导读:本文包含了特征编码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,刀具,算法,管理系统,柴油机,矩阵,尺度。
特征编码论文文献综述
朱建清,林露馨,沈飞,曾焕强,蔡灿辉[1]（2019）在《采用SIFT和VLAD特征编码的布匹检索算法》一文中研究指出本文提出一种采用尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)和局部聚合向量(Vector of Locally Aggregated Descriptors,VLAD)特征编码的布匹检索算法。首先,提取图像的SIFT特征,以对图像进行特征表达。但是,每张图像SIFT特征点数量可能不同,导致不同图像的特征向量维度不一致,无法直接进行图像之间的相似度计算。为此,本文进一步对图像的SIFT特征进行VLAD编码,在保证不同图像的特征维度一致的同时,改进SIFT特征对图像的表达能力。在VLAD编码方面,先用K-means聚类算法生成视觉词典;再进行特征向量局部聚合。局部聚合过程包括:首先,计算图像中SIFT特征向量与对应视觉词之间的残差;然后,将每个视觉词相应的残差求和;最后,把各个视觉词上的残差求和值进行串联得到图像的VLAD编码。本文实验采用十次平均的累计匹配特性(Cumulative Match Characteristic,CMC)曲线作为性能指标。结果表明,本文所提出的方法能提高检索速度,且具有较高的识别率,其平均Rank 1识别率达到95.03%。(本文来源于《信号处理》期刊2019年10期）
罗南超,郑伯川[2]（2019）在《视频监控领域深度特征编码的行人检测算法》一文中研究指出由于高清视频监控领域现有行人检测算法在复杂背景下检测准确率不高且检测实时性不强,提出了一种新颖的深度特征行人检测算法,该算法利用聚合通道特征模型对监控高清图像进行预处理,筛选出具有显着特性的疑似目标,大大降低目标检测的数量;然后对获取的疑似目标区域进行尺度校正与特征提取,并输入到深度模型中进行深度特征编码,提高特征的表征能力;最后输入到LSSVM分类模型,得到最终的行人检测结果。仿真实验结果显示所提行人检测算法在保证检测准确率的同时,具有较高的检测效率。(本文来源于《西安科技大学学报》期刊2019年04期）
秦芳,顾广华[3]（2019）在《基于多尺度局部特征编码与多通道特征融合的图像场景分类》一文中研究指出场景分类在图像理解和计算机视觉中是一个挑战性问题。有效的图像表示在场景分类任务中至关重要。CNN特征在场景分类任务中表现相对突出,但仍有缺陷,其主要表征图像的全局特征,忽略了局部信息,且缺乏几何不变性。本文通过编码多尺度局部图像块的中层CNN特征,获得图像的局部信息,并将编码特征与原始图像的全局CNN特征进行多通道融合来描述场景图像,获得更高效的图像表示,以实现更好的分类判别。本文在两个常用的场景数据集上进行实验评估,结果表明,该方法在场景分类任务中取得了令人满意的效果。(本文来源于《燕山大学学报》期刊2019年04期）
吕明[4]（2019）在《基于多特征编码的图像检索》一文中研究指出图像检索,一直是近几年一个异常火热的研究课题,基于各种特征和编码方式的图像检索系统层出不穷。然而,由于一幅图像中包含多种类型的信息,要想较好的诠释一幅图像,仅靠单一特征很难实现,因此多特征融合的图像检索系统应运而生,用多种特征来描述一幅图像,能将图像的各种信息都包含进去,从而达到更高的检索精度。尺度不变特征转换(Scale invariant feature transform,SIFT),局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和颜色特征是图像检索系统中常用的叁种特征,在应对各类图像时都有很好的表现。矢量量化编码(Vector Quantization,VQ),费舍尔向量编码(Fisher Vector,FV)和局部线性约束编码(Locality-Constrained Linear Coding,LLC)在对图像特征进行编码时也有着优越的性能。本文以上述叁种特征和叁种编码方式为主要研究对象,以提高图像检索精度为目标,提出多种组合方案的多特征编码的图像检索并进行实验验证。主要研究内容如下:1.从单特征多编码的角度进行实验,使用一种特征和上述叁种编码方式进行组合。首先提取待检索图像和图像库的一种特征,再利用K-means和GMM对图像库特征进行聚类生成字典。将待检索图像和图像库图像特征分别通过叁种编码方式,在对应的字典上编码得到图像的向量表达。将待检索图像的向量和图像库图像的向量对应求出余弦距离,得到叁种结果,将叁种结果进行不同的组合得到最终检索结果。在Corel-1k数据集上的实验结果表明:使用SIFT特征在叁种编码方式下的融合方案结果较好。2.从多特征单编码的角度进行实验,使用叁种特征和一种编码方式进行组合。首先提取待检索图像和图像库的叁种特征,再利用K-means或者GMM对图像库特征进行聚类生成字典。将待检索图像和图像库中图像的叁种特征通过一种编码方式,在对应字典上编码得到图像的向量表达。将待检索图像的向量和图像库图像的向量对应求出余弦距离,得到叁种结果,将叁种结果进行不同的组合得到最终检索结果。在Corel-1k数据集上的实验结果表明:叁种特征在FV编码下的融合方案结果较好。3.从多特征多编码的角度进行实验,使用叁种特征和叁种编码方式进行组合。首先提取待检索图像和图像库图像的叁种特征,再利用K-means和GMM对图像库特征进行聚类生成字典。将待检索图像和图像库图像的叁种特征分别通过叁种编码方式,在对应的字典上编码得到图像的向量表达。将待检索图像的向量和图像库图像的向量对应求出余弦距离,得到九种结果,将九种结果进行不同的组合得到最终检索结果。在Corel-1k数据集上的实验结果表明:叁种特征在LLC编码和FV编码下的融合方案结果较好。(本文来源于《河南大学》期刊2019-06-01）
王旭,岳应娟,蔡艳平[5]（2019）在《柴油机振动信号快速稀疏分解与二维特征编码》一文中研究指出针对柴油机故障诊断方法中的信号时频表征及特征提取问题,提出一种基于振动信号快速稀疏分解与二维时频特征编码识别的柴油机智能故障诊断方法。首先,为了获得时、频聚集性优良的时频图像,提出一种随分解残差信号自适应更新Gabor字典的改进匹配追踪(adaptive matching pursuit,简称AMP)算法,利用AMP算法将柴油机振动信号分解后迭加各原子分量的Wigner-Ville分布,获取原信号的稀疏分解时频图像;然后,为提取时频图像的特征参量,提出了双向二维非负矩阵分解(two-directional,2-dimensional non-negative matrix factorization,简称TD2DNMF)算法,用于对时频图像的幅值矩阵进行特征编码,获取蕴含在时频图像内部的低维特征,并利用最近邻分类器实现了时频图像的自动分类识别。将提出的方法应用于4种不同状态柴油机气门故障的诊断试验中,结果表明,该方法能够获得无交叉项干扰、聚集性好的时频图像,使各时频分量的物理意义更加明确,并改进了传统图像模式识别中的特征参数提取方法,是一种有效的柴油机故障诊断方法。(本文来源于《振动.测试与诊断》期刊2019年01期）
王军,张磊,胡磊,王春雨[6]（2019）在《基于深度空时特征编码的视频显着性检测》一文中研究指出针对目前视频显着性检测算法中存在难以提取鲁棒的空时特征和缺乏有效的空时显着性融合模型问题,提出基于深度空时特征编码的视频显着性检测算法。首先运用FlowNet提取视频帧的深度光流场,并基于全局对比度模型构造时间特征线索;其次,基于卷积网络提取每一帧图像的语义显着性区域,构造空间特征线索;最后,通过联合前后帧的空时显着性编码网络实现空时显着线索的融合,并得到最终显着图。在公开数据集上的实验结果表明,所提算法在检测精度上优于目前的主流算法,具有较强的鲁棒性。(本文来源于《通信技术》期刊2019年01期）
岳应娟,王旭,蔡艳平[7]（2018）在《柴油机时频图像双向二维特征编码与故障识别》一文中研究指出针对柴油机故障特征提取困难的问题,提出一种基于时频图像双向二维特征编码识别的柴油机智能故障诊断方法.将内燃机故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,分别利用短时傅里叶变换、小波包、魏格纳分布(WVD)、伪魏格纳分布(PWVD)与平滑伪魏格纳分布(SPWVD)生成柴油机振动时频图像,提出了自适应匹配追踪(AMP)算法与魏格纳相结合的AMP-WVD时频表征方法;为进一步获取包含于柴油机振动时频图像内部的低维特征参量,在二维非负矩阵分解的基础上提出了双向二维非负矩阵分解(TD2DNMF)算法,将数据矩阵行、列维信息融合到一个判别分析框架中,将不同类别的数据信息并行运算,对柴油机时频图像样本进行特征编码,并将支持向量机作为分类器,实现了时频图像的自动分类识别.在6135G型柴油机上模拟了8种不同气门状态,利用时频图像双向二维特征编码与故障识别方法进行柴油机运行状态判别,结果表明:AMP-WVD时频图像可描述柴油机运行状态信息,各时频分量的物理意义更加明确;TD2DNMF方法有较好的特征提取能力,可提取柴油机故障信息.(本文来源于《内燃机学报》期刊2018年04期）
邓旭,徐新,董浩[8]（2018）在《单极化合成孔径雷达图像颜色特征编码与分类》一文中研究指出针对目前单极化合成孔径雷达(SAR)伪彩色编码方法存在的细节信息和可视性不强的问题,提出一种颜色特征编码方法。该颜色特征编码方法首先对单极化SAR图像提取纹理特征;然后将每一个特征量化到0到255;其次对每一个灰度级赋予一个RGB颜色,编码成颜色特征图;最后对随机森林计算得到的特征重要性进行排序,每3维特征对应为R、G、B通道生成伪彩图。基于该颜色特征编码方法,提出一种新的分类方法。该分类方法首先根据目视效果选择可分性最好的伪彩图;然后采用统计区域合并(SRM)分割算法对其分割;其次将所有RGB伪彩图作为分类的特征,以随机森林为分类器进行分类,得到初步的结果;最后对初步的结果进行相对多数投票,得到最终的分类结果。方法验证采用两组Terra SAR-X单极化SAR数据,与基于HIS的颜色编码方法对比,该颜色特征编码方法生成的伪彩图信息熵得到了很大提升,且两组数据每类地物的分类精度都大幅度提高,因此证明了所提算法保留了更多的细节信息,获取更多的颜色信息,更利于可视化和地物分类,从而表明提出的颜色特征编码方法是可行的。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年07期）
李映月,任光胜[9]（2018）在《基于特征编码的复杂数控刀具管理系统设计》一文中研究指出介绍一套复杂数控刀具的管理系统,以刀具特征为编码依据,具有完善的刀具数据库管理功能,能够灵活、高效地对不同生产厂家、不同类型的刀具进行库存管理,库存统计,可以满足用户对刀具管理的各种需求,提高管理效率,降低企业运营成本。(本文来源于《设备管理与维修》期刊2018年13期）
李映月[10]（2018）在《基于特征编码的数控刀具管理系统的研究与设计》一文中研究指出随着数控机床在机械制造业中的投入比例越来越大,种类丰富的数控刀具的管理问题愈加突出。传统的手工记账的刀具管理模式已经不能满足现代企业发展需要,运用数字化的刀具管理系统是解决这一问题的关键。为此,本文针对中小型企业在刀具库存和使用方面管理的需要,对复杂数控刀具的编码体系和管理系统进行了一系列研究和设计。首先,针对中小型企业在刀具管理方面的薄弱环节进行研究,分析企业对刀具管理系统方面的各项需求,提出着眼现状、放眼未来的基本和扩展两层次系统功能设计。其次,本文对数控刀具的结构特点、常用分类方式和国内外成体系刀具编码规则进行研究,提出先对刀具进行四级分类,再以此分类的基础上设计表征包含刀具基础、尺寸、扩展和接口四部分特征信息的编码方式,以及部分代码含义。为实现各系统功能,本文对两类数据库系统体系、两种常用系统开发方式和和多种数据模型进行研究对比,分析其优劣。提出建立两层结构的系统体系,采用客户/服务器模式(C/S)的开发方式设计系统。在服务器端,使用当今最广泛的数据库模型——关系数据模型,利用MySQL 5.7商用数据库软件建立数据库系统。在客户端,采用VS 2010环境下C#作为程序语言,设计系统界面环境和后台数据访问程序。实现用户管理、刀具信息和日常管理等系统基本功能,以及刀具QR二维码生成和识别功能。最后,为满足未来进一步信息化管理的需要,本文就机床总体利用率和加工工艺过程入手,建立刀具分配调度模型和单位刀具生产值的核算模型。此外,提出数据库事务维护的设计思路。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-05-01）
特征编码论文开题报告
（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：
由于高清视频监控领域现有行人检测算法在复杂背景下检测准确率不高且检测实时性不强,提出了一种新颖的深度特征行人检测算法,该算法利用聚合通道特征模型对监控高清图像进行预处理,筛选出具有显着特性的疑似目标,大大降低目标检测的数量;然后对获取的疑似目标区域进行尺度校正与特征提取,并输入到深度模型中进行深度特征编码,提高特征的表征能力;最后输入到LSSVM分类模型,得到最终的行人检测结果。仿真实验结果显示所提行人检测算法在保证检测准确率的同时,具有较高的检测效率。
（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。
特征编码论文参考文献
[1].朱建清,林露馨,沈飞,曾焕强,蔡灿辉.采用SIFT和VLAD特征编码的布匹检索算法[J].信号处理.2019
[2].罗南超,郑伯川.视频监控领域深度特征编码的行人检测算法[J].西安科技大学学报.2019
[3].秦芳,顾广华.基于多尺度局部特征编码与多通道特征融合的图像场景分类[J].燕山大学学报.2019
[4].吕明.基于多特征编码的图像检索[D].河南大学.2019
[5].王旭,岳应娟,蔡艳平.柴油机振动信号快速稀疏分解与二维特征编码[J].振动.测试与诊断.2019
[6].王军,张磊,胡磊,王春雨.基于深度空时特征编码的视频显着性检测[J].通信技术.2019
[7].岳应娟,王旭,蔡艳平.柴油机时频图像双向二维特征编码与故障识别[J].内燃机学报.2018
[8].邓旭,徐新,董浩.单极化合成孔径雷达图像颜色特征编码与分类[J].计算机应用.2018
[9].李映月,任光胜.基于特征编码的复杂数控刀具管理系统设计[J].设备管理与维修.2018
[10].李映月.基于特征编码的数控刀具管理系统的研究与设计[D].重庆大学.2018
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