导读:本文包含了多层次特征论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:多层次,特征,卷积,神经网络,语义,稀疏,深度。
多层次特征论文文献综述
蒋梦菲[1]（2019）在《建筑室内环境空间结构特征多层次布局仿真》一文中研究指出为了解决建筑室内环境空间布局的功能区域存在能耗高和合理性低的问题。提出建筑室内环境空间结构特征多层次布局方法,基于海量室内布局方案,采用机器学习方法得到室内环境空间布局的规律,依据室内环境空间布局规律确定室内环境空间的几何特征和功能区域的布局属性,引入穿墙约束、能耗约束、同行约束和位置约束最小化建筑室内环境空间的能量消耗,在最小能量消耗的基础上结合室内环境空间的几何特征和功能区域的布局属性,构建建筑室内环境空间结构特征多层次布局模型,采用改进的遗传算法求解建筑室内环境空间结构特征多层次布局模型,得到最优解,完成建筑室内环境空间结构特征多层次的布局。仿真结果表明,所提方法的能耗低、合理性高。为室内空间合理布局奠定良好的基础。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年09期）
党涛,宋起,刘勇,徐安建,徐波[2]（2019）在《基于多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法》一文中研究指出针对高空间分辨率遥感影像城市地物信息提取中的尺度效应、光谱多样性及分类特征优化等问题,基于面向对象影像分析方法,结合数据挖掘与机器学习技术,提出了一种多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法。首先,根据遥感信息多尺度特性,针对地物特征差异设立层级关系,再结合光谱多样性特征定义地物包含的子类型,建立基于不透水面分割分类提取建筑物的层次化结构;然后,利用提出的Relief F-PSO组合特征选择方法,优化构建相应层次的影像特征空间;最后,在多尺度分割和特征优化的基础上,基于随机森林模型获取不透水面分布,进而采用J48决策树算法分类提取建筑物。实验结果表明,该方法能够利用较少数量的影像特征,获得高精度的建筑物提取成果。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2019年03期）
李宗民,边玲燕,刘玉杰[3]（2019）在《基于多层次特征的跨场景服装检索》一文中研究指出针对跨场景服装检索如何提取更有表述力的服装特征问题,提出了一种新的基于高层公共特征约束的相似性度量算法。首先,通过类别空间学习提取不同场景域的类别信息;然后,在场景域空间网络用类别信息约束传统对比损失函数,增大对类间负样本对的惩罚以减轻过拟合;最后,融合类别公共特征和域特定特征并通过类别判断进行辅助检索。分析和实验结果表明,新算法对跨场景服装检索的准确度要优于当前前沿的方法。(本文来源于《浙江大学学报(理学版)》期刊2019年04期）
高文慧[4]（2019）在《基于多层次特征融合的移动视频检索系统设计与实现》一文中研究指出近年来,移动互联网飞速发展,改变了人们产生、观看和检索视频内容的方式。移动视频检索技术成为了视频检索领域中一个前沿的研究课题。现有的移动视频检索工作大多沿袭了传统桌面视频检索技术,但移动视频检索相比起传统桌面视频检索技术,面临着一些独特挑战:1)查询视频受拍摄环境影响产生严重图像形变和音频噪声;2)移动设备计算性能有限;3)移动网络带宽限制。本文针对以上问题,提出了一种基于多层次特征融合的移动视频检索系统。系统中采用多模态的哈希框架综合查询视频的音视频信息,降低图像形变和音频噪声对检索准确率的影响。同时用哈希方法降低音视频特征的数据量,提高视频的检索效率。首先,使用高效卷积神经网络MobileNet学习提取全局语义视觉特征,和用手工设计的算法提取局部外观视觉特征和音频特征,并将特征量化为紧凑的哈希码。然后,在线检索阶段中,服务端接收到客户端发送的上述多种哈希码,并在与构建的多层检索索引中进行视频检索。本文的方法在基于真实场景的数据集上进行了实验验证,获得了92.2%的检索准确率和平均733.2毫秒的查询时间。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-29）
常曹育,吴陈[5]（2019）在《多层次语义规则和表情特征下的微博情感研究》一文中研究指出基于当前机器学习方法在中文微博文本情感分析处理过程中的复杂性、低准确率等问题,文中提出在统计情感词的基础上,结合情感影响因子和语义规则,并加入表情特征这一重要元素,优化文本情感加权计算方法,提高情感判断的准确率。通过对爬取到的原创微博数据集进行实验分析,验证了新情感分析算法的可行性。(本文来源于《信息技术》期刊2019年03期）
顾广华,秦芳[6]（2019）在《基于多层次特征表示的图像场景分类算法》一文中研究指出传统场景分类采用底层尺度不变特征变换(SIFT)特征,运用词袋(BoW)模型以及空间金字塔(SPM)模型进行分类判别。然而,单一的低层描述的识别精度有限,无法有效表征内容多变的场景图像。本文提出基于多层次特征表示的图像场景分类算法,利用滑动窗均匀采样图像块,分别提取图像块的密集SIFT特征和卷积层卷积神经网络(CNN)特征,使用聚集局部描述符编码(VLAD)方法分别编码图像块的局部特征,将一幅图像的多个图像块特征顺序级联形成该幅图像的描述,由此构建包含局部语义信息的低层图像描述和中层图像描述。与此同时,将图像的低层描述与中层描述融合到图像的全连接层的高层语义中,从而获得整合了局部空间信息和全局语义信息的精确图像表示。本文在两个常用的场景数据集上进行了分类实验,结果表明,融合多层次特征描述的图像表示能够取得更好的分类结果。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年03期）
张浩,刘连喜,李真[7]（2019）在《基于多层次特征的江苏省陆路交通地理国情监测》一文中研究指出江苏省陆路交通发达但地区差异明显。本文围绕江苏省陆路交通地理国情监测实践,通过分析陆路交通的空间特征、功能特征、社会经济影响效应等特征,构建了基于多层次特征的江苏省陆路交通全景式监测指标体系。依托多源时空信息和互联网大数据,研究了支撑陆路交通各特征指标监测的系列关键技术,形成了江苏省陆路交通地理国情监测技术路线。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年02期）
吴浩,王昕璨,李欣芸,刘志芬,陈俊杰[8]（2019）在《基于多层次模板的脑功能网络特征选择及分类》一文中研究指出基于单一脑图谱模板的功能连接网络中提取的特征表示不足以揭示患者组和正常对照组(NC)之间的复杂拓扑结构差异,而传统的基于多模板的功能脑网络定义多采用独立模板,缺乏模板间的关联,从而忽略了各模板构建的功能脑网络中潜在的拓扑关联信息。针对上述问题,提出了一种多层次脑图谱模板和一种使用关系诱导稀疏(RIS)特征选择模型的方法。首先定义了具有关联的多层次脑图谱模板,挖掘模板之间潜在关系和表征组间网络结构差异;然后用RIS特征选择模型进行参数优化,进而提取组间差异特征;最后利用支持向量机(SVM)方法构建分类模型,并应用于抑郁症患者的诊断。在山西大学第一医院抑郁症临床诊断数据库上的实验结果显示,基于多层次模板的功能脑网络通过使用具有RIS特征的选择方法取得了91.7%的分类准确率,相比传统多模板方法的准确率提高了3个百分点。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年07期）
张霞,郑逢斌[9]（2018）在《基于多层次视觉语义特征融合的图像检索算法》一文中研究指出目的为了解决低层特征与中层语义属性间出现的语义鸿沟,以及在将低层特征转化为语义属性的过程中易丢失信息,从而会降低检索精度等问题,设计一种多层次视觉语义特征融合的图像检索算法。方法首先分别提取图像的3种中层特征(深度卷积神经网络(DCNN)特征、Fisher向量、稀疏编码空间金字塔匹配特征(SCSPM));其次,为了对3种特征进行有效融合,定义一种基于图的半监督学习模型,将提取的3个中层特征进行融合,形成一个多层次视觉语义特征,有效结合3种不同中层特征的互补信息,提高图像特征描述,从而降低检索算法中的语义鸿沟;最后,引入具有视觉特性与语义统一的距离函数,根据提取的多层次视觉语义特征来计算查询图像和训练图像的相似度量,完成图像检索任务。结果实验结果表明,与当前检索方法对比,文中算法具有更高的检索精度与效率。结论所提算法具有良好的检索准确度,在医疗、包装商标等领域具有一定的参考价值。(本文来源于《包装工程》期刊2018年19期）
陈朋,汤一平,王丽冉,何霞[10]（2018）在《多层次特征融合的人群密度估计》一文中研究指出目的人群数量和密度估计在视频监控、智能交通和公共安全等领域有着极其重要的应用价值。现有技术对人群数量大,复杂环境下人群密度的估计仍存在较大的改进空间。因此,针对密度大、分布不均匀、遮挡严重的人群密度视觉检测,提出一种基于多层次特征融合网络的人群密度估计方法,用来解决人群密度估计难的问题。方法首先,利用多层次特征融合网络进行人群特征的提取、融合、生成人群密度图;然后,对人群密度图进行积分计算求出对应人群的数量;最后,通过还原密度图上人群空间位置信息并结合估算出的人群数量,对人群拥挤程度做出量化判断。结果在Mall数据集上本文方法平均绝对误差(MAE)降至2.35,在Shanghai Tech数据集上MAE分别降至20.73和104.86,与现有的方法进行对比估计精度得到较大提升,尤其是在环境复杂、人数较多的场景下提升效果明显。结论本文提出的多层次特征融合的人群密度估计方法能有效地对不同尺度的特征进行提取,具有受场景约束小,人群数量估计精度高,人群拥挤程度评估简单可靠等优点,实验的对比结果验证了本文方法的有效性。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2018年08期）
多层次特征论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对高空间分辨率遥感影像城市地物信息提取中的尺度效应、光谱多样性及分类特征优化等问题,基于面向对象影像分析方法,结合数据挖掘与机器学习技术,提出了一种多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法。首先,根据遥感信息多尺度特性,针对地物特征差异设立层级关系,再结合光谱多样性特征定义地物包含的子类型,建立基于不透水面分割分类提取建筑物的层次化结构;然后,利用提出的Relief F-PSO组合特征选择方法,优化构建相应层次的影像特征空间;最后,在多尺度分割和特征优化的基础上,基于随机森林模型获取不透水面分布,进而采用J48决策树算法分类提取建筑物。实验结果表明,该方法能够利用较少数量的影像特征,获得高精度的建筑物提取成果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多层次特征论文参考文献
[1].蒋梦菲.建筑室内环境空间结构特征多层次布局仿真[J].计算机仿真.2019
[2].党涛,宋起,刘勇,徐安建,徐波.基于多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法[J].国土资源遥感.2019
[3].李宗民,边玲燕,刘玉杰.基于多层次特征的跨场景服装检索[J].浙江大学学报(理学版).2019
[4].高文慧.基于多层次特征融合的移动视频检索系统设计与实现[D].北京邮电大学.2019
[5].常曹育,吴陈.多层次语义规则和表情特征下的微博情感研究[J].信息技术.2019
[6].顾广华,秦芳.基于多层次特征表示的图像场景分类算法[J].高技术通讯.2019
[7].张浩,刘连喜,李真.基于多层次特征的江苏省陆路交通地理国情监测[J].测绘与空间地理信息.2019
[8].吴浩,王昕璨,李欣芸,刘志芬,陈俊杰.基于多层次模板的脑功能网络特征选择及分类[J].计算机应用.2019
[9].张霞,郑逢斌.基于多层次视觉语义特征融合的图像检索算法[J].包装工程.2018
[10].陈朋,汤一平,王丽冉,何霞.多层次特征融合的人群密度估计[J].中国图象图形学报.2018
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