行人检测最新论文简介
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行人检测最新论文介绍
汽车检测是指为了确定汽车技术状况是否达到标准或工作能力是否正常而进行的检查和测量。下面是我为大家精心推荐的汽车检测技术论文，希望能够对您有所帮助。
国内汽车检测技术概况
[摘 要]本文通过了解我国国内汽车检测技术的概念及其分类，介绍了我国一些先进前沿的汽车检测技术，阐述了我国汽车检测技术的发展概况，针对我国汽车检测技术中的不足之处，结合我国汽车检测技术的具体发展形势，提出了我国汽车检测技术的发展方向，这对我国汽车检测技术的发展具有一定的现实指导意义。
[关键词]汽车检测;检测技术;国内现状;发展概况
中图分类号： 文献标识码：A 文章 编号：1009-914X(2015)03-0056-01
1.汽车检测的概念
汽车检测是指为了确定汽车技术状况是否达到标准或工作能力是否正常而进行的检查和测量。汽车检测技术则是指在汽车检测这一过程中所有与之相关的检测硬件和检测软件的研发和使用技术。
2.汽车检测技术的分类
安全环保检测
安全环保检测主要是针对汽车的安全运行和环境保护方面的检测，这种检测又分为定期检测和不定期检测。该检测的目的是为了确定车辆是否具备符合要求的外观容貌以及良好的安全性能，同时对汽车的环境污染程度进行有效控制。在汽车不解体的情况下，对汽车建立安全监控体系，确保汽车能高效、安全和低污染的运行。
综合性能检测
综合性能检测是指对汽车的综合性能实行定期或者不定期的检测。该检测的目的是为了确定汽车是否具有良好的动力性、可靠性、安全性、噪声污染性以及排气净化性。该检测主要针对汽车的故障及其原因或隐患部位实行质量监督和检测，从而建立汽车质量监控体系，来达到该检测技术的目的。
3.国内汽车检测技术的发展情况
国内汽车检测技术的发展历程
(1)20世纪60年代，我国汽车检测技术处于起步阶段。我国开始研究汽车检测技术开始于20世纪60年代，为了满足当时的汽车维修需要，我国交通部门研究和开发了发动机汽缸漏气量检测仪以及点火正时灯等一些基本的检测仪器。
(2)20世纪70年代，我国汽车检测技术进入发力发展阶段。随着我国汽车生产技术以及人们汽车使用率的飞速增长，我国交通部门开始进入大力发展汽车检测技术的阶段。汽车检测的仪器设备增多，检测项目增多，检测标准和规则也得到进一步的完善，建立了汽车性能综合检验台。
(3)20世纪80年代，我国汽车检测技术进入快速发展阶段。随着我国科学技术和国民经济的飞速发展，我国汽车制造业和交通运输业也得到了飞速发展。因此，对汽车检测技术和设备的需求也日益增涨。我国汽车检测技术因此进入其发展的蓬勃向上时期。
(4)20世纪90年代至今，我国汽车检测技术已经发展相对成熟。迈入90年代后，我国汽车检测技术从其设备的研制、开发以及生产都有了自身的一套运作体系。90年代是我国汽车检测技术的发展高潮时期。虽然目前我国的汽车检测技术与外国仍存在一定的差距，其发展的过程中也存在有一些问题和不足，但我国汽车检测技术也在不断的吸收借鉴完善自己，保证自身良好的发展态势，努力为其创造广阔的发展前景。
目前国内具有代表性的先进前沿的汽车检测技术
(1)虚拟仪器检测技术
虚拟仪器检测技术是指通过自由增减测试系统配置，利用系统配置单元器件，按照每一个项目测试的要求标准，可以直观和有效的得出监测结果，从而提高测试技术的效率。
(2)将GPS技术与车辆检测相结合
该技术主要是利用了能够接受卫星定位信号的GPS系统，将其与汽车检测技术系统相结合，从而达到快捷有效的检测过程。
(3)利用汽车四轮定位进行检测
四轮定位仪主要是依据车轮定位得到检测数据，它利用图像显示并记录汽车四轮的运作情况，与汽车检测数据结果分析相结合，从而达到检测目的。
4.国内汽车检测技术发展过程中存在的问题
国内汽车检测站的经营管理过程中存在行政干预问题
在我国，安全检测是由公安部门来建立管理的。因此我国的综合性能检测站都由交通部门直接建立并管理或者由地方企业建立但仍由交通部门管理。这种行政管理形式，往往造成了检测结果的不真实、检测过程的不规范或者检测项目不完善的情况，甚至是伪造一些监测数据。
我国汽车检测存在重复检测的问题
目前，我国有权对汽车进行检测的机构至少有三种，即安检站、机动车尾气排放检测站以及汽车综合性能检测站。这三个机构又分别归隶属于公安、环保、和交通管理部门。这些部门从各自的职能要求出发对车辆进行必要的检查和监测，容易造成车辆的重复检查，在加大汽车检测工作量的同时，给车主也带来不便。
检测技术有待进一步完善
目前，我国的进口汽车检测标准体系主要依赖于外国检测标准，因此针对我国汽车具体发展情况，我国的汽车检测技术有待进一步提高和完善。例如，我国目前的技术可以对车辆的正面、侧面、追尾等事故进行检测，但对侧面碰撞、追尾碰撞等事故却缺乏相关的检测标准。这也急需我国汽车检测技术的提高和完善。
我国汽车检测人员的整体专业能力和专业素质有待提高
一方面，我国的汽车检测人员的专业检测能力有待提高。一些检测人员本身缺乏基本的汽车知识，检测操作不规范，对检测结果的分析能力不够，不能很好的判断汽车是否达到检测标准。另一方面，我国汽车检测人员的自身素质不够，一些检测人员故意抬高检测收费标准，为了个人利益不顾集体利益，甚至为一些没有达到标准的车辆伪造数据。这些都是造成安全隐患的个人因素，也不利于我国检测技术的研发和推广。
5.解决国内汽车检测技术发展过程中的问题的有效 措施
汽车检测技术基础实现规范化
在我国汽车检测技术的发展过程中，汽车检测的硬件技术一直以来都比汽车检测技术中的软件技术更受重视。这种想法往往会导致对一些基础性技术研究的忽略。因此，我国汽车检测技术的发展方向应该注重与硬件配套的软件检测技术的完善和提高。这方面主要做到三点：一，制定并完善汽车检测项目的限值标准和检测 方法 ;二，完善汽车技术状况检测的评定细则，将全国各地的检测要求和具 体操 作技术进行统一和规范化;三，严格执行综合性能检测站对大型检测设备的认证规则，确保综合性能检测站有能力胜任并履行其检测职责。
汽车检测设备实现智能化
虽然目前我国的汽车检测技术以及检测设备的智能化与国外的检测存在一定的差距，但是我国汽车检测设备正积极学习并通过进口一些外国先进检测设备来提高并完善我国汽车检测设备的智能化。检测设备的智能化使检测设备具有专家检测和诊断系统以及智能化的功能，可以在较短时间较快较准确的对汽车状况进行检测，并诊断出汽车发生故障的部位以及故障原因，从而让维修人员能够迅速解除故障。节约了劳动成本，提高了劳动效率。
汽车检测管理实现网络化
随着计算机和 网络技术 的飞速发展，我国各个行业都在逐步实现其管理的网络化，汽车检测行业也不例外。目前，虽然我国的部分汽车综合性能检测站已经实现了计算机管理系统检测，但计算机监控系统并不完善，而且各个检测站之间采用的计算机检测方式也都一致。为了逐步实现我国汽车检测管理的一致性和有效性，我国汽车检测应该积极推进其管理的网络化。
6. 总结
随着我国经济和社会的进步以及汽车工业的发展，我国汽车检测技术也必须不断的提高和完善。为了使汽车维修人员的工作越来越轻松，提高汽车检测结果准确性，我国汽车检测技术的发展越来越趋向于自动化、网络化和智能化。汽车检测技术的完善和提高有利于我国交通事业以及环保事业的发展，从而为我国经济和社会的发展提供良好的外在环境。
参考文献
[1] 初君浩;浅析汽车检测技术的发展[J];科技致富向导;2014(08)25.
[2] 王洪亮;汽车检测技术的若干问题的思考[J];无线互联科技;2013(12)15.
作者简介
张彦(1975-)女，汉族，山东菏泽人，助理工程师，大学学历， 毕业 于山东省委党校经济管理专业，研究方向为车辆检测、维修。
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姓名：王梦妮 学号：20021210873 学院：电子工程学院 【嵌牛导读】本文主要介绍了无人驾驶中所需的行人检测算法 【嵌牛鼻子】无人驾驶 环境感知 计算机视觉 SVM Adaboost算法 【嵌牛提问】无人驾驶中所用到的行人检测算法有哪些 【嵌牛正文】 在同样的交通路况下，无人车通过对自身运动状态及行驶环境信息进行分析，决策出最佳行驶策略和行驶方案代替驾驶员完成一系列驾驶行为，从而降低道路交通事故的发生率。而在无人驾驶中最为重要的技术便是环境感知，而在城市道路上有大量的行人出行，只有准确快速地检测出行人与对其进行跟踪，才能避免车撞人。 计算机视觉是研究赋予机器“人眼”功能的科学，通过多个传感器来获取一定范围内的色彩数据，用算法分析得到的数据从而理解周围环境，这个过程模拟了人眼以及大脑的处理过程，从而赋予机器视觉感知能力。现有的行人检测技术大多都是检测照片中的行人目标，这种照片的拍摄大多是拍摄的静止目标，图像的分辨率和像素点包含的语义信息都及其丰富，对应的算法在这样的图片上往往能取得理想的效果，但是用于无人车的“眼睛”，算法的鲁棒性就表现的非常差。这是因为在实际的道路环境中，摄像头需要搭载的车身上，在行进过程中跟随车以一定的速度移动，并且在实际道路中，行人目标往往是在运动的，由此提取出拍摄视频中的一帧就会出现背景虚化，造成像素点包含的语义信息大量减少，增加了行人检测的难度。 行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题。在实际生活中，行人大多处于人口密集、背景复杂的城市环境中，并且行人的姿态各不相同，如何将行人从色彩丰富、形状相似的环境中快速准确地提取出来，是行人检测算法的难点。 行人检测算法分为两大类，一类是基于传统图像处理，另一类是基于深度学习的方法。近年来随着计算机计算速度的大幅提升，基于深度学习的方法有着越来越高的检测速度与检测精度，在行人检测领域应用越加广泛。 （一）基于传统图像处理的行人检测算法 使用传统的图像处理方法来做行人检测一般都是由两个步骤组成，第一就是需要手工设计一个合理的特征，第二就是需要设计一个合理的分类器。手工设计特征就是找到一种方法对图像内容进行数学描述，用于后续计算机能够区分该图像区域是什么物体，分类器即是通过提取的特征判断该图像区域属于行人目标还是属于背景。在传统的图像处理领域，手工特征有许多种，比如颜色特征、边缘特征(canny算子和sobel算子)以及基于特征点的描述子(方向梯度直方图)等。 学者们一致认为方向梯度直方图是最适合行人检测的人工特征，其主要原理是对图像的梯度方向直方图进行统计来表征图像。该特征是由Dalal于2005提出的，并与SVM分类器相结合，在行人检测领域取得了前所未有的成功。 传统的行人检测方法首先需要通过提取手工设计特征，再使用提取好的特征来训练分类器，得到一个鲁棒性良好的模型。在行人检测中应用最广泛的分类器就是SVM和Adaboost。SVM分类器就是要找到一个超平面用来分割正负样本，这个超平面的满足条件就是超平面两侧的样本到超平面的距离要最大，即最大化正负样本边界。下图即为线性SVM的示意图。Adaboost分类算法的主要原理不难理解，就是采用不同的方法训练得到一系列的弱分类器，通过级联所有的弱分类器来组成一个具有更高分类精度的强分类器，属于一种迭代算法。原理简单易于理解且有着良好的分类效果，唯一不足就是练多个弱分类器非常耗时。下图为面对一个二分类问题，Adaboost算法实现的细节。 （二）基于深度学习的行人检测算法 近年来，随着硬件计算能力的不断增强，基于卷积神经网络的深度学习飞速发展，在目标检测领域取得了更好的成绩。卷积神经网络不再需要去手动设计特征，只需要将图片输入进网络中，通过多个卷积层的卷积操作，提取出图像的深层语义特征。要想通过深度学习的方法得到一个性能良好的模型，需要大量的样本数据，如果样本过少，就很难学习到泛化能力好的特征，同时在训练时，由于涉及到大量的卷积操作，需要进行大量计算，要求硬件设备具有极高的算力，同时训练起来也很耗时。随着深度学习的飞速发展，越来越多基于深度学习的模型和方法不断被提出，深度学习在目标检测领域会有更加宽广的发展空间。 Ross Girshick团队提出了系列行人检测算法，其中Faster R—CNN 算法通过一个区域提议网络来生成行人候选框，在最后的特征图上滑动来确定候选框。Faster RCNN是首个实现端到端训练的网络，通过一个网络实现了特征提取、候选框生成、边界框回归和分类，这样的框架大大提高了整个网络的检测速度。 He Kaiming等人在2017年提出Mask R—CNN算法，该算法改进了Faster·R—CNN， 在原有的网络结构上增加了一个分支进行语义分割，并用ROI Align替代了ROI Pooling，取得了COCO数据集比赛的冠军。
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人脸特征点检测最新论文
Viola-jones人脸检测算法是一种基于滑动窗口的目标检测算法，但它却克服了滑动窗口检测带来的低效问题，可以用于实时人脸检测，主要归功于以下三点：
我参考论文[1]实现了Viola Jones中提到的attention cascade检测框架，此处是 github传送门 。
下面进一步详细介绍整个检测原理。
基于滑窗的目标检测基本原理很简单，首先构建一个classifier（分类器），以人脸检测为例，分类器的工作是判断给定大小的图像的是否为人脸，用该分类器从左至右从上到下扫描整幅图像，扫描获取的部分图像称为子窗（文章中子窗大小为24x24像素），当分类器判断子窗是人脸时，即完成了人脸检测。
这样处理有个问题，如果图像中包含的人脸变大了，此时采用固定大小的子窗就无法进行检测。通常有两种解决方法，1. 采用image-pyramid（图像金字塔），也就是通过resize获得多种不同大小图像并堆叠在一起，用固定大小分类器同时对所有图像进行扫描；2. 采用不同大小的分类器进行扫描。文章中用到的是第二种方法，尽管如此，虽然避免了调整图像大小带来的计算开销，但不同大小的分类器意味着有更多子窗需要进行处理。
如何构建一个足够快的分类器来对每个子窗进行快速判断。
分类器的构建有两种方式，一种是pixel-based（基于像素），另一种是feature-based（基于特征）。当把神经网络作为图像分类器时，输入是图像的像素值，即基于像素的分类器。用图像像素作为输入不包含任何和待分类目标有关的特定信息，往往训练这种分类器需要大量数据，并且分类过程较慢。基于特征的分类器就是先针对图像进行特征提取（HOG特征，SIFT特征等），再利用获取的特征进行分类。这种分类器不需要大量训练数据，且计算量一般会在特征计算部分，相对较小。
文章采用的是基于特征的分类器，选取了一种较为简单的特征即haar-like特征。利用矩形个数对可以将haar-like特征分为三类，分别由两个，三个，和四个 大小相同 的矩形组成。全部列举出来可以分为以下(a)(b)(c)(d)(e)五类（注意是五类不是五个，具体有多少个haar-like特征是由子窗大小决定的）。如下图所示（文章[1]中的图）。
当子窗大小给定后，我们可以用五个参数唯一确定 一个 haar-like特征，即特征种类（a/b/c/d/e），左上角x轴坐标，左上角y轴坐标，矩形的长，矩形的宽。对应的特征值等于位于白色矩形框中像素值总和减去位于黑色矩形框中的像素值总和。文章中用到的子窗大小为24x24像素，可以计算出来总共有162336个特征（把在子窗中所有可能位置和可能大小的特征全部列举出来）。利用haar-like特征进行分类只需两步：
haar-like特征有两个优点，第一是它是scale-invariant(不随图片大小而改变)的，第二是可以通过积分图像快速计算。简单的说下第一点的含义，例如我们用24x24像素的训练样本训练获取一组haar-like特征和对应的门限值，当对图像进行扫描时，子窗大小调整为SxS像素，此时只需将特征中的矩形大小按同样比例进行缩放（门限值同样需要缩放），计算所得的特征值依然是有效的。 积分图像是受卷积的微分性质启发而定义一种数据结构。积分图像定义： 其中 为积分图像， 为原图像。积分图像中 位置处的像素值等于原图中位于 的左侧和上方的所有像素值之和。有了积分图像我们就可以快速计算haar-like特征，以特征（a）为例，如下图所示。
S1到S6是积分图像在这六个顶点上的值。该特征值等于位于A中的像素总和减去位于B中的像素总和，而A中像素总和等于S5+S1-S2-S4，B中像素总和等于S6+S2-S3-S5，并且无论矩形多大，我们总能在固定时间内计算出特征值（6次索引操作和少量的加法乘法计算）。积分图像只需计算一次后续可以一直使用，事实上在算法实现时，我们只需保存样本的积分图像，原图像反而不用保存。
现在找到了一类特征用于构建分类器，和快速计算该类特征的方法。分类器是由一组特征构成的，而不是一个，如何找到一组有效的特征。
文章列举了前人的一些特征选取方法（此处就不列举了），它们虽然取得了一定的效果，但最终选出来的特征数量还是太多。文章将adaBoost算法用于特征选取（创新点），即每次训练的弱分类器的过程看做特征选取的过程，一次从162336个特征中选取一个特征（同时还包括了对应的门限值，极性，加权误差）。
adaboost算法就不详细介绍了，它的基本思想是训练一系列“弱”分类器，组成一个committee（即每个弱分类器都有投票权，但是权重不同，加权误差越小的弱分类器权重越大）。adaboost采用迭代训练方式，给定一个t阶committee，如何寻找第t+1个弱分类器和对应的权重，以最小化在一定分布下的训练样本的加权指数损失。这个优化过程可以转换为对训练样本的分布进行调整（即增大上一轮错误判断的样本的权重，减小正确判断的样本权重），在调整后的样本分布下寻找最小化加权0-1损失的弱分类器并计算对应的加权0-1损失。
可以利用adaboost找到一组特征构成分类器，使得该分类器有极高的准确率和召回率（这种分类器势必会有较大的计算量），这样会导致图像中的每一个子窗都享有同等的计算量，扫描一整幅图会有几十万甚至上百万子窗，总体计算量依然很大。实际上一幅图像中只有极少可能包含人脸的位置是我们感兴趣的，其他不包含人脸的子窗我们希望能够快速筛除，将更精细的计算用于包含人脸的子窗。
文章引入了attention-cascade的机制（注意力级联），即训练多个分类器进行级联，替代单一的分类器。结构如下图所示（文章[3]中的图）。
上图所示的分类器有三级，上一级的输出是下一级的输入，只有预测为正的样本才能传递给下一级，预测为负的样本直接舍弃。大部分非人脸子窗往往在前几级分类器就被舍弃，这样使得扫描每个子窗所需的平均计算量大大减小。
分类器是一级一级训练之后级联起来的，训练分类器时，整个级联分类器的假负率（fpr_overall）有一个训练目标（文章[1]中设置为10e-7），同时每一级有一对训练目标，即假正率和假负率。每级分类器训练的思想是在假负率极低的情况下（文章[1]中设置为）尽量得到一个较低的假正率（文章中[1]中设置为），即我们保证在正样本尽可能多的通过该级分类器的情况下尽量筛除更多的负样本。文章[3]通过一个松弛量来调节假正率和假负率。
下一级用到的训练数据是由所有的正样本和上一级输出的假正样本组成的，这样训练的好处是可以让处于级联后半部分的分类器“看到”更多负样本数据，缺点是训练后期假正样本很难获取，训练时间会比较长。
尽管我们获取了一个级联分类器，但依然不能保证对同一幅图中的一张人脸只会检测到一次（子窗相对人脸有所便宜或者缩放子窗大小都可能导致重复检测），如何消除重复检测，获得更好的检测效果。
文章[3]中说的较为简略，主要是针对检测框构建并查集，并对并查集中的候选框求平均得出最终的检测框。
文章[1]中是采用连通分量算法，计算每种大小检测框的置信度，根据置信度选取最终结果，但前提是检测器在图像中扫描的步进必须是1个像素，处理时间可能会比较长。
只能用于正脸检测，如果人脸朝屏幕内外或者在屏幕平面上旋转均有可能失效 在背景较亮，人脸较暗的情况下可能失效。 在有遮挡的情况下大概率失效。
摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。 1.人体识别概述 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。 绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。 当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。 2.随机森林综述 随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。 对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。 下图是随机森林构建的过程： 图1 随机森林构建过程 3.随机森林在人体识别中的应用 随机森林应用于姿势识别 以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。 图2 深度图像-身体部位标记-关节投影 文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。 举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。 图3 景深图像特质示例 文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。） 图4 决策时分类说明 决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。 在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。 图5 姿势识别处理结果 应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。 随机森林应用于人脸识别 基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。 图6 脸部10个特征点 对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。 图7 条件随机森林算法说明 文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。 该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。 图8 脸部特征标记 图9 决策树依赖关系 例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。 图10 结构化输出结果 4.随机森林总结 大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点： 1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器； 2.它可以处理大量的输入变量； 3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性； 4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计； 5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用； 7.学习过程是很快速的； 8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合； 随机森林的缺点： 1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的； 2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。 参考文献： [1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., , 20-25 June 2011 [2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585. [3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea. 本文转自：，仅供学习交流
使用ai软件提取不到人脸你的这个图被你移动过，链接进AI的图是不能随便移动的，不然AI就找着了！修复的方法就只能找到这个文件然后放回原来的地方，否则只能重做！建议你以后做这样的图，考虑直接用AI打开，然后复制进去使用，不要链接，否则链接一丢失就很麻烦了
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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人物杂志简介
环球人物杂志
环球人物杂志是由人民日报主管，主办的，主要是介绍古今中外各行各业的名人轶事，就拿这本杂志的封面来看，往往都是结合当下的时事新闻热点话题来选择一位封面人物，比如美国总统选举的时候封面人物则是特朗普。
环球人物虽然是以人物为切入点进行介绍，但是却不是一本简单的人物传记类的杂质，而是以人物为引子来说明社会现象或者新闻话题。从书的目录就可以看出，每一位人物背后都是一篇精彩的叙事报道。
环球人物杂志的内容也是可以大体划分为艺术，财经还有政治等多个板块的。比如有篇文章介绍墨西哥总统夫人的人生履历，但是同时也阐明了这位总统夫人在墨西哥的政治影响和精神代表。
既然是杂志不是人物传记汇总，所以也会紧紧扣住当下的热点话题，比如无意间被记者无意拍到骑自行车上下班而走红的佛罗伦萨市长伦奇就成了当时环球人物中的报道人物。
虽然是环球人物但是不代表全部都是国际人物的报道，比如环球人物中曾经报道了就北京地铁票价问题采访经济学家王福重的文章，这篇文章让我们看到了北京乃至全国出现的社会现象和经济现象。
环球人物除了经济政治还有艺术之外对于体育界的运动员也有报道，比如当时俄罗斯举办索契冬奥会的时候坐在总统旁边的俄罗斯女运动员的励志事迹也被载入了环球人物杂志的篇幅中。
环球人物会结合当下时事热点，对艺术财经体育政治民俗等多个领域的人物代表进行采访和介绍，最终杂志呈现的依然是某个领域的现象和内容。
人物传记杂志有：《传记文学》，《人物》，《名人传记》等。
《传记文学》杂志创刊于1984年,是由中华人民共和国文化部主管、中国艺术研究院主办,在国内外公开发行的人物传记类大型月刊。
《名人传记》杂志是目前国内传记类杂志中影响力较大的品牌期刊，专注于财经领域，致力于各类财富人物的深度挖掘与报道。
《人物》杂志是由人民出版社主办的一份以刊载名人传记和当代高端人物报导为主的人物传记类期刊。1980年创刊，是国内创办最早的人物传记类刊物。
其他的人物传记杂志：
《山西青年》、《人物》、《时代人物》、《中华儿女》、《科学家》、《南方人物周刊》、《传奇文学选刊（紫色年华）》。
关于人物传记介绍：
人物传记是通过对典型人物的生平、生活、精神等领域进行系统描述、介绍的一种文学作品形式。
文学人物，可以是作品里的人物，也可以是历史上的作家诗人小说家。如果是后者，没有一定的标准，有一些约定俗成：最重要是这个文学人物的文学成就、作品风格、历史地位。基本的如时代背景、隶属哪个文学团体、属于哪个时代的代表人物、作品内容解析、作品反映作者思想等等。楼主可以搜一搜“从《少年闰土》看鲁迅”之类的问题，或者搜百科里的李白啊杜甫啊，那些介绍里一般包含这些问题。应该有很好的模板供你参考。如果是前者，那就要坚持一个原则：围绕作品本身，结合当时背景、作者写作目的以及人物性格和在作品里的分量进行分析，要把人物放到当时的背景中去评判，而后再以现代的眼光去审视，不变的是最基本的人性底线。可以评价人物在作品中的性格、思维方式、对故事发展起到什么作用，这个人物是否经典，是否代表当时某一种人，是否也影射某一些人，是否当今社会依然存在此类人。例如《围城》中的方鸿渐、《阿Q正传》里的阿Q，葛朗台、银行家、于连，都是经典作品里的典型人物。这些人物的分析到处都有，你多看看就可以很容易地模仿了。
嘉人杂志简介
嘉人是《嘉人marieclaire》，法国杂志《marieclaire》的中国大陆版。2002年12月，《健美女性marieclaire》创刊；2003年7月，更名为《嘉人marieclaire》。是中国内地杂志《嘉人》与法国桦榭·菲力柏契出版集团《marieclaire》版权合作的时尚类杂志。《嘉人marieclaire》：分为时装、美容、专题、生活方式四大板块内容。秉承着法国原版《marieclaire》的路线，一如既往地倡导时尚、成熟而不奢侈的时装和美容风格，同时兼具智慧而深刻的话题。并在众多忠实读者的关注与支持下成长，不断挑战和完善，与所有兼具美丽、时尚、智慧、品位和幽默感的女性一起，分享时尚潮流、美容信息及关于梦想与幸福的话题。
《嘉人Marie Claire》是一本点亮全球女性心灵的国际高端女性时装杂志，是《marie claire》 的中国版本，1937年创刊于法国，全球24个版本，是世界著名高档女性期刊之一。
每一期的杂志涵盖：时装（fashion）,美容（beauty），专题（feature），生活方式（your life）四大板块内容。《嘉人Marie Claire》追求的不仅仅是漂亮的时尚外表，更注重个性、内涵，与所有兼具美丽、时尚、智慧品位的女性一起，分享着时尚潮流，美容信息和一个个关于梦想与幸福的话题。
扩展资料
《marie claire》 1937年创刊于法国，全球坐拥24个版本，是世界著名高档女性期刊之一。一向以细腻的女性视角、独特的社会报道，展现多元化的潮流生活。以一种浪漫的方式告诉读者这个真实的世界是怎样的；帮助读者达到她梦想中的生活。每月33个国际版本，以16种语言制作，卓越品质享誉全球。
《嘉人》在致力于提升女性时尚的同时,一直关注着弱势群体及那些需要帮助和支持的人,她坚信帮助需要帮助的人就是对自己最好的帮助。2008年，热心公益的20位明星以“点亮梦想”为主题设计了20款精美的香烛，全部所得将捐赠给OLAY女性创新与梦想基金，旨在透过中国宋庆龄基金会的指导和社会各界的帮助，激发女大学生追求创新与坚持梦想的精神，造就更加优秀的人才。
参考资料：百度百科 -嘉人
问问女朋友看她爸爸喜欢什么？男的一般送烟、酒。。。或都可以送条牌子的皮带----
《嘉人Marie Claire》是一本点亮全球女性心灵的国际高端女性时装杂志。
《marie claire》 1937年创刊于法国，全球坐拥24个版本，是世界著名高档女性期刊之一。《marie claire》一向以细腻的女性视角、独特的社会报道，展现多元化的潮流生活。一直以来，《marie claire》就致力于她的理想：以一种浪漫的方式告诉读者这个真实的世界是怎样的；帮助读者达到她梦想中的生活。她将刷新女性杂志一贯形象,不仅展示女人美丽的外表，更搜索女人的灵魂，深入女人的内心。
每一期的杂志涵盖：时装（fashion）,美容（beauty），专题（feature），生活方式（your life）四大板块内容。《嘉人Marie Claire》追求的不仅仅是漂亮的时尚外表，更注重个性、内涵，与所有兼具美丽、时尚、智慧品位的女性一起，分享着时尚潮流，美容信息和一个个关于梦想与幸福的话题。
因为不遗余力地推捧中国的新模特，《嘉人marie claire》在业内成为了新人的摇篮，和寻找新面孔的标杆。与其它只选用名模拍摄封面的时尚杂志而言，《嘉人marie claire》无疑是发掘新锐模特的先驱杂志之一是个物美价廉的刊物。