基于RRST比对策略的人脸分类方法研究

基于RRST比对策略的人脸分类方法研究

[摘要]本文主要针对光照变化影响人脸识别准确率和传统比对方法中无法确认样本身份等问题展开研究，针对光照条件变化的情况下阈值难定且无法确定样本身份的问题，创新性的提出了基于多次比对排名打分的RRST（Repeatedly Ranked Scoring Tactic）比对策略。实验结果表明，本文提出的比对策略优于基于阈值的最小距离分类法，能确认待比对样本的身份，且对环境变化具有较强的鲁棒性。

[关键词]：人脸识别；人脸分类；RRST比对策略

1.引言

随着计算机视觉技术和生物特征识别技术的发展，人脸识别技术已经成为了当今计算机视觉领域最热门的研究课题之一，在安防行业、门禁系统、考勤系统以及人机交互等领域有着广泛的应用[1][2]。一个典型的人脸识别系统主要包括训练模块和识别分类模块[3]。训练模块主要完成将已知人脸进行定位、特征提取与选择、以及分类器的设计；识别分类模块则完成将未知图片进行处理，并最终完成对待测样本身份的判别和分类[4]。

2.传统最小距离分类法介绍及其缺点分析

在传统的人脸分类方法中，最小距离分类器是一种常用的人脸分类方法[5][6]。这种分类方法的原理是计算所有训练样本和待测样本之间的距离并排序，将排序结果中排名第一的结果看做是最终的识别结果。

此外还有基于阈值的最小距离分类方法，这种方法在一定程度上可以衡量待测样本和训练样本之间的相似度。在训练阶段，最小距离分类法和基于阈值的最小距离分类法是类似的，主要的不同是在比对阶段。比对方式的优点是显而易见的，不仅能判断出待测样本是否属于训练集，而且能通过阈值精确判断待测样本属于训练集中的哪一个人。

在实际应用中，条件往往比较苛刻。不同光照条件下所得的同一人脸的两张图像之间的灰度分布差异甚至可能会大于不同人脸图像之间的灰度分布差异[7]，因此，基于阈值的最小距离分类方法在参加较为复杂的实际应用中很难取得理想的效果。

层次教学策略的研究开题报告

对课堂教学中层次教学策略的研究课题开题报告 一、课题名称：分组分层教学法研究 二、课题研究的实践意义： 新课程标准指出，数学教育要面向全体学生，实现人人学有价值的数学，人人都能获得必须的数学，不同的人在数学上得到不同的发展，而现行的教学方式由于学生的认知水平有很大的差异性，到底按照优等生的认知水平上课，还是中等生、学困生？又如果按着中等的学生上课，长期下来必然形成一部分学生吃不饱，一部分学生吃不了。优等生没有动力，冒不了尖，而差生最基本的知识也掌握不了，给以后的学习和相关科目的学习带来困难，不能实现每个学生在原有的基础上得到最大限度的发。而在现实中这种现象处处可见，有没有更好的解决办法？经过多年的教学实践，我打算在班级教学中实施分组分层教学，研究分组分层教学法，通过不同学生的认知水平，进行组合，实施不同的授课、备课、评价等措施，以激发学生的学习积极性，充分发挥个人的创造能力，激发创新思维。达到全部学生共同提高，共同进步，全面提高教学质量！ 另外，对于农村初中，以升学高低衡量办学优劣的观念至今未打破，而现在实行的是九年义务教育，全体小学生就近入学，学生水平参差不齐，多数教师往往只顾及一小部分“尖子生””使大多数“陪读生”“劳而无功”，严重影响了整体的教育教学质量，因此我们在不改变原有班级体系的情况下，打算摸索实施分层教学，因材施教，循序渐进，充分激发学生的学习积极性，发挥学生个人的创造能力，激发创新思维，使不同层次的学生都能在原有程度上学有所得，逐步提高，最终取得预期的教学效果！ 三、课题的涵义及研究目标 自古以来，就提倡“因材施教”，美国教育家布鲁姆在掌握学习的理论中指出：“许多学生在学习中未能取得优异成绩，主要不是学生智慧能力欠缺，而是由于未能得到适当的教学条件的合理的帮助造成的”。分层就是要最大限度的为不同层次的学生提供这种学习条件和全新的学习机会。”学生的数学学习能力存在差异，只要能把成绩和个性指标相近的学生分在一个层内，把教学目标分层化解于教学内容的安排，作业练习的布置，思想感情的教育和学习方法的指导之中。学生们将在原有的程度上得到最大限度的发展。 本课题的研究目标是原有分班体系不打乱的前提下如何分层备课，分层上课，分层作业和分层辅导，实施分层后的教学班级与不实施分层班的教学学生学习状态和学习成绩比较。 四、课题研究的基本内容：本课题研究的主要内容是按照原有班级学生的认知水平，对所有的学生进行合理的分组分层、备课分层、分层施教、分层测试、分层评估等内容，争取使教学质量最优化，最具效率化，全面提高教学成绩! 五、课题研究实施方法 本校共有18个教学班，每级选择（1）（3）（5）做为实验班，其他班级作为对比班。并把实验班里的学生分为A、B、C三组，学习成绩好、学习兴趣浓、学习主动、接受快的学生属于A层；学习成绩中等、学习情绪不够稳定或能力一般、学习勤奋的学生属于B层；学习成绩差、学习困难大、消极厌学或顽皮不学的学生属于C层 实施分组分层递进教学的基本环节是：学生分层、教学目标分层、分层施教、分层测试、分层评估

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： （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

教育研究方法分类

教育研究方法分类 浅谈新课程改革的重要性进入21世纪的今天，全球一体化进程不断加快，科学技术日新月异，对人才的要求也不断提高了，培养21世纪合格的中国公民成为了我们育人的方向。21世纪合格的中国公民应具备的基本素质包括要有历史使命感、社会责任感、人文主义精神、健全的人格、开放的世界意识。要培养新时期新形势下国家需要的新人才，按照传统的教育模式，老师一味灌、，学生机械的记，学生缺乏自主性、创新性，显然不利于新型人才的培养。因此，新时期呼唤新人才，新人才的培养呼唤新的教育理念、教育模式，这就要求必须进行教育改革。必须顺应历史发展的潮流，切实转变教学观念，以提高我国国民的整体素质和人文素养。新课程进入到学校操作层面，所遭遇的许多问题往往令教师对先前接受的理论产生困惑甚至怀疑。这当中固然有教师在理论上的误读和实践上偏离的问题，但是，理论的适切性与指导力也是我们应当关注的一个重要问题。今天的实践已经无法回避许多与理论有关的认识问题，如在以人为本的教育理念下如何认识学生个性发展与国家定向培养的矛盾，在建构主义教育理论下如何认识教师在课堂教学中的主导作用，等等。尽管理论工作者对这些问题都已经注意到并有了一些研究，但就现有的理论研究成果而言，一线的实践者多少感到有些单薄、有些苍白，一些课程理论因为较少涉及现实的教学实践活动及其客观存在的

特点，依然停留在思辨的层面。所以，我们仍期待更具针对性和指导力理论的出现。新课程理论充分借鉴了各国先进的教育理念与课程理论。尽管我们反对以“国情不同”为由拒绝对国外先进理论的传播与吸纳，但来自国外的教育理论毕竟有其生成和发展的特定环境。对理论的把握离不开对环境的认识，在引进理论的时候，要注意与中国的基本国情相适应。理论有其超越环境的共性部分，这是我们要吸收的东西；也有依赖于环境、体现个性的部分，这就需要我们从实际出发，进行必要的修正。同时，要全面地看待这些引进的国外理论，不仅要了解其成功的方面，也要认识到它们在本土的实践中遇到的各种问题和遭到的各种批判，不能忽视对问题的呈现和对局限性的剖析。在传播理论的过程中，要用理论来分析、解释实践中出现的问题，不能重传播、轻应用，我们要欢迎教育理论在重建中的百花齐放、百家争鸣。不同的观察问题的视角，多维度全方位的理论研究，对新课程的健康推进无疑是大有裨益的。第一： 我们渴望理论对实践有及时的观照与呼应，我们在艰难推进新课程的时候更需要专家的支持和指导。课程改革的理论工作者需要更多地深入一线，和教师们一起，分享改革的快乐，体验改革的阵痛，发现改革的问题，破解改革的疑难。对实践中具体案例的生动剖析远比简单的传播或是粗暴的批评更能令实践者心服口服，更能显出理论的功效与威力。适应中国国情、具有中国特色的课程理论只有在新课程改革的实践中才能逐步建立起来，我

人脸识别介绍

人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别 为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。 人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪 一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库

不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地 引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动， 也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。

教学策略分类

教学策略就是指建立在一定理论基础之上，为实现某种教学目标而制定的教学实施总体方案。 教学策略不是具体的方法规定，而是在一定教学思想的指导下，根据一定的情境，合理和优化地处理教学各因素关系而采取的工作方式。包括如何选择和组织各种教学材料和教学方法，如何运用各种教学设备和手段，如何确定师生的行为程序等。教学策略以提高教学效率为目的。教学策略有以下几种分类（当代教育学笔记- 袁振国：根据教学策略的构成因素，顾泠沅分出：内容型、形式型、方法型、综合型） 1．内容型策略 这种教学策略是以教学内容为中心的策略。以教学过程中如何有效地提供学习内容为核心，强调知识结构和追求知识发生过程两个类别，即结构化策略和问题化策略。 2．形式型策略 这种策略是以教学组织形式为中心的策略。集体教学形式、个别学习形式和小组教学形式三种教学形式中，集体教学仍为最基本的教学组织形式。改进集体教学的研究与实验很多，如实施小班制、按程度分班、班内分组、单元教学、设计教学、掌握学习教学等。 3．方法型策略 这种策略是以教学方法和技术为中心的策略，这是一个包含着各种各样方法、技术、程序和模式的领域。强调要注重科学的分类法，确定教学方法的分类体系。 4．综合型策略这种教学策略是从教学的目标、任务出发，综合地展开的教学策略。是内容、形式、方法三种类型的综合，更多地以教学经验为基础。 5．先行组织者策略 这种策略是建立在奥苏伯尔的有意义学习理论基础上的策略。其教学程序是： 1）准备预备性材料； 2）设想学习进程； 3）显现预备性材料和新材料； 4）从预备性材料中抽象出新信息； 5）运用活动强化

其特点是教学时并不立即原封不动地呈示教材，而是呈示具有“组织”作用的相关材料，也就是说，它指向的并非是教材的“实体”，而是一种“关系”。这一概念是奥苏贝尔提出的。在教学过程中，可以设计三种“组织者”：陈述性、比较性、具体模型组织者。 6．概念形成策略这种策略是建立在布鲁纳等人的理论研究基础上的策略。包括选择性策略和接受性策略两种。教学程序是：1 ）呈现实例；2 ）确认概念；3 ）强化练习；4 ）发展思维技巧。 7．认知发展策略 这是建立在皮亚杰的理论基础上的策略。这种策略运用的基本原则是： 1）儿童从实践中获得知识； 2）教学活动以儿童为中心； 3）实施个别化教学； 4）社会交往起重要作用。教师以开发者、诊断者、认知冲突的创设者和促进者、社会交往的推动者等身份参与教学活动。 8．自我管理策略 这种策略教给学生改变行为方式的方法。教学程序为： 1）教给学生行为的原则和技巧； 2）教给学生自我估计的步骤； 3）制订自我管理、自我决断、自我指导的计划； 4）避免不良的随机行为。方法包括示范、督促、强化和指导。 9．行为练习策略 这种策略又称为“直接教学”。主要特征是建立一系列模式化的教师行为。教学程序是：1 ）

人脸识别技术的主要研究方法

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

产品系列的划分及方法研究

产品系列的划分及方法研究 ——美适第为例 产品线长度决策 企业面临的主要问题之一，就是决定产品线的长度，即产品线中产品项目的数量。如果企业可以通过增加产品项目来增加利润，这说明产品线太短；如果可以通过减少产品项目来增加利润，这说明产品线太长。 产品线长度决策要受到企业目标的影响。在市场增长率较高或企业追求较高的市场占有率时，企业通常都希望拥有完整的、较长的产品线，而可能忽视产品线中有一些产品项目获利能力较差的情况。在追求取得较高利润率的情况下，企业会对产品项目的盈利能力进行分析评价，只选择那些具有较高利润率的产品项目组成企业的产品线。 产品线存在着不断延长的趋势。这是因为：由于生产能力过剩，促使企业开发新的产品项目，推销人员和中间商要求增加产品项目，以满足顾客的需要，产品线经理为了扩大销量，增加盈利而增加新的产品项目。产品项目的增加会导致企业的一些成本费用相应地增加，如设计及工程成本、生产转换成本、储运费、订单处理费用、促销费用等。随着产品项目的不断增加，企业会因资源不足而产生资源优化配置的要求。通过对产品线中各产品项目盈利能力的分析评价，删除掉那些亏损或盈利能力差的产品项目，从而缩短了产品线的长度。这种现象在企业生产经营过程中会多次重复出现，企业可以通过延伸或充实的方式来增加产品线的长度。 1．产品线延伸决策 它是通过超出现有产品项目的经营档次范围来增加产品线的长度。它又可分为向上延伸、向下延伸、双向延伸和向中延伸四种情况。 (1)向上延伸。即原来经营低档产品的企业准备进入中高档产品市场，或原来经营中档产品的企业准备进入高档产品市场。企业将产品线向上延伸，可能是因为较高档次产品市场上存在较高的市场增长率和利润率，出现了有吸引力的市场机会，也可能是因为企业追求比较完整的产品线。向上延伸可能出现的风险有：生产较高档次产品的企业发起反击，进入较低档次产品的市场，加大了企业在原有产品市场上的竞争压力：潜在顾客可能不相信企业有生产较高档次产品的能力；企业的推销人员和中间商可能缺乏经营较高档次产品的能力，不能很好地为潜在顾客服务。 (2)向下延伸。即原来经营高档产品的企业准备进入中低档产品市场，或原来经营中高档产品的企业准备进入低档产品市场。企业将产品线向下延伸的原因主要有：企业在较高档次产品市场上受到攻击，因而采取拓展市场的方式进行反击；企业的较高档次产品销售增长缓慢；企业最初进入较高档次产品市场是为了树立良好的企业形象，在达到目标后企业便将产品线向下延伸；企业为了填补产品线的空隙，防止竞争

教学策略及教学方法的区别

教学策略及教学方法的区别 教学策略及教学方法是两个不同的概念，请注意区分并整理出教学策略及教学方法的类别及各个类别的特点？ 教学策略定义： 以下是关于教学策略的三种观点：（１）教学策略是指教师在课堂上为达到课程目标而采取的一套特定的方式或方法。教学策略要根据教学情境的要求和学生的需要随时发生变化。无论在国内还是在国外的教学理论与教学实践中，绝大多数教学策略都涉及到如何提炼或转化课程内容的问题。（（２）所谓教学策略，是在教学目标确定以后，根据已定的教学任务和学生的特征，有针对性地选择与组合相关的教学内容、教学组织形式、教学方法和技术，形成的具有效率意义的特定教学方案。教学策略具有综合性、可操作性和灵活性等基本特征。（３）教学策略是为了达成教学目的，完成教学任务，而在对教学活动清晰认识的基础上对教学活动进行调节和控制的一系列执行过程。（ 这三种观点的相似之处在于都认为教学策略的实施是为了达成教学目标（课程目标），具有灵活性（或称为变通性）。不同之处在于，第一种观点认为教学策略是“一套特定的方式或方法”；第二种观点认为教学策略是“具有效率意义的特定教学方案”；而第三种观点则把教学策略归结为“对教学活动进行调节和控制的一系列执行过程”。在此基础上，可以找出教学策略的一些特征及其基本含义：教学策略是为达成教学目标而采用的一整套比较灵活的教学行为，它是教师在教学实践中依据教学的计划、学生的身心特点对教学原则、教学模式、教学方法的一种变通性地应用。 分类： 对于教学策略的分类方法又有好多种。但按照信息加工的控制点来划分，可以分为替代性、生成性和指导性三种。 替代性教学策略是指教师选择特定的教学内容，并将其组织安排好，然后通过一定的方法和手段将其传授给学生。在此过程中，信息加工的主体是教师，而学生没有主动性。 生成性教学策略是指鼓励学生自主的形成教学目标、确定教学内容，并对其进行组织、理解、强化和迁移。并在教学中构建自己特有的教学意义。 以上两种观点都是希尔斯提出来的。为了发挥前两种教学策略的优势并弥补其不足，加涅又提出了指导性教学策略。

人脸识别发展历史介绍

1 引言 在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，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。这使得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。 然而，对这些问题的回答并不像看起来那么容易。即使在大量来自模式识别、计算机视觉、神经计算、生理学等领域的研究人员对自动人脸识别艰苦工作40余年之后，这些最基本的科学问题仍然困惑着研究人员。而退一步讲，即使对我们自己，尽管我们每天都在根据面孔区分着亲人、同学、朋友、同事等，大多数人却很难准确地描述出自己到底是如何区分他们的，甚至描述不出自己熟悉的人有什么具体的特征。即使专门从事相关的生理学、心理学、神经科学研究的一些专家，也很难描述清楚人类人脸识别的生理学过程。这意味着基于仿生学的人脸识别研究路线在实践上是难以操作的。当然，飞机的翅膀并不需要像鸟儿的翅膀一样煽动，自动人脸识别的计算模型也未必需要模拟“人脑”。我们也许可以通过另外的途径，例如建立人脸识别的计算模型，这种计算模型可能是基于仿生神经网络的，也可能是纯粹基于统计的，或者是这二者之外的第三只眼睛，并通过构建实用的自动人脸识别系统来验证这些计算模型，从而找出对上述基本科学问题的解答。 本文首先给出了人脸识别的一个一般计算模型，然后简单回顾自动人脸识别的研究历史，接下来阐述人脸识别的研究现状并介绍几种主流的技术方法，简单介绍计算所人脸识别研究组的研究进展，最后对上述哲学层面的问题作了一些简单的探讨。 2 人脸识别发展历史

教学策略简析

教学策略简析 近些年来，在我国教育界，出现了对教育理论的两种批评意见：一些理论工作者认为，教育理论没有形成严密的科学体系，许多概念术语不精确、范畴不严密、科学性不强；而一些实践工作者却认为，教育理论应用性较差、脱离实际，是空教条，不能指导实践。这些说法虽然说过于绝对，但也说明在教育理论界确实存在一些需要澄清和规范的理论问题。其中教学策略就是其中之一。目前国内外关于教学策略的研究多是对操作层面的一些具体策略的应用研究，而理论研究较少，从而造成了教学策略的概念含义过多，在术语的使用上比较混乱的现象，同时，也给制定或选择有效的教学策略带来困难。本文结合教材学习就此问题进行一些探讨。 一、教学策略的概念 什么是教学策略？目前的教育理论界有多种提法，举例如下： 1.教学策略是针对一定教学目标而组织的程序化设计。 2.教学策略是一系列引导师生更好地实现教学目的的行动方针。 3.?所谓教学策略，是指教师教学时有计划地引导学生学习，从而达成教学目标所采取的一切方法。?（张春兴：《教育心理学》） 4.教学策略是对完成特定的教学目标而采用的教学活动的程序、方法、形式和媒体等因素的总体考虑。 5.教学策略是指以一定的教育思想为指导，在特定的教学情境中，为实现教学目标而制定并在实施过程中不断调适、优化以使教学效果趋于最佳的系统决策与设计。 6.教学策略是?教师采取的有效达到教学目标的一切活动，包括教学事件先后顺序的安排，传递信息的媒体的选择和师生相互作用的设计等。教学策略也可称为广义的教学方法。? (皮连生：《智育心理学》） 7.教学策略是表示为达到某种预测效果所采取的多种教学行动的综合方案，具有综合性、可操作性和灵活性的特征。 8.教学策略指教师采取的有效达到教学目标的一切活动计划,包括教学事件的顺序安排、教学方法的选用、教学媒体的选择、教学环

人脸识别技术的几个主要研究方向

人脸识别技术的几个主要研究方向 1 引言 计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题，它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。虽然人类对于人脸的识别能力很强，能够记住并辨识上千个不同的人脸，可是对于计算机则困难多了，其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄的增长而变化；发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响；人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。 计算机人脸识别技术是近20年发展起来的，90年代更成为科研热点，仅从1990 年到1999年之间,EI 可检索到的相关文献多达数千篇，关于人脸识别的综述也屡屡可见[1] 。自动人脸识别系统包括两个主要技术环节首先是人脸检测和定位，然后是对人脸进行特征提取和识别（匹配）。本文着重介绍人脸识别技术的各类方法，通过对比指出各类方法的优缺点及今后的发展方向。 2 人脸检测和定位 人脸检测和定位即对于给定的一幅图像检测图像中是否有人脸,若有则确定其在图像中的位置,并从背景中分割出来。这是个极富挑战性的问题，因为人脸是非刚体，且人脸在图像中的大小和方向以及人的肤色和纹理等方面有很大的可变形。人脸检测问题主要有四种：（1）对于给定的一幅人脸图像，将其中的人脸定位并给出其位置；（2）在一幅混乱的单色场景图中检测出所有的人脸；（3）在彩色图像中检测（定位）所有人脸；（4）在某一视频序列中，检测和定位出所有人脸。文献[2]对人脸检测进行了较为详细的综述，指出常用的人脸检测方法有四种：（1）基于知识的方法；（2）基于人脸固定特征的方法；（3）基于模板匹配的方法；（4）基于外貌的方法（Appearance-based methods），在基于模板匹配的方法中所采用的是预先确定的模板，而在基于外貌的方法中其模板的选择是通过对一系列图像的学习而确定的。一般来说，基于外貌的方法依靠统计和学习技术来找出人脸和非人脸图像的相关特征。在该方法中有特征脸法、基于聚类的方法、神经网络方法和支持向量机的方法。CMU库是常用的人脸检测库，主要的算法评定指标为错误接受率（FAR）和错误拒绝率（ARR）。 3 人脸特征提取和识别 目前大部分研究主要是针对二维正面人脸图像，也有基于三维人脸模型的方法，还有一种所谓的混合系统的身份鉴定系统。 3.1 二维正面人脸识别 在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大

调查研究方法具体分类

调查研究方法 1 调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。 调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。 2 观察法 观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。 3 实验法 实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。 4 文献研究法 文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。 5 实证研究法

人脸识别技术的主要研究方法

人脸识别技术的主要研 究方法 The manuscript was revised on the evening of 2021

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，并且该方法在复杂背景下，多姿态的人脸图像中也能得到有效的检测结果。但是这种方法通常需要遍历整个图片才能得到检测结果，并且在训练过程中需要大量的人脸与非人脸样本，以及较长的训练时间。近几年来，针对该方法的人脸检测研究相对比较活跃。 4、基于代数特征的人脸识别方法

地缘环境单元划分方法研究

目录 摘要.................................................................................................................................................. I Abstract ......................................................................................................................................... I II 目录................................................................................................................................................ V 图录............................................................................................................................................ VIII 表录............................................................................................................................................. XII 第一章绪论.. (1) 1.1研究背景及意义 (2) 1.1.1研究背景 (2) 1.1.2研究意义 (2) 1.2国内外研究现状及分析 (3) 1.2.1国内外研究现状 (3) 1.2.2现状分析及存在的问题 (9) 1.3论文研究目标、内容及研究方案 (9) 1.3.1研究目标 (9) 1.3.2主要研究内容 (10) 1.3.3总体研究方案 (11) 1.4论文组织结构 (12) 第二章地缘环境单元划分理论与方法体系 (13) 2.1地缘环境单元划分基本理论 (13) 2.1.1地缘环境单元划分原则 (13) 2.1.2地缘环境单元划分理论 (15) 2.2地缘环境单元划分方法体系 (23) 2.2.1地缘环境单元划分定性方法 (24) 2.2.2地缘环境单元划分定量方法 (24) 2.2.3地缘环境单元划分综合方法 (25) 本章小结 (25) 第三章地缘环境单元划分指标体系与数据组织 (26) 3.1地缘环境单元划分指标体系构建 (26) 3.1.1地缘环境单元类型 (27) 3.1.2地缘环境单元划分指标体系 (30) 3.2地缘环境单元划分数据组织与处理 (38) 第V页

教学研究的五种有效策略

教学研究的五种有效策略 教学研究有利于促进教师专业发展和改进教学。加强教学研究，可以架起课程理念和教育理论转化为教学行为的桥梁，促进先进教学经验的提炼和传播。为此，我们通过开展专题研讨、经验共享、教学创新、常规完善等不同类型的教学研究活动，对教师的教学全过程进行规范、优化、研究和评定，形成了反思教学、案例评析、教学诊断、互动研讨、教学沙龙等五种有效的教研策略。 一、反思教学 波斯纳指出：没有反思的经验是狭隘的经验，至多只能成为肤浅的知识。为此，他提出了一个教师成长公式：经验+反思=成长。通过反思教学，教师在一定的教育理论指导下，对过去的教学经验进行回忆、思考、评价，做出新的计划和行动，从而改进教学实践，提高自身素质。为此，我们在培训中，注重反思教学，指引教师进行教研活动。 （一）建立组织，明确分工 在培训过程中，我们要求学校采取互动反思模式，建立组织，明确分工和规则，为开展教研活动奠定基础。 1、将全体教师按年级、学科划分成若干小组，每个小组以6-8人为宜，明确各小组成员的职责。在每次教研活动中，各小组都设组长1人，负责小组教研、讨论的组织调控；记录员1人，负责对小组教研情况和讨

论结果的记录；发言人1人，负责将本组的教研情况和讨论结果向全体组员做介绍；时间控制员1人，掌握每人发言时间不要超时；问题员1人，将本组成员某个方面的问题向学校提出。在不同教研活动中，角色分工可以调换。 2、建立规划，明确程序 在教研讨论中，每个组员都有机会发言。为了按照科学的程序开展反思教学研究活动，我们制定了行为规则和活动规划。 ①在行为规则方面，要求小组成员依次轮流发言，此外还要做个人学习笔记，内容包括本人的观点、本组其他人观点的不同之处、组间交流结果等。 ②在活动规则方面，要求各小组在组长组织下开展教研讨论活动，针对每个教研专题向全体组员介绍本组讨论结果，可以相互辩论。问题员在每轮讨论后将本组的问题向学校提出。 （二）专题教研，反思互动 学校定期确立教学研究专题，要求每个小组进行研究，制订改进措施，完善教学实践，提高教学效率和质量。 1、加强教学前反思研究，重点研究学生的个体差异和课程资源的开发利用。每个成员都要精心设计教案，小组间研究讨论教案的可行性，共同修订教案。

人脸识别技术研究背景与方法

人脸识别技术研究背景与方法 1人脸识别技术研究背景 .................................................................................... 错误!未定义书签。 1.1人脸检测技术概述 ................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2人脸检测的研究内容 ............................................................................. 错误!未定义书签。 2 人脸检测方法 ................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1基于知识的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2基于特征的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.3模板匹配 ................................................................................................. 错误!未定义书签。 2.4基于外观的方法 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 2.5 其他方法 ................................................................................................ 错误!未定义书签。 2.6人脸检测方法评析 ................................................................................. 错误!未定义书签。1人脸识别技术研究背景 在计算机及网络技术高速发展的现代社会中，信息安全显示出前所未有的重要性。身份识别及鉴定是保证系统安全的重要前提，在国家安全、公安、司法、电子商务、电子政务、安全检查、保安监控等应用领域，都需要准确的身份识别及鉴定。目前，个人身份鉴别主要依靠ID卡(如身份证、工作证、智能卡和储蓄卡等)和密码等手段，然而这些手段存在携带不便、容易遗失、由于使用过多或不当而损坏、密码易被遗忘和破解等诸多问题。由于技术的发展，犯罪分子伪造假证件的手段越来越高明，如假身份证、假工作证、假文凭等在现实社会中也不时发生;在信息界，黑客攻击别人的计算机系统，破译计算机口令亦常有之。美国每年在福利发放、信用卡交易、移动电话以及ATM交易方面由于身份诈骗而造成的经济损失高达60亿美元。因此，目前广泛使用的依靠证件、个人识别号码(PIN)、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，已不能适应现代科技发展和社会进步的需要。 人们希望有一种更加方便可靠的办法来进行身份鉴别，生物特征识别技术给这一愿望带来了实现的可能。早在古埃及时人们就开始通过人体生物特征的测量(如人脸、人手等)来鉴别人的身份;在刑侦领域，人们也早已使用最有效的人体生物特征之一—指纹来确定罪犯。人们可能会遗忘或丢失他们的卡片或密码，但绝不会遗忘或者丢失自己的生物特征，如人脸、指纹、虹膜、掌纹等。因此基于生物特征识别技术的个人身份识别系统具有更好的安全性、可靠性和有效性，正越来越受到人们的重视，并开始进入人们社会生活的各个领域，迎接新时代的挑战。美国政府在“9.11”事件以后连续签署了三个国家安全法案，要求采用生物识别技术。2003年6月，联合国国际民用航空组织公布了其生物技术的应用规划，将