计算机科学方法论-文献查找

论文写作计算机科学方法论

计算机科学方法论

Publish Date: 2024-07-04

作业要求（第一版）

一、作业目的

培养学生查找文献的能力；
培养学生整理文献的能力；
培养学生对科学研究的严谨性。

二、作业内容

结合所选论文，按照下面“三、作业要求”部分的要求，查找参考文献；
按照“四、模板”部分的样例和“五、参考文献格式样例”，对查找的参考文献进行整理。

三、作业要求

参考文献须包含下面“四、模板”部分中的全部三大类，总数不少于20条；
模板第一类“1. 所选论文的参考文献”数量只能有5条；
模板第二类“2. 引用所选论文的参考文献”数量控制在5~10条之间；
模板第三类“3. 所选论文作者团队的相关工作和与所选取论文主题相关的参考文献”的参考文献数量，根据第一类和第二类的参考文献数量决定，使总数不少于20条；
严格按照下面“五、参考文献格式样例（与毕设论文格式相同，GB/T 7714 1987/2015）”，整理参考文献；
参考文献的序号从[1]开始，必须连续（参照下面“四、模板”部分）；
提交要求
（1）提交时间：第一版，4月15日23：59分；最终版，5月10日23：59分；
（2）提交地点：计算机科学方法论课程平台。
作业命名规则
（1）第一版作业：学号-姓名-文献查找-第一版.pdf；
（2）最终版作业：学号-姓名-文献查找-最终版.pdf。

提示：
（1）请同学们不要直接 copy 百度学术或者 google scholar 的引用信息，在 copy 后还需要仔细检查格式是否符合要求，信息是否完整；
（2）请同学们注意三个部分参考文献的格式一致性；
（3）建议每篇论文的选取理由，要结合该论文同你个人所选定的论文的背景、方法、贡献等的关系和启发性进行细化。

四、模板（示例仅供参考；结合所选论文情况填写参考文献和选取理由）

1. 所选论文的参考文献（5条）

[1] Etemad K, Chellappa R. Discriminant analysis for recognition of human face images[J]. Journal of the Optical Society of America, 1997, 14(8): 1724-1733.
选取理由：所选论文研究的重要背景，Google Scholar引用523次。

[2] Moghaddam B, Pentland A. Probabilistic visual learning for object detection[A]. IEEE International Conference on Computer Vision[C]. Cambridge, MA, USA: IEEE, 1995: 786-793.
选取理由：所选论文研究的重要背景，Google Scholar引用313次。

[3] Moghaddam B, Nastar C, Pentland A. Bayesian face recognition using deformable intensity surfaces[A]. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition[C]. San Francisco, CA, USA: IEEE, 1996: 638-645.
选取理由：与所选论文研究相同课题，并且所提方法被所选论文用来对比。

[4] Moon H. Analysis of PCA-based face recognition algorithms[J]. Empirical Evaluation Techniques in Computer Vision, 1998, 1998: 57-71.
选取理由：所选论文对该论文的缺点进行了针对性改进，并且所提方法被所选论文用来对比。

[5] Phillips P J, Rauss P. The face recognition technology (FERET) program[A]. CTAC International Technology Symposium[C], Chicago, Illinois, 1997: 18-22.
选取理由：所选论文的核心思想，是受到了该论文启发而得到的。

1. 引用所选论文的参考文献（5~10条）
[6] Hsu R L, Abdel-Mottaleb M, Jain A K. Face detection in color images[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002, 24(5): 696-706.
选取理由：该文献研究了在更复杂情况下的面部识别，并且选用本论文所提到的方法来作为基准进行比较。

[7] Ahonen T, Hadid A, Pietikäinen M. Face recognition with local binary patterns[A]. European Conference on Computer Vision[C]. Berlin, Heidelberg: Springer, 2004: 469-481.
选取理由：该论文在本论文的基础上，提出了一种新的人脸识别的方法，采用了二值模式。

[8] Yang M H. Kernel eigenfaces vs. kernel fisherfaces: face recognition using kernel methods[A]. Fifth IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition[C]. Washington, DC, USA: IEEE, 2002: 215-220.
选取理由：该论文利用核方法来进行人脸识别，是在当前论文基础上的一次重要改进。

[9] Zhang W, Shan S, Gao W, et al. Local gabor binary pattern histogram sequence (lgbphs): a novel non-statistical model for face representation and recognition[A]. Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1[C]. Beijing, China: IEEE, 2005: 786-791.
选取理由：该论文主要提出了利用直方图序列来进行人脸识别，并且把该方法同当前论文进行了对比。

[10] Zhao W, Chellappa R, Phillips P J, et al. Face recognition: a literature survey[J]. ACM Computing Surveys (CSUR), 2003, 35(4): 399-458.	
选选取理由：这是一篇综述论文，在相关内容中介绍了当前论文。

3. 所选论文作者团队的相关工作和与所选取论文主题相关的参考文献
（1）所选论文作者团队的相关工作
[11] Zhao W, Chellappa R, Phillips P J, et al. Face recognition: a literature survey[J]. ACM Computing Surveys (CSUR), 2003, 35(4): 399-458. 
选取理由：在所选论文上的进一步延续, Google Scholar 引用217次。

[12] Phillips P J, Wechsler H, Huang J, et al. The FERET database and evaluation procedure for face-recognition algorithms[J]. Image and Vision Computing, 1998, 16(5): 295-306.
选取理由：论文描述了所选论文作者团队建立起一个大型人脸数据库的方法及过程。

（2）与所选取论文主题相关的参考文献（若是CCF A/B类期刊/会议，请用红色字体标出）
1）近5年（指2016年-2021年）参考文献
[13] Ding C, Xu C, Tao D. Multi-task pose-invariant face recognition[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(3): 980-993. (CCF A) 
选取理由：论文将原来的位置不变人脸识别问题转化为部分正面人脸识别问题，并且在 此基础上，提出了一种鲁棒的基于 patch 的人脸表示方法来表示合成的部分正面人脸。

[14] Raghavendra R, Raja K B, Busch C. Presentation attack detection for face recognition using light field camera[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(3): 1060-1075. (CCF A) 
选取理由：论文通过引入光场摄像机 (LFC)，提出了一种新的人脸检测方法。

[15] Uzair M, Mahmood A, Mian A. Hyperspectral face recognition with spatiospectral information fusion and PLS regression[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(3): 1127-1137. (CCF A) 
选取理由：论文中利用高光谱来进行人脸识别，类似的文献相对较少。

[16] Lai Z R, Dai D Q, Ren C X, et al. Multiscale logarithm difference edgemaps for face recognition against varying lighting conditions[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(6): 1735-1747. (CCF A) 
选取理由：论文提出了一种利用对数变换将表面反照率和光强的乘积转化为加性模型的 方法，一个邻域内两个像素之间的差可以消除大部分的光强分量，并在此基础上做了大 量的实验来进行验证。

2）其他年份参考文献
[17] Du M, Sankaranarayanan A C, Chellappa R. Robust face recognition from multi-view videos[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2014, 23(3): 1105-1117. (CCF A) 
选取理由：多视角人脸识别是近年来研究的热点之一，论文提出了一种基于视频的人脸 识别方法，通过利用多视图视频数据中的冗余来处理姿态变化。

[18] Ho H T, Chellappa R. Pose-invariant face recognition using markov random fields[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2012, 22(4): 1573-1584. (CCF A) 
选取理由：论文提出了一种利用马尔可夫随机域和一种有效的信念传播算法对给定的非 正面人脸图像重建虚拟正面视图的方法，较为新颖。

[19] Yang M, Zhang L, Yang J, et al. Regularized robust coding for face recognition[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2012, 22(5): 1753-1766. (CCF A)
选取理由：被引用次数较多，文章提出了一种迭代重加权正则化鲁棒编码(I R3C)算法， 有效地求解了 RRC 模型。在典型人脸数据库上的大量实验表明，在处理人脸遮挡、损 坏、光照和表情变化等方面，RRC 比最先进的基于稀疏表示的方法更有效、更高效。

[20] Choi J Y, Ro Y M, Plataniotis K N. Color local texture features for color face recognition[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2011, 21(3): 1366-1380. (CCF A)
选取理由：论文提出了新的颜色局部纹理特征，所提出的彩色局部纹理特征能够在一定 的局部人脸区域内，利用不同光谱通道的空间彩色纹理模式所提供的鉴别信息，可行性 已经通过与其他最先进的颜色 FR 方法的比较得到了成功的证明。

五、参考文献格式样例（与毕设论文格式相同）
1.会议论文
格式：[序号] 作者. 文献题名[A] 论文集名[C]. 出版地:出版者, 出版年: 起止页码. 
示例：
[1] 毛峡，孙贇. 和谐图案的自动生成研究[A]. 第一届中国情感计算及智能交互学术会议论文集[C]. 北京:中国科学院自动化研究所, 2003:277-281.
[2] Mao X., Chen B., Zhu G., et al. Analysis of affective characteristics and evaluation of harmonious feeling of image based on 1/f fluctuation theory[A]. International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE)[C]. Germany: Springer Berlin Heidelberg, 2002:780-789.
2.期刊论文
格式：[序号] 作者.文献题名[J].刊名,出版年份,卷号(期号):起止页码.
示例：
[1] 毛峡, 丁玉宽, 牟田一弥. 图像的情感特征分析及其和谐感评价[J]. 电子学报, 2001, 29(12A):1923-1927. 
[2] Adhianto L., Banerjee S., Fagan M., et al. HPCToolkit: Tools for performance analysis of optimized parallel programs[J]. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2010, 22(6):685-701.
3.学位论文
格式：[序号] 主要责任.文献题名[D].保存地:保存单位,年份. 
[1] 张和生. 地质力学系统理论[D]. 太原:太原理工大学, 1998. 
[2] Zhou X. Tiling optimizations for stencil computations[D]. Champaign:University of Illinois at Urbana-Champaign, 2013.