辨别算法库

㈠ 怎么辨别正规靠谱的论文查重系统

首先，权威的论文查重系统应该具备高度准确性。这需要该系统采用先进的技术和算法，能够高效精准地检测出论文中的重复内容和抄袭部分。此外，该系统应该拥有大量的数据和文献库，能够覆盖广泛的学科领域和各种类型的学术文献，以便更好地检测论文中的重复内容和抄袭现象。

其次，权威的论文查重系统需要具备高度的安全性和保密性。研究生或学术工作者提交的论文应该得到保护，绝不应该被泄露或用于其他目的。因此，该系统需要采用严格的数据加密和访问控制技术，确保用户的隐私和数据安全。

最后，权威的论文查重系统需要具备高效的服务和操作性。该系统应该具有简单易用的用户界面和操作流程，能够快速上传论文并进行检测，同时还应该提供详尽的检测报告和建议，以便用户更好地理解和修改论文内容。

在选择权威的论文查重系统时，可以通过以下几个方面进行评估：系统的技术和算法、文献库覆盖范围、数据安全和保密性、服务和操作流程。同时，还应该查看该系统的用户评价和使用历史记录，以便更好地了解该系统的实际效果和用户满意度。

㈡ 步态识别备受瞩目 安防企业云起龙骧

【 安防展览网 企业关注 】生物识别指通过可测量、可验证的身体特征或行为特征，来进行身份认证的一种技术，其中身体特征包括指纹、手掌几何、视网膜、虹膜、人脸、静脉、气味、耳垂、基因等，行为特征则有签名、声音、步态、坐姿等。

大名鼎鼎的步态识别是一种较新的生物认证技术，是通过检测人的体态特征和走路姿势，来识别目标身份。即便一个人在几十米外带面具，背对普通监控摄像头随意走动，步态识别算法也可对其进行身份判断，目前，已有警方采用步态识别系统破获命案的范例。若步态识别能广泛应用，对警方获取证据及举证会有很大的帮助，同时也能令有意不法分子失去心理保护、无所遁形。那么，如今步态识别领域有哪些翘楚？

航天科工：提升步态识别效率 服务智慧城市建设

2019年5月初，航天科工智慧产业发展有限公司发布其自主研发的行人检索系统，通过监控摄像机拍摄到行人的体貌体态等特征，不“看脸”就能“识人”，并能实现跨摄像机、跨场景的快速搜索。据悉，该系统作为目前国内极少数商业化应用的基于步态识别的身份鉴别系统，采用二维步态识别算法，在满足识别性能需要的同时，拥有相对较低的计算代价，还支持多台服务器通过并联方式形成集群系统来提升录像、视频处理速度，服务器越多，检索效率越高。目前，该系统已成功碧罩应用于智慧园区领域，不仅可以搜索出正面、侧面、背面等多角度的结果，还能对目标进行路径研判，画出目标正确的移动轨迹。

中科院：孵化银河水滴 助推步态识别进入商用发展的快速通道

央视大型 科技 挑战节目《机智过人》中，由中科院自动化所研发出的步态识别系统，在挑战中大杀四方。此外，凭借“远距离步态识别系统研究与应用”项目，中国科学院自动化研究所及其所孵化的人工智能企业银河水滴 科技 (北京)有限公司，获得2018年度北京市科学技术奖二等奖。2019年4月18日—20日，在第悔拦闹七届中国（上海）国际技术进出口交易会上，银河水滴步态识别技术及自主研发的步态检索一体机“水滴神鉴”等产品引起广泛关注。同年7月2日，银河水滴在北京发布步态识别互联系统“水滴慧眼”。据悉，该系统依托于步态识别技术、集步态建库、步态检索、大衡知范围追踪等功能于一体，可实现海量摄像机下步态识别的实时智能互联。

盈力 科技 ：步态识别成为安防+AI落地应用新热点

武汉盈力 科技 作为步态识别技术应用的先行者，企业的核心技术首先投入到安防应用领域。2016年8月，盈力 科技 率先推出视频搜索引擎，这是一个以3DFORCE步态识别技术为基础的海量视频人物搜索系统，通过公安部一所测试认证，正式推向市场。2018年，搭载该技术的产品在多个领域走向落地，成为继人脸识别之后又一个新的技术风口。2019年6月27日，湖北省公安厅 科技 信息处在襄阳主持召开“人体运动特征识别系统”应用成果评估会。会上，盈力 科技 步态识别技术通过湖北省公安厅应用成果评估。

目前，盈力 科技 已和全国多个省市的各级公安展开合作，通过企业的步态识别技术，累计协助处理案事件数百起，得到了市场的充分认可。

从“人脸 人形识别”到“步态识别” 千视通再造巅峰

人类生活场景的多样化需求不断对AI技术发出挑战，作为视频结构化大数据技术提供商的千视通也持续优化算法。为进一步提高识别精确度，千视通技术团队研究半年之久，让人工智能视觉技术从人脸识别到人形追踪，升级到如今的步态信息识别。千视通算法专家肖长清还指出，每个人的步态信息是具有唯一性的，目前千视通的这项技术位居全球前沿，追踪的准确性提升至近100%，这是一个质的推进，当只有人脸识别的时候，必须要有人脸照片，而有了人形和步态信息识别，就能360°无死角追踪，正脸、侧脸、半边脸、背影、步态等都可以进行识别追踪。

腾讯优图实验室： 探索 生物识别新模式

腾讯优图首席方案架构师、安防业务线负责人李牧青指出，无论静态检索、动态布控、Re-ID还是聚类归档技术，在这两年都有了突飞猛进式的发展，“打造方案定义式算法”则是腾讯优图的定位。2019年6月，腾讯优图刷新了步态识别领域两大核心数据集CASIA-B数据集和OU-ISIR MVLP数据集的成绩，部分情景识别准确度提升11.3%。据了解，CASIA-B全称是CASIA Gait Dataset B，2005年1月由中科院采集并发布，是学术界和工业界经典、权威的评测步态识别效果的数据集之一。OU-ISIR MVLP数据集则是大阪大学科学与工业研究所发布的多视角大规模步态识别数据集，也是目前步态识别领域最大的公开数据集之一。

结语： 需要注意的是，步态识别也并非无懈可击，国际模式识别学会“国际生物特征识别青年学者奖”获得者雷震就曾表示，简单场景之下，或者人群不密集的情况下，步态识别确实对警方辨别违法分子大有裨益。但在人流量大，人体重叠比较严重或相互遮挡的情况下，步态识别技术可能要遭受比较大的技术挑战。因此，在技术尚有不足、市场仍需培养的情况下，升级技术、练好内功是生物 科技 企业的上上策。

㈢ 想问一下有没有比较方便的人脸识别算法，求推荐

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
1. 基于几何特征的方法
人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显着点，并由这些显着点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。
采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是 :设计一个参数可调的器官模型 (即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。
这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显着特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。
2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis）
主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。
3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）
特征脸方法是90年代初期由Turk和Pentland提出的目前最流行的算法之一，具有简单有效的特点, 也称为基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的人脸识别方法。
特征子脸技术的基本思想是：从统计的观点，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。这些特征向量称为特征脸(Eigenface)。
实际上，特征脸反映了隐含在人脸样本集合内部的信息和人脸的结构关系。将眼睛、面颊、下颌的样本集协方差矩阵的特征向量称为特征眼、特征颌和特征唇，统称特征子脸。特征子脸在相应的图像空间中生成子空间，称为子脸空间。计算出测试图像窗口在子脸空间的投影距离，若窗口图像满足阈值比较条件，则判断其为人脸。
基于特征分析的方法，也就是将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量，这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而且也保留了各部件本身的信息，而基于部件的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。现在Eigenface(PCA)算法已经与经典的模板匹配算法一起成为测试人脸识别系统性能的基准算法；而自1991年特征脸技术诞生以来，研究者对其进行了各种各样的实验和理论分析，FERET'96测试结果也表明，改进的特征脸算法是主流的人脸识别技术，也是具有最好性能的识别方法之一。
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。其技术的核心实际为“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。Turk和Pentland提出特征脸的方法，它根据一组人脸训练图像构造主元子空间，由于主元具有脸的形状，也称为特征脸 ,识别时将测试 图像投影到主元子空间上，得到一组投影系数，和各个已知人的人脸图像比较进行识别。Pentland等报告了相当好的结果，在 200个人的 3000幅图像中得到 95%的正确识别率，在FERET数据库上对 150幅正面人脸象只有一个误识别。但系统在进行特征脸方法之前需要作大量预处理工作如归一化等。
在传统特征脸的基础上，研究者注意到特征值大的特征向量 (即特征脸 )并不一定是分类性能好的方向，据此发展了多种特征 (子空间 )选择方法，如Peng的双子空间方法、Weng的线性歧义分析方法、Belhumeur的FisherFace方法等。事实上，特征脸方法是一种显式主元分析人脸建模，一些线性自联想、线性压缩型BP网则为隐式的主元分析方法，它们都是把人脸表示为一些向量的加权和，这些向量是训练集叉积阵的主特征向量，Valentin对此作了详细讨论。总之，特征脸方法是一种简单、快速、实用的基于变换系数特征的算法，但由于它在本质上依赖于训练集和测试集图像的灰度相关性，而且要求测试图像与训练集比较像，所以它有着很大的局限性。
基于KL 变换的特征人脸识别方法
基本原理:
KL变换是图象压缩中的一种最优正交变换，人们将它用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础，若将KL变换用于人脸识别，则需假设人脸处于低维线性空间，且不同人脸具有可分性，由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基，因此可通过保留部分正交基，以生成低维人脸空间，而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得，KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵，也可以是训练样本集的类间散布矩阵，即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练，这样可在一定程度上消除光线等的干扰，且计算量也得到减少，而识别率不会下降。
4. 基于弹性模型的方法
Lades等人针对畸变不变性的物体识别提出了动态链接模型 (DLA)，将物体用稀疏图形来描述 (见下图)，其顶点用局部能量谱的多尺度描述来标记，边则表示拓扑连接关系并用几何距离来标记，然后应用塑性图形匹配技术来寻找最近的已知图形。Wiscott等人在此基础上作了改进，用FERET图像库做实验，用 300幅人脸图像和另外 300幅图像作比较，准确率达到 97.3%。此方法的缺点是计算量非常巨大 。
Nastar将人脸图像 (Ⅰ ) (x，y)建模为可变形的 3D网格表面 (x，y，I(x，y) ) (如下图所示 )，从而将人脸匹配问题转化为可变形曲面的弹性匹配问题。利用有限元分析的方法进行曲面变形，并根据变形的情况判断两张图片是否为同一个人。这种方法的特点在于将空间 (x，y)和灰度I(x,y)放在了一个 3D空间中同时考虑，实验表明识别结果明显优于特征脸方法。
Lanitis等提出灵活表现模型方法，通过自动定位人脸的显着特征点将人脸编码为 83个模型参数，并利用辨别分析的方法进行基于形状信息的人脸识别。弹性图匹配技术是一种基于几何特征和对灰度分布信息进行小波纹理分析相结合的识别算法，由于该算法较好的利用了人脸的结构和灰度分布信息，而且还具有自动精确定位面部特征点的功能，因而具有良好的识别效果，适应性强识别率较高，该技术在FERET测试中若干指标名列前茅，其缺点是时间复杂度高，速度较慢，实现复杂。
5. 神经网络方法（Neural Networks）
人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自组织、自适应能力。目前神经网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关神经网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；Intrator等提出了一种混合型神经网络来进行人脸识别，其中非监督神经网络用于特征提取，而监督神经网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的定位，将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别，由于卷积神经网络中集成了相邻像素之间的相关性知识，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的神经网络方法 (PDBNN),其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。
神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工神经网络识别速度快，但识别率低 。而神经网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。
PCA的算法描述：利用主元分析法 (即 Principle Component Analysis,简称 PCA)进行识别是由 Anderson和 Kohonen提出的。由于 PCA在将高维向量向低维向量转化时，使低维向量各分量的方差最大，且各分量互不相关，因此可以达到最优的特征抽取。