人工智能人脸识别技术的论文的论点怎么写啊

人工智能人脸识别技术的论文的论点怎么写啊

选题就是决定论文写什么和怎么写。选题是写好科技论文的关键，选好题目就等于写好论文的一半。 很多一线工作人员虽有丰富的实践经验，但写起论文来却往往不知从何下手。其实，这个问题并不难解决。选题时要注意以下几个问题。 一是选题方向与专业对口。怎样去发现问题，确定论题呢？以下几点可供参考：从主管部门、专业学会和各类研讨会等指定的研究课题中，筛选出符合自己的工作实际和研究专长的典型问题作为论题，加以研究，撰写成文；实践中注意细心观察，勤于思考，就自己体验较深又感兴趣的地方触发灵感，加以提炼，将其上升到一定的理论高度，形成论题；通过认真阅读书刊杂志，在综合、借鉴别人科研成果的基础上，受到有关论点和问题的启示，发现论题，总结经验、推陈出新，发表自己与众不同的见解。总之，发现问题的关键在于"留心"。只要平时留心，注意积累，好的选题是时刻都可能出现在你的思维之中的。一旦有了想法，就要立刻记下来，为以后进行筛选或提炼论题做好准备。 二是选题要考虑主客观条件，应对自己有正确的客观估计。如自己掌握材料的深度和广度，驾驭材料的能力，对课题的理解程度等。根据自己的长处和兴趣爱好，扬长避短，充分发挥主观优势。同时还要充分了解学术界的研究现状，如本课题研究已有的成果，还存在哪些问题，尚待研究、解决的问题及迫切程度，社会需要和科学发展的趋势等等。只有把主客观两方面的条件结合起来，才能选出最适合自己的课题来。 三是选题时间适宜，选题要尽量早些，以便有充分的时间积累材料。但又不宜过早，过早选题，自己的专业知识还较单薄，如果在对本学科领域的学术研究状况知之甚少的情况下，贸然选题，难免失之偏颇。有了一定的专业基础，不至于茫然无从，又可以比较从容地准备，读书、积累材料，也有足够的时间和精力深入探讨。如果到评职称时才考虑选题，就会显得很仓促，无暇把问题考虑成熟，研究透彻，投稿成功的几率就很小。 四是课题难易、大小要适度。选择的课题难易要适度。难度大的课题当然更有科学价值，但对参加工作不久的人来说，往往力不胜任，难以完成。 在选题时，要根据本人的专业基础和时间及其它相关因素，如资料条件、经费等，综合考查以选择大小适当的课题。否则，课题过大，问题难以研究深入，可能导致虎头蛇尾，草草收摊；题目过小，不能充分挖掘自己的潜力，发挥自己的才能，论文达不到应有的水平和深度。 具体来说，选题可从如下几个方面入手。1 问需求——罗列需求问题 针对你所从事的实际工作，细细地分析以下问题： 1） 年轻同志：目前工作还存在那些不足？那些地方还有进一步改善的余地？别的同志、别的单位在哪些方面做得更好？我还有那些东西该懂但还不懂？下面应该怎么办？ 2） 已工作多年的同志，除上述问题外，更应该考虑：曾经关注过那些问题？在哪些方面倾注了心血？哪些方面有与人不同的经验和体会？我自己的新想法和新做法可以在什么地方使用和推广？ 从上述问题中选定研究方向，学习有关知识，下功夫进行探讨和研究，选题问题一定会迎刃而解。2 深——深入一步 选题前要弄清这样几个问题：关于本题目研究的历史和现状；前人的思想和重要的研究成果；已经解决的问题；存在争议的问题；争议的焦点和问题和症结；论争各方的代表性观点、人物及其著述；研究的薄弱环节及尚待开拓的领域；实践中出现的新情况、新问题……，总之要从大面上摸清本问题的基本情况，这样就会头脑清醒，方向明确，开拓新的研究领地。一句话，就是站在前人的肩上，而不是盯住前人的脚底。站在前人肩上，一方面是指在对前人知识与研究成果深刻了解与掌握的前提下，去选取那些“前沿性”课题；另一方面是指从前人思想或研究中获得启迪。有勇气去研究前人刚刚开始接近而没有解决与提出的问题，这是选题的一个主要思路。这样的选题，既意味着继承，又意味着发展。深入一步，往往就意味着创新和突破。3 奇——从容易被忽略处选题 人类对自然的认识和改造并不是一次完结的，永远处在一个过程之中，需要不断深入与发展。在许多被人们认为是平淡无奇的现象中，往往存在可供研究的新的境界，而又最容易被人们忽略。勤学好问的人遇事总要问个为什么，被人们忽略的地方是大量存在的，有许多司空见惯的现象往往不会引起人们的注意，如果能认真与细心地观察各种事物，并提出为什么的问题，就很容易找到需要研究的课题。牛顿与苹果的故事即是如此。4 新——从开拓创新中选题 鲁迅先生说过：“世界上本没有路，走的人多了也便成了路。”在科学研究中，要善于探索，敢于开拓新领域。选题本身就是一种创造。人们创造力的强弱，取决于知识贮存的多寡、应用知识的技巧与想象力是否丰富。如果有渊博的知识和丰富的想象力，就敢于从自己熟知的学科跨入到生疏的学科，就敢于冲击所谓不可逾越的禁区。这类课题的选择，除了选择者具有学识之外，还必须有胆略，没有对事业的高度责任感和严肃认真的精神是不行的。只有专心致志，勇于探索，不怕困难，才能开拓出科学技术的新领域。5 巧——从意外获得中选题 科学研究在探索着一个又一个新课题，在这些研究的过程中，有时会出现意外的偶然的现象，当这种现象发生后，不要轻易纠正它、排斥它，而应该去深入研究它。即使是不属于自己研究课题范围的内容和所从事的专业问题，也应该去深入地探讨它。这种意外的发现会给我们以新的启迪，如果追踪下去，往往会产生新的有价值的课题。如X射线就是从一次意外中发现的。6 实——从实际工作中选题 有人认为，科研和科技论文写作是专业科研工作人员的事，这是极其片面的。其实，除科研工作者外，各行各业的工程技术人员、业务人员、管理人员、教师、学生、工人、农民等，都可以结合自己的工作开展科学技术研究工作，撰写科学技术论文。结合实际工作的选题是十分广泛的，内容是非常丰富的。结合实际工作撰写的论文，题目可以不拘一格，多种多样。诸如理论性的推导和探索，实践经验的分析和总结，产品开发和生产管理中的问题研究，科技研究的阶段总结，新技术、新理论、新方法的推广、应用和深化，对产品、工艺、组织、管理的建议和设想，对理论和实践问题的研讨等等。非从事科研工作的人，应该破除对科研工作和科技论文写作的神秘感，勇于实践，敢于写作，从而推动科学技术的发展，使科学技术更加繁荣兴盛。7 改——从改革进步中选题 我们有幸处于改革开放的年代，置身于世界经济一体化的洪流之中，每时每刻都会感受到改革进步的触动。政治体制的改革使国家更加民主开放，经济体制改革使人民实现小康，科技创新使我们迎头赶上。所有这些，都为我们选定论题提供了广阔天地。港口科技工作者在工艺改进、质量攻关、技术改进方面，在学习、消化推广和应用国内外先进技术方面，在防止和排除重大隐患方面，在大型和高精尖设备的安装、调试、操作、维修和保养方面有成绩显著、贡献突出、确有推广价值的技术成果，虽不是创造发明，但为企业及社会创造了直接或间接经济效益的项目都可以写。从中选择自己最擅长、最突出的某一方面作为自己命题的内容，然后再从中选择最具代表性的某一项进行整理、浓缩，作为自己命题内容的基础材料。 只要我们以强烈的责任心、上进心和创新意识审视一切事物，启迪智慧、激发灵感、捕捉信息，就一定遴选出合自己探索、研究的课题，为写好科技论文奠定坚实基础。

有人工智能了，还需要人来写文章吗？

人脸有两个挑战，一个是活体识别（如何区分自然人动作与录像播放），一个是仿生材料假体（如何识别仿生材料打印出来“人皮面具”）。这俩问题有无数科学家和工程师夜以继日的进行研究攻克，识别一张人脸很容易，就是图像比对技术，但上面两个问题却非常难解决。

人脸识别安装位置需正对人体脸部，但人有高有矮，用起来不咋方便，还不如用指纹识别

人工智能人脸识别技术的论文怎么写啊

未来发展会更加深入大众生活的方方面面，可能出门只要刷脸就行了。有很多企业也在开始应用，阿里、英飞拓、银行系统等等，人脸识别项目是人工智能化发展的必然所趋，想必未来人脸识别项目会在生活应用中更为普遍吧。

人脸识别技术应用到各方面，我认为人脸识别技术不是很安全，因为，刷脸可以直接把手机上的钱转出去，所以很不安全。

人脸登录、VIP人脸识别等一系列人脸应用向我们展示用它的便捷性、安全性、唯一性，人脸识别正在一步步地改变我们的生活。

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。

人工智能人脸识别技术的论文的论点怎么写

人脸识别的优势：云端管理：可通过用户后台、用户APP远程操作、管理，方便快捷。领先算法：采用阅面算法，实现实时动态的多人脸检查追踪和高精度人脸识别。精确识别：毫秒级别人脸信息识别处理速度，识别准确率可达9%。稳定性高：动态人脸识别，轻松应对不同光线强弱的室内外场景和人脸化妆遮挡，稳定性强。便捷易用：简洁系统操作界面，功能强大，能对人脸信息进行统计、分析并绘制成表。应用广泛：人脸识别门禁系统适用于景区、社区、企业、工地、医院等多个行业领域。

选题就是决定论文写什么和怎么写。选题是写好科技论文的关键，选好题目就等于写好论文的一半。 很多一线工作人员虽有丰富的实践经验，但写起论文来却往往不知从何下手。其实，这个问题并不难解决。选题时要注意以下几个问题。 一是选题方向与专业对口。怎样去发现问题，确定论题呢？以下几点可供参考：从主管部门、专业学会和各类研讨会等指定的研究课题中，筛选出符合自己的工作实际和研究专长的典型问题作为论题，加以研究，撰写成文；实践中注意细心观察，勤于思考，就自己体验较深又感兴趣的地方触发灵感，加以提炼，将其上升到一定的理论高度，形成论题；通过认真阅读书刊杂志，在综合、借鉴别人科研成果的基础上，受到有关论点和问题的启示，发现论题，总结经验、推陈出新，发表自己与众不同的见解。总之，发现问题的关键在于"留心"。只要平时留心，注意积累，好的选题是时刻都可能出现在你的思维之中的。一旦有了想法，就要立刻记下来，为以后进行筛选或提炼论题做好准备。 二是选题要考虑主客观条件，应对自己有正确的客观估计。如自己掌握材料的深度和广度，驾驭材料的能力，对课题的理解程度等。根据自己的长处和兴趣爱好，扬长避短，充分发挥主观优势。同时还要充分了解学术界的研究现状，如本课题研究已有的成果，还存在哪些问题，尚待研究、解决的问题及迫切程度，社会需要和科学发展的趋势等等。只有把主客观两方面的条件结合起来，才能选出最适合自己的课题来。 三是选题时间适宜，选题要尽量早些，以便有充分的时间积累材料。但又不宜过早，过早选题，自己的专业知识还较单薄，如果在对本学科领域的学术研究状况知之甚少的情况下，贸然选题，难免失之偏颇。有了一定的专业基础，不至于茫然无从，又可以比较从容地准备，读书、积累材料，也有足够的时间和精力深入探讨。如果到评职称时才考虑选题，就会显得很仓促，无暇把问题考虑成熟，研究透彻，投稿成功的几率就很小。 四是课题难易、大小要适度。选择的课题难易要适度。难度大的课题当然更有科学价值，但对参加工作不久的人来说，往往力不胜任，难以完成。 在选题时，要根据本人的专业基础和时间及其它相关因素，如资料条件、经费等，综合考查以选择大小适当的课题。否则，课题过大，问题难以研究深入，可能导致虎头蛇尾，草草收摊；题目过小，不能充分挖掘自己的潜力，发挥自己的才能，论文达不到应有的水平和深度。 具体来说，选题可从如下几个方面入手。1 问需求——罗列需求问题 针对你所从事的实际工作，细细地分析以下问题： 1） 年轻同志：目前工作还存在那些不足？那些地方还有进一步改善的余地？别的同志、别的单位在哪些方面做得更好？我还有那些东西该懂但还不懂？下面应该怎么办？ 2） 已工作多年的同志，除上述问题外，更应该考虑：曾经关注过那些问题？在哪些方面倾注了心血？哪些方面有与人不同的经验和体会？我自己的新想法和新做法可以在什么地方使用和推广？ 从上述问题中选定研究方向，学习有关知识，下功夫进行探讨和研究，选题问题一定会迎刃而解。2 深——深入一步 选题前要弄清这样几个问题：关于本题目研究的历史和现状；前人的思想和重要的研究成果；已经解决的问题；存在争议的问题；争议的焦点和问题和症结；论争各方的代表性观点、人物及其著述；研究的薄弱环节及尚待开拓的领域；实践中出现的新情况、新问题……，总之要从大面上摸清本问题的基本情况，这样就会头脑清醒，方向明确，开拓新的研究领地。一句话，就是站在前人的肩上，而不是盯住前人的脚底。站在前人肩上，一方面是指在对前人知识与研究成果深刻了解与掌握的前提下，去选取那些“前沿性”课题；另一方面是指从前人思想或研究中获得启迪。有勇气去研究前人刚刚开始接近而没有解决与提出的问题，这是选题的一个主要思路。这样的选题，既意味着继承，又意味着发展。深入一步，往往就意味着创新和突破。3 奇——从容易被忽略处选题 人类对自然的认识和改造并不是一次完结的，永远处在一个过程之中，需要不断深入与发展。在许多被人们认为是平淡无奇的现象中，往往存在可供研究的新的境界，而又最容易被人们忽略。勤学好问的人遇事总要问个为什么，被人们忽略的地方是大量存在的，有许多司空见惯的现象往往不会引起人们的注意，如果能认真与细心地观察各种事物，并提出为什么的问题，就很容易找到需要研究的课题。牛顿与苹果的故事即是如此。4 新——从开拓创新中选题 鲁迅先生说过：“世界上本没有路，走的人多了也便成了路。”在科学研究中，要善于探索，敢于开拓新领域。选题本身就是一种创造。人们创造力的强弱，取决于知识贮存的多寡、应用知识的技巧与想象力是否丰富。如果有渊博的知识和丰富的想象力，就敢于从自己熟知的学科跨入到生疏的学科，就敢于冲击所谓不可逾越的禁区。这类课题的选择，除了选择者具有学识之外，还必须有胆略，没有对事业的高度责任感和严肃认真的精神是不行的。只有专心致志，勇于探索，不怕困难，才能开拓出科学技术的新领域。5 巧——从意外获得中选题 科学研究在探索着一个又一个新课题，在这些研究的过程中，有时会出现意外的偶然的现象，当这种现象发生后，不要轻易纠正它、排斥它，而应该去深入研究它。即使是不属于自己研究课题范围的内容和所从事的专业问题，也应该去深入地探讨它。这种意外的发现会给我们以新的启迪，如果追踪下去，往往会产生新的有价值的课题。如X射线就是从一次意外中发现的。6 实——从实际工作中选题 有人认为，科研和科技论文写作是专业科研工作人员的事，这是极其片面的。其实，除科研工作者外，各行各业的工程技术人员、业务人员、管理人员、教师、学生、工人、农民等，都可以结合自己的工作开展科学技术研究工作，撰写科学技术论文。结合实际工作的选题是十分广泛的，内容是非常丰富的。结合实际工作撰写的论文，题目可以不拘一格，多种多样。诸如理论性的推导和探索，实践经验的分析和总结，产品开发和生产管理中的问题研究，科技研究的阶段总结，新技术、新理论、新方法的推广、应用和深化，对产品、工艺、组织、管理的建议和设想，对理论和实践问题的研讨等等。非从事科研工作的人，应该破除对科研工作和科技论文写作的神秘感，勇于实践，敢于写作，从而推动科学技术的发展，使科学技术更加繁荣兴盛。7 改——从改革进步中选题 我们有幸处于改革开放的年代，置身于世界经济一体化的洪流之中，每时每刻都会感受到改革进步的触动。政治体制的改革使国家更加民主开放，经济体制改革使人民实现小康，科技创新使我们迎头赶上。所有这些，都为我们选定论题提供了广阔天地。港口科技工作者在工艺改进、质量攻关、技术改进方面，在学习、消化推广和应用国内外先进技术方面，在防止和排除重大隐患方面，在大型和高精尖设备的安装、调试、操作、维修和保养方面有成绩显著、贡献突出、确有推广价值的技术成果，虽不是创造发明，但为企业及社会创造了直接或间接经济效益的项目都可以写。从中选择自己最擅长、最突出的某一方面作为自己命题的内容，然后再从中选择最具代表性的某一项进行整理、浓缩，作为自己命题内容的基础材料。 只要我们以强烈的责任心、上进心和创新意识审视一切事物，启迪智慧、激发灵感、捕捉信息，就一定遴选出合自己探索、研究的课题，为写好科技论文奠定坚实基础。

人脸识别技术应用到各方面，我认为人脸识别技术不是很安全，因为，刷脸可以直接把手机上的钱转出去，所以很不安全。

这个要看技术好不好，“赏脸系统”就是人脸识别门禁，技术挺到位的，识别速度很快，还挺好的。技术成熟了，人脸识别可以很准确，光线暗、长胖什么的都不会识别不出来。

人工智能人脸识别技术的论文怎么写

①现代的人脸识别，特指通过分析、比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。具体而言，就是通过视频采集设备获取识别对象的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，最后判断出用户的真实身份。这是一项高端的计算机图像处理技术。 ②在全球范围内，人脸识别系统的研究始于20世纪60年代。人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确认身份的。不被察觉的特点会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不易被欺骗。相对于指纹识别而言，人脸识别还具有非接触式（非侵犯式）的特点，因此更加友好、自然，更易被人们接受。③随着科技的发展，人脸识别技术的应用已经不是什么新鲜事了。

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人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比，人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容，是选修模块。 通过本模块的学习，学生应能描述人工智能的基本概念，会使用一种人工智能语言解决简单问题，把握其基本特点；能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统；知道人工智能对人类学习、生活的影响；通过感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用；要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学；要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求，可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一）知识及其表达1．内容标准（1）能描述人工智能的概念与基本特点；知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。（2）列举人工智能的主要应用领域；通过演示或实际操作，体验人工智能的若干典型应用，知道其发展现状。例1 符号运算： 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica，进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别：声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明：这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理：该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。（3）掌握知识的概念；学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2．活动建议（1）就下列话题展开讨论：利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题？具有哪些优点？（2）对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。（3）人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用，“在家里寻找外星人”（SETI@home）项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施，它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力，分析世界上最大的射电望远镜获得的数据，帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义，学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念，了解SETI@home项目的具体内容，感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 （二）推理与专家系统1．内容标准（1）演示或使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程；了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”（Desktop PC Product Advisor）专家系统，为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。（2）通过实例分析，知道专家系统正向、反向推理的基本原理；会描述一种常用的不精确推理的基本过程。（3）了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统，分别使用“Why”和“How”命令，了解其解释过程。（4）了解专家系统外壳的概念；学会使用一个简易的专家系统外壳，并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中，通常采用“原型化”策略。2．活动建议（1）针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题，利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如，用于识别校园中植物的专家系统。（2）有人认为：“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段，专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后，让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 （三）人工智能语言与问题求解1．内容标准（1）了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构，掌握相关概念，知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/，考察它的实例程序。（2）初步学会使用该语言设计程序求解简单问题，并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔（Hanoi）问题。（3）了解状态空间的概念与方法，学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。（4）通过简单博弈问题的分析，了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程，知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年，“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年，“深蓝”的后嗣替“父”报仇，以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上，“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录，它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2．活动建议（1）以小组为单位，对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查，就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。（2）观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品，发挥自己的想象力，描述人工智能技术的应用前景，以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。

人工智能人脸识别技术的论文题目

摄像啊，就像开车路过摄像头一样，拍下你的车牌号

不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。

以前上班需要拿笔签到现在可能只要再刷脸机上一扫就可以完成考勤那么人脸识别的原理是什么呢其实机器本来并不擅长识别图像它并不能理解这个图像有什么含义