导读:本文包含了序列运动论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:体育运动图像,像素序列,标志点,自动跟踪
序列运动论文文献综述
赵蕾,谢颖[1]（2019）在《体育运动图像序列标志点自动跟踪方法研究》一文中研究指出针对传统图像标志点自动跟踪方法边缘轮廓特征模糊,导致跟踪性能受限的问题,提出体育运动图像序列标志点自动跟踪方法。由图像的几何不变矩与弱边缘特征量的几何分布,构建图像的分块模型,将待跟踪图像归入分块子空间,获取局部动态特征点检测输出,计算局部动态特征重建轮廓区域分布估计值,根据手工标注分块匹配样本图像,重建轮廓分布特征点,检测图像边缘轮廓特征。在此基础上,动态融合体育运动图像,获取边缘亮点模型约束项,结合RGB特征分解技术提取特征标志点特征。重构图像的叁维信息特征,结合稳态匹配技术完成体育运动图像序列标志点自动跟踪。实验结果表明,采用该算法进行模糊体育运动图像的动态特征标志点自动跟踪处理,特征匹配精度高,自动跟踪性能较好,对动态特征标志点的定位精度较高。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年11期）
魏泽,许敏鹏,明东,穆思雨[2]（2019）在《节律性经颅交流电刺激对运动序列学习能力的影响》一文中研究指出目的探究经颅交流电刺激对脑电节律和认知功能的影响。方法 2017年12月,年轻健康志愿者60例均分为4组,分别采用20 Hz经颅交流电刺激行左侧运动皮层(C3)真/伪刺激或右侧初级运动皮层(C4)真/伪刺激,刺激前后受试者完成左/右手随机/规律按键4种手指序列按键任务,任务过程中采集脑电信号。观察反应时、正确率;脑电信号进行事件相关谱扰动多重差值分析。结果 C4真刺激后,受试者左手任务反应时缩短。结论右侧初级运动皮层20 Hz经颅交流电刺激能提高左侧肢体运动序列学习能力。(本文来源于《中国康复理论与实践》期刊2019年11期）
高天寒,杨子艺[3]（2019）在《图像序列的增量式运动结构恢复》一文中研究指出目的传统增量式运动结构恢复算法中,初始图像对选择鲁棒性差,增量求解过程效率较低,捆绑调整策略存在计算冗余,模型修正后仍存在较大误差。为解决上述问题,以基于图像序列的3维重建为基础,提出一种新的增量式运动结构恢复算法(SFM-Y)。方法首先,采用改进的自适应异常值过滤方法增强初始图像对选择的鲁棒性,得到用于初始重建的初始图像对;其次,通过增量迭代重建丰富点云模型,采用改进的EPNP (efficient perspective-n-point)解算方法提高增量添加过程的计算效率和精确度;最后,采用优化的捆绑调整策略进行模型修正,解决模型漂移问题,修正重投影误差。结果实验选取不同数据规模的数据集,在本文方法及传统方法间进行测试对比,以便更加全面地分析算法性能。实验结果表明,SFM-Y算法相比传统的增量式运动结构恢复算法,在计算效率和结果质量方面均有所提高,根据性能分析对比的结果所示,本文方法较传统方法在计算效率和重建精度上约有10%的提升。结论提出的增量式运动结构恢复算法能够高效准确地实现基于图像序列的3维重建优于传统方法,计算效率较高,初始重建鲁棒性强,生成模型质量较好。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年11期）
田雨佳[4]（2019）在《视频序列中的运动目标跟踪算法分析》一文中研究指出我国经济建设以来,科学技术得到较快发展,计算机在各个领域有较为广泛的应用效果,其中视频序列运动目标跟踪是计算机领域中非常重要的技术之一,主要应用在工业机器人、国防安全以及人机交互等领域,并且在该领域中有较高的应用价值。此外,在对视频序列目标跟踪的过程中,需要采用有效的跟踪算法,这在较大程度上能够有效提升跟踪结果的精确性。但是,由于监控设备之间差异以及监控场景多变,导致一些因素的影响,比如目标形态变化比例以及光照强度变化等,使跟踪结果精确度偏低,无法达到较好预期。为此,需要采取有效的目标跟踪算法提升跟踪算法结果的精确度,以此为我国一些领域的发展奠定良好的基础。(本文来源于《数码世界》期刊2019年11期）
杨良怀,柳乔凡,范玉雷[5]（2019）在《运动腕表心率序列相似性检测》一文中研究指出近年来学生整体的体质状况呈现下降的趋势。许多高校实行了阳光晨跑计划,但不尽理想。采用运动心率腕表采集运动心率数据来监控学生课外健身跑状况是较好的方案,由于缺少直接监督,可能会出现一人佩戴多个腕表替他人代跑的情形,这将成为该方案实施的一个技术挑战。对所有时间上重迭的心率序列对抽取距离相关和统计相关的特征,通过基于支持向量机的代跑检测方案,可实现精准并且召回较高的代跑检测。实验验证了所提方法的有效性。(本文来源于《浙江工业大学学报》期刊2019年05期）
许冰,肖海峰,高飞[6]（2019）在《基于无人机序列图像的全局运动目标检测》一文中研究指出无人机在执行图像采集任务时,系统与目标之间产生的相对运动会引起序列图像相邻帧坐标系的全局变化,导致常用方法无法准确检测目标。因此,提出了基于无人机序列图像的全局运动目标检测方法。该方法利用时域、空间域与频域的特点以及优势互补原理,选取运动特征、颜色整合特征、亮度特征和频谱残差4个分量用于模型构建,通过设计图像目标区域的判定法则将各分量融合。最后,通过试验对通用图像数据库进行检测并与常用方法进行对比,检测结果与量化分析表明,该方法具有更高的检测精度,可满足无人机运动条件下的目标检测要求。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2019年04期）
许敏鹏,魏泽,穆思雨,陈龙,明东[7]（2019）在《20Hz经颅交流电刺激对运动序列学习能力的影响》一文中研究指出目的基于行为学指标评估20Hz经颅交流电刺激对运动序列学习能力的影响,进一步探究20Hz经颅交流电刺激对脑电节律与认知功能的调控作用。方法60名志愿者随机均分为4组,采用20Hz经颅交流电刺激分别对4组受试者进行左侧初级运动皮层(C3导联附近)真/伪刺激和右侧初级运动皮层(C4导联附近)真/伪刺激,刺激前、后受试者需要完成4种类型的手指序列按键任务(分别为左或右手随机或规律按键),记录反应时间及正确率。用SPSS22.0软件对行为学数据进行配对样本t检验,分析其经颅交流电刺激对序列反应时任务的行为学指标的影响。结果对受试者施加C4真刺激后,分析刺激前后行为学指标变化,发现受试者左手运动学习能力得到增强,且与右手具有显着性差异(P<0.01)。结论 20Hz经颅交流电刺激可明显提高受试者运动学习能力。(本文来源于《航天医学与医学工程》期刊2019年04期）
师冬霞,夏平,雷帮军,任强[8]（2019）在《融合多尺度信息和MRF的序列图像运动目标分割》一文中研究指出提出融合小波域多尺度信息和MRF模型的序列图像运动目标分割算法。对视频每帧图像进行小波多分辨率分析,融合每一尺度的特征信息,在此基础上构建每一尺度MRF模型的特征场和标记场;标记场采用Potts模型建模,同一尺度观测特征场采用混合高斯模型建模,同标记的特征场采用高斯模型进行建模,相邻尺度间标记场用一阶Markov转移概率描述;最后,利用迭代条件模式(ICM)实现MRF模型中后验分布函数最优,完成运动目标分割。实验结果表明,该算法能较好的提取运动目标信息,在固定场景的视频监控中具有一定的适用价值。(本文来源于《信息通信》期刊2019年08期）
钟小莉,樊吉亮[9]（2019）在《离焦模糊图像序列微弱运动目标自动检测仿真》一文中研究指出为了增强模糊图像序列微弱运动目标检测的稳定性与适应性,针对当前图像序列微弱运动目标检测方法中存在的背景噪声抑制能力较低,导致图像运动目标检测效果较差以及存在像素点空洞等问题,提出一种基于小波分解的离焦模糊图像序列微弱运动目标自动检测方法。利用小波分解法对图像进行分解,计算各分解层小波系数的局部方差并引入模糊区域,结合区域内小波系数的噪声隶属度进行小波系数缩减,利用缩减后的小波系数进行图像重构完成去噪;对于去噪后的图像序列,将背景作为图像主体,在图像序列光流场中进行背景移动向量检测及补偿,获得图像微弱运动目标移动区域,利用动态聚类完成运动目标自动检测。仿真证明,所提方法的检测效果较好,具有更好的适用性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年07期）
韩悦,金晅宏,郭旭,陈佳倩[10]（2019）在《视频序列中的运动目标检测算法研究》一文中研究指出视频序列中前景目标的提取存在因光线发生突变而漏检前景目标,以及背景包含动态信息时识别错误等问题。由于光线突变会产生大面积的阴影,并且包含动态信息的背景会产生干扰和噪声,提出了一种Vibe算法的改进应用,Vibe能够快速有效地抑制阴影,并且结合了帧间差分法对突变不敏感性的特点,使检测前景目标更加准确。分别针对光线突变以及背景包含动态信息的2种情况进行实验验证,同时用光流法、GMM合背景建模、codobook算法、传统Vibe算法与改进的Vibe算法分别对2种情况视频序列进行处理,之后对各个算法进行定量分析,提取结果和定量分析结果是相匹配的。实验结果表明,改进的Vibe方法可以使在前景目标在光线突变或背景包含动态信息的情况下,不被漏检并且可以更好地去噪,提取更加完整的前景目标。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年13期）
序列运动论文开题报告
（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：
目的探究经颅交流电刺激对脑电节律和认知功能的影响。方法 2017年12月,年轻健康志愿者60例均分为4组,分别采用20 Hz经颅交流电刺激行左侧运动皮层(C3)真/伪刺激或右侧初级运动皮层(C4)真/伪刺激,刺激前后受试者完成左/右手随机/规律按键4种手指序列按键任务,任务过程中采集脑电信号。观察反应时、正确率;脑电信号进行事件相关谱扰动多重差值分析。结果 C4真刺激后,受试者左手任务反应时缩短。结论右侧初级运动皮层20 Hz经颅交流电刺激能提高左侧肢体运动序列学习能力。
（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。
序列运动论文参考文献
[1].赵蕾,谢颖.体育运动图像序列标志点自动跟踪方法研究[J].自动化与仪器仪表.2019
[2].魏泽,许敏鹏,明东,穆思雨.节律性经颅交流电刺激对运动序列学习能力的影响[J].中国康复理论与实践.2019
[3].高天寒,杨子艺.图像序列的增量式运动结构恢复[J].中国图象图形学报.2019
[4].田雨佳.视频序列中的运动目标跟踪算法分析[J].数码世界.2019
[5].杨良怀,柳乔凡,范玉雷.运动腕表心率序列相似性检测[J].浙江工业大学学报.2019
[6].许冰,肖海峰,高飞.基于无人机序列图像的全局运动目标检测[J].指挥信息系统与技术.2019
[7].许敏鹏,魏泽,穆思雨,陈龙,明东.20Hz经颅交流电刺激对运动序列学习能力的影响[J].航天医学与医学工程.2019
[8].师冬霞,夏平,雷帮军,任强.融合多尺度信息和MRF的序列图像运动目标分割[J].信息通信.2019
[9].钟小莉,樊吉亮.离焦模糊图像序列微弱运动目标自动检测仿真[J].计算机仿真.2019
[10].韩悦,金晅宏,郭旭,陈佳倩.视频序列中的运动目标检测算法研究[J].电子测量技术.2019