第一篇：電影摳像技術(shù)了解

什么是摳像

摳像通俗地講就是利用軟件將視頻素材中的人物保留，把背景替換成其他需要的背景。而具體的方法需要拍攝前準(zhǔn)備和后期用軟件處理。拍攝前的準(zhǔn)備主要讓主角在一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的北景下完成動(dòng)作，當(dāng)然比較理想的是在純藍(lán)色或綠色的北景下完成。這理解釋一下為保要用純藍(lán)色或綠色，因?yàn)槔密浖r(shí)行摳像時(shí)，一般是將整個(gè)視頻素材畫(huà)面中的某種顏色透明華，然后再合成到準(zhǔn)備好的背影素材中。人的皮膚顏色與純藍(lán)色或綠色相差較大，故最好使用這兩種顏色。

摳像的前期動(dòng)作設(shè)計(jì)

一般比較專業(yè)的視頻后期處理公司，都會(huì)在三維背景室中完成拍攝。也就是專門(mén)有一個(gè)房間，四周都用同一種顏色的布（一般為藍(lán)色或綠色）覆蓋或用純色的油漆刷滿所有墻面，然后電影中的人物可以手持道具在這個(gè)房間做各種電影中需要出現(xiàn)的動(dòng)作。

摳像的后期處理

用過(guò)PR軟件的朋友都知道PR也具有藍(lán)屏摳像特效，具體方法是利用摳像特效使視頻素材中的北景透明化，這時(shí)疊加在其視頻素材下方的背景素材就可以顯示出來(lái)了。在專業(yè)視頻領(lǐng)域后期處理的軟件很多，具備更強(qiáng)和更快的渲染速度，但往往需要與相應(yīng)的視頻后期處理設(shè)備配合使用。ULTIMATTE ADVANTEDGE就是一款比較專業(yè)的社頻后期處理軟件，利用它摳像完成的ALPHA通道

ALPHA通道是專門(mén)用于摳像合成的通道，其中的黑色代表完全透明，白色則正好相反。另外，利用DISCREET公司曾獲得美國(guó)電影藝術(shù)科學(xué)院科學(xué)與工程最高獎(jiǎng)的INFERNO軟件，可以方便地將人物從純色或比較復(fù)雜的背影中摳像出來(lái)。

《蜘蛛俠2》的飛身特反主要是利用在主角身上吊鋼絲繩來(lái)完成的，對(duì)于鋼絲繩的材質(zhì)選擇非常重要。而且鋼絲繩幾乎在很多電影中都會(huì)用到，那么最后鋼絲繩是怎么消失的。

利用專業(yè)的高速攝像機(jī)拍攝完幾組鏡頭，在后期處理時(shí)必須使用鋼絲繩這個(gè)輔助工具完全從屏幕中消失。這同樣需要利用專業(yè)的視頻后期處理軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)，如NOTING REAL公司的shake軟件，該軟件中有七個(gè)類似摳像的工作，對(duì)支除背景中的細(xì)節(jié)處理有專一的工具，利用這些工具可順利地將蜘蛛俠身上的鋼絲繩去除。該軟件完成大多數(shù)合成特技的帛作，前段時(shí)間場(chǎng)面宏大的《指環(huán)王》中的特效合成就是利用SHAKE來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

打斗動(dòng)作的設(shè)計(jì)

另外對(duì)于一些特殊的動(dòng)作，如絢麗的武打動(dòng)作，快速的跑步動(dòng)作等，需要在人物身上安裝相應(yīng)有采集傳感器，然后主角只要進(jìn)行類似的工作即可。

當(dāng)人物進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作的同時(shí)，電腦已經(jīng)通過(guò)人身上的多個(gè)迷你采集傳感器將相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱疟P(pán)中保存。然后在電腦中利用三維場(chǎng)景合成軟件，如加拿大EYEON公司開(kāi)發(fā)的基于PC平臺(tái)的專業(yè)三維動(dòng)畫(huà)合成軟件DIGITAL FUSION，將采集到的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)自動(dòng)建模，并在軟件中完成真人角色動(dòng)畫(huà)的模擬，這樣就可以制作出許多真人較難完成的動(dòng)作。利用DIGITAL FUSION4.0合成場(chǎng)景的界面。

第二篇：《視頻信息的加工—藍(lán)綠屏摳像》教案

教學(xué)目標(biāo)：

1.了解藍(lán)綠屏摳像的原理。

2.掌握利用色度鍵進(jìn)行藍(lán)綠屏摳像。

3.初步了解計(jì)算思維中的分治方法思想在實(shí)際解決問(wèn)題中的應(yīng)用。

教學(xué)重點(diǎn)及難點(diǎn)：

重點(diǎn)：

分析實(shí)現(xiàn)藍(lán)綠屏摳像在前期拍攝和后期制作時(shí)出現(xiàn)的問(wèn)題及解決方法。

難點(diǎn)：

1.視頻與圖像之間的關(guān)系。

2.分治方法（計(jì)算思維）的實(shí)際運(yùn)用。

教學(xué)策略：

1、杜威在《我們?nèi)绾嗡季S》一書(shū)中提到，“眼睛緊緊盯住那些順利有效的事，而不去有意識(shí)地搞清錯(cuò)誤或反復(fù)失敗的根源，也會(huì)導(dǎo)致有效思維的失敗。”因此，本人在制作摳像素材時(shí)，并沒(méi)有將其做成“理想化”的效果，不讓學(xué)生“順利”地去實(shí)現(xiàn)，這也是真實(shí)情況下會(huì)遇到的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)出現(xiàn)問(wèn)題的分析，讓學(xué)生更清晰更深入地了解事物本質(zhì)，真正地激活他們的思維。

2、在使用修改序列幀來(lái)改善藍(lán)綠屏效果的教學(xué)環(huán)節(jié)中，本人引入了計(jì)算思維的理念，讓學(xué)生體驗(yàn)運(yùn)用分治方法解決問(wèn)題的過(guò)程，從而增強(qiáng)他們運(yùn)用計(jì)算思維解決問(wèn)題的意識(shí)。

教學(xué)過(guò)程：

教學(xué)環(huán)節(jié)

教學(xué)內(nèi)容

設(shè)計(jì)意圖

引入

【引入】播放《少年派的奇幻漂流》中主人公在海上遭遇風(fēng)暴后求生的片段。

【問(wèn)題】場(chǎng)景真的是在這么惡劣的環(huán)境中拍攝的嗎？

展示圖片，呈現(xiàn)其拍攝的奧秘。

【問(wèn)題】拍攝現(xiàn)場(chǎng)有什么特點(diǎn)？

引出課題—藍(lán)綠屏摳像

引出微課主題

新課學(xué)習(xí)：藍(lán)綠屏摳像原理

【講解】藍(lán)綠屏摳像原理

【問(wèn)題】這里所說(shuō)的藍(lán)、綠色能否用其它顏色代替呢？

藍(lán)綠屏摳像原理，指出使用背景色時(shí)要注意的問(wèn)題。

體驗(yàn)任務(wù)：使用會(huì)聲會(huì)影實(shí)現(xiàn)藍(lán)綠屏摳像

教師提供兩段視頻素材，并簡(jiǎn)單介紹拍攝所使用的器材與道具，然后讓學(xué)生體驗(yàn)使用會(huì)聲會(huì)影實(shí)現(xiàn)藍(lán)綠屏摳像。

體驗(yàn)使用會(huì)聲會(huì)影實(shí)現(xiàn)藍(lán)綠屏摳像，并思考影響摳像效果的原因及解決辦法。

分析如何改善藍(lán)綠屏摳像效果

通過(guò)思維導(dǎo)圖的形式引導(dǎo)學(xué)生分析改善藍(lán)綠屏摳像效果的方法及可能會(huì)遇到的問(wèn)題，并且選擇修改序列幀的方法改善摳像效果。

討論改善藍(lán)綠屏摳像效果的方法，以及使用各種方法時(shí)要考慮的問(wèn)題。

對(duì)修改序列幀方法的說(shuō)明

小結(jié)：

運(yùn)用了分治方法的思想去解決問(wèn)題

分治方法—化整為零

一個(gè)難以直接解決的大問(wèn)題（整個(gè)視頻的背景處理）分割成規(guī)模較小的相同問(wèn)題（對(duì)序列幀的處理），以便各個(gè)擊破，分而治之。

介紹計(jì)算思維中的分治方法，并討論該方法的實(shí)際應(yīng)用。

總結(jié)

1、解密一：學(xué)習(xí)了藍(lán)綠屏摳像原理以及色度鍵的使用。

2、解密二：為了更好實(shí)現(xiàn)藍(lán)綠屏摳像的效果，探討了前期拍攝和后期制作時(shí)要關(guān)注的問(wèn)題。

3、解決問(wèn)題的思維方法—分治方法。

鞏固知識(shí)，緊扣課題。

教學(xué)反思：

1、本節(jié)課的引入能很好地吸引學(xué)生的注意力，引發(fā)他們的思考。練習(xí)例子能從身邊事物取材，簡(jiǎn)單方便有效，學(xué)生很感興趣。

2、通過(guò)兩個(gè)層次的解密，使學(xué)生對(duì)藍(lán)綠屏摳像有更深刻的認(rèn)識(shí)。

3、在運(yùn)用分治方法解決藍(lán)綠屏摳像效果時(shí)，可能會(huì)讓學(xué)生感到過(guò)程繁瑣，這時(shí)教師要作正面的引導(dǎo)，指出雖然麻煩，但是為了最求效果的完美，這是最好的辦法。教師還可以提供有關(guān)這方面的制作資料給學(xué)生，讓其有更客觀的評(píng)價(jià)。

第三篇：像一場(chǎng)電影

像一場(chǎng)電影

人生就像一場(chǎng)電影,一定會(huì)沿著某個(gè)軌跡走下去.故事的開(kāi)始是這樣的.仿佛所有的愛(ài)恨情仇都匯聚到那座城.時(shí)光在陽(yáng)光很烈的日子里化成無(wú)數(shù)到光陰利箭,擊中我們所有的人.我們,亦無(wú)處可逃,無(wú)法躲藏,因?yàn)?-----我們需要成長(zhǎng),而時(shí)間是成長(zhǎng)的必需品.成長(zhǎng)的痛楚自故事的開(kāi)始就已經(jīng)獨(dú)自蔓延,擴(kuò)散.同學(xué)之間幾句咬耳朵的忽閃就逝的話,還有幾個(gè)似曾相識(shí)的場(chǎng)景和年幼時(shí)玩的小木馬一起東搖西晃,停不下來(lái).關(guān)于青春的一切,這里都存在:青青的小花發(fā)卡,小柳的少女情懷,逸飛拉風(fēng)的摩托車,小軒干凈的白襯衫??

上帝把線系在兩個(gè)人的手上,那么這兩個(gè)人必定會(huì)相遇.于是,在某年某月某天,兩個(gè)少年在某個(gè)十字路口邂逅,風(fēng)聲沒(méi)有預(yù)兆地喧嘩.不約而同地,相視一笑.隨后又好似哥們兒般地聊在了一起.當(dāng)然,前面的“好似”成了真,這就是最初的最初.同一時(shí)刻,鏡頭切換到少女身上.少女青青因?yàn)樽煌鼛Я沐X(qián),與出言不遜的司機(jī)臉紅脖子粗地和司機(jī)對(duì)罵.當(dāng)所有人認(rèn)為事情無(wú)法結(jié)束而紛紛下車時(shí),美麗少女小柳好心地幫她投了幣.青青只好停下潑婦動(dòng)作,尷尬地摸了摸頭說(shuō)謝謝并滿口邀請(qǐng)少女吃冰.自然而然地,兩人聊在了一起,以至于青青說(shuō)到“隔壁46歲的大媽又要生了”的時(shí)候笑倒在了一起.沒(méi)錯(cuò).情節(jié)自然會(huì)沿著故事發(fā)展的軌跡發(fā)展下去.人生亦如此.支離破碎的記憶被一扇大門(mén)毫不留情地掩去蹤跡.誰(shuí)也無(wú)法離開(kāi)夢(mèng)中的故鄉(xiāng),憂傷和青春的夏天一起猖狂歌唱.于是,少年和少女一起過(guò)了快樂(lè)短暫的青春期.終于在無(wú)可奈何的情緒中,說(shuō)了”再見(jiàn)”.我們來(lái)不及回首的青春,就在與未來(lái)的糾纏中脫離了軌道.青春結(jié)束,當(dāng)你成長(zhǎng),電影散場(chǎng).坐在座位的觀眾久久不能離開(kāi).青春啊,你的一切都是沿著設(shè)定的路線和軌道進(jìn)行的,不是嗎?

生活就算如何的波瀾不驚,還是會(huì)有一圈圈的漣漪來(lái)打擾相撞.我們無(wú)法后悔和挽留過(guò)去,只要不要讓它太偏離軌道,就好??因?yàn)?青春允許犯錯(cuò)——小錯(cuò).青春萬(wàn)歲！

第四篇：關(guān)于學(xué)習(xí)了解模式識(shí)別技術(shù)報(bào)告

關(guān)于了解學(xué)習(xí)模式識(shí)別技術(shù)報(bào)告

談起模式識(shí)別，我們首先想到的是人工智能。模式識(shí)別是人工智能的一個(gè)分支，是計(jì)算機(jī)應(yīng)用內(nèi)容的一部分。要想了解學(xué)習(xí)模式識(shí)別，首先要懂得人工智能。

第一篇 人工智能

什么是人工智能呢？人工智能主要用人工的方法和技術(shù)，模仿，延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。人工智能的長(zhǎng)期目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)達(dá)到人類智力水平的人工智能。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是使機(jī)器擁有類人行為方法，類人思維方法和理性行為方法。讓機(jī)器像人一樣擁有自主思維的能力，擁有人的生存技能，甚至在某方面超過(guò)人類，用所擁有的技能，更好的為人類服務(wù)，解放人類的雙手。

簡(jiǎn)單了解了人工智能的概念，接下來(lái)將介紹人工智能的起源與發(fā)展歷史。說(shuō)到歷史，很多人可能有點(diǎn)不大相信。人類對(duì)智能機(jī)器的夢(mèng)想和追求可以追溯到三千多年前。也許你會(huì)有疑問(wèn)，三千多年前，人類文明發(fā)展都不算成熟，怎么可能會(huì)有人對(duì)機(jī)器有概念。當(dāng)然，那時(shí)候的機(jī)器并非現(xiàn)在的機(jī)器概念。在我國(guó)，早在西周時(shí)代（公元前1066~公元前771年），就流傳有關(guān)巧匠偃師獻(xiàn)給周穆王藝伎的故事。東漢（公元25~公元220年）張衡發(fā)明的指南車是世界上最早的機(jī)器人雛形。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）現(xiàn)在你也許已經(jīng)笑掉大牙了。那樣一個(gè)簡(jiǎn)易工具竟然說(shuō)是機(jī)器人雛形。但是事實(shí)就是這樣，現(xiàn)在對(duì)機(jī)器人的概念依舊模糊，有些人覺(jué)得機(jī)器人必須先有像人一樣的外形。其次是有人一樣的思維。這個(gè)描述是沒(méi)有錯(cuò)的，但是有點(diǎn)片面了，只顧及到字面意思了。機(jī)器人的概念是自動(dòng)執(zhí)行工作的機(jī)器裝置。所以機(jī)器可以自動(dòng)執(zhí)行工作都叫機(jī)器人。在國(guó)外也有案例：古希臘斯吉塔拉人亞里士多德（公元前384年~公元前322年）的《工具論》，為形式邏輯奠定了基礎(chǔ)。布爾創(chuàng)立的邏輯代數(shù)系統(tǒng)，用符號(hào)語(yǔ)言描述了思維活動(dòng)中推理的基本法則，被后世稱為“布爾代數(shù)”。這些理論基礎(chǔ)對(duì)人工智能的創(chuàng)立發(fā)揮了重要作用。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）人工智能的發(fā)展歷史，可大致分為孕育期，形成期，基于知識(shí)的系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興和智能體的興起。具體時(shí)期的主要內(nèi)容在此不必贅述。

人工智能究竟是研究什么的呢？知道了概念，起源，我想更想知道的應(yīng)該是它對(duì)我們自己究竟有什么用。

人工智能是一門(mén)新興的邊緣科學(xué)，是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科，它吸取了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的最新成果，以只能為核心，形成了具有自身研究特點(diǎn)的新的體系。人工智能的研究涉及廣泛的領(lǐng)域，包括知識(shí)表示，搜索技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，求解數(shù)據(jù)和知識(shí)不確定問(wèn)題的各種方法等。人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域包括專家系統(tǒng)，博弈，定理證明，自然語(yǔ)言理解，圖像理解和機(jī)器人等。人工智能也是一門(mén)綜合性的學(xué)科，它是在控制論，信息論和系統(tǒng)論的基礎(chǔ)上誕生的，涉及哲學(xué)，心理學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，數(shù)學(xué)以及各種工程學(xué)方法，這些學(xué)科為人工智能的研究提供了豐富的知識(shí)和研究方法。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）具體內(nèi)容為： 1.認(rèn)知建模，人類的認(rèn)知過(guò)程是非常復(fù)雜的，建立認(rèn)知模型和技術(shù)常稱為認(rèn)知建模，目的是為了從某些方面探索和研究人的思維機(jī)制，特別是人的信息處理機(jī)制，同時(shí)也為設(shè)計(jì)相應(yīng)的人工智能系統(tǒng)提供新的體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)方法；

2.知識(shí)表示，人類的智能活動(dòng)過(guò)程主要是一個(gè)獲得并運(yùn)用知識(shí)的過(guò)程，知識(shí)是智能的基礎(chǔ)。人們通過(guò)實(shí)踐，認(rèn)識(shí)到客觀世界的規(guī)律性，經(jīng)過(guò)加工整理，解釋，挑選和改造而形成知識(shí)。為了使計(jì)算機(jī)具有智能功能，使它能模擬人類的智能行為，就必須使他具有適當(dāng)形式表示的知識(shí)。知識(shí)表示是人工智能中一個(gè)十分重要的研究領(lǐng)域。

3.自動(dòng)推理，從一個(gè)或幾個(gè)已知的判斷（前提）邏輯地推論出一個(gè)新的判斷（結(jié)論）的思維形式稱為推理，這是事物的客觀聯(lián)系在意識(shí)中的反映。自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，人解決問(wèn)題就是利用以往的知識(shí)，通過(guò)推理得出結(jié)論。自動(dòng)推理是人工智能研究的核心問(wèn)題之一。

4.機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。只有讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有類似人的學(xué)習(xí)能力，才有可能實(shí)現(xiàn)人類水平的人工智能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能研究的核心問(wèn)題之一，是當(dāng)前人工智能理論研究和實(shí)際應(yīng)用非常活躍的研究領(lǐng)域。

在人工智能研究方面，不僅僅有眾多的類別，同時(shí)有不同的研究學(xué)派。其中有:符號(hào)主義學(xué)派，連接主義學(xué)派，行為主義學(xué)派。

符號(hào)主義學(xué)派，亦稱為功能模擬學(xué)派。主要觀點(diǎn)認(rèn)為智能活動(dòng)的基礎(chǔ)是物理符號(hào)系統(tǒng)，思維過(guò)程是符號(hào)模式的處理過(guò)程。該學(xué)派指出：展現(xiàn)一般智能行為的物理系統(tǒng)其充要條件是它是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。充分性表明智能可以通過(guò)任意合理組織的物理符號(hào)系統(tǒng)來(lái)得到。必要性表明一個(gè)由一般智能的主體必須是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)例。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)的必要性要求一個(gè)智能體，不管它是人，外星人還是計(jì)算機(jī)，都必須通過(guò)在符號(hào)結(jié)構(gòu)上操作的物理實(shí)現(xiàn)來(lái)獲得智能。

連接主義學(xué)派，亦稱為結(jié)構(gòu)模擬學(xué)派，基于神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接機(jī)制和學(xué)習(xí)算法。這種研究方法能夠進(jìn)行非程序的，可適應(yīng)環(huán)境變化的，類似人類大腦風(fēng)格的信息處理方法的本質(zhì)和能力，這種學(xué)派的主要觀點(diǎn)認(rèn)為，大腦是一切智能活動(dòng)的基礎(chǔ)，因而從大腦神經(jīng)元及其連接機(jī)制出發(fā)進(jìn)行研究，搞清楚大腦的結(jié)構(gòu)以及它進(jìn)行信息處理的過(guò)程和機(jī)理，渴望揭示人類智能的奧秘，從而真正實(shí)現(xiàn)人類智能在機(jī)器上的模擬。

行為主義學(xué)派，亦稱為模擬學(xué)派，認(rèn)為智能行為的基礎(chǔ)是“感知-行動(dòng)”的反應(yīng)機(jī)制。基于智能控制系統(tǒng)的理論，方法和技術(shù)，研究擬人的智能控制行為。

上述三種研究方法從不同的側(cè)面研究了人的自然智能，與人腦的思維模型有著對(duì)應(yīng)的關(guān)系。粗略額的劃分，可以認(rèn)為符號(hào)主義研究抽象思維，連接主義研究形象思維，而行為主義研究感知思維。研究人工智能的三大學(xué)派，三條途徑各有所長(zhǎng)，要取長(zhǎng)補(bǔ)短，綜合集成。

最為重要的莫過(guò)于人工智能的應(yīng)用，當(dāng)前，幾乎所有的科學(xué)與技術(shù)的分支都在共享著人工智能領(lǐng)域所提供的理論和技術(shù)。在這里將列舉一些人工智能經(jīng)典的，有代表性和有重要影響的應(yīng)用領(lǐng)域。

1.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一類具有專門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)通過(guò)對(duì)人類專家的問(wèn)題求解能力的建模，采用人工智能中的知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)來(lái)模擬通常有專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題，達(dá)到具有與專家同等解決問(wèn)題能力的水平。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）

2.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是人工智能領(lǐng)域中一個(gè)令人激動(dòng)的成功應(yīng)用它能夠滿足人們從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的，未知的，有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的要求。對(duì)數(shù)據(jù)而言，在他的特定工作或生活環(huán)境里，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)內(nèi)部的，可被利用的信息和知識(shí)。要實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，需要有大量的原始數(shù)據(jù)，明確的挖掘目標(biāo)，相應(yīng)的領(lǐng)域知識(shí)，友善的人-機(jī)界面，以及尋找合適的開(kāi)發(fā)方式。挖掘結(jié)果共數(shù)據(jù)擁有者決策使用，必須得到擁有者的支持，認(rèn)可和參與。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章

緒論）

3.自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理研究計(jì)算機(jī)通過(guò)人類熟悉的自然語(yǔ)言與用戶進(jìn)行聽(tīng)，說(shuō)，讀，寫(xiě)，等交流技術(shù)，是一門(mén)與語(yǔ)言學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，數(shù)學(xué)，心理學(xué)和聲學(xué)等學(xué)科相聯(lián)系的交叉性學(xué)科。自然語(yǔ)言處理研究?jī)?nèi)容主要包括：語(yǔ)言計(jì)算（語(yǔ)音與音位，詞法，句法，語(yǔ)義和語(yǔ)用等各個(gè)層面上的計(jì)算），語(yǔ)言資源建設(shè)（計(jì)算機(jī)詞匯學(xué)，術(shù)語(yǔ)學(xué)，電子詞典，語(yǔ)料庫(kù)和知識(shí)本體等），機(jī)器翻譯或機(jī)器輔助翻譯，漢語(yǔ)和少數(shù)民族語(yǔ)言文字輸入輸出及其只能處理，中文手寫(xiě)和印刷體識(shí)別，中文語(yǔ)音識(shí)別及文語(yǔ)轉(zhuǎn)換，信息檢索，信息抽取與過(guò)濾，文本分類，中文搜索引擎和以自然語(yǔ)言為樞紐的多媒體檢索等。

4.智能機(jī)器人

智能機(jī)器人是一種自動(dòng)化時(shí)代的機(jī)器，具有相當(dāng)大的“大腦”，具備一些人或生物相似的智能能力，如感知能力，規(guī)劃能力，動(dòng)作能力和協(xié)同能力，是一種具有高度靈活性的自動(dòng)化機(jī)器。隨著人們對(duì)機(jī)器人技術(shù)智能化本質(zhì)的認(rèn)識(shí)的加深，機(jī)器人技術(shù)開(kāi)始向人類活動(dòng)的各個(gè)領(lǐng)域滲透。結(jié)合這些領(lǐng)域的應(yīng)用特點(diǎn)，人們發(fā)展了各式各樣的具有感知，決策，行動(dòng)和交互能力的特種機(jī)器人和各種智能機(jī)器。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）

5.模式識(shí)別

模式識(shí)別是指對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息進(jìn)行處理和分析，以便對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述，辨認(rèn)，分類和解釋過(guò)程。模式是信息賴以存在和傳遞形式，諸如波普信號(hào)，圖形，文字，物體的形狀，行為的方式和過(guò)程的狀態(tài)等都屬于模式的范疇。人們通過(guò)模式感知外部世界的各種事物或現(xiàn)象，這是獲取知識(shí)，形成概念和作出反應(yīng)的基礎(chǔ)。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）

6.分布式人工智能

分布式人工智能研究一組分布的，松散耦合的智能體如何運(yùn)用他們的知識(shí)，技能和信息，為實(shí)現(xiàn)各自的或全局的目標(biāo)協(xié)同工作。20世紀(jì)90年代以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展為新的信息系統(tǒng)，決策系統(tǒng)和知識(shí)系統(tǒng)的發(fā)展提供了極好的條件，它們?cè)谝?guī)模，范圍和復(fù)雜程度上增加極快，分布式人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用越來(lái)越成為這些系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）

7.互聯(lián)網(wǎng)智能

如果說(shuō)計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)為人工智能的實(shí)現(xiàn)提供了物質(zhì)基礎(chǔ)，那么互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生和發(fā)展則成為人工智能提供了更加廣闊的空間，成為當(dāng)今人類社會(huì)信息化的標(biāo)志。互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為越來(lái)越多的“數(shù)字圖書(shū)館”，人們普遍使用Google，百度等搜索引擎，為自己的日常工作和生活服務(wù)。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）

8.博弈

博弈是人類社會(huì)和自然界中普遍存在的一種現(xiàn)象，如下棋，打牌，戰(zhàn)爭(zhēng)等。博弈的雙方可以是個(gè)人，群體，也可以是生物群或智能機(jī)器，各方都力圖用自己的智慧獲取成功或擊敗對(duì)方。博弈過(guò)程可能產(chǎn)生驚人龐大的搜索空間。要搜索這些龐大而且復(fù)雜的空間需要使用強(qiáng)大的技術(shù)來(lái)判斷備擇狀態(tài)，探索問(wèn)題空間，這些技術(shù)被稱為啟發(fā)式搜索。博弈為人工智能提供了一個(gè)很好的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所，可以對(duì)人工智能的技術(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，以促進(jìn)這些技術(shù)的發(fā)展。（摘自《人工智能》史忠植編著，第一章 緒論）

人工智能大的方面介紹暫且到此為止。接下來(lái)重點(diǎn)介紹模式識(shí)別技術(shù)。

第二篇 模式識(shí)別

模式識(shí)別已經(jīng)成為當(dāng)代高科技研究的重要領(lǐng)域之一，它已發(fā)展成為一門(mén)獨(dú)立的新科學(xué)。模式識(shí)別技術(shù)迅速擴(kuò)展，已經(jīng)應(yīng)用在人工智能，機(jī)器人，系統(tǒng)控制，遙感數(shù)據(jù)分析，生物醫(yī)學(xué)工程，軍事目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域，幾乎遍及各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)，國(guó)防建設(shè)，社會(huì)發(fā)展的各個(gè)方面得到廣泛應(yīng)用，產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。像前一篇一樣我們先來(lái)介紹模式識(shí)別的概念。

模式識(shí)別就是機(jī)器識(shí)別，計(jì)算機(jī)識(shí)別或機(jī)器自動(dòng)識(shí)別，目的在于讓機(jī)器自動(dòng)識(shí)別事物。（摘自《模式識(shí)別與智能計(jì)算——MATLAB著 第1章 模式識(shí)別概述）

技術(shù)實(shí)現(xiàn)》楊淑瑩識(shí)別是對(duì)各種事物或現(xiàn)象的分析，描述，判斷。模式識(shí)別是指在某些一定量度或觀測(cè)基礎(chǔ)上，把待識(shí)別模式劃分到各自的模式中去，即根據(jù)模式的特性，將其判斷為某一類。（摘自《模式識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用》楊幫華著 第1章 模式識(shí)別簡(jiǎn)介）

例如手寫(xiě)數(shù)字的識(shí)別，結(jié)果就是將手寫(xiě)的數(shù)字分到具體的數(shù)字類別中；智能交通管理系統(tǒng)的識(shí)別，就是判斷是否有汽車闖紅燈，闖紅燈的汽車車牌號(hào)碼；還有文字識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，圖像中物體識(shí)別，等等。該學(xué)科研究的內(nèi)容是使機(jī)器能做以前只能由人類才能做的事，具備人所具有對(duì)各種事物與現(xiàn)象進(jìn)行分析，描述與判斷的部分能力。模式識(shí)別是直觀的，無(wú)所不在的，實(shí)際上人類在日常生活的每個(gè)環(huán)節(jié)，都從事著模式識(shí)別的活動(dòng)。人和動(dòng)物較用意做到的模式識(shí)別，但對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)確實(shí)非常困難的。讓機(jī)器能識(shí)別，分類，就需要研究識(shí)別的方法，這就是這門(mén)科學(xué)的任務(wù)。

模式識(shí)別的基本組成：（1）數(shù)據(jù)獲取；

用計(jì)算機(jī)可以運(yùn)算的符號(hào)來(lái)表示所研究的對(duì)象，這些可表示的符號(hào)包括：二維圖像，如文字，指紋，地圖，照片等；一維波形，如腦電圖，心電圖，機(jī)械振動(dòng)波形等；物理參量和邏輯值，如體溫，化驗(yàn)數(shù)據(jù)，參量正常與否的描述。

（2）預(yù)處理；

去除信號(hào)中噪聲，提取有用信息，使信息純化，或者是對(duì)輸入測(cè)量?jī)x器或其他因素所造成的退化現(xiàn)象進(jìn)行復(fù)原。預(yù)處理這個(gè)環(huán)節(jié)內(nèi)容很廣泛，與要解決的具體問(wèn)題有關(guān)，例如，從圖像中汽車車牌的號(hào)碼識(shí)別出來(lái)，就需要先將車牌從圖像中找出來(lái)，再對(duì)車牌進(jìn)行劃分，將每個(gè)數(shù)字分別劃分開(kāi)。

（3）特征提取和選擇；

要對(duì)預(yù)處理信號(hào)進(jìn)行交換，得到最能反映分類本質(zhì)的特征。同時(shí)，對(duì)特征進(jìn)行必要的降維處理，將維數(shù)較高的測(cè)量空間轉(zhuǎn)換到維數(shù)較低的特征空間，對(duì)所獲取的信息實(shí)現(xiàn)從測(cè)量空間到特征空間的轉(zhuǎn)換。

（4）分類器設(shè)計(jì)和決策。

分類器設(shè)計(jì)是指依據(jù)特定空間分布，設(shè)計(jì)及決定分類器的具體參數(shù)。主要是指對(duì)輸入的訓(xùn)練樣本，進(jìn)行預(yù)處理，特征提取及選擇，在樣本訓(xùn)練基礎(chǔ)上，確定某判決規(guī)劃規(guī)則或判決函數(shù)，使得按這種規(guī)則對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類，所造成的錯(cuò)誤識(shí)別率最小或引起的損失最小，在設(shè)計(jì)階段判決函數(shù)需要多次反復(fù)進(jìn)行，直到誤差達(dá)到一定條件。分類決策是指依據(jù)分類器設(shè)計(jì)階段建立的預(yù)處理，特征提取與選擇及判決函數(shù)模型，對(duì)獲取的未知樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別，把被識(shí)別對(duì)象歸為某一類，輸出分類結(jié)果

模式識(shí)別的特點(diǎn)：

（1）模式識(shí)別是用機(jī)器模仿大腦的識(shí)別過(guò)程，設(shè)計(jì)很大的數(shù)據(jù)集合，并自動(dòng)地以高速度做出決策。

（2）模式識(shí)別不像純數(shù)學(xué)，而是抽象加上實(shí)驗(yàn)的一個(gè)領(lǐng)域。他的這個(gè)性質(zhì)常常導(dǎo)致不平凡的和比較成效的應(yīng)用，而應(yīng)用又促進(jìn)進(jìn)一步的研究和發(fā)展。由于它和應(yīng)用的關(guān)系密切，因此它又被認(rèn)為是一門(mén)工程學(xué)科。

（3）學(xué)習(xí)（自適應(yīng)性）是模式識(shí)別的一個(gè)重要的過(guò)程和標(biāo)志。但是，編制學(xué)習(xí)程序比較困難，而有效地消除這種程度中的錯(cuò)誤更難，因?yàn)檫@種程序是有智能的。

（4）同人的能力相比，現(xiàn)有的模式識(shí)別能力仍然是相當(dāng)薄弱的（對(duì)圖案和顏色的識(shí)別除外），機(jī)器通常不能應(yīng)付大多數(shù)困難問(wèn)題。采用交互式別法可以在較大程度上克服這一困難，當(dāng)機(jī)器不能做出一個(gè)可靠的決策時(shí)，它可以求助于操作人。（摘自《模式識(shí)別技術(shù)及其應(yīng)用》楊幫華著 第1章 模式識(shí)別簡(jiǎn)介）

模式識(shí)別的主要方法： 1.統(tǒng)計(jì)決策法

（1）參數(shù)方法。主要以貝葉斯決策準(zhǔn)則為指導(dǎo)。其中最小錯(cuò)誤率和最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯決策是最常用的兩種方法。

（2）非參數(shù)方法。沿參數(shù)方法這條路走就要設(shè)法獲取樣本統(tǒng)計(jì)分布的資料，要知道先驗(yàn)概率，類分布概率密度函數(shù)等。然而在樣本數(shù)目不足條件下要獲取準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)也是困難的。這樣一來(lái)人們考慮走另一條道路，即根據(jù)訓(xùn)練樣本集提供的信息，直接進(jìn)行分類器設(shè)計(jì)。這種方法繞過(guò)統(tǒng)計(jì)分布狀況的分析和參數(shù)估計(jì)，而企圖對(duì)特征空間實(shí)行劃分，稱為非參數(shù)判別分類法，即不依賴統(tǒng)計(jì)參數(shù)的分類法。這是當(dāng)前模式識(shí)別中主要使用的方法，并且涉及人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論等多方面。2.結(jié)構(gòu)模式識(shí)別

結(jié)構(gòu)模式識(shí)別是利用模式的結(jié)構(gòu)描述與句法描述之間的相似性對(duì)模式進(jìn)行分類。每個(gè)模式由它的各個(gè)子部分（稱為子模式或模式基元）的組合來(lái)表示。對(duì)模式的識(shí)別常以句法分析的方式進(jìn)行，即依據(jù)給定的一組句法規(guī)則來(lái)剖析模式的結(jié)構(gòu)。當(dāng)模式中每一個(gè)基元被辨認(rèn)后，識(shí)別過(guò)程就可通過(guò)執(zhí)行語(yǔ)法分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。選擇合適的基元是結(jié)構(gòu)模式識(shí)別的關(guān)鍵。3.模糊模式識(shí)別

所謂的模糊模式識(shí)別就是解決模式識(shí)別問(wèn)題時(shí)引入模糊邏輯的方法或思想。同一般的模式識(shí)別方法相比較，模糊模式識(shí)別具有客體信息表達(dá)更加合理，信息利用充分，各種算法簡(jiǎn)單靈巧，識(shí)別穩(wěn)定性好，推理能力強(qiáng)的特點(diǎn)。4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別

模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的某些功能，采用軟件或硬件的辦法，建立了許多以大量處理單元為結(jié)點(diǎn)，處理單元間實(shí)現(xiàn)（加權(quán)值的）互聯(lián)的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行模擬，稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種方法可以看作是對(duì)原始特征空間進(jìn)行非線性變換，產(chǎn)生一個(gè)新的樣本空間，使得變換后的特征線性可分。同傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法相比，其分類器是與概率分布無(wú)關(guān)的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)在于其具有信息處理的并行性，自組織和自適應(yīng)性，具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和聯(lián)想功能以及容錯(cuò)性能等，在解決一些復(fù)雜的模式識(shí)別問(wèn)題中顯示出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。模式識(shí)別的典型應(yīng)用和發(fā)展： 1.文字識(shí)別

目前，漢字輸入主要分為人工鍵盤(pán)輸入和機(jī)器自動(dòng)識(shí)別輸入兩種。其中人工鍵入速度慢而且勞動(dòng)強(qiáng)度大；自動(dòng)輸入又分為漢字識(shí)別輸入及語(yǔ)音識(shí)別輸入。從識(shí)別技術(shù)的難度來(lái)說(shuō)，手寫(xiě)識(shí)別的難度高于印刷體識(shí)別，而在手寫(xiě)識(shí)別中，脫機(jī)手寫(xiě)體的難度又遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了聯(lián)機(jī)手寫(xiě)識(shí)別。到目前為止，除了脫機(jī)手寫(xiě)體數(shù)字的識(shí)別已有實(shí)際應(yīng)用外，漢字等文字的脫機(jī)手寫(xiě)體識(shí)別還處在實(shí)驗(yàn)室階段。2.語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)所涉及的領(lǐng)域包括信號(hào)處理，模式識(shí)別，概率論和信息論，發(fā)聲機(jī)理和聽(tīng)覺(jué)機(jī)理，人工智能等。3.指紋識(shí)別

指紋識(shí)別的方法有很多，大致可以分為四類：基于神經(jīng)網(wǎng)路地方法，基于奇異點(diǎn)的方法，語(yǔ)法分析地方法和其他方法。4.細(xì)胞識(shí)別

基于圖像區(qū)域特征，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)顯微細(xì)胞圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別越來(lái)越受到大家的關(guān)注，并且現(xiàn)在也獲得了不錯(cuò)的效果。5.醫(yī)學(xué)診斷

在癌細(xì)胞檢測(cè)，X射線照片分析，血液化驗(yàn)，血液分析，染色體分析，心電圖診斷和腦電圖診斷等方面，模式識(shí)別已取得了成效。6.軍用目的的自動(dòng)識(shí)別 如雷達(dá)探測(cè)目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別，自動(dòng)跟蹤，衛(wèi)星照片的自動(dòng)識(shí)別等。7.生物認(rèn)證技術(shù)

生物認(rèn)證技術(shù)是21世紀(jì)最受關(guān)注的安全認(rèn)證技術(shù)之一，它的發(fā)展是大勢(shì)所趨。人們?cè)敢馔羲械拿艽a，扔掉所有的磁卡，憑借自身的唯一性標(biāo)識(shí)身份與保密。8.數(shù)字水印技術(shù)

IDC預(yù)測(cè)，數(shù)字水印技術(shù)在未來(lái)的5年內(nèi)全球市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)80億美元.模式識(shí)別的發(fā)展，模式識(shí)別是一個(gè)交叉，綜合的科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，不僅與其他信息學(xué)科而且還包括數(shù)理科學(xué)，生命科學(xué)，地球科學(xué)，工程與材料科學(xué)，管理科學(xué)，環(huán)境科學(xué)的相互作用和滲透越來(lái)越高，其科學(xué)界限很可能隨著發(fā)展而逐漸模糊。其發(fā)展離不開(kāi)應(yīng)用和工程，離不開(kāi)國(guó)家目標(biāo)。因此，其科學(xué)技術(shù)內(nèi)涵與外延應(yīng)該與時(shí)俱進(jìn)，更新和擴(kuò)展，研究的方向與內(nèi)容應(yīng)該更具有綜合性，交叉性，更強(qiáng)調(diào)國(guó)家目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，解決國(guó)家急需的重大問(wèn)題，重大關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和社會(huì)發(fā)展中的科學(xué)技術(shù)難題和基礎(chǔ)理論問(wèn)題。

模式識(shí)別從20世紀(jì)20年代發(fā)展至今，人們的一種普遍看法是不存在對(duì)所有模式識(shí)別問(wèn)題都適用的單一模型和解決問(wèn)題的單一技術(shù)，我們現(xiàn)在擁有的只是一個(gè)工具袋，所要做的是結(jié)合具體問(wèn)題把統(tǒng)計(jì)的和句法的識(shí)別結(jié)合起來(lái)，把統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別或句法模式識(shí)別與人工智能中的啟發(fā)式搜索結(jié)合起來(lái)，把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與各種已有技術(shù)以及人工智能中的專家系統(tǒng)，不確定推理方法結(jié)合起來(lái)，深入掌握各種工具的效能和應(yīng)有的可能性，互相取長(zhǎng)補(bǔ)短，開(kāi)創(chuàng)模式識(shí)別應(yīng)用的新局面。

模式識(shí)別是一項(xiàng)全新的高科技的技術(shù)，我們實(shí)踐團(tuán)隊(duì)雖然在了解這個(gè)技術(shù)做了很多努力，但是畢竟了解到的也只是皮毛而已。在這個(gè)科技突飛猛進(jìn)的時(shí)代，每天都更新著不同的技術(shù)，只有不斷地去學(xué)習(xí)，才能適應(yīng)這個(gè)社會(huì)，適應(yīng)這個(gè)時(shí)代。模式識(shí)別的了解學(xué)習(xí)報(bào)告暫時(shí)告一段落，接下來(lái)我們將進(jìn)入中科院，采訪專業(yè)人士，來(lái)解決我們的困惑。

第五篇：優(yōu)秀電影 英語(yǔ)專業(yè)口語(yǔ)練習(xí)電影 經(jīng)典電影(了解西方文化)

1、阿甘正傳

2、畢業(yè)生

3、情歸巴黎

4、網(wǎng)上情緣（電子情書(shū)）

5、漂亮女人（風(fēng)月俏佳人）

6、女人香（聞香識(shí)女人）

7、西雅圖不眠之夜（緣分的天空）

8、泰坦尼克號(hào)

9、人鬼情未了（生死第六感）

10、湯姆歷險(xiǎn)記

11、我最好朋友的婚禮

12、新娘百分百（諾丁山）

13、四個(gè)婚禮一個(gè)葬禮

14、旅行冒險(xiǎn)記

15、哈里遇到塞麗

16、親親小媽（繼母）

17、謊言大師（大話王）

18、勇敢的心

19、墨西哥人（危險(xiǎn)情人）20、白宮奇緣

21、真假總統(tǒng)

22、六天七日

23、空軍一號(hào)

24、旺達(dá)魚(yú)

25、母女情深

26、羅馬假日

27、美麗人生

28、獅子王（1 2 3）

29、仙履奇緣 30、音樂(lè)之聲

31、簡(jiǎn)愛(ài)

32、怪物史萊克

33、蝴蝶夢(mèng)

34、風(fēng)中奇緣1-235、拜見(jiàn)岳父大人1 2

36、美女與野獸 1 237、雷霆救兵

38、飛越瘋?cè)嗽?/p>

39、米奇之分派群星會(huì)40、小鹿斑比

41、斯密斯夫婦

42、鯊魚(yú)黑幫

43、黑暗中的舞者

44、侏羅紀(jì)公園1 2 345、四眼天雞

46、穿越時(shí)空愛(ài)上你

47、克萊默夫婦

48、我的巨型希臘婚禮

49、一夜風(fēng)流 50、費(fèi)城故事

51、迪斯尼動(dòng)畫(huà)片第一部

52、美麗心靈

53、魂斷藍(lán)橋

54、卡薩布萊卡

55、迪斯尼動(dòng)畫(huà)片第二部

56、王子復(fù)仇記

57、亂世佳人（飄）

58、律政俏佳人

59、阿拉丁和大盜之王 60、茶花女61、雙城計(jì) 62、美人計(jì)63、白雪公主 64、辛德勒的名單65、傲慢與偏見(jiàn) 66、出水芙蓉67、公主日記 68、天方夜譚69、花木蘭70、海底總動(dòng)員71、冰河世紀(jì) 72、綠野仙蹤73、呼嘯山莊74、哈里波特75、生死時(shí)速 76、愛(ài)國(guó)者77、角斗士 78、芝加哥79、初戀50次 80、不可饒恕81、雨人82、廊橋遺夢(mèng)83、美國(guó)派 84、海上鋼琴師85、本能86、鋼琴別戀87、蒙娜麗莎的微笑88、美人魚(yú)89、變相怪杰 90、大力士91、佐羅 2 92、鬼馬小精靈93、冷山 94、蟻哥正傳95、窈窕淑女96、天堂電影院（意大利語(yǔ)）97、美國(guó)麗人98、阿拉伯的勞倫斯99、保鏢100、逃跑新娘101、美國(guó)往事 102、紅磨坊103、教父 104、沙翁情史105、與狼共舞 106、走出非洲107、肖申克的救贖（經(jīng)典之作）108、永不妥協(xié)109、冒牌天神

110、這個(gè)殺手不太冷111、沉默的羔羊 112、真實(shí)的謊言113、壯志凌云114、空中監(jiān)獄（尼古拉-凱奇的經(jīng)典作品）115、燃情歲月116、天使之城117、鋼琴師 118、云中漫步119、白宮群英 120、灰姑娘121、小雞快跑122、修女也瘋狂123、泰山 124、美國(guó)天使125、七宗罪 126、熊的傳說(shuō)127、加菲貓 128、香草的天空129、殺人三步曲130、指環(huán)王131、蝴蝶效應(yīng) 132、富貴貓133、蟲(chóng)蟲(chóng)特工隊(duì)134、英國(guó)病人135、教室別戀 136、曼哈頓女傭137、珍珠港 138、魔鬼代言人 139、超人特工隊(duì)140、黑客帝國(guó)141、特洛伊142、埃及艷后143、霹靂嬌娃144、當(dāng)幸福來(lái)敲門(mén)（勵(lì)志型）145、如果再愛(ài)一次（哭過(guò)……）146、弱點(diǎn)147、迫在眉梢（偉大的父愛(ài)）148、天倫之旅（老人需要關(guān)愛(ài)）149、天生一對(duì)150、光榮之路（夢(mèng)想~執(zhí)著）151、香水殺手152、最后的獵人（法語(yǔ)）153、黑鷹墜落154、拯救大兵瑞恩 155、狙擊生死線 156、拆彈部隊(duì) 157、圣誕頌歌158、忠犬八公的故事（淚奔~~~）159、姐弟戀 160、名揚(yáng)四海 161、阿凡達(dá)162、重返十七歲 163、瘋狂的心 164、成事在人 165、無(wú)恥混蛋 166、盜火線 167、一級(jí)恐懼 168、我是山姆169、謎一樣的雙眼 170、兩只老虎 171、窈窕淑女 172、幸福終點(diǎn)站 173、千鈞一發(fā) 174、公民凱恩 175、第六感176、機(jī)器人瓦里177、第五元素 178、我是傳奇179、剪刀手愛(ài)德華 180、分手信 181、撞車182、貧民窟里的百萬(wàn)富翁（印度英語(yǔ)）183、老無(wú)所依184.阿凡達(dá)