辨別演算法庫

㈠ 怎麼辨別正規靠譜的論文查重系統

首先，權威的論文查重系統應該具備高度准確性。這需要該系統採用先進的技術和演算法，能夠高效精準地檢測出論文中的重復內容和抄襲部分。此外，該系統應該擁有大量的數據和文獻庫，能夠覆蓋廣泛的學科領域和各種類型的學術文獻，以便更好地檢測論文中的重復內容和抄襲現象。

其次，權威的論文查重系統需要具備高度的安全性和保密性。研究生或學術工作者提交的論文應該得到保護，絕不應該被泄露或用於其他目的。因此，該系統需要採用嚴格的數據加密和訪問控制技術，確保用戶的隱私和數據安全。

最後，權威的論文查重系統需要具備高效的服務和操作性。該系統應該具有簡單易用的用戶界面和操作流程，能夠快速上傳論文並進行檢測，同時還應該提供詳盡的檢測報告和建議，以便用戶更好地理解和修改論文內容。

在選擇權威的論文查重系統時，可以通過以下幾個方面進行評估：系統的技術和演算法、文獻庫覆蓋范圍、數據安全和保密性、服務和操作流程。同時，還應該查看該系統的用戶評價和使用歷史記錄，以便更好地了解該系統的實際效果和用戶滿意度。

㈡ 步態識別備受矚目 安防企業雲起龍驤

【 安防展覽網 企業關注 】生物識別指通過可測量、可驗證的身體特徵或行為特徵，來進行身份認證的一種技術，其中身體特徵包括指紋、手掌幾何、視網膜、虹膜、人臉、靜脈、氣味、耳垂、基因等，行為特徵則有簽名、聲音、步態、坐姿等。

大名鼎鼎的步態識別是一種較新的生物認證技術，是通過檢測人的體態特徵和走路姿勢，來識別目標身份。即便一個人在幾十米外帶面具，背對普通監控攝像頭隨意走動，步態識別演算法也可對其進行身份判斷，目前，已有警方採用步態識別系統破獲命案的範例。若步態識別能廣泛應用，對警方獲取證據及舉證會有很大的幫助，同時也能令有意不法分子失去心理保護、無所遁形。那麼，如今步態識別領域有哪些翹楚？

航天科工：提升步態識別效率 服務智慧城市建設

2019年5月初，航天科工智慧產業發展有限公司發布其自主研發的行人檢索系統，通過監控攝像機拍攝到行人的體貌體態等特徵，不「看臉」就能「識人」，並能實現跨攝像機、跨場景的快速搜索。據悉，該系統作為目前國內極少數商業化應用的基於步態識別的身份鑒別系統，採用二維步態識別演算法，在滿足識別性能需要的同時，擁有相對較低的計算代價，還支持多台伺服器通過並聯方式形成集群系統來提升錄像、視頻處理速度，伺服器越多，檢索效率越高。目前，該系統已成功碧罩應用於智慧園區領域，不僅可以搜索出正面、側面、背面等多角度的結果，還能對目標進行路徑研判，畫出目標正確的移動軌跡。

中科院：孵化銀河水滴 助推步態識別進入商用發展的快速通道

央視大型 科技 挑戰節目《機智過人》中，由中科院自動化所研發出的步態識別系統，在挑戰中大殺四方。此外，憑借「遠距離步態識別系統研究與應用」項目，中國科學院自動化研究所及其所孵化的人工智慧企業銀河水滴 科技 (北京)有限公司，獲得2018年度北京市科學技術獎二等獎。2019年4月18日—20日，在第悔攔鬧七屆中國（上海）國際技術進出口交易會上，銀河水滴步態識別技術及自主研發的步態檢索一體機「水滴神鑒」等產品引起廣泛關注。同年7月2日，銀河水滴在北京發布步態識別互聯系統「水滴慧眼」。據悉，該系統依託於步態識別技術、集步態建庫、步態檢索、大衡知范圍追蹤等功能於一體，可實現海量攝像機下步態識別的實時智能互聯。

盈力 科技 ：步態識別成為安防+AI落地應用新熱點

武漢盈力 科技 作為步態識別技術應用的先行者，企業的核心技術首先投入到安防應用領域。2016年8月，盈力 科技 率先推出視頻搜索引擎，這是一個以3DFORCE步態識別技術為基礎的海量視頻人物搜索系統，通過公安部一所測試認證，正式推向市場。2018年，搭載該技術的產品在多個領域走向落地，成為繼人臉識別之後又一個新的技術風口。2019年6月27日，湖北省公安廳 科技 信息處在襄陽主持召開「人體運動特徵識別系統」應用成果評估會。會上，盈力 科技 步態識別技術通過湖北省公安廳應用成果評估。

目前，盈力 科技 已和全國多個省市的各級公安展開合作，通過企業的步態識別技術，累計協助處理案事件數百起，得到了市場的充分認可。

從「人臉 人形識別」到「步態識別」 千視通再造巔峰

人類生活場景的多樣化需求不斷對AI技術發出挑戰，作為視頻結構化大數據技術提供商的千視通也持續優化演算法。為進一步提高識別精確度，千視通技術團隊研究半年之久，讓人工智慧視覺技術從人臉識別到人形追蹤，升級到如今的步態信息識別。千視通演算法專家肖長清還指出，每個人的步態信息是具有唯一性的，目前千視通的這項技術位居全球前沿，追蹤的准確性提升至近100%，這是一個質的推進，當只有人臉識別的時候，必須要有人臉照片，而有了人形和步態信息識別，就能360°無死角追蹤，正臉、側臉、半邊臉、背影、步態等都可以進行識別追蹤。

騰訊優圖實驗室： 探索 生物識別新模式

騰訊優圖首席方案架構師、安防業務線負責人李牧青指出，無論靜態檢索、動態布控、Re-ID還是聚類歸檔技術，在這兩年都有了突飛猛進式的發展，「打造方案定義式演算法」則是騰訊優圖的定位。2019年6月，騰訊優圖刷新了步態識別領域兩大核心數據集CASIA-B數據集和OU-ISIR MVLP數據集的成績，部分情景識別准確度提升11.3%。據了解，CASIA-B全稱是CASIA Gait Dataset B，2005年1月由中科院採集並發布，是學術界和工業界經典、權威的評測步態識別效果的數據集之一。OU-ISIR MVLP數據集則是大阪大學科學與工業研究所發布的多視角大規模步態識別數據集，也是目前步態識別領域最大的公開數據集之一。

結語： 需要注意的是，步態識別也並非無懈可擊，國際模式識別學會「國際生物特徵識別青年學者獎」獲得者雷震就曾表示，簡單場景之下，或者人群不密集的情況下，步態識別確實對警方辨別違法分子大有裨益。但在人流量大，人體重疊比較嚴重或相互遮擋的情況下，步態識別技術可能要遭受比較大的技術挑戰。因此，在技術尚有不足、市場仍需培養的情況下，升級技術、練好內功是生物 科技 企業的上上策。

㈢ 想問一下有沒有比較方便的人臉識別演算法，求推薦

主流的人臉識別技術基本上可以歸結為三類，即：基於幾何特徵的方法、基於模板的方法和基於模型的方法。
1. 基於幾何特徵的方法是最早、最傳統的方法，通常需要和其他演算法結合才能有比較好的效果；
2. 基於模板的方法可以分為基於相關匹配的方法、特徵臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經網路方法、動態連接匹配方法等。
3. 基於模型的方法則有基於隱馬爾柯夫模型，主動形狀模型和主動外觀模型的方法等。
1. 基於幾何特徵的方法
人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構成，正因為這些部件的形狀、大小和結構上的各種差異才使得世界上每個人臉千差萬別，因此對這些部件的形狀和結構關系的幾何描述，可以做為人臉識別的重要特徵。幾何特徵最早是用於人臉側面輪廓的描述與識別，首先根據側面輪廓曲線確定若干顯著點，並由這些顯著點導出一組用於識別的特徵度量如距離、角度等。Jia 等由正麵灰度圖中線附近的積分投影模擬側面輪廓圖是一種很有新意的方法。
採用幾何特徵進行正面人臉識別一般是通過提取人眼、口、鼻等重要特徵點的位置和眼睛等重要器官的幾何形狀作為分類特徵,但Roder對幾何特徵提取的精確性進行了實驗性的研究，結果不容樂觀。
可變形模板法可以視為幾何特徵方法的一種改進，其基本思想是 :設計一個參數可調的器官模型 (即可變形模板),定義一個能量函數，通過調整模型參數使能量函數最小化，此時的模型參數即做為該器官的幾何特徵。
這種方法思想很好，但是存在兩個問題，一是能量函數中各種代價的加權系數只能由經驗確定，難以推廣，二是能量函數優化過程十分耗時，難以實際應用。 基於參數的人臉表示可以實現對人臉顯著特徵的一個高效描述，但它需要大量的前處理和精細的參數選擇。同時，採用一般幾何特徵只描述了部件的基本形狀與結構關系，忽略了局部細微特徵，造成部分信息的丟失，更適合於做粗分類，而且目前已有的特徵點檢測技術在精確率上還遠不能滿足要求，計算量也較大。
2. 局部特徵分析方法（Local Face Analysis）
主元子空間的表示是緊湊的，特徵維數大大降低，但它是非局部化的，其核函數的支集擴展在整個坐標空間中，同時它是非拓撲的，某個軸投影後臨近的點與原圖像空間中點的臨近性沒有任何關系，而局部性和拓撲性對模式分析和分割是理想的特性，似乎這更符合神經信息處理的機制，因此尋找具有這種特性的表達十分重要。基於這種考慮，Atick提出基於局部特徵的人臉特徵提取與識別方法。這種方法在實際應用取得了很好的效果，它構成了FaceIt人臉識別軟體的基礎。
3. 特徵臉方法（Eigenface或PCA）
特徵臉方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的演算法之一，具有簡單有效的特點, 也稱為基於主成分分析(principal component analysis,簡稱PCA)的人臉識別方法。
特徵子臉技術的基本思想是：從統計的觀點，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協方差矩陣的特徵向量，以此近似地表徵人臉圖像。這些特徵向量稱為特徵臉(Eigenface)。
實際上，特徵臉反映了隱含在人臉樣本集合內部的信息和人臉的結構關系。將眼睛、面頰、下頜的樣本集協方差矩陣的特徵向量稱為特徵眼、特徵頜和特徵唇，統稱特徵子臉。特徵子臉在相應的圖像空間中生成子空間，稱為子臉空間。計算出測試圖像窗口在子臉空間的投影距離，若窗口圖像滿足閾值比較條件，則判斷其為人臉。
基於特徵分析的方法，也就是將人臉基準點的相對比率和其它描述人臉臉部特徵的形狀參數或類別參數等一起構成識別特徵向量，這種基於整體臉的識別不僅保留了人臉部件之間的拓撲關系，而且也保留了各部件本身的信息，而基於部件的識別則是通過提取出局部輪廓信息及灰度信息來設計具體識別演算法。現在Eigenface(PCA)演算法已經與經典的模板匹配演算法一起成為測試人臉識別系統性能的基準演算法；而自1991年特徵臉技術誕生以來，研究者對其進行了各種各樣的實驗和理論分析，FERET'96測試結果也表明，改進的特徵臉演算法是主流的人臉識別技術，也是具有最好性能的識別方法之一。
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。其技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。Turk和Pentland提出特徵臉的方法，它根據一組人臉訓練圖像構造主元子空間，由於主元具有臉的形狀，也稱為特徵臉 ,識別時將測試 圖像投影到主元子空間上，得到一組投影系數，和各個已知人的人臉圖像比較進行識別。Pentland等報告了相當好的結果，在 200個人的 3000幅圖像中得到 95%的正確識別率，在FERET資料庫上對 150幅正面人臉象只有一個誤識別。但系統在進行特徵臉方法之前需要作大量預處理工作如歸一化等。
在傳統特徵臉的基礎上，研究者注意到特徵值大的特徵向量 (即特徵臉 )並不一定是分類性能好的方向，據此發展了多種特徵 (子空間 )選擇方法，如Peng的雙子空間方法、Weng的線性歧義分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事實上，特徵臉方法是一種顯式主元分析人臉建模，一些線性自聯想、線性壓縮型BP網則為隱式的主元分析方法，它們都是把人臉表示為一些向量的加權和，這些向量是訓練集叉積陣的主特徵向量，Valentin對此作了詳細討論。總之，特徵臉方法是一種簡單、快速、實用的基於變換系數特徵的演算法，但由於它在本質上依賴於訓練集和測試集圖像的灰度相關性，而且要求測試圖像與訓練集比較像，所以它有著很大的局限性。
基於KL 變換的特徵人臉識別方法
基本原理:
KL變換是圖象壓縮中的一種最優正交變換，人們將它用於統計特徵提取，從而形成了子空間法模式識別的基礎，若將KL變換用於人臉識別，則需假設人臉處於低維線性空間，且不同人臉具有可分性，由於高維圖象空間KL變換後可得到一組新的正交基，因此可通過保留部分正交基，以生成低維人臉空間，而低維空間的基則是通過分析人臉訓練樣本集的統計特性來獲得，KL變換的生成矩陣可以是訓練樣本集的總體散布矩陣，也可以是訓練樣本集的類間散布矩陣，即可採用同一人的數張圖象的平均來進行訓練，這樣可在一定程度上消除光線等的干擾，且計算量也得到減少，而識別率不會下降。
4. 基於彈性模型的方法
Lades等人針對畸變不變性的物體識別提出了動態鏈接模型 (DLA)，將物體用稀疏圖形來描述 (見下圖)，其頂點用局部能量譜的多尺度描述來標記，邊則表示拓撲連接關系並用幾何距離來標記，然後應用塑性圖形匹配技術來尋找最近的已知圖形。Wiscott等人在此基礎上作了改進，用FERET圖像庫做實驗，用 300幅人臉圖像和另外 300幅圖像作比較，准確率達到 97.3%。此方法的缺點是計算量非常巨大 。
Nastar將人臉圖像 (Ⅰ ) (x，y)建模為可變形的 3D網格表面 (x，y，I(x，y) ) (如下圖所示 )，從而將人臉匹配問題轉化為可變形曲面的彈性匹配問題。利用有限元分析的方法進行曲面變形，並根據變形的情況判斷兩張圖片是否為同一個人。這種方法的特點在於將空間 (x，y)和灰度I(x,y)放在了一個 3D空間中同時考慮，實驗表明識別結果明顯優於特徵臉方法。
Lanitis等提出靈活表現模型方法，通過自動定位人臉的顯著特徵點將人臉編碼為 83個模型參數，並利用辨別分析的方法進行基於形狀信息的人臉識別。彈性圖匹配技術是一種基於幾何特徵和對灰度分布信息進行小波紋理分析相結合的識別演算法，由於該演算法較好的利用了人臉的結構和灰度分布信息，而且還具有自動精確定位面部特徵點的功能，因而具有良好的識別效果，適應性強識別率較高，該技術在FERET測試中若干指標名列前茅，其缺點是時間復雜度高，速度較慢，實現復雜。
5. 神經網路方法（Neural Networks）
人工神經網路是一種非線性動力學系統，具有良好的自組織、自適應能力。目前神經網路方法在人臉識別中的研究方興未艾。Valentin提出一種方法，首先提取人臉的 50個主元，然後用自相關神經網路將它映射到 5維空間中，再用一個普通的多層感知器進行判別，對一些簡單的測試圖像效果較好；Intrator等提出了一種混合型神經網路來進行人臉識別，其中非監督神經網路用於特徵提取，而監督神經網路用於分類。Lee等將人臉的特點用六條規則描述，然後根據這六條規則進行五官的定位，將五官之間的幾何距離輸入模糊神經網路進行識別，效果較一般的基於歐氏距離的方法有較大改善，Laurence等採用卷積神經網路方法進行人臉識別，由於卷積神經網路中集成了相鄰像素之間的相關性知識，從而在一定程度上獲得了對圖像平移、旋轉和局部變形的不變性，因此得到非常理想的識別結果，Lin等提出了基於概率決策的神經網路方法 (PDBNN),其主要思想是採用虛擬 (正反例 )樣本進行強化和反強化學習，從而得到較為理想的概率估計結果，並採用模塊化的網路結構 (OCON)加快網路的學習。這種方法在人臉檢測、人臉定位和人臉識別的各個步驟上都得到了較好的應用，其它研究還有 :Dai等提出用Hopfield網路進行低解析度人臉聯想與識別，Gutta等提出將RBF與樹型分類器結合起來進行人臉識別的混合分類器模型，Phillips等人將MatchingPursuit濾波器用於人臉識別，國內則採用統計學習理論中的支撐向量機進行人臉分類。
神經網路方法在人臉識別上的應用比起前述幾類方法來有一定的優勢，因為對人臉識別的許多規律或規則進行顯性的描述是相當困難的，而神經網路方法則可以通過學習的過程獲得對這些規律和規則的隱性表達，它的適應性更強，一般也比較容易實現。因此人工神經網路識別速度快，但識別率低 。而神經網路方法通常需要將人臉作為一個一維向量輸入，因此輸入節點龐大，其識別重要的一個目標就是降維處理。
PCA的演算法描述：利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,簡稱 PCA)進行識別是由 Anderson和 Kohonen提出的。由於 PCA在將高維向量向低維向量轉化時，使低維向量各分量的方差最大，且各分量互不相關，因此可以達到最優的特徵抽取。