导读:本文包含了不变性模式识别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:特征,不变性,正交,神经网络,傅立叶,梅林,子波。
不变性模式识别论文文献综述
叶安当[1]（2014）在《结构不变性在模式识别中的理论及应用》一文中研究指出图像识别是模式识别的重要板块,传统的模式识别理论方法在图像识别中也有广泛应用。如不变矩理论在对刚性物体的识别中表现出色,在对象缩放、平移以及旋转之后仍能提取出不变的特征。类Haar特征与AdaBoost算法的结合方法成为实时人脸检测最重要的方法之一。一般来说,对于不同的对象,不同方法间的效果差异明显,特征的选择是其关键因素。从直观形态特征选择的角度考虑,现有的方法主要分为两类:一、将对象整体数据投射到特征空间;二、将局部数据投射到特征空间。这两类方法各有优缺点:前者是对象整体所有信息的统计,对形态固定、噪声较小的对象,有着很高的识别率与速度;后者则聚焦对象带有鲜明特点的局部特征,在识别中有较强的抗噪能力。而两者的优势也反映了其弱点,第一类方法依赖于对象整体数据的稳定性,另一类方法则依赖与对象局部特征的差异性。对于不具备上述条件的对象,两类方法都不适用。于是,本文提出的一种基于结构的识别思想,为解决此类问题提供一种思路与方法,并研究了结构模型的建立与计算。本文的具体工作如下:(1)提出基于结构特征的识别模型。该方法在训练过程中将待识别对象划分为几个部分,每个部分使用已有的训练方法进行第一次训练,然后将各部分结合作第二次训练,最终得到识别对象结构的分类器。本文第一次训练使用两种方法,分别采用了矩不变量(Moment Invariants)结合支持向量机(Support Vector Machine)的方法和类Haar特征结合AdaBoost算法的方法。在第二次训练中将各部分训练的结果做统计,确定关键有效的部分并加以组合。(2)在结构划分方法上进行了探索,由于最开始的结构划分是根据人的先验知识进行的主动划分,主动划分的优劣决定了识别效果的好坏。文中提出了一种自动划分区域识别的方法。(本文来源于《电子科技大学》期刊2014-04-02）
李春树,汪西原[2]（2011）在《基于径向Tchebichef矩的不变性模式识别》一文中研究指出提出了一种基于径向Tchebichef矩构建的完整的拉伸和旋转不变性的方法,命名为径向Tchebichef不变矩.该方法直接从径向Tchebichef矩中提取不变特征,避免了归一化过程.实验结果表明,该新方法有很好的图像识别效果和抗噪声干扰性能.(本文来源于《兰州大学学报(自然科学版)》期刊2011年02期）
冯淑杰,马蓉,唐智勇[3]（2007）在《基于SFAM网络的机械零件不变性模式识别》一文中研究指出本文对机械零件进行图像采集,计算零件的正交Fourier-Mellin矩,采用SFAM网络和ART2网络分别对叁种差别较小的机械零件进行识别试验。结果表明,SFAM网络克服了ART2网络抗噪性和分类性能的矛盾,比ART2网络具有更高的识别精度。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2007年03期）
邵静,高隽,徐小红[4]（2006）在《An Invariance Algorithm of Synergetic Pattern Recognition一种协同模式识别不变性算法》一文中研究指出提出一种协同模式识别的不变性算法,利用协同模式识别的有势动力学理论,求取测试样本的仿射变换参数。通过原型模式对测试样本的自适应或原型模式对测试样本的同化,由序参量动力学演化过程得到正确的识别模式。此算法避免利用傅立叶等方法进行变换域的处理,而且更符合人的认知过程。仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2006年04期）
李静蕊[5]（2005）在《基于正交傅立叶—梅林矩的机械零件不变性模式识别》一文中研究指出实现零件形状的不变性识别是实现装配机器人视觉的基础。研究机器人视觉的不变性识别,在一定程度上可以提高机器人的工作能力和对环境的适应能力,减少机器人视觉识别误差,可大大提高系统的装配成功率。在不变性模式识别系统设计中,本文采用正交傅立叶-梅林矩提取图像特征的方法,实现了零件形状的可靠识别。首先,采用微软公司提供的VFW (Video For Windows)软件包开发纯软件的视频采集程序,提高了程序的通用性。其次,对采集的数字图像进行图象平滑、中值滤波、梯度锐化、域值分割、边界提取和种子填充等一系列图像处理,以去除噪音提高图像清晰度,分离识别体和背景,为下一步特征提取做准备。再次,对经过预处理的图像,计算正交傅立叶-梅林矩(OFFM’s)并实现算法归一化。具体算法为:先通过一阶矩来计算图像质心作为图像坐标原点;再通过复矩在笛卡尔坐标系内计算傅立叶-梅林矩,并利用尺度和强度变化归一化;最后由归一化的傅立叶-梅林矩得到归一化的正交傅立叶-梅林矩,取其绝对值作为图像特征。该特征对图像位移、尺度、旋转和强度变化具有不变性。最后,本文采用欧氏距离作为图像特征分类的方法。具体做法:先采集一系列训练样本图像,提取图像特征,设计分类器,再采集一系列样本测试分类器的识别效果。实验结果显示,该系统能够取得令人满意的识别结果。(本文来源于《天津大学》期刊2005-12-01）
唐世明[6]（2004）在《果蝇的视觉模式识别具有视网膜位置不变性》一文中研究指出2004年8月13日出版的Science发表了由生物物理研究所主持、与德国沃尔兹堡大学合作完成的“果蝇视觉模式识别具有视网膜位置不变性”的研究成果。本文介绍了该项成果的研究背景、意义、主要创新点及方法。(本文来源于《中国科学院院刊》期刊2004年06期）
丘威[7]（2002）在《具有仿射不变性的图像特征模式识别算法》一文中研究指出提出一种快速、有效的图家匹配算法,算法中采用的特征矢量具有RST不变性,可以对发生仿射变换的图象直接进行特征匹配。(本文来源于《嘉应大学学报》期刊2002年06期）
袁友伟,金可音,湛含辉[8]（2002）在《基于神经网络的不变性模式识别的人脸识别系统》一文中研究指出文章提出了一种优化的多层神经网络,能完成对图像不变性模式识别。基于此多层神经网络开发了人脸识别系统。仿真实验表明该人脸识别系统,具有较高的识别速度、准确率、容错性和鲁棒性,并且基本解决了开发实用化的人脸识别系统所面临的问题,即模式识别不变性的问题。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2002年16期）
张延炘,申金媛,张文伟,刘玥,陈戍[9]（1999）在《光学相关不变性模式识别的局限性及其出路》一文中研究指出本文运用神经网络理论分析了光学相关不变性模式识别的局限性，在保持光学相关模式识别方法的合理内涵的基础上，提出了基于两层神经网络的不变性模式识别方法，分析了这种方法的普适性、适应性、最优并行性及其在硬件实现上的优点，并给出该方法用于多个飞行目标多畸变不变性识别的实验结果．(本文来源于《南开大学学报(自然科学版)》期刊1999年03期）
张军,戚飞虎[10]（1998）在《基于协同理论的不变性模式识别》一文中研究指出提出了一种基于协同学理论的不变性模式识别模型．该模型首先对输入图象模式进行位置和大小上的归一化，然后提取其旋转不变性子波特征作为模型的试验模式，最后由协同系统的序参量迭代方程得出正确的识别结果．这种方法与Ｈａｋｅｎ提出的两种协同不变性模式识别方法相比，既比频域法更接近于人类的认识过程，又避免了“伪状态”的出现，使得系统严格收敛到正确的模式上．实验表明，该模型不但具有很好的识别精度，而且还表现出较好的抗干扰和缺损能力．(本文来源于《上海交通大学学报》期刊1998年06期）
不变性模式识别论文开题报告
（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：
提出了一种基于径向Tchebichef矩构建的完整的拉伸和旋转不变性的方法,命名为径向Tchebichef不变矩.该方法直接从径向Tchebichef矩中提取不变特征,避免了归一化过程.实验结果表明,该新方法有很好的图像识别效果和抗噪声干扰性能.
（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。
不变性模式识别论文参考文献
[1].叶安当.结构不变性在模式识别中的理论及应用[D].电子科技大学.2014
[2].李春树,汪西原.基于径向Tchebichef矩的不变性模式识别[J].兰州大学学报(自然科学版).2011
[3].冯淑杰,马蓉,唐智勇.基于SFAM网络的机械零件不变性模式识别[J].长春理工大学学报(自然科学版).2007
[4].邵静,高隽,徐小红.AnInvarianceAlgorithmofSynergeticPatternRecognition一种协同模式识别不变性算法[J].模式识别与人工智能.2006
[5].李静蕊.基于正交傅立叶—梅林矩的机械零件不变性模式识别[D].天津大学.2005
[6].唐世明.果蝇的视觉模式识别具有视网膜位置不变性[J].中国科学院院刊.2004
[7].丘威.具有仿射不变性的图像特征模式识别算法[J].嘉应大学学报.2002
[8].袁友伟,金可音,湛含辉.基于神经网络的不变性模式识别的人脸识别系统[J].计算机工程与应用.2002
[9].张延炘,申金媛,张文伟,刘玥,陈戍.光学相关不变性模式识别的局限性及其出路[J].南开大学学报(自然科学版).1999
[10].张军,戚飞虎.基于协同理论的不变性模式识别[J].上海交通大学学报.1998
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