模式识别的总结范文

总结是在项目、工作、时期后，对整个过程进行反思，以分析出有参考作用的报告，用于为以后工作的实施，提供明确的参考。所以，编写一份总结十分重要，以下是小编整理的关于《模式识别的总结范文》仅供参考，希望能够帮助到大家。

第一篇：模式识别的总结范文

人脸识别的原理和发展解读

人脸识别系统的原理与发展应用

【摘要】地球上居住着近70亿人。每个人的面孔都是由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，大小不过七八寸见方。然而，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么?能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器?这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身?对这些问题的分析和解答无疑具有重要的理论和应用价值，这正是众多从事自动人脸识别研究的研究人员所面临的挑战。

【关键词】 人脸识别，原理，发展现状

一、人脸识别系统原理

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，可以将人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大;它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别技术一般包含三个部分：人脸检测、人脸跟踪、人脸比对 (1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：①参考模板法;首先设计一个或数个标准人脸的

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模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸;②人脸规则法;由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;③样品学习法;这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。④肤色模型法;这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法;这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。 (2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。 (3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：①特征向量法;该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。②面纹模板法;该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

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人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”。这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

二、人脸的识别过程

一般分三步：

(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。

(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

三、人脸识别的发展

人脸是人类情感表达和交流的最重要、最直接的载体。通过人脸可以推断出一个人的种族、地域，甚至身份、地位等信息;人们还能通过人脸丰富而复杂细小的变化，得到对方的个性和情绪状态。科学界从计算机图形学、图像处理、计

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算机视觉、人类学等多个学科对人脸进行研究。最早的人脸识别技术的研究可以追溯到20世纪50年代，当时的研究人员主要涉及的是社会心理学领域;到了60年代，开始有一些工程文献陆续发表出来;但是，真正的自动人脸识别的研究是从20世纪70年代开始的，当时采用的技术基本上都是典型的模式识别技术，例如利用脸部重要特征点之间的距离进行分类识别。随着计算机技术的发展，从80年代到90年代初期，人脸识别技术得到了很大的发展并进入了实际应用领域。在这一阶段，基于人脸外貌的统计识别方法得到了很大的发展，其中在大规模的人脸数据库上进行的实验得到了相当不错的结果。同时，基于人脸特征的识别方法也逐渐发展起来，此类方法对光线和视角的变化、人脸的定位都不太敏感，有利于识别率的提高，但是其采用的特征提取方法还不够成熟和可靠。

90年代后期，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场;近几年来人脸识别作为计算机安全技术在全球范围内迅速发展起来，特别是美国遭受“9·11”恐怖袭击以后，人脸识别技术更引起了广泛的关注。在这一阶段，更多的研究集中在基于视频的人脸识别上面。人脸识别技术具有广泛的应用前景,在国家安全、军事安全和公共安全领域，智能门禁、智能视频监控、公安布控、海关身份验证、司机驾照验证等是典型的应用;在民事和经济领域,各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证、社会保险人的身份验证等具有重要的应用价值;在家庭娱乐等领域，人脸识别也具有一些有趣有益的应用,比如能够识别主人身份的智能玩具、家政机器人、具有真实像的虚拟游戏玩家等。

四、人脸识别的意义

研究人脸识别在理论和技术上都有重要的意义：一是可以推进对人类视觉系

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统本身的认识;二是可以满足人工智能应用的需要。采用人脸识别技术，建立自动人脸识别系统，用计算机实现对人脸图像的自动识别有着广阔的应用领域和诱 人的应用前景。同时人脸识别作为一种生物体征识别与其它较成熟的识别方法(如指纹、虹膜、DAN检测等)相比有以下几个优点：①无侵犯性，人脸图像的获取不需要被检测人发生身体接触，可以在不惊动被检测人的情况下进行;②低成本、易安装，人脸识别系统只需要采用普通的摄像头、数码摄像机或手机上的嵌入式摄像头等被广泛使用的摄像设备即可，对用户来说也没有特别的安装要求;③无人工参与，整个人脸识别过程不需要用户或被检测人的主动参与，计算机可以根据用户预先的设置自动进行。

四、结语

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。这些成果更加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加准确地逼近这些问题的正确答案。

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读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳;壮而好学，如日中之光;志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

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第二篇：因客户不满16岁批量开卡系统无法识别的案例

一、案例介绍

网点接到一个外地咨询电话，客户的孩子在省内上学，学校要求学生缴纳学费到网点办卡，但至今未收到银行卡。客户要求查明原因，给予答复。网点对此次投诉非常重视，办公室指定专人查明原因，务必尽快给予处理。经查：该客户的孩子为新录取学生，**学校在网点申请批量办卡，因该学生未满16周岁，根据办理银行卡的相关规定：未满16周岁需在监护人在场的情况下才能办卡。经与客户联系得知，客户不希望孩子带现金上学，为此网点向客户推荐解决办法，在本地有监护人情况下办卡存款;客户对提议表示满意。

二、案例分析

面对复杂的经济形势和激烈的同业竞争，如何深挖市场资源尤为重要。找准营销重点，抓住基础客户是稳定存款的关键。网点瞄准大学生这样的特殊客户群体，经多方努力成功挣揽批量开卡业务，对促进存款的增存、稳存起到了一定的促进作用，同时，大学生接受新事物快，这样也推动了电子银行和网上银行业务的发展，可谓一举两得。

三、案例启示

此事银行本没有任何责任，是系统设置问题，但银行办公室人员本着对客户高度负责的态度，查找相应的制度规定，并及时为客户提出明确的解决方案，让客户感觉到银行人的真情与热诚。让客户满意不是一句空话，而是实实在在对客户的优质服务中。

第三篇：中美两国6种基本面部表情识别的跨文化研究

(汤艳清，欧凤荣，吴枫，孔令韬)

1.问题的提出

本研究采用 美国宾夕法尼亚大学情绪识别测验(The Penn Emotion Recognition Test )系统 中96 张情绪面部表情高低程度不同的三维彩色照片，分别对中美两国健康成年人对愉快、愤怒、恐惧、悲伤、厌恶和中性6 种情绪面部表情的识别率进行跨文化研究，以帮助我们修正对不同文化背景下人类情绪行为的理解，促使我们更进一步地探讨情绪面部表情产生的神经生物学基础 。

2.实验设计

受试者: 82名来自中国医科大学的健康志愿者，男40人，女42人，年龄21.2(17~43)岁，受教育年限13.2(8~25)年;61名来自美国宾夕法尼亚大学的健康志愿者，其中男29人，女32人，年龄19.5(17~27)岁，受教育年限12.8(9~22)年。接受测试前告知实验的目的和方法。

入组标准 : 所有受试者均采用DSM-Ⅳ-TR轴Ⅰ障碍定式临床检查(非患者版)(SCID-1/NP)进行评估。排除精神分裂症、抑郁症、物质依赖等精神疾病患者，排除患有可能影响脑功能的躯体疾病患者，排除有精神分裂症和情感障碍家族史者。所有受试者双眼裸视或矫正视力正常。

3.实验方法

1).地点：安静、光线适宜的房间内进行。

2).实验准备：将3张A4情绪面孔识别测试答题纸发给受试者，告知受试者有6种情绪面孔图片，请受试者在相应图片序号对应的情绪面部表情空格内打“√”，正式测试开始前用10张图片进行练习。根据随机数字表随机排列答题纸上的6种面部表情和96张三维彩色情绪面孔图片，以消除面部表情识别的前摄抑制和后摄抑制

备注:宾夕法尼亚大学情绪识别测试系统有96张彩色照片，其中愉快、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶和中性照片各16张，每种表情有8张高强度情绪面部表情和8张低强度情绪面部表情;96张照片中男、女各半，其中59张为高加索(白种人)面孔、24张为非裔美国人面孔、5张为亚洲人面孔、8张为西班牙人面孔。

3).实验过程：

将96张情绪面部表情照片按排列好的顺序，投射到屏幕上。要求受试者对所呈现图片进行分类，受试者只需识别情绪面孔图片所表达的情绪类型，并在相应空格内打¡°√¡±。待所有受试者完成后进入下一张照片，每张照片大约需6～10 s，总共需10～15 min完成测试。 统计方法

数据以x±s表示。应用SPSS 11.5统计分析软件包，使用ANOVA对所有数据进行统计、分析P<0.05为差异有统计学意义。

4. 实验结果

4.1 对各类情绪面孔识别率的比较

美国受试者对于厌恶、恐惧和愉快面孔表情的识别率明显高于中国受试者P<0.01)。

4.2 对男性和女性情绪面孔识别率的比较

美国受试者不仅对于男性和女性厌恶、恐惧和愉快面孔的识别率高于中国受试(P<0.01)，对于男性愤怒和女性悲伤面孔的识别率也显著高于中国受试者(P<0.01)。

4.3对不同强度情绪面孔识别率的比较

美国受试者对高强度情绪面孔的识别率显著高于低强度面孔的识别率(P<0.01)，而中国受试者对高强度情绪面孔的识别率显著低于低强度面孔的识别率(P<0.01)。中国受试者对男性和女性低强度情绪面孔的识别率均显著高于美国受试者(P<0.01)，而对男性高强度情绪面孔的识别率则显著低于美国受试者(P<0.01)。

5.实验讨论本研究是中国第一个应用美国宾夕法尼亚大学情绪面孔图片进行中美两国跨文化的研究。

本研究与其他对情绪面孔表情的研究相比，中美两国男女受试者对中性面孔的识别率的结果上具有较高的一致性。一方面可能是由于该组图片的设计平衡了一些性别、年龄、种族以及面孔表情强度因素，具有一定的文化相容性。另一方面也与本研究采用的三维彩色图片有关，因为三维彩色图片具有较高的品质以及较高的识别准确度有关。这组图片注重了面部表情的不同程度，不过由于其中亚洲人的面孔仅有5张，可能也是导致两国受试者结果差异较多的因素之一。

国人对于厌恶、恐惧和愉快表情的识别率明显低于美国人，美国人对于男性愤怒和女性悲伤面孔的识别率显著高于中国人，这与Huang的研究结果一致，这种差异可能来源于不同文化背景下学习社会规则方面的文化差异。日常生活中的中国人较为谨慎的表达自己的负性或愉快情绪，同时较少观察到其他中国人的负性或愉快情绪表情，而更多是中性的表情。

两国受试者对于厌恶的识别率均较低，可以间接支持Russell关于厌恶表情不是一种基本情绪，而是与其他几种情绪如惊讶、污辱以及悲伤融合的观点，也可以用Camras的研究来解释，即厌恶的面部表情较为复杂，可表现为皱眉、压低嘴角、皱鼻子等多种表情，较难识别。 由本实验可以看出：

中国受试者对男性和女性低强度情绪面孔的识别率都显著高于美国受试者。本研究中这一发现非常有趣，是既往研究都没有发现的结果。即使在文化融合逐渐加深的今天，中国人的表情也依然沿袭了诸多中国文化传统的因素。

中国的文化传统是内敛和中庸，具有轻个体重集体、重和谐的人格特征。西方文化则更强调个性，看重个人价值，具有向自然抗争的文化传统。中国传统的中庸之道容易使人们形成一种谦虚、不善于表现情绪的个性特征，求同心理大于求异心理，因此低强度的情绪是中国人最常用也最熟悉的表达方式，眉眼和嘴角的微小变化是中国传统的表达情绪的常见表情。

第四篇：【超简单!】中国建设银行 二代网银盾 插入后无法被识别的解决方法

【超简单!】中国建设银行 二代网银盾 插入后无法被识别的 解决方法

首先请确保已安装下载“中国建设银行E路护航网银安全组件”，记住该组件的安装位置(默认是“C:Program FilesCCBComponents”)。因为故障的原因其实是驱动程序没有安装，而安装文件保存在此文件夹内!而且Windows的自动更新在网上搜不到!如果你知道如何手动搜索并安装此文件夹内的驱动，那下面就不需要继续看了;如果不知道就请继续看下去。

1. 右键“我的电脑”;

2. 选择“设备管理器”，找到右边带有问号或叹号的设备(网银盾的设备名字我忘记了，好像全大写字母来着);

3. 右键之，选择“更新驱动程序”或点击“属性”，在新窗口选择“驱动程序”，点击“更新”;

4. 最重要的一步来了：不要选择“自动搜索更新”，而是选择“浏览计算机以查找”，然后在“在以下位置搜索”的输入框你的安全组件的安装位置(比如本文开头的“C:Program FilesCCBComponents”，勾选“包含子文件夹”，然后下一步„„

最后成功的画面就是这样的：

这时你的网银盾应该会自动启动的了!

第五篇：哈佛大学的通识教育模式与核心课程设置

通识教育(General Education)是哈佛大学本科教育的基本模式。哈佛的本科教育主要由“二个阶段”、“三大板块”构成。从教育过程看，哈佛的本科生教育分为两个阶段：第一阶段通常称之为通识教育或普通教育阶段，又称之为核心课程阶段;第二阶段为专修阶段。学生在

一、二年级主要学习核心课程，接受通识教育，后两年为专修教育。从课程结构看，本科生的课程主要分为三大板块：反映基本素质要求的通识课、满足学位申请要求的专业必修课和满足学生个人兴趣爱好的自由选修课。目前哈佛核心课程包括6大类(外国文化，历史学A、B，文学和艺术A、B、C，道德推理，自然科学A、B，社会分析)、11个领域。该课程模式规定，本科生四年共修32门课程，其中 16门为专业课，8门为选修课，8门为核心课程。核心课程的设置理念首先关注的是学生综合素质的养成，其目的不仅是加强学生人文、社科、科学基础知识学习，而且还在于开拓学生的知识视野，使学生了解和掌握学科间的联系，通过核心课程的学习帮助学生“有效地思考、交流思想、做出适当的判断并区别不同的价值观念”，实行核心课程学习的目的是把个人培养成既是某一特殊职业的专家，又是自由人和公民。

所以，在一般美国大学里，新生入学的第

一、二年，通常不属于任何院系，也不分专业，全部学习由人文学科、社会科学和自然科学基础学科组成的普通教育课程。在此基础上，到

三、四年级对学生进行专业教育，为学生毕业后直接从事某种职业或进入研究生院学习创造条件。

哈佛大学的核心课程设置的理念：让每一位哈佛大学毕业生不仅受到专业的学术训练，而且还应该受到广泛的通识教育，成为有教养的人。

哈佛大学的核心课程