1、的表方法导出结论的过程。论证的方法，就是运用论据证明论点的过程和方法。如果说论文比经验更难写，其原因恐怕是作者缺乏论证的方法，论不起来。论点论据论证是组成论文的三要素。论点是作者论述问题的观点或主张论据是证明论点的理由和根据可分为理论性论据和事实性论据论证则是运用论据来证明论点的过程。它们三者各自回答的问题是是什么论点为什么是论据怎样证明是论证从写作方法上讲，论文的写法主要的就是论证。如果说，论据解决了用什么来证明的问题，那么，论证就是回答怎样证明的问题。文章要使人信服有说服力，逻辑性是最基本的要求。正确的论证过程就表现出论文的论点和论据是用什么逻辑规律规则联系和统起来的。这种联系统越是紧密，论点就越突出，文章也就更有说服力。所以，有人说，议论，是逻辑的说服术，论证的方法就是这说服术之术。论证是逻辑推理过程，它就需要遵循形式逻辑的基本规律，符合逻辑规律的要求，并受其制约限制。所谓教育论文的逻辑性，就是说，论点和论据之间有。
2、对方论点的方法。可以这样入手其，用归谬法先假定对方论点正确，再以此导出个的结论，这样，对方论点也必然是的来反驳论点其二，用与对方截然不同的科学论点来进行反驳其三，用确凿的事实来反驳论点其四，用直接戳穿对方论点的来反驳论点。间接的反驳。其，是反驳论据的方法，论据是证明论点的，只要指出论据是违背教育方针教育原理教育规律的，甚至是的反动的，那么，论点就失去根基，站不住脚其二，是反驳论证的方法，论证是逻辑地把论点和论据联结起来的过程，如果揭示出论证的逻辑推理是违反逻辑规律的，推论不合理，因此，其论点就不能同论据有必然的联系，也就不能成工。总之，撰写教育论文应特别重视立论要鲜辩证思维的过程。它是以反映事物的般本质的结论为前提，对尚未知晓的个别的具体事物进行研究，找出其特殊的本质，从而推导出新的结论。对比法对比法，即对比推理，是通过对不同类型的事例进行对比论述，证实论点的正确的推学会他不能精确的解释人体的脂肪，肌肉，骨骼，将指数作为。
3、例如，个特征值为那么，。亮度修正基于特征的亮度修正是就局部领域来进行计算的。尤其，我们将每个子波系数标准化为个函数对于个系数，我们使用如下标准化式，是系数的位置是系数的，是范围，是避免被除的个值很小的正数。对于的系数，我们使用如下标准式所有采用基于特征法的特征都是使用这些标准化的系数来进行计算的。对于基于窗口评估来讲，亮度修正可计算后作为象素的直接函数。般，在解决光线变化的所有可能的形式上没有完美的方法。我们解决的途径就是使用多种方法结合通常是在不同的阶段将采用不同的方法以便所有结果对任何种个别方法的失败都不会敏感。这些方法包括数量转换和数值范可以在处理器为。机子上于秒内对幅图片进行估计。我们对汽车检测器的精确度进行估计。该测试装置由幅图片，其中包含了张车，如下表格中将我们的识别率和使用其它方法的比率进行了比较检测数失误数。在该实验中，我们使用了提供的评估软件来对该项实验进行计算。表对车辆进行检测的图片数据库中在同等率下。
4、着必然的联系，论点能够统帅材料，材料能够有力地证明论点，从论据中推出论点不是生硬的，而是合理的。归纳法归纳法，即归纳推理，是从特殊到般的辩证思维过程，是从全部或有代表性的部分具体事物中，抽取共同的本质的东西，加以综合，从而概括出反映般本质的结论。演绎法演绎法，即演绎推理，是从般到个别普遍到特殊的的方面去论证个论点。如关于开展班级四化管理的实践与思考就是从班级的科学化管理班级的规范化管理班级的系列化管理班级的程序化管理等四个方面，分层论证了班级的四化管理。层进论证层进论证，即层比层接近论点层比层深入分析的论证方法。因果互证法因果互证法，即用已知的原因论据来证明结果论点或由已知的结果论据来证明原因论点，这里论点有时表现在原因上，有时表现为结果，论据也是如此。以上论证方法的恰当灵活运用，就把论点和论据联系起来了，论文三要素也就齐备了，论文的理论色彩也就突出了。写驳论性论文还可采用驳论的方法。常见的驳论方法有两种直接的反驳。即反。
5、每个目标我们都集合了因素转换以致输入象素有单位变化，数值范围因素转换以致最大的灰度标准是个固定值，以及通过几个数值范围因素和方程中来进行多次评估。我们也考虑第阶段里的两个方法支持的多域。分类器的估计使用。部分中的特征表示，每个子分类器可以由下式表示我们从已作标记的例子中来对这些模型的参数进行评估。最直接的方法就是分别对个体的可能分类进行估计，如果每个的值是离散值，那么将会对出现的的值进行简单计数。这样个方法假设每个例子是衡重的。然而，获得数据的不同权重可能会在整个分类函数出现低分类。因此我们更期望能够估算出整个的值以便可以直接地将分类最小化，这样做的个方法就是采用，将作为基本分类式。在测试装置中可以保证将最小化，而且可以将般的界限最小化。既然我们的基本分类器是个表格，最终的分类器个基本分类器实例中的有利总数可以分解成个和基本分类器中样的表格。最终结果可作为对可能的分配进行评估。该程序可以通过多个阶段进行扩展，在阶段，先前。
6、窗口所支持的区域内含有个特征，然而，我们可以重新组织这些计算结果以致大部分记忆存取顺序化。实际上，的每个值有助于个窗口的分类。我们就此可以存储到连续的记忆空间中的个值。每个值都可以顺序地添加到合适的个窗口中的分类值上。在我们的执行中对这些值的顺序访存可以将计算时间至少减少至原来的。基于特征的评估在层叠法的初期是最有用的，该阶段的目标是尽可能快的移动更多的窗口。然而，旦这个目标达到了，基于特征评估法的几个限制将会使其在后期阶段中不适用。尤其，它在窗口中的所有位置计算同特征函数，尽管它可能有利于在不同位置计算不同的特征值，例如，在张脸面上，它可能有利于对眼睛周围的器官以及鼻子周围的突出器官的计算，同样，亮度修正的计算也和局部区域的特征值有关，正如我们下节要讲述的。基于窗口的评估法提供了个比第个方程式更全面的式子，它更适合层叠法的后期阶段，在此，不同的特征可以在窗口中不同的位置上进行计算，例如，每个过滤层。类似贝叶斯的绘画概率。
7、窗口所支持的区域内含有个特征，然而，我们可以重新组织这些计算结果以致大部分记忆存取顺序化。实际上，的每个值有助于个窗口的分类。我们就此可以存储到连续的记忆空间中的个值。每个值都可以顺序地添加到合适的个窗口中的分类值上。在我们的执行中对这些值的顺序访存可以将计算时间至少减少至原来的。基于特征的评估在层叠法的初期是最有用的，该阶段的目标是尽可能快的移动更多的窗口。然而，旦这个目标达到了，基于特征评估法的几个限制将会使其在后期阶段中不适用。尤其，它在窗口中的所有位置计算同特征函数，尽管它可能有利于在不同位置计算不同的特征值，例如，在张脸面上，它可能有利于对眼睛周围的器官以及鼻子周围的突出器官的计算，同样，亮度修正的计算也和局部区域的特征值有关，正如我们下节要讲述的。基于窗口的评估法提供了个比第个方程式更全面的式子，它更适合层叠法的后期阶段，在此，不同的特征可以在窗口中不同的位置上进行计算，例如，每个过滤层。类似贝叶斯的绘画概率。
8、的分类可作为程序中为第阶段生成权重的第个假设。每个阶段的非目标测试数据由导入程序生成的，取自于先前个阶段的分类器应用于存储非目标图象的大型数据库。实验我们用目标检测器对十种物体进行实验，象脸面和汽车，我们已经将标准测试集合中的成绩进行了估计。然而，非标准测试装置中存在剩余物体，所有我们需要创建自己的测试装置，力争达到能够适应现实和变化多端的条件，包括亮度，安度和背景。汽车我们对过往车辆进行了检测。该检测器在的输入窗口上操作，而且大大的减少了实际成本和计算所需。然而，附加模式的限制并不严格，类似网络和的绘图概率模式可以表示为附加数，同样，由增压而产生的附加模式功能也很强大。第二个简化方式表示特征作为离散值，在该设想下，函数是由特征值和窗口中的位置值来进行设定成的个表，离散值的优势是仅仅需要实行表中的查找内存访问以及添加。每个窗口的积分函数可以分别如下式计算在这个公式中，积分函数令的值随机产生不定要连续，越过个窗口，其中每个。
9、的分类可作为程序中为第阶段生成权重的第个假设。每个阶段的非目标测试数据由导入程序生成的，取自于先前个阶段的分类器应用于存储非目标图象的大型数据库。实验我们用目标检测器对十种物体进行实验，象脸面和汽车，我们已经将标准测试集合中的成绩进行了估计。然而，非标准测试装置中存在剩余物体，所有我们需要创建自己的测试装置，力争达到能够适应现实和变化多端的条件，包括亮度，安度和背景。汽车我们对过往车辆进行了检测。该检测器在的输入窗口上操作，而且大大的减少了实际成本和计算所需。然而，附加模式的限制并不严格，类似网络和的绘图概率模式可以表示为附加数，同样，由增压而产生的附加模式功能也很强大。第二个简化方式表示特征作为离散值，在该设想下，函数是由特征值和窗口中的位置值来进行设定成的个表，离散值的优势是仅仅需要实行表中的查找内存访问以及添加。每个窗口的积分函数可以分别如下式计算在这个公式中，积分函数令的值随机产生不定要连续，越过个窗口，其中每个。
10、的识别率脸部前沿我们在的输入窗口中对个脸部前沿识别器进行操作。该识别器在的处理器上于的时间内对幅图片进行识别，该计算时间远远比使用基于窗口评估法进行相同操作快的多。我们对脸部前沿检测装置的精确度进行评估包括五幅手画的面部象下面将我们进行测试的结果和使用其他装置进行测试的结果进行比较，该比较是在不同的识别率中指出的检测数。表脸部前沿检测装置中，警告作为识别率的个功能。非平面旋转的面部我们也通过轮廓来进行检测以此来进行查找。我们创建个结合了两个轮廓检测器个检测左轮廓，另个检测右轮廓和脸部前沿检测器的符合面部检测器。整个检测器检测幅图片需要，下面给出在非脸部前沿检测装置上进行的测试结果表在非脸部前沿检测装置上，警告作为识别率的个功能。这些评估比率是可进行比较的，但是我们运算公式的计算时间远远超过了其他。其他目标我们对其他目标进行检测并对检测器进行测试，目标包括静态标志，茶杯，糖碗，热水瓶，乳酪分离器，茶壶，咖啡杯以及推车，对于。
11、模式简明虑到有判别力的第阶段在计算成本上要付出较小的代价。它也介绍了个使用稀疏编码和依次关系的新颖的表示方法。这些结合考虑到了有效和精确的目标识别。示个维的空间。然而我们必须表示这些子空间的的集合。特征表示有两个部分组成，第，我们需要将非系数进行编码正如我们提到的类似这样的可能集合，我们靠投影系数的绝对值界限了作决定，实际界限是由人们的观察确定的，以便小于界限的值对现象没有明显的影响如果大部分系数是大于界限的，将选出系数最大的。第二特征在选择好的子集中进行编码，个直接表示法将会把每个投影系数量子化为值。个量子化将会在个维的空间中用的近似值来表示子集。然而，我们期待个更紧凑的表示法。对于人们的观察来说，我们利用观察投影系数的极性和顺序关系所的到的观测值比它们的绝对值更重要。尤其，我们仅仅表示每个系数的极性例如，正负号以及最大系数的指数，如果系数是在该子集中，那么将编码入的近似值。总之，下式的特征函数将波的个子集编码成的近似。
12、每个目标我们都集合了因素转换以致输入象素有单位变化，数值范围因素转换以致最大的灰度标准是个固定值，以及通过几个数值范围因素和方程中来进行多次评估。我们也考虑第阶段里的两个方法支持的多域。分类器的估计使用。部分中的特征表示，每个子分类器可以由下式表示我们从已作标记的例子中来对这些模型的参数进行评估。最直接的方法就是分别对个体的可能分类进行估计，如果每个的值是离散值，那么将会对出现的的值进行简单计数。这样个方法假设每个例子是衡重的。然而，获得数据的不同权重可能会在整个分类函数出现低分类。因此我们更期望能够估算出整个的值以便可以直接地将分类最小化，这样做的个方法就是采用，将作为基本分类式。在测试装置中可以保证将最小化，而且可以将般的界限最小化。既然我们的基本分类器是个表格，最终的分类器个基本分类器实例中的有利总数可以分解成个和基本分类器中样的表格。最终结果可作为对可能的分配进行评估。该程序可以通过多个阶段进行扩展，在阶段，先前。
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