硕士法律学校毕业论文范文优选

这是一篇法律论文，法律是最高的社会规则，掌控了法律就等于掌握了人类的命运。社会主义国家的法律应该由人民来制定，社会主义国家的法律应该被人民所掌握。如此才可确保国家性质的纯粹性，调和社会矛盾的有效性。（以上内容来自百度百科）今天为大家强烈推荐一篇法律论文，供大家参考。硕士法律学校毕业论文范文优选第一篇第一章 居住权制度概述在我国现有法律体系下尽管并没关于于居住权制度的相关规定，但它并不是一个新兴的概念，甚至在我国物权法制定之初，就曾分别于 2002 年和 2005 年的物权法征求意见稿中加入过这一制度的相关内容。然而，令人遗憾的是在最终颁行的《物权法》中删掉了居住权这一部分，究其原因及是否适当我们将在下文中做进一步的探讨。一、 居住权的概念界定居住权制度的起源可以追溯到罗马法时期，之后为诸多欧陆民法典继受，并在与本国的实际情况相结合后逐渐被发扬和完善。在罗马法中居住权是人役权的下位概念。人役权的出现较地役权略晚，二者的含义从字面上也可知其一二，与地役权主要调整土地间的关系不同，人役权调整的是人和土地及其地上物间的关系。早期的人役权包括用益权、使用权、居住权、奴畜使用权四种，随着制度的发展奴畜使用权逐渐被摒弃，人役权最终形成了用益权、使用权和居住权的三元结构。用益权是指使用收益他人的物而不损坏或变更其物本质的权利。 由于所有权人向用益权人让渡了使用和收益的权利，而仅仅保留了处分权，这种受到限制的所有权被五大法学家之一的盖尤斯称之为虚有权;（nuda proprietas）。使用权是权利人在个人需要的范围内，对他人的物按其性质加以使用的权利。 与用益权不同的是，使用权人没有收益的权利。居住权是指居住权人对他人所有的住房及其附着物所享有的占有、使用乃至收益的权利。 从用益权、使用权、居住权的概念界定来看，三者呈现出权能递减的关系，毋庸置疑用益权是后二者的上位概念，而使用权与居住权的关系在学界尚有一些争论，所以形成了用益权使用权居住权;及用益权居住权使用权;两种不同的模式。笔者认为，二者的关系不能做绝对的限定，而应适时而论。优帝一世时，前者（指居住权）是指住居他人的房屋的权利，后者（指奴畜使用权）则为利用他人的奴隶或家畜的权利，二者都属于使用权;，但其权利又大于一般的使用权。 也就是说，从权能角度来看居住权是使用权的形式之一，其在效力上比使用权要略窄，但是如果从权利标的的角度来看，居住权的权利标的是房屋及其附着物，而使用权的标的并不局限于房屋，还包括土地乃至其他部分财产，二者之间存在交集，当我们只考虑对于房屋的权能效力时，二者的区别微乎其微，此时能否一分高下意义并不大。二、居住权的法律特征1.居住权是一项受限制的用益物权。从权能角度来讲，居住权将房屋的所有权和居住;权相分离，并赋予居住权人以物权性的法律地位，居住权人在一定限度下可以对抗所有权人，是一项受到限制的用益物权。2.居住权的主体具有广泛性。从其他国家相关规定来看，居住权的主体十分广泛，既包括自然人、法人又包括其他组织。主体的范围不仅局限于家庭成员范围内，《德国民法典》中更是将这一范围扩大到商业领域。 3.居住权的客体限于房屋及其附属设施。从居住权的基本涵义及其设立目的便可得知，居住权的客体应限于房屋同时包括房屋的附属设施。4.居住权的具有暂时性;。由于居住权是将房屋所有权与居住权相分离的一种形式，其设立在时间上势必应具有一定的期限限制，否则将有损于房屋所有权人的利益。因此，居住权的存续应具有暂时性，受到一定的期限限制。5.居住权的设立目的不局限于居住;。作为人役权的一种形式，居住权在起源之初及其后来的发展过程中，都以生存保障作为其基础价值之一。居住;是这一权利的基本目的。但是，随着经济的发展与法律制度的不断自我完善，一些国家逐步扩大了该制度的范围，突破了仅适用于居住;的限制，允许适用于家庭范围外任意当事人间通过意思自治形成的占有、使用乃至收益关系。6.居住权的取得方式具有多样性。在形式上包括法定、契约等方式。7.居住权既可以有偿也可以无偿取得。各国在居住权的取得是否需要付出对价这一问题的规定上相对趋同，可以通过双方意定有偿或无偿取得。第二章 居住权制度的起源及各国相关制度的发展一、 罗马法中的居住权制度居住权制度起源于罗马法。据考证，由遗嘱授予住居和奴畜使用之利益远在人役权产生之前，最初仅作为受遗赠人享受某种利益的事实，优帝一世始把它们正式列入人役权。 也就是说其实在优帝之前，在罗马便存在居住权，只不过是一种因继承而享有的单纯利益，优帝之后才正式作为一种权利得到确认和保护。但从相关记载来看，并未抽象出具体的居住权概念来。与其他权利的设置一样，居住权具有很强的人身依附性，这也与罗马当时等级森严的社会体系关于，罗马社会十分重视市民资格，人与人间有严格的等级界限及不同的权利限制，而以家庭为单位的这一小的社会单元;同样存在严格的等级之分。在一个家庭中家长（男性市民中上无父系直系尊亲属的自权人）具有最高的地位，他对家属、奴隶、牲畜和其他财产具有绝对的支配权，也是一个家庭中拥有最高最完整权利的人。在家庭中家属是没有个人财产的，他们的所有所得都要归于家长所有，当家长去世后，没有或已丧失继承权而又缺乏劳动能力的人他们的生活成为问题，为了解决无夫权婚姻中的女方及被解放的奴隶的生活保障问题，丈夫或家长会把一部分财产中的使用权、收益权、居住权等以遗嘱方式赠与妻子或奴隶，使他们有基本的生活住处。基于这一特点，居住权是一项具有极强身份性的权利，其早期主要起到了保障生活的功能，因此不得继承，不得做任何处分，优帝之后，才逐渐放宽限制，允许对房屋进行出租。这就是居住权制度的雏形。第三章 我国居住权制度的存废之争...... 13一、居住权制度之否定 ......... 13（一）我国没有人役权相关制度....... 13（二）居住权是落后的制度......... 13（三）居住权制度可以由现有..... 14二、居住权制度之肯定 ......... 15第四章 在我国物权法中设立.... 26一、居住权制度的概念 ......... 26二、居住权的权利主体 ......... 27三、权利与义务 ......... 28（一）居住权人的权利 ....... 28（二）居住权人的义务 ....... 31四、居住权的设立方式 ......... 32（一）依法律规定直接取得居住权 ......... 32（二）基于意思自治取得的居住权 ......... 32（三）基于法院裁判取得居住权 ..... 33五、居住权的消灭 ....... 33结论居住权起源于罗马法，至今已流传千年且仍然保留在诸多国家的民法典中，可见其生命力之强大。同时，也足以证明该制度在现代法制社会依然有存在的必要性。随着时代的进步，居住权制度也在不断完善着自身的功能，逐步从最初的弱势群体生存保障功能发展为在兼顾弱者保障功能的同时还具有价值分离的功能，而这一将房屋所有权与居住权权能相分离的制度功能也成为了居住权制度在现代社会存在与发展的决定性原因，为居住权制度赋予了新的活力。我国之所以到目前为止仍然未将居住权制度正式加入到物权法的体系中来，主要是仅仅认识到了居住权对弱势群体的生存保障功能，而忽视了其重要的价值分离功能。因此部分学者认为，由于我国目前已经有包括《物权法》、《婚姻法》、《未成年人保护法》、《妇女儿童保护法》及相关的社会保障制度等在内的诸多法律法规从不同的角度形成了对弱势群体合法权益的保护，所以我国对于居住权制度的需求并不强烈，即使在制定以后由于有以上法律的存在居住权适用的范围也及其狭窄，其实这些都是由于对居住权性质与功能的错误认识而导致的。在价值分离功能的主导下，居住权制度更加适应现代经济发展模式，在保护了当事人权益的同时物尽其用、促进了财产的流通。所以，笔者认为由于我国没有役权相关制度的规定，一旦出现法律缺失无法找到相关兜底条款，因此需要尽快在物权法体系下建立健全居住权制度，在制度的具体设定上尽量做到详细，又要为法律的后续配套工作留有一定余地，同时配合《婚姻法》、《未成年人保护法》、《妇女儿童保护法》及社会保障制度的相关规定全方位、多角度的完善对于居住权的保护工作，使这一古老;而又全新的制度在我国充分实现其价值，为我国各项事业的发展贡献一份力量。参考文献[1]拿破仑法典[Z].李浩培译.北京：商务印书馆，1997.[2][德]鲍尔•施蒂尔纳. 德国物权法[M].张双根译.北京：法律出版社，2004.[3]意大利民法典[Z].费安玲，丁玫译.北京：中国政法大学出版社，1997.[4][美]艾伦•沃森. 民法法系的演变及形成[M].李静冰，姚新译.北京：中国政法大学出版社，1992.[5][美]R.科斯，[美]A.阿尔钦，[美]D.诺斯等著. 财产权利与制度变迁[M].刘守英等译.上海：上海人民出版社，1994.[6][美]德沃金.认真对待权利[M]. 信春鹰，吴玉章译.北京：中国大百科全书，1998；[7][日]我妻荣. 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常用目标匹配方法概述目标匹配是模式识别和计算机视觉领域探寻的一个基本课题，成功的目标匹配方法可以被应用到基于内容的图像检索、医疗诊断、目标识别等很多领域。模式识别的魅力和难点在于不存在可套用的公式来解决所有问题。例如，在目标匹配过程中，会受到物体（缩放、旋转、遮挡）以及周围环境（光强变化）等方面的影响，而且物体本身具有各种属性，包括形状、颜色、纹理、材质等。因此，要进行目标匹配，必须针对具体目标特性探索相应的解决方案。模板匹配，即根据模板中提取出的已知模式，到另一幅待匹配图像中搜索相匹配的模板的过程。经过多年发展，模板匹配技术有了长足进展。一般地，图像的模板匹配技术可以分成三大类：基于灰度值的方法；基于特征提取的方法；基于机器学习的方法[1]。下面对这三种方法分别作说明：1.2.1 基于灰度的匹配方法基于图像灰度的匹配方法，通常需要经过下面两个步骤实现：首先为获取整幅图像的灰度信息，最简易的方法就是利用图像最基本的元素像素；然后采用某种搜索方法建立两幅图像之间的相似性度量，寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。比较典型的方法有协方差法、相关系数法、平均绝对差法、零平均标准相关系数法、平均平方差算法等。但是，此类方法普遍存在的缺陷是时间复杂度高，对噪声、图像尺寸变化敏感等[2]。1.2.2 基于特征信息的匹配方法基于特征的匹配方法利用点、线、面等低级特征来进行匹配，从而能有效地解决因为灰度的匹配方法受灰度变化、噪声及各种几何变形的影响；此外，通过采用适当的匹配搜索策略，同时使用特征信息取代原图像信息，这样可以压缩数据量从而大大加快匹配速度，满足快速图像匹配的应用目的。待检测的目标通常会有各种特征信息，如形状、颜色、纹理等。图像处理领域中，根据这些特征信息的提取，再配合相应的搜索策略，即可以实现目标匹配。基于图像内物体形状的检索是模板匹配课题中一个最具挑战性的问题之一，首要问题为在复杂条件下将不同物体从图像中分割出来，这给计算机视觉提出了很高挑战；其次，对形状的描述也是难点之一，提出的方法有基于各种简易的形状因子，如面积、圆度、偏心度、主轴方向等。除这些几何特征外，人们还提出了许多基于仿射不变性原理[3]（平移、尺度和旋转不变性）的特征量，其中包括 Zernie 矩[4]、Fourier 描绘子[5][6]、小波描绘子[7]、形态描绘子等。人们获取事物信息 80%通过视觉获取，而颜色是一种重要的视觉信息属性，因此颜色作为一种重要的特征在图像索引与匹配中得到广泛应用。相对于其他特征，颜色特征十分稳定，对于平移、旋转、尺度变化，甚至各种形变都不敏感，表现出相当强的鲁棒性。与此同时，颜色特征计算简易，因此成为目标匹配检索中应用最广泛的特征之一。颜色检索奠基性的工作是由 Swain和 Ballad[8]提出的直方图交集算法，它的基本思想是将图像颜色直方图之间的距离作为图像间相似性度量标准。Mehtre[9]等人还提出了基于距离算法和参考颜色表的方法。这种方法只需对每幅图像保留几种主要颜色，即可达到较好匹配结果。第二章 稳定的关键点提取2.1 关键点检测方法关键点是指从图像上提取并能代表图像特征的点。这些点蕴含了丰富的图像信息，在这些点周围提取低层特征进行检索，既体现了区域检索的思想，时间复杂度也不高，还有较好的检索准确率。国内外在这方面的研究还较少，比较有影响力的有 Harris 角点提取方法，Loupias 等人的小波（ wavelet）检测关键点方法。其他关键点检测方法，如SUSAN[30] 、Harris-Laplace[31]、Laplacian of Gaussian (LoG)[32]、Gilles 等均为在此基础上的变种算法。人们观察图像时，通常被图像的某部分吸引，表明该部分对图像识别最有价值。借鉴这一思想，突变点主要从能量分析的角度表示视觉对刺激的反映。小波变换作为一种新的数学工具，由于计算上的简易和良好的时频局部化特点，已广泛应用于图像处理。小波的多尺度分析特性[34]可以通过小波变换在任何分辨率下，提取任何部分的突变点。因此这种方法能适应图像在不同尺度上的变化。一般采用正交小波函数 Haar 小波，主要因为其有如下两个优点：能够对图像做一个完全的没有冗余的描述；在尺度2j，对于计算出的各个小波系数W2f()能够找出其对应的点。第三章 随机森林法......143.1 随机森林法介绍.... 143.1.1 决策树模型 ....... 153.1.2 随机森林的原理和优点....... 153.2 训练特征的选取.... 163.3 随机森林分类器介绍......... 193.3.1 随机森林分类器训练过程 ......... 193.3.2 随机森林分类器分类原理 ......... 223.4 关键点类别设定优化......... 233.5 相似性度量...... 243.6 本章小结 ......... 25第四章 几何哈希法介绍及改进....264.1 几何哈希法的两阶段处理........ 264.1.1 第一阶段离线处理....... 264.1.2 第二阶段在线识别....... 284.2 几何哈希法的改进....... 314.3 本章小结 ......... 35第五章 系统架构....365.1 开发环境和运行库介绍..... 365.2 随机森林法系统介绍......... 375.3 几何哈希法系统介绍......... 415.4 本章小结 ......... 43结论基于对随机森林法这种机器学习方法的深入学习，以及通过 SIFT 特征对SOBEL 特征的优化，本文成功将该方法应用于图像目标匹配中。通过对相关研究成果和信息的总结，可以得到以下几点结论：1) 随机森林法训练特征选取十分重要。根据研究过程中获得的相关信息和经验，关键点的提取方式、训练特征的选择以及特征采集范围的选择都是十分重要的，对分类结果的正确率有着很大的影响，因此一定要保证选择特征在易于计算并且有着充分的理论基础的同时，能够有很好的代表性和区分度，这更需要通过大量的实验才能得出结论，找到最适宜的分类特征，从本课题目前的情况来看DoG 算子相对 SOBEL 算子更加具有区分性。此外，对于这种基于机器学习的分类器算法在构建训练样本时一定要给出足够多的信息，在本课题中表现为特征的采集范围，这也是由算法的本质所决定的。2) 随机森林法可以实现单目标匹配。从整体上看，随机森林分类器和关键点匹配识别的方法是能够基本胜任物体识别这一工作的。这可以从相关分类结果中得出，尤其是从采用 DoG 算子进行子类区分的效果来看，可以根据其对子类的较为准确的分类结果，选取其中一些识别率高的关键点，为每一个搭建出一个相应的与关键点匹配模板，接下来便可以通过相应的模板特征以及相似性度量方法以达到实时工件识别的目的。3) 随机森林法具有较强自适应性和普适性。随机森分类器相关算法在使用和理解的便利性上也比那些直接识别的算法更加简易，由于随机森林算法是基于机器学习的思想，由程序通过用户输入的信息通过计算自行判断如何进行分类，只需要用户设定相应的训练参数就能够自行判断相关信息，不受目标匹配过程中遇到的平移、旋转、尺度变换等因素干扰，具有一定的自适应性和普适性。参考文献[1] 王凤国。小波变换及其在仿射不变目标识别中的应用[学位论文]。西安：西安电子科技大学，2007[2] 王星。目标图像匹配算法研究[学位论文]。山西：中北大学，2009[3] Yehezel Lamdan. 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