导读:本文包含了能量图论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:谱,等能量图,联并图,正则图
能量图论文文献综述
王洪波,林泓[1]（2019）在《一个构造等能量图族的方法》一文中研究指出一个图的能量定义为图的邻接矩阵的特征值的绝对值之和,是一类重要的图指标.利用矩阵性质给出了一类联并图的谱刻划:正则图G_1,G_2,…,G_n的联并图G[G_1,G_2,…,G_n]的谱是由正则图G_1,G_2,…,G_n的谱(去掉每个正则图的第一个最大特征值)和一个由图G决定的辅助矩阵的特征值组成.这个刻划能够给出一个构造等能量图的方法.作为方法的应用,给出一些等能量图的例子.(本文来源于《福州大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
骆增辉,张伯泉,曾碧[2]（2019）在《基于多分辨率能量图的自适应蒙特卡罗定位算法研究》一文中研究指出针对机器人被劫持以及快速恢复定位问题,本文提出了一种基于相似能量区采样的自适应蒙特卡罗定位方法。该算法首先通过离线构建出多分辨率二维能量图;然后在该图上利用回溯搜索算法,寻找与当前环境相似的能量区(SER);再根据粒子集平均似然的变化,判断机器人是否被劫持,若机器人被劫持,便在SER中进行采样,得到全局粒子集以发现机器人的新位姿;同时,该算法还可以维护一个局部粒子集,用于跟踪定位。实验结果表明,该算法不仅能够有效进行SER搜索,及时发现机器人被劫持,还能快速恢复定位。(本文来源于《机器人技术与应用》期刊2019年04期）
刘珍[3]（2019）在《彩色多普勒能量图检测子宫内膜血流评价IVF-ET结局研究进展》一文中研究指出子宫内膜的容受性抑制是辅助生育技术方面的研究热点。既往采用检测雌激素、孕激素以及部分已知与子宫内膜容受性相关因子来评价,但是这类检测方式有创且耗时长,评价IVF-ET结局价值有限。彩色多普勒能量图是一种高敏感度的彩色超声,可高质量的实现器官组织血流灌注的彩色显像。本次研究在分析子宫内膜容受性的基础上,对彩色多普勒能量图检测子宫内膜血流评价IVF-ET结局的相关研究进行综述,旨在为IVF-ET结局的改善提供一定参考。(本文来源于《医学信息》期刊2019年03期）
张毅,王正滨,房世保,袁梅[4]（2018）在《彩色多普勒能量图诊断颈动脉硬化闭塞性疾病的临床价值》一文中研究指出目的颅外颈动脉粥样硬化闭塞性病变占颅外颈动脉狭窄性病变的90%,是引起脑缺血性疾病的重要因素。通过彩色多普勒能量图(CDE)检查,探讨其在诊断颈动脉硬化闭塞性疾病的临床价值。方法经CDE检查并经临床或DSA或手术证实的46例颅外颈动脉硬化闭塞性疾病46例,男32例,女14例。年龄60-92岁。临床主要表现为头痛、头胀、头晕、头部紧缩感、记忆力减退、视力模糊不清、一侧肢体感觉或运动功能障碍或失语。多数病人合并高血脂症、高血压、冠心病或糖尿病。所有病例均行彩色(本文来源于《中国超声医学工程学会第十二届全国腹部超声医学学术大会论文汇编》期刊2018-10-12）
关桂珍[5]（2018）在《基于骨骼模型与稀疏深度能量图的步态识别研究》一文中研究指出步态识别是生物识别技术的重要手段之一,在公共安全、监控检测等方面有着很大的应用前景,特别是随着Kinect设备的发展,更是将步态识别带入了一个新的研究热潮。但是目前步态识别离广泛应用到日常实际场景中仍有一段距离,如何得到具有可拓展性、强鲁棒性、和识别效果好的设计方案是步态识别投入实际应用的关键。本文基于Kinect提供的数据进行一系列研究,针对骨骼信息方面,通过构建3D步态骨骼模型,并结合人体分区法求得步态骨骼模型中身体各部分的分质心和总质心,提取与步态相关性极高的步态特征,如骨骼长度、各分区质心之间的角度和距离等。在深度信息方面,基于步态深度能量图提出了活动深度能量图,并结合鲁棒的主成分分析,给出了一种新的稀疏深度能量图的构建方法,该方法不仅反映了步态深度能量图所代表的平均图像的特征,还包含了在活动深度能量图中富含的步态运动特性。通过引入协同表示方法到步态识别中,提出了一种新的联合多步态特征协同表示方法,该方法可将步态骨骼特征与深度特征联合起来进行识别。分别在特征层和匹配层上应用,得到多步态特征字典的协同联合法和多步态特征匹配分数的协同联合法。经过大量的分析和对比实验表明,联合多步态特征协同表示法能够有效地提取步态特征,其识别效果较其他研究的好。其中,多特征字典协同联合法的识别率最高,平均达97.87%,充分证明了联合多特征协同表示方法能够合理地融合多类步态特征,使步态特征得到了更加有效和全面的表达,并在不同行走状态下的识别效果都较为稳定,具有一定的鲁棒性。(本文来源于《暨南大学》期刊2018-06-28）
梁恩辉,周安然,裴继红,谢维信[6]（2018）在《基于能量图的海上红外图像目标分割方法》一文中研究指出根据海上红外图像的热红外特点,利用目标与背景能量差异,设计了针对海上红外图像的目标分割方法。比较了窗口能量与平均能量,并进行了目标分割。采用能量图分割法进行邻域背景滤波对图像进行预处理,通过滑动窗口大小取值和调节系数k的自适应优化方法进一步优化了基于能量图的海上红外图像目标分割方法。对比试验中,将能量图分割法处理效果及效率分别与大津法(OTSU)、最大熵法和多特征迭代法3种方法处理效果进行对比,仿真结果表明该方法对目标检测有效。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2018年02期）
付研[7]（2018）在《融合运动姿态与步态能量图的正面视角步态识别研究》一文中研究指出当今科学技术飞速发展,网络的广泛应用促进了社会信息化的程度,人们的自我保护意识越来越高。如何避免自己的财产和信息安全受到损失已经成为当今社会关注的重要问题,生物识别技术的研究应运而生。步态识别是生物识别技术中唯一能够实现距离内识别的技术,一直是身份认证领域的研究热点,监控环境中拍摄到正面步态的情况较多,相关研究较少,因此对正面视角的步态研究具有重要意义。本文针对正面步态识别算法进行研究。本文针对的正面步态是通过摄像机摄录的步态视频,包括室内和室外两种环境。识别过程分为四个步骤:目标检测、周期提取、特征提取和分类识别分别进行研究,主要工作如下。对于目标检测,对叁种常用的目标提取方法进行实验分析对比,最终采用适用于正面步态的背景减除法进行目标提取,然后进行二值化、形态学去噪等一系列后处理,最终获得比较完整的步态轮廓。对于周期检测,本文通过分析正面人体整体与局部区域姿态的运动特性,考虑到不同区域的周期变化特征,提出了叁种周期检测方法:利用整体晃动角度特征求周期、利用下臂摆动面积求周期、利用下肢左右腿面积变化求周期。分别进行实验验证其有效性,最终采用运行速度最快并且具有显着周期特征的整体晃动角度作为周期检测方法。特征提取是整个识别过程关键的一步,对特征的选择十分重要,为了解决单一特征造成的识别效果不理想、鲁棒性不强的问题,本文采用步态能量图描述整个周期内的步态轮廓序列,并基于步态能量图提取特征;同时将运动姿态的周期特性作为步态特征,对选取的特征利用基于权重的加权融合算法进行融合,最后采用支持向量机作为分类器。具体实验在中科院提供的步态数据库上进行。实验结果表明,本文提出的识别算法具有较好的识别效果。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
钱建轩[8]（2018）在《基于骨架分析和步态能量图的猪的步态识别》一文中研究指出随着我国养猪业规模化程度不断提高,利用信息技术来提升猪的养殖效率和健康管理水平已成为养猪业发展的必然趋势。计算机视觉技术作为一种能提升养殖业信息化水平的重要手段,它可以为猪只的异常行为或疫病情况提供自动的监测和预警。而猪的跛行一般会预示着一些疫病的发生,为识别出猪的正常步态和跛行步态,本文提出了一种基于骨架分析和步态能量图的猪的步态识别方法。针对复杂的猪舍环境,为避免光照、阴影和背景等因素对猪目标提取精度的影响,本文采用微软Kinect相机采集猪只行走的深度图像。利用背景减除法提取出目标猪前景图像,使用均值滤波算法减少噪声的影响,然后使用OTSU算法求取最佳阈值并进行二值化,再经过形态学中的开、闭运算得到最终的目标猪二值图像。本文利用骨架分析的方法检测出猪的步态周期。首先利用形态学方法提取出猪骨架,并对其剪枝,从而得到纯净的猪骨架。然后对猪的骨架端点进行排序,通过相邻点骨架路径来构造骨架端点的特征向量,利用待测猪骨架与标准猪骨架的骨架端点特征向量之间的相似性,从而确定待测猪骨架上各骨架端点的归属(确定猪的具体部位,如前肢端点、耳部端点等)。最后利用猪前肢端点相对距离随时间的准周期变化规律计算得到猪的步态周期。实验结果表明此方法可以有效地检测出猪的步态周期。步态能量图是一种高效的步态特征表示方法,通过在一个步态周期上合成猪的步态能量图(PGEI),并利用二维主成分分析(2DPCA)方法对其降维,最后采用最近邻分类器识别出猪的正常步态和跛行步态。通过在自建的猪的步态数据库上实验,取18个主成分向量时,识别率达到93.25%。实验结果表明,该方法可以有效的识别出猪的正常步态和跛行步态。此方法相对于基于PGEI+PCA方法在主成分个数、训练时间和正确识别率方面表现出一定的优势。最后,针对特征维数过高的问题,提出了一种分块PGEI+2DPCA的方法。通过对PGEI分块,找出对识别效果贡献高的区域,并在该区域进行实验,识别率达到93%,取得较好的识别效果的同时,特征维数也降低了一半。该项研究为采用计算机视觉技术来识别猪的跛行步态和异常行为提供了一种新思路。(本文来源于《江苏大学》期刊2018-04-01）
郭妍,于冬,赵志刚[9]（2018）在《多普勒能量图判断颈动脉粥样硬化斑块形成前后管腔内血流状态变化的价值》一文中研究指出目的评价多普勒能量图判断颈动脉粥样硬化斑块形成前后管腔内血流状态变化的价值。方法采用回顾性研究方式选择120例行颈动脉超声检查的颈动脉粥样硬化患者作为研究对象,根据颈动脉粥样硬化是否存在斑块分为两组,63例无斑块者设为对照组,57例有斑块者设为观察组。采用多普勒能量图观测两组患者的颈动脉血管边缘区域血流变化情况,对比两组患者左侧、右侧的颈动脉中-内膜厚度和能量多普勒波型分型。结果两组患者的性别、年龄、糖尿病、高血压、吸烟史、家族病史、总胆固醇、甘油叁酯、低密度胆固醇、高密度胆固醇等一般资料方面的差异均无统计学意义(P>0.05);观察组左侧、右侧的颈动脉中-内膜厚度(IMT)均大于对照组(P<0.05);观察组能量多普勒波型的失衡波型比率高于对照组(P<0.05),均衡波型比率低于对照组(P<0.05)。结论多普勒能量图可以较为有效地判断颈动脉粥样硬化斑块形成前后管腔内血流状态变化,为判断颈动脉粥样硬化斑块形成或进展风险提供有力的影像学参考。(本文来源于《临床和实验医学杂志》期刊2018年06期）
郭迎春,梁云鹤,于明,张婷婷[10]（2018）在《基于图像分块和优化累积能量图的线裁剪算法》一文中研究指出针对传统线裁剪方法对图像过度裁剪造成失真的问题,该文提出一种基于图像分块的线裁剪方法。该方法把分块的思想融入到线裁剪并优化累积能量图,能在一定程度上保护图像主体区域,又兼顾背景区域的裁剪效果。分块是根据显着图的平均列累加能量向量按照逐列标记的方式把图像分成保护区域和非保护区域,再根据每个区域的面积来分配裁剪线的数目。在裁剪过程中,优化了累积能量图,降低了小面积显着主体被裁剪掉的可能性。在MSRA数据库上与目前流行的线裁剪及其改进的方法进行对比,并把各种方法得到的缩放结果图在互联网上进行主观评价测试,实验结果表明该文方法具有更好的主观缩放效果,对各类图像的缩放具有普适性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年02期）
能量图论文开题报告
（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：
针对机器人被劫持以及快速恢复定位问题,本文提出了一种基于相似能量区采样的自适应蒙特卡罗定位方法。该算法首先通过离线构建出多分辨率二维能量图;然后在该图上利用回溯搜索算法,寻找与当前环境相似的能量区(SER);再根据粒子集平均似然的变化,判断机器人是否被劫持,若机器人被劫持,便在SER中进行采样,得到全局粒子集以发现机器人的新位姿;同时,该算法还可以维护一个局部粒子集,用于跟踪定位。实验结果表明,该算法不仅能够有效进行SER搜索,及时发现机器人被劫持,还能快速恢复定位。
（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。
能量图论文参考文献
[1].王洪波,林泓.一个构造等能量图族的方法[J].福州大学学报(自然科学版).2019
[2].骆增辉,张伯泉,曾碧.基于多分辨率能量图的自适应蒙特卡罗定位算法研究[J].机器人技术与应用.2019
[3].刘珍.彩色多普勒能量图检测子宫内膜血流评价IVF-ET结局研究进展[J].医学信息.2019
[4].张毅,王正滨,房世保,袁梅.彩色多普勒能量图诊断颈动脉硬化闭塞性疾病的临床价值[C].中国超声医学工程学会第十二届全国腹部超声医学学术大会论文汇编.2018
[5].关桂珍.基于骨骼模型与稀疏深度能量图的步态识别研究[D].暨南大学.2018
[6].梁恩辉,周安然,裴继红,谢维信.基于能量图的海上红外图像目标分割方法[J].指挥信息系统与技术.2018
[7].付研.融合运动姿态与步态能量图的正面视角步态识别研究[D].燕山大学.2018
[8].钱建轩.基于骨架分析和步态能量图的猪的步态识别[D].江苏大学.2018
[9].郭妍,于冬,赵志刚.多普勒能量图判断颈动脉粥样硬化斑块形成前后管腔内血流状态变化的价值[J].临床和实验医学杂志.2018
[10].郭迎春,梁云鹤,于明,张婷婷.基于图像分块和优化累积能量图的线裁剪算法[J].电子与信息学报.2018