容，不少学校还设计出学习任务单或研学旅行记录手册，从而确保研学旅行活动既有“行”又有“学”，并安全有序开展。 3.开发利用了社会资源 研学旅行活动需要学生走出学校，外出旅行，这就要求学校充分开发利用社会资源。首先，学校要从旅行路线中筛选有教育价值的资源，并围绕相关的资源设计内容丰富，形式多样的教育活动。其次，学生的外出旅行还需要相应的社会机构支持和配合，学校要与这些社会机构进行反复沟通和磨合，建立一定的工作机制和合作关系。例如，各地旅游景点需要提供适合学生的讲解和服务，旅行社要针对中小学生特点，设计安全性高、价格较低的出行方案等。 (二)研学旅行活动中存在的问题
1、绪论 人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别 2、人脸识别技术的主要研究方法 目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。人脸识别流程图如图2．1所示： 图2．1人脸识别流程图 3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j 种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且
中国现代教育现状分析 （物理与电子工程学院10级1班 王波 1009020137）教育乃立国之本。只有通过教育才能培养出高素质的人才，投入到国民建设的各行各业中去，才能实现国家的繁荣与富强。像英美法德日这些发达国家在崛起指出，无一不把国民教育摆在首位。其中最为典型的就是德国，在普鲁士帝国时期，小学就开始实行真正的义务教育，学习的范围全面实用而科学，从此以后德国将国民教育摆在国家建设的首位，并在各个领域催生出一大批光辉璀璨的巨星。正应为如此，才使德国拥有了在两次世界大战中叫板英法美等强国的实力。 中国的教育早在原始社会时期就已经开始了。燧人之世，天下多水，故教民以渔，宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎，足见则教育是根据现实需要而变化的。在21世纪这个号称信息，知识的时代，社会需要的是什么样的人才呢？需要的不仅是有知识和能力还要有理想、责任心和追求的人才。而在当今的中国，从胎教、幼教到早教，似乎孩子们已经就被有条件或无条件地捆绑在教育的马车上，从此以后，孩子们分秒必争地努力学习，从小学升中学，从中考到高考，不仅仅是孩子，连同大人父辈和教师们一起陷入一种最清楚而又难以逃避的困惑——努力读书，出人头地，升官发财。升官发财的仕途经济思想，成为中国现代教育挥之不去的梦靥。天下熙熙，皆为名来；天下攘攘，皆为利往。然也！这与我们的现世需求大相径庭。 我们来看看中国孩童时期的教育。举个例子，如果有一个3岁的孩子能在众人面前认出字母“o”，那么他必将得到众人的赞叹，羡 慕。“这孩子真聪明”,“长大了一定有出息”等等，他的父母也会面露自豪。可在1968年，美国内华达州一位叫伊迪丝的3岁小女孩告诉妈妈：她认识礼品盒上的字母“O”。这位妈妈非常吃惊，问她是怎么认识的。伊迪丝说是“薇拉小姐教的。” 这位母亲表扬了女儿之后，一纸诉状把薇拉小姐所在的劳拉三世幼儿园告上了法庭，理由是该幼儿园剥夺了伊迪丝的想象力。三个月后，法院判决劳拉三世幼儿园败诉。因为那位母亲说，我的女儿以前看到“O”时，会说它是一个圆圈，太阳，苹果，轮子，酒窝，但是我的女儿在上了幼儿园之后就只会说是字母“O”。我的女儿被他们早早地投进了那片小水塘，那片只有ABC的小水塘。美国内华达州后来在修改《公民教育保护法》时，依据伊迪丝的案例对相关条文作了修改。美国现在的《公民权法》规定，幼儿在学校拥有两项权利：1、玩的权利；2、问为什么的权利。中国对学前教育不
指导老师：马丽 学号：700 班级： 075111 姓名：刘建 成绩： 目录 ............................................................ 一、报告内容要点............................................................ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》............................................................ 三、《基于类内加权平均值的模块 PCA 算法》............................................................
四、《PCA-LDA 算法在性别鉴别中的应用》 ............................................................ 五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》 ............................................................ 六、《Theory of fractional covariance matrix and its applications in PCA and 2D-PCA》 ............................................................ 七、课程心得体会 ............................................................ 八、参考文献 ............................................................ 一、报告内容要点 ①每篇论文主要使用什么算法实现什么 ②论文有没有对算法做出改进（为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么） ③论文中做了什么对比试验，实验结论是什么？可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法？ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》 第一篇《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》，作者主要是实现用PCA可以提取图像数据中主要成分这一特点，从元图像获得协方差矩阵的特征值和特征向量，据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。 作者在图像融合的算法上进行改进，用PCA获得待融合的每幅图像的加权系数Wi。是这样实现的：计算待融合的i幅图像数据矩阵的协方差矩阵，从中获
人脸识别技术综述 摘要：在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后，本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法，人脸识别技术的应用前景，并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。 关键词：人脸识别;人脸检测；几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征，一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得
出相似程度的相关信息。 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，由于人脸识别系统和视频解码的大量运用，人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板，弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。 人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon，Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征；第二个阶段是人机交互识别阶段；第三个阶段是真正的机器自动识别阶段；第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前，国外多所