DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 纳米多晶硅薄膜压力传感器基本结构和工作原理 2.1. 纳米多晶硅薄膜压力传感器基本结构 图1给出纳米多晶硅薄膜压力传感器基本结构，该传感器采用MEMS技术和CMOS工艺在<100>晶向双面抛光单晶硅片上制作C型硅杯和纳米多晶硅薄膜压敏电阻，硅膜厚度(h)为50 μm，芯片厚度(H)为550 μm，硅膜面积为3.0 × 3.0 mm 2 ，芯片面积为5.0 × 5.0 mm 2 。四个纳米多晶硅薄膜电阻(R 1 ， R 2 ， R 3 和R 4 )分别设计、制作在方形硅膜表面边缘中心位置并构成惠斯通桥结构，外加压力(P)垂直芯片表面。 2.2. 纳米多晶硅薄膜压力传感器工作原理 图2给出压力传感器等效电路图，外加胎压P = 0 kPa时，理想情况下，四个电阻阻值相等， (1) 惠斯通电桥桥路输出V out 等于两个半桥的输出电压之差，即 (2) 当外加胎压P ≠ 0 kPa时，方形硅膜发生弹性形变，基于压阻效应，四个纳米多晶硅薄膜电阻阻值均随外加胎压的改变而改变，R 1 和R 3 阻值增加，R 2 和R 4 阻值减小，理想情况下， (3) 惠斯通电桥输出电压V out 为： 图1. 纳米多晶硅薄膜压力传感器基本结构示意图 图2. 纳米多晶硅薄膜压力传感器等效电路 (4) 式中， 为压力传感器工作电源电压，P为外加胎压，A为系数。 2.3. 纳米多晶硅薄膜压力传感器静态特性标定 本文基于CMOS工艺和MEMS技术，设计并研制纳米多晶硅薄膜压力传感器芯片。该传感器基于压阻效应，可以实现汽车轮胎胎压测量，图3(a)、图3(b)分别给出压力传感器芯片正面和背面照片，图3(c)给出压力传感器芯片阵列。 在室温20℃，相对湿度30%RH的环境下，本文采用压力校准计(福禄克719 100G)、万用表(安捷伦34401A)、恒压电源(PSW 80-13.5型)对压力传感器进行静态特性标定，压力传感器工作电压分别为3.0 V和5.0 V，量程为0~400 kPa，步长为40 kPa。图4(a)~(c)分别给出压力传感器输入-输出特性曲线、重复性曲线和迟滞性曲线。由实验结果给出，当V DD = 5.0 V时，压力传感器灵敏度为0.15 mV/kPa，线性度为0.25 %F.S.，重复性为0.19 %F.S.，迟滞性为0.23 %F.S.，准确度为0.39 %F.S.。经计算，传感器的拟合直线为y = 0.15x + 0.63。
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user: 3. 轮胎压力监测系统设计与制备 3.1. 系统总设计方案 本文设计轮胎胎压监测系统框图如图5所示，由胎压传感器信号采集部分和信号接收端构成，基于 图3. 纳米多晶硅薄膜压力传感器芯片照片。(a) 传感器芯片正面；(b) 传感器芯片背面；(c) 传感器芯片阵列 图4. 压力传感器静态特性。(a) 输入–输出特性曲线；(b) 重复性曲线；(c) 迟滞性曲线 图5. 胎压监测系统示意图 纳米多晶硅薄膜压力传感器特性，采用差分放大电路芯片完成输出电压信号(V out )放大，通过单片机内部A/D模块处理，将电压信号转换为相应数字信号输出。根据胎压传感器输入–输出特性拟合直线方程，完成胎压传感器输出电信号(V out )与对应胎压压力值(P)转换，通过NRF24L01实现数据的无线传输，并能够在接收端显示屏或计算机上监测轮胎胎压，实现远程轮胎胎压实时检测。 3.2. 胎压监测系统硬件电路 图6给出胎压监测系统电路主要组成部分，该系统由电源电路、放大电路、单片机控制电路、无线传输模块和胎压信息接收端五个部分 [ 8 ] - [ 10 ] 。根据电路设计并制作PCB版，采用贴片封装的方式进行电路的焊接，完成的电路如图7所示。 3.3. 胎压监测系统软件设计与调试 胎压监测系统主要包括：单片机程序设计和上位机显示界面程序设计，单片机程序实现包括单片机对模拟电压的采集、串口数据的接收与发送的功能；上位机显示界面程序用来显示胎压传感器对应的压力值。 采用集成开发环境进行单片机软件程序 [ 11 ] [ 12 ] 的设计，编译成功的程序生成相应的HEX文件，使用USB-ISP下载器可将HEX文件下载到单片机中运行，其程序主要包括单片机外部集成的AD执行程序和单片机串口数据通信程序。单片机AD执行程序包括AD初始化，设定采集通道、参考电压、中断方式、使能AD转化等操作。单片机串口数据通信程序包括串行USART初始化，设定波特率，设定数据帧结构，禁止RXCIE、TXCIE、UDRIE三个中断使能，使能接收和发送。系统程序整体流程如图8所示。本系统使用液晶屏显示接收到的胎压压力值。其过程包括串口初使化、发送字节地址数据、接收数据和数据处理显示。 图6. 胎压监测系统电路图 图7. 胎压监测系统照片。(a) 发射端；(b) 接收端 图8. 系统主程序流程图
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user: 4. 胎压监测系统测试结果 本文通过采用3D打印技术设计并制作胎压监测系统装置盒，使用移动电源为整个系统供电(工作电压为：5.0 V)。在室温条件下，本课题采用压力计(FLUKE719 100G)模拟轮胎压力环境，搭建胎压监测系统，如图9所示，测试压力量程为0~300 kPa，基于纳米多晶硅薄膜电阻胎压传感器输出信号由信号发射端采集，经过信号放大和模/数转换处理后，将电压信号转换成相应的压力值，通过无线发射模块，发射到信号接收端，在液晶屏上实时显示胎压。 对该系统进行标定，步长为10 kPa，量程为0~300 kPa，如图10所示，标定结果给出在50~250 kPa之间，该系统可以较好的进行压力的测量并实时显示。 图9. 胎压监测系统测试图 图10. 输出压力与标准压力关系曲线
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user: 5. 结论 本文给出纳米多晶硅薄膜压力传感器基本结构和工作原理，在此基础上设计、制作基于纳米多晶硅薄膜压力传感器轮胎压力监测系统。实验结果给出，该系统能够完成汽车轮胎胎压测量，具有低成本、温度特性好等优点，但系统存在一定误差，通过分析实验结果，主要原因为测试装置引起的误差。该系统150~300 kPa之间可以较好实现轮胎压力的监测，具有一定的应用背景与市场价值。
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user: 摘 要 威布尔分布是可靠性科学和工程中常用的随机变量分布之一。将具有威布尔分布的非线性可靠度函数对数线性化，可方便威布尔参数的求解，但却降低了参数估计的精度。针对这个问题，提出了应用泰勒级数展开结合最小二乘法提高威布尔分布的拟合精度。通过数值模拟和实例计算，对比分析了泰勒级数展开–最小二乘法与普通最小二乘法及其加权处理的拟合效果。结果表明，该方法可以有效降低威布尔曲线拟合的误差，为可靠性试验提供参考。 关键词 :威布尔分布，线性化，最小二乘法，泰勒级数
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user: 1. 引言 二参数威布尔分布模型广泛应用于机械零部件比如滚动轴承的故障诊断或寿命预测。考虑到产量与成本的因素，如何利用小样本的产品失效试验数据尽可能精确地估计出威布尔参数，成为当前可靠性研究的热点之一[ 1 ] 。 常用的威布尔分布参数估计方法包括极大似然估计和线性化最小二乘法，其中后者由于计算简便直观而广泛应用于工程实践中，但估计精度不高。为提高线性化最小二乘法估计威布尔参数的精度，可以变换威布尔参数估计的方向[ 2 ] [ 3 ] ，这主要是由于单方向的参数估计只考虑了单个方向的坐标误差。另一思路认为在非线性回归模型转化为线性模型时，模型中随机变量的分布特征会改变，不再满足Gauss-Markov假定，从而影响线性最小二乘法估计的精度[ 4 ] 。因此，该思路通常对普通最小二乘法进行加权处理，如经典的Bergman加权最小二乘法[ 5 ] 。然而，加权最小二乘法需要可靠度的估计值与实际值相差足够小，这样才能保证误差模型的转换成立。因此加权最小二乘法在小样本的情况下并非最佳。 本文从误差模型的角度切入，提出运用泰勒级数展开—最小二乘法(Taylor Series Expansion-Ordinary Least Squares Estimation， TSE-OLS) [ 6 ] 来估计威布尔分布参数，利用Monte-Carlo方法考察完全失效数据的拟合效果，并通过实例计算分析TSE-OLS对比普通最小二乘法估计(Ordinary Least Squares Estimation， OLSE)及加权最小二乘法估计(Weighted Least Squares Estimation， WLSE) [ 5 ] 的优点。
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user: 2. 精度问题的提出 一般地，威布尔分布最小二乘法估计采取反变换法。威布尔分布的累积分布函数有如下形式： (1) 如果F(t)代表失效概率，则可靠度R(t)可表示为 (2) 对等式两边取两次对数将其线性化为 (3) 令 ， ， ， ，从而将(3)式表示成一元线性回归模型的形式： (4) 其中，e为随机误差。将故障间隔时间或失效时间数据从小到大排序 (n为可靠性试验的样本量)，因此新的回归模型的自变量 也按从小到大排序。 对于无删失数据的试验样本，可以利用近似中位秩公式等方法初步估算出各个失效时间的失效概率 (5) 其中，i = 1 ~ n。根据式(3)可获得因变量的序列 ，再由最小二乘原理估计出回归系数 和 ： (6) 最后通过反变换获得形状参数和尺寸参数的估计值： ， 。 上述方法避免了非线性拟合和极大似然估计的复杂数值积分过程，同时解决了原方法可能无法得到最优解的难题，简化了计算，但却使参数估计的精度下降。下面从理论分析的角度，证明通过对数线性化最小后得到的回归系数，不再是最小二乘意义下的最优回归系数。 由最小二乘原理可知[ 7 ] ，尽管可以使式(4)中的残差平方和取到最小，如式(7)所示，但无法保证原始回归模型的残差平方和最小。 (7) 由于 (8) 为了使 尽可能小，不妨取理想状态 ，那么有 ，即所有点都在拟合直线上。通过反变换，有 ，代入式(8)则 ，这与前述的理想状态是矛盾的。因此，对数线性化后的回归模型不能保证原始的非线性回归模型的残差平方和最小。
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user: 3. 对数线性化最小二乘法的加权处理 针对上述问题，Bergman加权处理从原始的误差模型出发得到[ 8 ] (9) (10) 由式(3)可推导出权函数 ，那么根据最小二乘原理，我们推得： (11) 同样地，通过第1节中的反变换得到形状参数和尺寸参数的估计值。要使加权函数成立，必须满足随机误差e的绝对误差足够小[ 6 ] 。但在小样本(n ≤ 20)的情况时，由于近似中位秩误差较大，很难满足该条件，此时加权处理并非符合严格意义上的最小二乘原理。
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user: 4. 泰勒级数展开–最小二乘法估计 文[ 7 ] 提出利用泰勒级数展开结合最小二乘法的思想来提高对数线性化，他们的工作在幂函数的参数估计中取得了良好的效果。与之不同的是，这里我们主要结合威布尔函数介绍其改进算法。 设 ，以OLSE得到的估计参数β 0 和η 0 作为初值，将其展开成一阶泰勒级数： (12) 上式可以写成 (13) 其中： 该方法将非线性回归问题转化为多元线性回归，同时保持了非线性问题的最小二乘原理，而且回归系数没有发生变化，因此为复杂的非线性函数的参数估计带来了便利。这里，利用多元最小二乘法求出形状参数和尺度参数的最佳估计值如下： (14) 对于任意小的 ，若 ， (15) 则 为较理想的估计值。若式(15)不成立，则令 ，作为新的初始估计值重复以上步骤，直到满足式(15)，从而保证了参数估计的精度。
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user: 5. 数值模拟与实例计算 利用Monte-Carlo法[ 9 ] 模拟出若干组不同样本量(每组N = 5000次)的标准威布尔分布(β = η = 1)的随机变量，以均方误差的期望[ 10 ] 来评估三种方法的拟合效果。其模拟结果如图1所示。 从图1可见，WLSE和TSE-OLSE方法的残差平方和都比OLSE小，随着样本量的增加，二者的MSE大小趋于一致。然而在小样本的情况下(n = 5~20)，TSE-OLSE比WLSE下降得更明显，尤其在n = 5时，WLSE的均方误差期望仅比OLSE低4 × 10 −4 ，而TSE-OLSE的均方误差期望降低更显著(约1.6 × 10 −3 )。因此，若可靠性试验限于成本等因素只有少量样本时，TSE-OLSE方法更合适。 接下来通过3个实例数据(如表1~3所示)计算，进一步对比三种参数估计方法。计算结果如表4所 示，其中O代OLSE，W代表WLSE，T代表TSE-OLSE。从表中的均方误差对比可以看出，无论是小样本(n = 7)，中样本(n = 33)，还是大样(n = 105)，TSE-OLSE都优于其它两种方法。 图1. 不同样本量下的均方误差期望 Table 1 Time between failures of complex product A/ t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 t 6 t 7 59.18 234.66 240.43 284.91 596.18 738.90 1817.14 表1. 某复杂产品A的故障间隔时间/h [ 2 ] Table 2 Time between failures of numerical control system B/ t 1 - t 11 t 12 - t 22 t 23 - t 33 79.45 446.03 932.60 104.11 459.18 972.05 143.56 552.88 986.85 196.16 566.03 1261.37 248.77 695.89 1498.08 250.41 698.63 1590.14 276.71 735.34 1603.29 367.12 776.44 1708.49 395.07 814.25 1894.25 397.81 840.55 2326.58 408.22 919.45 2841.10 表2. 某数控系统B的故障间隔时间/h [ 11 ] Table 3 Time between failures of complex product C/ t 1 - t 15 t 16 - t 30 t 31 - t 45 t 46 - t 60 t 61 - t 75 t 76 - t 90 t 91 - t 105 18.29 81.81 149.47 234.66 380.96 571.55 843.02 21.19 82.43 152.45 240.43 381.87 574.80 846.21 23.74 97.62 152.49 248.83 383.69 582.03 855.10 23.84 107.09 154.02 249.78 409.06 595.91 858.08 25.39 117.69 154.43 250.52 413.52 596.18 901.78 32.94 118.60 159.52 254.25 417.62 599.37 977.26 35.26 119.63 165.86 260.70 440.96 519.23 1001.10 35.51 127.62 167.10 275.24 442.37 629.93 1001.59 35.84 129.11 185.80 276.10 497.07 642.07 1095.94 47.17 130.60 194.33 283.84 500.55 562.36 1096.44 47.17 130.60 216.47 284.91 509.98 591.23 1202.71 47.42 142.52 221.97 285.65 511.98 726.49 1502.14 51.31 142.77 223.05 331.71 519.97 738.90 1691.17 59.18 143.14 226.44 357.29 525.38 746.60 1786.68 67.49 144.34 227.93 377.89 547.72 832.26 1817.13 表3. 某复杂产品C的故障间隔时间/h [ 2 ] Table 4 Calculation results of instance A/B/ 算例 O W T O W T A (n = 7) 0.965 0.898 0.996 607.09 559.44 557.85 B (n = 33) 1.359 1.262 1.285 922.29 906.12 903.35 C (n = 105) 1.12 1.016 1.03 423.70 423.67 423.90 算例 MSE O W T A (n = 7) 4.42 × 10 −3 4.34 × 10 −3 4.01 × 10 −3 B (n = 33) 8.98 × 10 −4 6.93 × 10 −4 6.84 × 10 −4 C (n = 105) 6.72 × 10 −4 4.19 × 10 −4 4.14 × 10 −4 表4. 实例A/B/C 计算结果
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user: 6. 结论 本文介绍了威布尔分布参数估计的对数线性化最小二乘法及其加权处理，提出了利用泰勒级数展开结合最小二乘法的迭代思想以提高参数估计的精度。通过对标准威布尔分布的完全样本数据进行数值模拟和实例计算，对比分析了泰勒级数展开–最小二乘法、普通最小二乘法、加权最小二乘法等三种方法的拟合效果。结果表明泰勒级数展开–最小二乘法比其它两种方法的均方误差更小，尤其在小样本的情况下更能体现其优势。基于本文工作，可进一步探讨删失样本、不同的形状参数和尺寸参数组合的拟合问题，为工程可靠性试验及零部件寿命预测提供参考。
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user: 摘 要 针对拍摄的食物照片的后处理需求，现有方法不适用的问题，提出了一种食物图像的色彩增强算法。该算法采用HSI和HSV两种颜色空间联合处理，利用设计的饱和度矫正曲线和符合食物色彩特征的色调参数曲线做加权矫正，以及设计的亮度矫正曲线处理。该算法针对于食物图像的色彩增强，弥补了食物色彩增强算法方面的空缺。实验结果表明，该方法可以大大提高食物图像的主客观质量。本文提出的食物图像的色彩增强算法，针对食物色彩特征进行设计，采用两种颜色空间联合处理，得到适用于食物图像的增强效果。 关键词 :图像处理，食物色彩增强，颜色空间，主观质量
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user: 1. 引言 随着智能手机的普及，越来越多人拍照并上传美食照片分享到网络，因而对食物拍照的效果很大程度上影响了手机用户的体验。由于摄像头和液晶显示器等硬件性能上的一些局限性，使其在某些条件或环境下采集的图像光线昏暗，颜色不够鲜艳或亮丽。此时如果能通过相应的食物色彩增强算法进行后处理，可以很大程度上提高照片的质量，获得更好的画面感受。因此，针对于食物色彩增强的算法，有一定的研究意义。 近年来，色彩增强算法处于不断进步和发展中。S. K. Naik和C. A. Murthy提出了一种色度保持的彩色图像增强算法，对图像的R、G、B进行线性尺度变换 [ 1 ] 。S. M. Murtaza等人在减小算法复杂度、提高算法效率上提出了另一种快速的颜色保持的彩色图像对比度增强算法 [ 2 ] 。李冠章等提到彩色图像增强方法中，将算法处理在分离色度亮度的色彩空间中，避免了严重的色彩失真 [ 3 ] 。赵全有等提到了基于Retinex理论的颜色保持的彩色图像增强算法 [ 4 ] 。Akira Inoue等提出了选择性的颜色修正算法，HSV方法和RGB减法方法 [ 5 ] ，而后，Alvy Ray Smith也提出一种在HSV空间取代RGB空间的增强方法 [ 6 ] ，以及张亚飞等提出基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法 [ 7 ] 都使用到了HSI或HSV颜色空间。金辉使用了Gamma曲线在YUV颜色空间对色彩和亮度矫正的实时色彩增强方法 [ 8 ] 。 现有的色彩增强算法都能取得不错的效果，但是没有区分增强内容，对于食物色彩没有针对性。同时，单纯在HSI或HSV空间的色彩增强效果往往达不到用户对拍摄的食物照片鲜艳亮丽的需求。Gamma曲线的特定的凸函数形状，无法贴切描述色彩或亮度在各取值点所应该的增强量。以及有些方法复杂度较高，不利于移动智能设备的后处理。为此，本文提出了采用HSI和HSV两种色彩空间联合处理，利用设计的饱和度矫正曲线和符合食物色彩特征的色调参数曲线做加权矫正，以及设计的亮度矫正曲线处理的食物色彩增强算法。该算法针对于食物图像的色彩增强，一定程度上解决了现有方法存在的问题。
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user: 2. 本文算法 2.1. HSI和HSV颜色空间的简介 1) HSI颜色空间根据人的视觉系统设计，采用色调(Hue)、饱和度(Saturation)以及亮度(Intensity)来表示颜色 [ 9 ] 。HSI颜色空间使用一个圆锥模型表示。它的优点是能够将色调、饱和度和亮度很好地区分开来。由于它能更方便地对色彩处理和识别，因此在图像处理的众多算法中，经常采用HSI模型，它们可以独立的分别处理而不相互影响。 从RGB颜色空间到HSI颜色空间的转换公式为 ， (1) ， ， ， ， (2) (3) 从HSI颜色空间到RGB颜色空间的转换公式为 ， (4) (5) ， . (6) 2) HSV颜色空间同样也使用一个圆锥模型来描述，采用色调、饱和度以及明度来表示颜色 [ 9 ] 。它的色调、饱和度和明度同样也很好地区分开来，也经常被采用于图像处理的众多算法中。HSV颜色空间中，色调沿着圆柱体的外圆周变化，饱和度沿着从横截面的圆心的距离变化，明度沿着横截面到底面和顶面的距离而变化。从RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换公式为 ， ， ， (7) 从HSV颜色空间到RGB颜色空间的转换公式为 ， ， (8) . (9) 2.2. 两种颜色空间的联合处理 由HSI和HSV颜色空间能将色彩和亮度很好的区分出来的特性，故采用将RGB转换到HSI或HSV空间上对色彩和亮度处理，效果直观且避免严重的色彩失真。 尽管HSI和HSV颜色空间，都将色调、饱和度和亮度分离为三个独立的分量，S分量一样表示饱和度，但HSI和HSV模型的设计上是有一定区别的。因此，在HSI颜色空间，对饱和度的增强，会使图像色彩变得更加亮丽，但是色彩的浓度不会有明显的增加。而在HSV颜色空间，对饱和度的增强，能使色彩的浓度明显增加，但是图像会相对暗淡，画面效果不好。鉴于HSI和HSV模型中饱和度的特性，本文算法的第一点是采用联合两种颜色空间增强的方法，以达到既能使色彩浓度增加，又使色彩亮丽的效果。 2.3. 饱和度矫正曲线 本文算法的第二点是饱和度矫正曲线的设计。Gamma曲线的特定凸函数形状无法贴切描述饱和度各取值点的增强量，因此本文根据饱和度取值的特性，设计相应的矫正曲线。因为联合HSI和HSV两个颜色空间共同处理，所以两个颜色空间都有各自的饱和度矫正曲线。 如前所述，S分量表示的是饱和度。在HSI、HSV空间中对色彩进行增强可以很方便地直接增大饱和度。S的取值归一化为0至1区间，取值越小，饱和度越小，取值越大，则饱和度越大。在大多数图像中，当饱和度取值小于一定值时，它的色调并不确定，对其进行饱和度增强容易造成色彩失真。因此，对于饱和度低于一定值的像素，不对其增强或增强很小。对于高于一定值的部分，根据颜色空间和食物色彩的特性设定。HSI空间，S分量增大使色彩亮丽度提高，HSV空间，S分量增大使色彩浓度加深，食物色彩增强量在这两者的组合间调整。根据上述原则，多次试验得到，设置HSI颜色空间下的饱和度矫正曲线定点 为 ， ， 和HSV颜色空间的饱和度矫正曲线定点 为 ， ， 将这些定点进行线性插值，分别得到的HSI颜色空间的饱和度矫正曲线和HSV颜色空间的饱和度矫正曲线，能够取得较为理想的结果。插值后得到的曲线如图1所示。 上述设置的这两个矫正曲线并不是最终的，还需要根据像素点的色调H分量所获得的色调系数 ，乘以这个色调系数获得加权，才是对于某一像素点的最终饱和度校正曲线。饱和度矫正的公式为 ， (10) 其中， 为饱和度， 为色调系数， 为空间类型， 即为由色调系数和颜色空间共同决定的饱和度矫正曲线。 2.4. 色调系数曲线 HSI和HSV空间中的另一个重要的分量为色调H分量。本文算法的第三点是设计符合食物色彩特征的色调系数曲线，它为上一步饱和度矫正曲线提供参数。因为联合HSI和HSV两个颜色空间共同处理，所以两个颜色空间也都有各自的色调系数曲线。 色调系数的作用是在对图像的像素点进行饱和度增强时，可以根据像素点的色调值，选择性地对相应色调的像素点进行不同程度的增强。色调系数曲线以色调H分量为输入，输出一个色调系数 ，用于对饱和度矫正曲线的加权。 根据颜色空间和食物色彩的特性，设定色调系数曲线的输入输出映射关系。食物色彩增中，强调主要食物特征色彩，如红绿黄等色彩，而较少地提升其它非主要食物特征色彩，如蓝紫等色彩。值得注意的是，过度地强调黄色，容易使图像发生泛黄的明显色偏，因此黄色的色调系数不能太大。H取值从0至1是色调由红黄蓝紫再到红的变化。根据上述特性设定H和 映射关系。色调系数 设计为一个随H变化连续的值，避免在断点处产生突兀感。 取值范围一般在0至3之间，表示原饱和度矫正曲线乘以这个倍数。根据上述原则，多次试验得到，设置HSI颜色空间的色调系数曲线定点 为 和HSV色调系数曲线定点 为 将这些定点进行线性插值，分别得到的HSI颜色空间的色调系数曲线和HSV颜色空间的色调系数曲线，能够较有效地区分食物色彩色调。插值后得到的曲线如图2所示。色调系数 获得的公式如下： ， (11) 其中， 为色调， 为空间类型， 为色调系数， 为由颜色空间决定的色调系数曲线。在获得色调系数 后，将其乘上之前设定的矫正的曲线，这个就是该像素点的最终饱和度矫正曲线，从而达到根据像素点的色调选择性地对相应色调的像素点进行不同程度的增强的目的。 图1. 饱和度矫正曲线 图2. 色调系数曲线 2.5. 亮度矫正 本文算法的第四点是亮度矫正，亮度在食物色彩增强中也起至关重要作用。 从HSI和HSV颜色空间分量出来的独立的I或V分量控制着亮度值，理论上改变亮度值并不会改变色彩，这一特性使我们可以很好地对彩色图像进行亮度的调整。 本文中的亮度调整分为两种，第一种是对亮度过暗的图像进行增亮的处理，对亮度正常的图像不做此处理。第二种是是对所有的图像都进行的亮度调整，它的目的是在一定程度上提高对比度。 第一种过暗亮度调整，首先要对亮度判断，判断的标准包括亮度的平均值，以及亮度直方图最高值区域所占的百分比，仅当两者都小于设定的阈值时，才进行下一步处理，同时，会得到两个拉伸参数A，B。在下一步的拉伸中，对亮度直方图根据A，B值进行拉伸。最终提升了平均亮度。其中，直方图拉伸的公式为： . (12) 第二种亮度矫正，是根据已预先设定好的亮度矫正曲线，对亮度进行矫正。这个矫正曲线的变化很小，不会引起整体亮度平均值的大变化，但可以一定程度上地提高对比度，达到较好的显示效果。本文中也不采用Gamma曲线，而是采用分段曲线矫正。根据上述原则，多次试验得到，设置亮度矫正曲线定点 为 ， ， 将这些定点进行线性插值，得到的亮度矫正曲线，能够取得较为理想的对比度提高效果。插值后得到的曲线如图3所示。亮度矫正的公式为： ， (13) 其中， 为输入亮度值， 为输出亮度值， 为亮度校正曲线。 2.6. 算法描述 本文算法具体的流程如图4所示。输入的食物图像分为在HSI空间和HSV空间两部分的处理。在HSI空间中，转换得到的色调H分量经过色调系数曲线处理，获得色调参数 输出。饱和度S分量和色调参数 共同经过饱和度校正曲线，得到矫正后的饱和度S分量。亮度I分量经过两种亮度矫正处理，得到矫正后的亮度I分量。三个H、S、I分量重新转换为RGB空间，然后接着做HSV空间上的处理。HSV空间上处理的差别在于没有再对亮度进行处理，因为亮度的矫正只需要进行一次即可。经过两次的空间处理，最终得到输出结果。 图3. 亮度矫正曲线 图4. 流程图
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user: 3. 实验结果及分析 3.1. 主观评价 图5是一幅菜品的增强效果分析图。其中，(a)为原图，(b)为饱和度增加百分比灰度图，(c)为亮度增加百分比灰度图。 饱和度增加百分比灰度图是指增强后图像比原图的饱和度增加的百分值归一化为[0，255]再取对数后，直观表示的灰度图像。其公式为 ，其中 为增强后图像的饱和度， 为原图的饱和度。灰度图中，亮度越高，则说明增加越多，反之，则说明增加越少。从图5(b)中可以看到，集中在食物区域呈现白色，亮度高，而周围区域则呈现黑色，亮度低。说明食物区域饱和度增强程度高，而其他区域增强程度小。这就是饱和度矫正曲线和色调系数对像素点进行区别增强的效果，这是食物色彩增强算法对食物特征区分的核心。 亮度增加百分比灰度图是指增强后图像比原图的亮度增加的百分值归一化为[0，255]再取对数后，直观表示的灰度图像。其公式为 ，其中 为增强后图像的亮度， 为原图的亮度。灰度图中，亮度越高，则说明增加越多，反之，则还可能减小。从图5(c)中可以看到，食物图像的亮度呈现部分增强、部分减弱的效果，这在一定程度上提高了图像的对比度。这是在HSI空间处理带来的亮丽度提升，和第二种亮度增强方法所带来的对比度提高的结果。 图6是一幅草莓的增强对比图。其中，(a)为原图，(b)为仅在HSI空间增强的效果，(c)为仅在HSV空间增强的效果，(d)为在两种颜色空间共同增强的结果。可以看到，(b)相对于(a)，草莓的红色更加的亮丽。(c)相对于(a)，草莓的色彩更加浓厚，但相对暗淡。而(d)则兼具了(b)和(c)两种增强效果的特点，能够获得亮丽和浓度都提升的结果。同时可以看到，图像的对比度有一定的提高，这就是第二种亮度增强方法所带来的对比度提高。增强后整幅图像的视觉效果比原图好很多。 图7是一幅过暗亮度提升对比图。其中，(a)为原图，(b)为增强后的效果。可以看到，过暗亮度的图片触发了第一种亮度增强方法，使整体的亮度调整到了一个合适的水平，视觉效果得到改善。 3.2. 客观评价 下面本文选取图8所示的5幅食物图片，对其进行客观参数测评。 1) 饱和度提升。饱和度参数为计算在HSV颜色空间下，平均S分量的值。表1为测试的到的图像饱和度参数。 可以看到，本文算法处理后，此参数平均增加7.58%。图像的色彩浓度得到提升。 2) 对比度提升。对比度通俗地讲就是图像亮暗的对比程度，也就是从黑到白的渐变层次。对比度越高，从黑到白的渐变层次就越多，从而图像的细节和色彩表现也就越丰富。对比度的计算公式如下所示： ，其中 ，即相邻像素间灰度差， 为相邻像素间的灰度差为 的像素分布概率，邻域取像素点的四邻域。表2为测试的到的图像对比度。 可以看到，本文算法处理后，对比度平均也增加了2.43%，图像的对比度有一定的提高。
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user: 4. 结论 本文提出的食物图像的色彩增强的算法，采用HSI和HSV两种色彩空间联合处理，利用设计的饱和度矫正曲线和符合食物色彩特征的色调参数曲线做加权矫正，以及设计的亮度矫正曲线处理。实验效果表明，增强后图像色彩浓厚且亮丽，不易发生色偏，亮度对比度良好，食物特征明显增强，算法复杂度较低，一定程度解决的现有方法的不足，弥补了食物色彩增强算法方面的空缺。 图5. 增强效果分析图 图6. 增强效果对比图 图7. 过暗亮度提升对比图 图8. 客观参数测评图像 Table 1 Image saturatio 编号 原图 增强后图 增加比例 1 0.477769 0.518247 8.47% 2 0.611117 0.661077 8.18% 3 0.293999 0.325028 10.55% 4 0.579663 0.616161 6.30% 5 0.38083 0.400514 5.17% 平均 0.468676 0.504205 7.58% 表1. 图像饱和度 Table 2 Image contras 编号 原图 增强后图 增加比例 1 54.21873 56.46385 4.14% 2 41.42133 43.7209 5.55% 3 64.11898 64.28288 0.26% 4 48.78968 48.94988 0.33% 5 50.10228 51.51724 2.82% 平均 51.7302 52.98695 2.43% 表2. 图像对比度
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user: 摘 要 针对红外图像和可见光图像融合，提出了一种基于目标检测的图像融合方法。该方法运用目标检测技术将红外图像分割为目标和背景区域，同时运用非下采样轮廓波变换将红外背景区域和可见光图像融合得到融合背景图像，然后将融合背景图像和红外目标区域融合得到最终融合图像。实验结果表明，该方法具有可行性和高效性，且比其他图像融合方法具有更好的性能。 关键词 :图像处理，图像融合，目标检测，非下采样轮廓波变换
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user: 1. 引言 图像融合不是简单的数据叠加，而是对多个图像传感器获得的互补或冗余信息进行集合的过程。它使得新图像满足图像处理中的特征提取、目标识别或分割的需要。因此，图像融合技术被广泛应用于计算机视觉、军事、遥感和医学等领域。 红外图像和可见光图像分别是通过红外成像传感器与可见光成像传感器获得的。由于两种传感器工作原理不同， 性能也就不同。红外图像能较好地反应图像的热目标特性，但对场景亮度变化特征不敏感， 且图像清晰度较低；可见光图像能够较好地反应目标所在的场景细节信息，且清晰度较高。红外和可见光图像融合能有效地综合红外图像目标特征信息和可见光图像的场景细节信息，得到信息更全面的融合图像 [ 1 ] 。 拉普拉斯金字塔 [ 2 ] (LP)和小波变换 [ 3 ] [ 4 ] (DWT)是较常用的多分辨率图像融合工具。但是，它们都缺乏平移不变性，且方向分析能力有限，不能全面地表示图像信息。非下采样轮廓波变换 [ 5 ] (NSCT)变换是一种多尺度、多方向、平移不变的多分辨率工具，利用该工具进行图像融合能有效提取源图像的方向细节信息，得到融合效果较好的图像。 现阶段的红外和可见光图像融合技术大部分都是对图像融合准则进行研究，该类融合方法不能很好地保留可见光图像背景细节信息，突出红外目标人物信息 [ 6 ] [ 7 ] 。为此，本文引进了目标检测技术。在图像融合前利用目标检测技术将红外图像分割为背景和目标图像；然后利用NSCT变换将红外背景和可见光图像进行融合得到融合背景图像；再将该融合背景图像和红外目标图像融合得到最后的融合图像。
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user: 2. 目标检测 图像的目标区域里包含重要目标信息，且目标信息应尽可能地保留，目标检测的目地就是分割出源图像的目标和背景区域。在红外图像中，热目标人物特征比较清晰，且目标区域灰度均值要远高于背景区域灰度均值，因此可利用这一特征将红外图像中的目标人物检测出来。本文运用一种结合灰度直方图熵法 [ 8 ] 和Sobel [ 9 ] 边缘检测的红外图像目标检测方法，该方法可以较准确地检测出红外目标图像。 首先，运用一维灰度直方图熵法得到红外图像分割目标的阈值；再运用Sobel边缘检测得到红外图像可能的目标图像边缘，计算得到边缘内部区域均值；最后，比较均值和阈值的大小。如果均值 > 阈值，对应区域是目标区域；否则就是背景区域。经过这些步骤检测出红外图像的目标区域，进而得到背景区域。
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user: 3. NSCT变换 非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform，NSCT)是一种重要的多尺度几何分析工具。它具备平移不变性，有很好的方向性，能更好地表达图像的边缘方向信息。 NSCT变换首先运用非下采样塔式滤波器组NSP对图像进行多尺度分解，再运用非下采样方向滤波器组NSDFB对第一步得到的各带通子带图像进行分解，得到图像不同尺度、方向上的子带系数。 NSCT的多尺度特性是通过平移不变的滤波器结构获得的，它利用一个双通道二维非下采样滤波器组完成类似于拉普拉斯金字塔的分解。图像经过一级NSP分解得到一个与源图像大小相同的低频子带和高频子带图像，经过 级分解得到 个不同尺度下的高频子带图像和1个低频子带图像。对某一尺度下的子带图像运用NSDFB进行 级分解，就能得到与原图像大小相同的 个不同方向的子带图像，如图1所示。
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user: 4. 融合准则 图像融合规则是多分辨率图像融合的核心，它的优劣对融合图像质量的好坏起着重要作用。融合准则主要包括低频和高频子带融合准则。 图像的低频子带主要包含源图像的近似特性，占据图像的主要能量。在本文融合方法中，低频采用高斯模糊逻辑[ 10 ] 权值融合准则。该融合准则可以较好的保持红外图像的目标信息和可见光图像的背景细节信息，融合准则如下： (1) (2) (3) 其中 表示融合图像低频系数， 和 分别表示红外和可见光图像的低频系数， 和 分别表示红外和可见光图像的低频权值系数。 本文融合方法中，高频子带采用绝对值取大法的融合准则，该融合准则既能够得到边缘细节较丰富、清晰度较高的融合图像，又可以提高融合速度。
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user: 5. 基于目标检测的红外和可见光图像融合 本文提出一种基于目标检测的红外和可见光图像融合方法，具体步骤如下： 图1. NSCT分解示意图 1) 运用节1一维灰度直方图熵和Sobel边缘检测相结合的目标检测方法将红外图像分割为目标与背景区域； 2) 运用节2的NSCT变换将红外背景和可见光图像分别分解为低频子带和高频子带； 3) 运用节3的高斯模糊逻辑融合准则将红外背景区域低频子带和可见光图像低频子带进行融合得到融合背景图像低频子带；运用节3的绝对值取大融合准则将红外背景区域高频子带和可见光图像高频子带进行融合得到融合背景图像高频子带； 4) 运用NSCT逆变换将融合背景图像低频和高频子带融合得到融合背景图像； 5) 运用加权融合准则将红外目标和融合背景融合图像融合得到最终融合图像。具体准则如下： (4) 其中 表示融合图像， 表示红外目标图像， 表示背景融合图像， 表示权重系数，且 ， 。
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user: 6. 实验结果与分析 为了验证所提出方法的有效性，选择两组典型的红外和可见光图像进行实验。融合方法分别为基于Laplacian塔变换的图像融合方法(LPT)，基于小波变换的图像融合方法(DWT)，基于NSCT变换的图像融合方法(NSCT)与本文提出的方法。它们的分解层数均为4层，高频融合准则均为绝对值取大法。LPT、DWT和NSCT1低频融合准则为均值法；NSCT2低频融合准则为高斯模糊逻辑权值法(NSCT2)。融合结果如图2和图3所示。 从图2和图3可知，本文融合方法得到的融合图像对比度最高，目标人物最清晰，且能较好地反映道路、栏杆等细节信息，便于人眼观察。 然而，主观评价极易受人的视觉特性、心理状态等因素影响，为了更客观科学地对实验结果进行评价分析，特采用标准差，信息熵，互信息[ 11 ] [ 12 ] 三项指标进行分析，结果如表1和表2所示。 从表1和表2可知，本文融合算法融合图像的标准差、信息熵、互信息都要高于其它融合方法，说明本文融合方法获得到的融合图像清晰度最高，且能很好地保留源图像的有用信息。 综合可知，本文融合算法的融合效果优于其它方法。 图2. 实验1 图3. 实验2 Table 1 The objective evaluation for simulation 融合方法 标准差 信息熵 互信息 LPT 27.1194 6.5760 1.3763 DWT 27.5566 6.5931 1.3838 NSCT1 26.7258 6.5376 1.4501 NSCT2 37.2609 7.0800 2.0285 本文方法 37.6422 7.1082 2.0434 表1. 实验1客观评价指标表 Table 2 The objective evaluation for simulation 融合方法 标准差 信息熵 互信息 LPT 28.1624 6.6266 1.4045 DWT 28.3135 6.6247 1.3935 NSCT1 27.5884 6.5782 1.4651 NSCT2 37.5797 7.0903 2.0140 本文方法 37.8319 7.1055 2.0225 表2. 实验2客观评价指标表
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user: 7. 结论 本文提出一种基于目标检测红外与可见光图像融合方法。该方法首先运用目标检测技术将红外图像分割为目标和背景区域，同时运用非下采样轮廓波变换将红外背景区域和可见光图像融合得到融合背景图像，最后将融合背景图像和红外目标区域融合得到最终融合图像。文章采用红外和可见光图像系列进行实验，结果表明运用本方法所得的融合图像能较好地保留红外图像目标信息，具有清晰度较高的背景信息，且具有最高的标准差、信息熵、互信息，是一种可行有效的融合方法。
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user: 摘 要 参考美国伊利诺伊大学财务决算分析思路，构建了我国高校财务决算信息挖掘指标框架。从多个维度对高校人员支出、行政与后勤运行支出、教学与学科建设支出信息进行挖掘。使用构建的统计指标对A高校展开了实证分析。旨在为我国高校财务决算信息挖掘提供分析工具，了解当前高校运行成本，助力高校提高财务管理水平。 关键词 :高校财务，决算，信息挖掘
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user: 1. 引言 财务决算数据包含了高等院校运行成本、支出结构的重要信息。决算信息除了每年按要求在单位内部公开，以满足社会监督的要求外，各高校日益重视对这些重要历史信息的挖掘和再利用，使学校决策机构了解资金投入方向及趋势，将投入与办学效益进行对比，满足高校未来进一步优化预算计划的需要(郭志丹等，2013) [ 1 ] 。 另一方面，传统的财务分析工具主要适用于营利机构，而高校属于非盈利事业单位。为了能够持续地反映预算实际支出情况，我们参照美国伊利诺伊大学每年财务决算分析的思路，基于财务支出汇总数据，以统计指标的形式挖掘其中的信息。使用构建的统计指标体系，实证测算了高校A近三年财政经费的支出状况，为了解我国高校当前运行成本和支出结构提供了经验线索。
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user: 2. 高校决算信息挖掘指标构建 2.1. 美国伊利诺伊大学的经验 高校财务系统业务量较大，会计科目较多。如何将专业的会计领域信息转换为普通管理者或投资人易于理解的信息，需要对会计信息进行挖掘、汇总和分析。美国伊利诺伊大学对财务决算信息的挖掘方法值得借鉴(University of Illinois， 2015) [ 2 ] 。首先，伊利诺伊大学以统计指标的形式从三个维度挖掘决算信息。在管理会计当中，存在大量以统计指标来挖掘财务信息的方法，例如杜邦分析法以各种指标来分析企业的财务状况。但是，高校不是以营利为目的，因此需要构建适当的指标来反映高校的决算信息。伊利诺伊大学决算信息指标的三个维度分别是：按收入来源进行汇总；按支出渠道汇总；按单位和收入来源交叉汇总。其中支出科目主要有：教学支出、科研支出、公共服务、学术支持、学生服务、设施管理、学生资助、校医院运行支出等。其次，伊利诺伊大学财务决算挖掘信息公开化、制度化。形成了统计指标之后，信息的汇总方法、计算范围得以确定。每年学校财务决算完成之后，可根据科目信息计算统计指标的值。经过若干年度积累，便可形成统计指标的时间序列，方便不同时期决算信息的分析比较，了解办学投入、运行成本变动趋势。再次，伊利诺伊大学根据上一年度财务决算信息来制定下一年度的运行经费预算。根据以往年度财务决算信息指标的取值，可以近似估计出某项运行经费的分布，由此计算下一年度经费的预算。例如：生均服务费支出反映了每个学生在一个决算年度的经费水平，根据以往年度该指标的平均值值及方差，结合下一年度在校生人数，便可以估计下一年度学生服务费的预算范围。 2.2. 高校的财务决算信息指标构建 借鉴伊利诺伊大学的做法，结合我国高校的实际情况，我国高校决算信息分析指标体系主要围绕以下三个方面进行构建：人员支出；行政与后勤保障运行支出；教学与学科建设支出(李建人，2010) [ 3 ] 。对于每个方面，依据信息挖掘的理念，从不同影响维度展开分析。 2.2.1. 人员成本分析指标群 人员成本分析指标群包括两个方面：一是人员的基本结构信息；二是人员的成本信息。人员的基本结构信息是分析人员成本的基础。人员结构指标包括：专任教师占在职员工比例、抚养比率、生师比率。其中抚养比率指退休人员占在职人员比率；生师比率是学生与专任教师的比率。人员成本指标从以下三个维度反映人员成本情况。 第一维度从教职工的工作编制进行划分。具体包括：全体教职工平均工资(含退休)、全体在岗职工平均工资(不含退休)、平均退休金、聘用人员平均工资、退休金替代比率。其中退休金替代比率是指退休平均工资与在岗职工平均工资的比率，该指标反映退休人员收入与在岗人员收入的差距。 第二个维度从人员岗位进行划分。具体包括：教学单位人员工资比重、教辅单位人员工资比重、机关党政管理机构人员工资比重、后勤服务集团人员工资比重。 第三个维度从人员成本的支付机制进行划分。具体包括：基本工资比重、激励性工资比重、福利性工资比重。 2.2.2. 行政与后勤运行成本分析指标 行政与后勤运行成本分析指标主要包括：学生平均活动经费、人均后勤保障经费、人均教辅、人均管理支出四项指标。学生平均活动经费是指学生开展各种文艺、体育、竞赛活动经费与学生人数的比值。人均后勤保障经费是后勤经费支出与在校师生总人数的比值。人均教辅与行政支出是指教辅单位与行政管理部门辅助和参与学校事业发展支出经费与在校师生总人数的比值。 2.2.3. 教学与学科建设投入分析指标 教学投入是指教学日常运行的开支，学科建设投入是指重点建设学科、实验室和重点培育科研项目的投入，这些投入均不包括人员成本。 教学投入分析指标群从以下两个维度展开：第一，从学科结构角度，高校可以根据自身的学科结构构建相应教学成本支出指标。包括：工科投入、理科投入、文科投入、基础教育投入等。第二，从支出项目的角度，针对经常性支出项目构建教学成本支出指标，主要包括：本科(研究生)教学业务费、市内交通与办公费、教学仪器设备维修费、教学质量提高经费等。
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user: 4. 结论 目前，高校基本支出预算一般采用增量预算法。哪些经费应该增，增加多少，往往都是博弈和平衡的结果，缺乏科学性(朱雪嫣和刘明达，2012) [ 4 ] 。财务信息尤其是决算信息的挖掘能够比较客观的反映出资金投入状况，使得我们有针对性地对下一年度的预算进行合理的判断。本文构建了高校财务信息挖掘的分析指标框架，对于高校财务决算信息可以从哪些维度展开挖掘分析进行了探讨，对经常性支出项目如何确定给出了参考方案。 以A高校为案例展开的实证分析结果表明，人员成本在该校运行成本当中支出比重最高，人员成本主要来自教学单位。从行业的角度看，与A高校最接近的行业分类是：科学研究和技术服务业，教育行业。A高校平均工资低于当地科学研究和技术服务业的平均工资，但是高于当地教育行业的平均工资水平。A高校平均人力资本水平与科学研究和技术服务业的平均人力资本水平接近，由于教育行业当中包括初等及中等教育，职工的平均人力资本水平要比A高校低。A高校作为人力资本高度集中单位，工资收入水平并不高。 行政与后勤保障运行支出位居第二位。机关党政管理机构人员成本约占人员总运行成本比重是衡量高校行政化程度的重要指标。高校属于科研与教学单位，“去行政化”将是未来改革的方向。A高校行政人员成本支出约为20%，近三年下降了约3%，表明A高校具有较高的“去行政化”潜力。 在教学运行经费经常项目当中，用于教学水平提高的经费比重最大。A高校教学水平提高费主要以教学改革项目等形式立项，由教师或者行政人员实施。结合A高校学生的就业率、考研比率、课程成绩等指标来综合分析，教学水平提高经费的效果并不显著，因此，可考虑在下一年度压缩教学水平提高经费预算，然后在考察就业率等指标是否有显著变化，如果无显著变化，表明压缩压缩教学水平提高经费预算是可行的。
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user: 摘 要 随着我国资本市场的迅猛发展，注册会计师行业也随着而不断壮大。注册会计师已经成为中国社会主义市场经济各组成部分中不可或缺的一部分。进入二十一世纪以来，国内外重大审计失败的事件频频出现，例如2001年的美国安然事件导致安达信会计师事务所被强制解散；2001年我国的银广夏案件使其审计事务所中天勤会计师事务所退出了历史的舞台；2005年，“科龙事件”爆发；2006年，德勤被中国证监会传讯听证等等。这些审计失败的案例也成为研究学者的关注重点。基于此，本文将着重讨论我国审计失败的一些主要成因，并总结出一些促使审计失败主要原因，以助于该类研究的发展。 关键词 :注册会计师，审计失败，控制，防范
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user: 1. 绪论 近年来，随着经济的发展，中国对于资本市场的监管力度日益加强，对于上市公司的审计要求越来越高，由此促成了审计事业的迅速发展。然而，随着证券市场监管力度和透明度的进一步加强，上市公司会计报表注水及信息披露不规范的问题不断出现，并且因此影响了投资者的信心。审计失败问题在世界范围内并非罕见，比较著名的有2001年美国的能源帝国安然公司事件及中国的“银广夏”造假案。审计失败的案件的发生能给国民经济造成相当大的损失。因此，对审计失败成因的研究也一直是审计理论与实践研究界的关注重点。 业界对审计失败的定义大体一致。例如美国著名审计学者Arens和Loebbecke在《审计学整合方法》一书中对于审计失败(audit failure)定义是：“注册会计师由于没有遵守公认审计标准而形成或提出的错误的审计意见”[ 1 ] 。此外，林钟高等(2002)把审计失败定义为：“注册会计师发表与所审计的会计报表实际情况不相符的审计意见”[ 2 ] 。在2010年注册会计师全国统一考试辅导教材《审计》一书中对审计失败的定义为：“审计失败是指注册会计师由于没有遵守独立审计准则而形成或提出了错误的审计意见”[ 3 ] 。 对会计师事务所来说，审计失败的影响不仅导致其收到经济和行政处罚，还会严重影响其声誉从而严重影响其发展，严重时还可能导致事务所破产。一个周知的著名例子就是原五大会计师事务所安达信(Arthur Anderson)。在2001年安然事件(Enron)爆发后，因为其审计客户为了拜托与事务所协同进行审计造假的嫌疑而纷纷解约，安达信的众多合伙人也选择更改合作事务所。因此，即便安达信没有给强制取缔，其生存也难以为继。 一般来说，企业内部消息披露越充分，信息公开的程度越大，在控制宏观环境信息恒定的情况下，“内幕信息”进行交易的可能性就越小，金融市场效率也就越高，反之亦然。而因为审计失败，虚假或错误信息就会被提供给社会公众、企业管理层、及国家监管部门。信息的误差越大，导致的风险也越大，造成的决策失误也就越多，投资者的信心也就越受影响，投资环境也就越差。对绩效的公正评价依赖于所提供信息数量和质量。如果对绩效真实性的审核失效，经济业绩指标就失去与管理层履行管理职责之间的相关性，从而导致公众对企业的评价失衡。 从逻辑上看，审计本身存在着人为的判断，因此，审计结果不可避免的会出现误受或误拒的风险。另外，在独立审计中，所有的利益相关者都是在追求自身最大收益，但又不可能同时实现全部利益相关者的利益最大化，因此审计就会出现问题。那么，导致注册会计师审计失败的主要原因有哪些？审计失败是注册会计师执业素质的原因，还是整个审计制度的原因？本文将通过案例的分析来对这些问题进行讨论。 本文的结构如下：第二节将对审计失败案例数据进行分析，第三节对分析结果进行详析，第四节对文章进行总结。
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user: 2. 审计失败案例综述 即便是在一般认为职业水平较高的西方，审计失败案件也是无法避免的。根据维基百科的数据，向诸如毕马威、普华永道、安永和德勤的四大会计师事务所，，主导了全球跨国公司的审计业务，近些年都涉及国内外审计丑闻[ 4 ] 。 安然事件可以说是近些年来影响最大的审计失败案例。按维基百科的叙述，在2001年12月因卷入安然公司丑闻而遭到解体之前，该事务所在世界84个国家和地区拥有8.5万名员工，在全球拥有10万家大型客户，为原全球五大会计师事务所之一[ 5 ] 。在安然事件揭露前后不到几个月，这个曾经的五大事务所毁于一旦，实在令人深思。审计过程产生的问题是安达信失败的最终原因[ 6 ] 。2000年，安达信对安然的咨询服务的收入达2700万美元，占对安然业务总收入5200万美元的52%。由此可看出安达信与安然公司之间的利益纠葛关系严重的影响了审计的独立性。并且安然公司的大量重要高管，例如首席财务主管、首席会计主管和公司发展部副总经理等高层管理人员都是安然公司从安达信招聘过来的[ 7 ] 。这也构成了实质独立性的违反。 而2003年美国南方保健会计造假丑闻是萨班斯法案(Sarbanes-Oxley Act)颁布后美国上市公司曝光的第一大舞弊案[ 7 ] 。南方保健的会计人员中不乏曾在安永执业的注册会计师，因此造成安永审计独立性的丧失。而且，南方保健一直是安永伯明翰办事处的最大客户，“审计相关费用”丰厚且不合理，因此，南方保健向安永购买审计意见的可能性十分高，安永可能为了保持客户以及对经济利益的追逐丧失了独立性[ 7 ] 。 而在我国，仅在2000年一年，我国具有证券期货从业资格的106家会计师事务所中，就有28家因各种违规问题被证监会处罚或者是通报批评，占总数的四分之一，这反映出我国的会计师事务所的执业质量还存在着很多问题[ 8 ] 。通过对中国证监会处罚公告的数据汇总及分析，注册会计师审计失败的原因从主观程度上可以总结为三个层次类型：能力欠缺导致遗漏事项，未表现出适当职业关注或履行必要程序导致审计失败，及与上市公司合谋。需要强调的是，与上市公司合谋这种情况比较难以界定，而且合谋这种事情更类似程度问题，而不是是非问题。许多会计师事务所并非只采取单一办法且多会采取有意疏漏的形式。具体如下(有事务所涉及多项违规，参阅附录：附表1)： 1) 未成功识破关联方交易或正确揭发关联方交易：有10个案例(25%)显示注册会计师未能成功地识破关联方交易或者与客户同谋来隐瞒关联方交易，专业胜任能力不足是主要原因。 2) 未表现出适当程度的职业关注：在收集到的40个案例中，有22个案例(55.5%)显示证监会认为会计师在执业过程中，或没有遵守立审计准则的规定，或未保持应有的职业关注，或者在审计过程中由于疏忽大意等情况造成重大事项遗漏。 3) 与上市公司合谋：有10个公告(25%)显示注册会计师事务所与上市公司有较为明显的合谋串通行为，对上市公司的舞弊行为设法隐瞒。 综合国内外的案例来看，利益造成了审计失败的最主要诱因。当职业道德与经济利益产生冲突时，会有审计师选择经济利益，从而丧失了审计独立性。一方面，高额的非审计收入可能导致事务所对被审计单位的财务依赖，对其独立性造成不利影响。另一方面，随着非审计业务收入比例不断上升，非审计业务的管理顾问性质会将事务所慢慢的与企业管理同质化，从而难以客观地评价与判断企业的业务活动和交易性质。独立性的保持，不仅是全球注册会计师职业界所面临的重大问题，在我国也严重的影响了审计的质量。接下来本文将对失败诱因进行更为深入探讨。