导读:本文包含了区域形状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:形状,区域,特征,卷积,图像,记忆,荷载。
区域形状论文文献综述
陈亮雨,李卫疆[1]（2019）在《多形状局部区域神经网络结构的行人再识别》一文中研究指出目的目前,行人再识别领域将行人图像的全局和局部特征相结合的方法已经成为基本的解决方法。现有的基于局部特征的方法更多的是侧重于定位具有特定的语义区域,这样增加了学习难度,并且对于差异较大的图像场景不具有鲁棒性。为了解决上述问题,通过对网络结构进行改进提出一种多形状局部区域网络(MSPN)结构,它具有多分支并将横向和纵向条状的特征作为局部特征,能够端到端进行训练。方法网络的多个分支设计可以同时获得多粒度和多形状的局部特征,其中一个分支表示全局特征的学习,两个分支表示横条状不同粒度的局部特征学习,最后一个分支表示竖条状局部特征学习。网络不再学习定位具有特定语义的区域,而是将图像提取的特征切分成横向和竖向的若干条作为局部特征。不同分支条的形状和数量不一致,最后获得不同粒度或不同形状的局部特征信息。因为切分方向的不同,多粒度多形状的局部特征缓解了行人在不同图像中无法对齐的问题。结果在包括Market-1501、Duke MTMC-ReID和CUHK03在内的主流评估数据集上的综合实验表明,多形状局部区域神经网络和现有的主要方法相比具有更好的表现。其中在数据集Market-1501上达到84. 57%的平均准确率(m AP)和94. 51%的rank-1准确率。结论多形状局部区域网络能够学习得到判别能力更强的深度学习模型,从而有效地提升行人再识别的准确率。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年11期）
桑园[2]（2019）在《视频图像区域形状特征点对齐度优化仿真研究》一文中研究指出为了提高视频图像配准的精度,需要对视频图像区域形状的特征点对齐度进行优化,采用当前方法对特征点对齐度进行优化时,提取特征点所用的时间较长,计算得到的特征点模糊梯度相似性准确率较低,存在效率低和精准度低的问题。提出一种视频图像区域形状特征点对齐度优化方法,通过高斯内核函数对视频图像进行滤波处理,采用Hessian矩阵提取视频图像的特征点;在特征点集的基础上得到视频图像的角度直方图,通过角度直方图计算对齐度,在模糊隶属度概念的基础上得到特征点的模糊梯度相似性,结合特征点的模糊梯度相似性和视频图像的角度直方图得到视频图像的配准测度,采用RANSAC算法去除视频图像中匹配错误的特征点,完成视频图像区域形状特征点对齐度的优化。仿真结果表明,所提方法的效率高,精准度高。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年05期）
吴发辉,张玲,余文森[3]（2019）在《视频图像区域形状特征点对齐度优化方法仿真》一文中研究指出为了提高视频图像配准的精准度,需要对视频图像中的特征点对齐度进行优化。采用当前特征点对齐度优化方法对视频图像区域形状特征点的对齐度进行优化时,存在特征点提取准确度低和特征点对坐标均方根误差大的问题。提出一种视频图像区域形状特征点对齐度优化方法,在尺度空间的基础上采用SURF算法构建Hessian矩阵,通过Hessian矩阵提取视频图像区域形状特征点。通过SIFT算法生成特征点描述符参数和特征点方向参数对视频图像区域形状特征点做降维处理。在相似性度量算法的基础上采用双向匹配方法完成降维处理后特征点的对齐度优化。仿真结果表明,所提方法特征提取准确度高、特征点对坐标均方根误差小。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年04期）
陈冠聪,方子正,候宇坤,童张法,赵骞[4]（2019）在《玻璃化转变温度可区域数字化调控的形状记忆聚合物》一文中研究指出用热聚合合成了一种带有未反应不饱和双键的形状记忆环氧树脂.通过第二步光固化过程,可以将未反应的双键聚合,形成第二重交联点以增加材料的交联密度,同时提高其玻璃化温度.利用数字化光掩膜技术对热聚合后的材料进行区域化地曝光,并控制各局部区域的曝光时间,可引发网络中的双键进行第二步光固化,并使材料区域的玻璃化温度在40～70°C区间内可调.二次固化前后的材料均表现出良好的形状记忆性能,形状固定率与回复率均接近100%.区域化玻璃化温度可控的材料可进行程序化的多形状记忆回复过程,并有望用做具有应变隔离功能的新型柔性电子基底材料.(本文来源于《高分子学报》期刊2019年03期）
赵夫群,耿国华[5]（2018）在《区域和形状特征的兵马俑碎片分类方法》一文中研究指出针对传统方法对兵马俑碎片分类准确率较低情况,提出一种基于区域和形状特征的碎片分类方法。首先提取碎片的显着性区域特征,采用地球移动距离EMD(Earth Mover’s Distance)方法对区域特征进行匹配并初步分类;其次对表面特征不明显的碎片进行预处理,获取二维图像信息,利用Hu不变矩提取形状特征;最后采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器对表面特征不明显的碎片进行进一步分类,实现兵马俑碎片的最终精确分类。通过对30个兵马俑模型的508个碎片进行分类,实验结果表明,基于区域特征的碎片分类方法可以实现兵马俑碎片的快速、精确分类,是一种有效的兵马俑碎片分类方法。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2018年06期）
李友云,罗磊,胡迪,蔡彰[6]（2018）在《基于荷载影响区域下不同形状轮载的等效性》一文中研究指出为了研究不同形状轮载的等效性,通过有限元数值模拟分析方法,得到了沥青路面在不同形状轮载作用下的力学响应。分别从路面横断面、行车和路面深度叁个方面,研究了方形轮载、矩形轮载与圆形轮载作用下的荷载影响区域。并从影响区域角度出发,比较了叁者的应力与位移值。研究结果表明,叁种轮载作用下的路面力学响应非常接近,荷载影响区域具有良好的重复性,叁种轮载具有良好的等效性;由于网格划分等原因需要选用圆形轮载的等效轮载时,方形轮载与矩形轮载都较为可行。(本文来源于《长沙理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
吴绍根,聂为清,路利军,刘娅琴[7]（2018）在《典型的基于区域的形状表示方法比较》一文中研究指出目的形状的表示和匹配是计算机视觉和模式识别领域的重要问题。在基于区域的形状表示方法中出现了一批典型的方法,包括Hu不变矩方法(Hu不变矩)、角径向变换方法(ART方法)、通用傅里叶描述子方法(GFD方法)、拉东柱状图方法(HRT方法)和多尺度积分不变量方法(MSII方法)等。由于这些方法出现的时间跨度长且在以往的对比研究中研究维度单一,因此需要对这些方法的综合性能做一个全面的比较分析和研究,为下一步的理论研究和实际应用提供方向和指导。方法采用3个基准形状库,包括简单几何图形形状库、MPEG-7形状库和汽车商标形状库,从3个维度,包括检索得分、检索稳定性和方法的计算复杂度,使用加权综合评估模型对典型的基于区域的形状表示方法进行比较分析,综合评估各种方法的综合性能指标。结果在综合性能上GFD方法具有最优的效果,其次是ART方法;由于HRT方法在匹配计算阶段具有较高的时间复杂度,在大规模形状库匹配的场景下性能会下降;Hu不变矩和MSII方法的实验效果均不理想。通过比较研究还发现,将形状正交投影到正交基函数是提取形状视觉特征的有效方式。进一步猜想,将图像正交投影到正交基函数也是提取图像视觉特征的有效方式。因此,未来的研究中,寻找理想的正交基函数是提取形状乃至图像视觉特征的重要研究方向。结论在5种比较研究的方法中,GFD方法和ART方法在综合效果要好于HRT方法、Hu不变矩方法和MSII方法,并且寻找理想的正交基函数是未来形状表示的重要研究方向。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2018年08期）
徐青伟,王兆丰,王立国[8]（2018）在《有效抽采半径与考察区域形状及布孔间距的关系研究》一文中研究指出为了解决测定钻孔有效抽采半径过程中存在的问题,如考察区域形状对测定有效抽采半径的影响、现场大面积施工钻孔布孔间距与有效抽采半径的定量关系,采用理论推导的方法对相应的问题进行了修正。结果表明:不同的考察区域对应不同的有效抽采半径计算公式,分别就考察区域为长方体、圆柱体的情况,推导出了相应的有效抽采半径计算公式;现场大面积施工瓦斯抽采钻孔时,受相邻钻孔抽采迭加的影响,其有效抽采半径较单个钻孔有所增大,约为单个钻孔有效抽采半径R的1.34倍。(本文来源于《煤矿安全》期刊2018年04期）
董建特,邹玮珂,赵骞,谢涛[9]（2017）在《具有区域塑性的热固性形状记忆聚合物》一文中研究指出形状记忆聚合物是一类能够在外界刺激条件(如光、热)下从临时形状(一般热转变相固定)回复到其永久形状的智能高分子材料。其中,热固性的形状记忆聚合物由于其化学交联的特性,使得其获得了良好的力学性能和形状记忆性能,却也使其失去了可重复加工性,即,其永久形状在其生产制造后即无法改变。若引入的化学交联点是由可逆的共价键构成,则可在一定刺激下通过可逆化学键的重新排布而从使聚合物网络完成拓扑结构的重排,实现交联聚合物的塑性形变或重复加工。[1]在此基础上,区域性地使热固性形状记忆聚合物获得塑性形变,使得其制造更为复杂的永久形状,进一步拓宽其应用范围显得尤为必要。本工作中,我们独创性地将光产碱剂应用于热固性的交联聚酯中,利用特定区域光照后其释放出的强有机碱催化聚合物中的酯键进行酯交换反应,区域性地松弛网络的内应力,最终获得具有弹性与塑性空间可控分布的热固性形状记忆聚合物。(本文来源于《中国化学会2017全国高分子学术论文报告会摘要集——主题C：高分子物理与软物质》期刊2017-10-10）
刘望舒[10]（2017）在《结合轮廓和区域信息的形状匹配方法研究》一文中研究指出形状是一种高级别的视觉信息,在计算机视觉的研究领域中,形状是一种描述物体的重要属性。形状表示与匹配作为计算机视觉领域中的关键且基础性问题,已在目标检测、医疗分析、古文字研究等诸多领域发挥了重要作用。各类形状匹配方法中,结合轮廓和区域信息的方法由于包含更加丰富的形状信息,其对应的描述符在表达能力方面具有一定优势。本文分别从“逐对形状匹配方法”和“形状距离学习方法”两个关键问题入手,对结合轮廓和区域信息的形状匹配方法进行研究。本文在学习结合轮廓和区域信息的形状表示方法的基础上,对地貌形状上下文方法进行改进,并基于协同学习的思想提出基于广义期望首达时间的协同距离学习方法。主要研究内容如下:(1)传统的地貌形状上下文方法虽然能够较好地描述轮廓采样点间的关系,但测地距离计算过程复杂,特征提取效率较低,且仅选择某一最优地貌空间求解形状距离具有一定局限性。鉴于方法存在的不足,本文分别从提高特征提取效率,增强描述符表达能力,优化特征匹配方法叁个方面对地貌形状上下文方法进行改进。所提方法将地貌空间中轮廓采样点间的测地距离计算问题转化为求解最短路径问题,通过引入最短路径算法快速构造形状描述符,相比传统方法可大大提升特征提取效率;通过引入模糊直方图构造出地貌模糊形状上下文特征,以提升形状描述符的表达能力;在此基础上,结合动态规划方法进行形状特征匹配,根据形状局部特征优化地貌空间的选择,进而分析出更准确的形状距离关系,提升匹配结果的准确性。形状特征提取效率对比实验和不同数据集下的形状检索精度对比实验均说明所提方法具有良好的性能。(2)“逐对形状匹配方法”专注于分析两个待匹配形状间的关系,易忽略样本中潜在的数据流形,为弥补其不足,引入“形状距离学习”算法以捕捉数据中潜在的流形结构,提升匹配结果的精度。其中,协同学习方法借助不同的距离度量获取更多有效信息,往往可以获得更好的距离学习效果。本文第四章结合协同学习和广义期望首达时间方法的优势,提出了基于广义期望首达时间的协同距离学习方法(Co-GMFPT)。该方法将形状样本集合视作状态空间,引入广义期望首达时间显式地挖掘样本空间流形中的最短路径,通过一个迭代过程交替利用两种度量方法由近及远逐步寻找查询样本的关联样本,能够更有效地挖掘样本空间中的数据流形。不同数据集下的实验结果验证了所提方法具有良好的性能。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-05-20）
区域形状论文开题报告
（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：
为了提高视频图像配准的精度,需要对视频图像区域形状的特征点对齐度进行优化,采用当前方法对特征点对齐度进行优化时,提取特征点所用的时间较长,计算得到的特征点模糊梯度相似性准确率较低,存在效率低和精准度低的问题。提出一种视频图像区域形状特征点对齐度优化方法,通过高斯内核函数对视频图像进行滤波处理,采用Hessian矩阵提取视频图像的特征点;在特征点集的基础上得到视频图像的角度直方图,通过角度直方图计算对齐度,在模糊隶属度概念的基础上得到特征点的模糊梯度相似性,结合特征点的模糊梯度相似性和视频图像的角度直方图得到视频图像的配准测度,采用RANSAC算法去除视频图像中匹配错误的特征点,完成视频图像区域形状特征点对齐度的优化。仿真结果表明,所提方法的效率高,精准度高。
（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。
区域形状论文参考文献
[1].陈亮雨,李卫疆.多形状局部区域神经网络结构的行人再识别[J].中国图象图形学报.2019
[2].桑园.视频图像区域形状特征点对齐度优化仿真研究[J].计算机仿真.2019
[3].吴发辉,张玲,余文森.视频图像区域形状特征点对齐度优化方法仿真[J].计算机仿真.2019
[4].陈冠聪,方子正,候宇坤,童张法,赵骞.玻璃化转变温度可区域数字化调控的形状记忆聚合物[J].高分子学报.2019
[5].赵夫群,耿国华.区域和形状特征的兵马俑碎片分类方法[J].测绘科学技术学报.2018
[6].李友云,罗磊,胡迪,蔡彰.基于荷载影响区域下不同形状轮载的等效性[J].长沙理工大学学报(自然科学版).2018
[7].吴绍根,聂为清,路利军,刘娅琴.典型的基于区域的形状表示方法比较[J].中国图象图形学报.2018
[8].徐青伟,王兆丰,王立国.有效抽采半径与考察区域形状及布孔间距的关系研究[J].煤矿安全.2018
[9].董建特,邹玮珂,赵骞,谢涛.具有区域塑性的热固性形状记忆聚合物[C].中国化学会2017全国高分子学术论文报告会摘要集——主题C：高分子物理与软物质.2017
[10].刘望舒.结合轮廓和区域信息的形状匹配方法研究[D].大连理工大学.2017
论文知识图
