导读:本文包含了局部二进制特征论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:计算机应用,位图,局部敏感哈希,二进制特征
局部二进制特征论文文献综述
杨东升,张展,廉梦佳,王丽娜[1]（2018）在《位图局部敏感哈希的匹配二进制特征搜索算法》一文中研究指出针对现有匹配二进制特征搜索算法效率低和入围点少的问题,提出了快速计算位图算法和位图局部敏感哈希算法。首先,计算左图提取的二进制特征的位向量;然后,使用快速计算位图算法计算位向量的位图,将位图作为关键字,并与二进制特征的标识作为映射,构建局部敏感哈希表;接着,将哈希表中的关键字存入位集;最后,判断右图提取的二进制特征对应的位图是否存在于哈希表中,优化查询哈希表中的匹配二进制特征,提高匹配二进制特征的搜索效率和质量。实验证明:位图局部敏感哈希算法提高了二进制特征近邻搜索的效率、增加了入围点数。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2018年03期）
尚俊[2]（2018）在《基于局部灰度差值量化的图像二进制特征》一文中研究指出分析了图像所有仿射不变区域的邻域灰度差值分布,发现它近似服从零均值的高斯分布,提出了以灰度差值分布的方差为阈值的自适应量化的局部二值模式。与固定阈值相比对噪声有较好的鲁棒性,而且弥补了二值量化中信息的丢失,适合于目标识别中的特征描述。(本文来源于《湖北第二师范学院学报》期刊2018年02期）
白丰[3]（2017）在《基于局部二进制特征描述的卫星装配目标识别方法研究》一文中研究指出补偿普遍存在的尺度、视角、旋转等非线性变换阻碍与影响,精确和有效的识别标准工件或者典型外接装配设备,是完成整个卫星装配任务的基础与保障,也是卫星地面安装过程的难点问题之一。局部特征能够对较复杂非线性变换影响保持鲁棒和不变特性的同时,精确表达并描绘图像邻域突出与显着信息;二进制描述可以依据异或及位数的运算与操作度量方式,改善并增强识别效率。值得期待相关描述与识别技术辅助机器人系统顺利实现安装工作。本文在国家863计划、国家自然科学基金支持下,依据传统特征描述步骤与目标识别过程的阶段性成果,依次从标量量化索引、采样映射模型和空间投影变换等角度出发,逐步开展整体识别方法及其描述匹配方式理论技术研究;通过仿真实物实验详细分析和比较区分能力、独特属性与实时特性,检验目标识别方法的精准度及有效与合理性;旨在满足标准工件或外接装配设备精确与有效识别的双重需求。论文主要创新性工作及研究成果如下:1)考虑SIFT具有运算复杂度高执行时间长的缺点,提出了基于标量量化与倒排索引策略的SQIF识别方法。基于SIFT检测与描述基础理论;选取中值阈值变换浮点类型初始数据为等量二进制类型描述信息,改善并增强了点对匹配效率;通过简化的倒排列表储存具备更高相似性的元素,降低并压缩了点对组合时间;同时采用预设的掩模向量遮挡逼近中值的元素,弥补了外部非线性变换的阻碍与影响;通过比例匹配准则和随机采样原则,识别卫星装配所需的标准工件目标。实验从标准工件目标识别情况、平均正确率的均值数据以及识别方法运算复杂与繁琐性等角度考虑,比较了区分与实时性;确保和SIFT具备近似精准度的情况下,检验了SQIF的有效性。2)鉴于FREAK容易发生错误匹配与无效识别的不足,提出了结合改进型视网膜关键点描述的ImFREAK识别方法。在探讨视觉细胞功能结构属性与计算机视觉模型对应关系,分析原视网膜描述理论局限性的基础上;排序与分割灰度信息和梯度方向数据,使得更为丰富的描述属性能够存在于特征向量里;设计采样映射模型与点对组合方式,获取了更多目标角点及边缘轮廓特征,改善并增强了描述向量的区分能力与独特属性。启发于最近邻匹配准则和K-D树搜索策略,查询初始特征点;依据随机采样原则与匹配正确率,识别卫星装配所需的标准工件目标。实验从区域分割和映射模型参数、特征点对的匹配正确率、标准工件目标识别情况以及识别方法运算复杂与繁琐性等角度考虑,对比了区分与实时性;确保和FREAK具备近似运算效率的情况下,验证了ImFREAK的准确度。3)针对浮点类型与二进制类型的描述识别理论通常存在实时或者区分性能缺陷,提出了基于最优投影变换特征点描述的OPTI识别方法。启发于投影变换不变性思想;依据正交化规则与QR分解原理,求解了理想的投影变量;通过固定的更加密集的间隔采样步骤,选取了和标签信息含有更高契合度的阈值参数;改善并增强了识别方法的精准度;将空间投影变量与像素灰度数据做内积运算建立描述向量,确保并稳固了识别方法的运行效率,采用比例匹配准则与优先选择策略,查询了候选匹配点;依据随机采样原则和匹配正确率,识别了卫星装配所需的外接安装设备。实验从空间投影变量参数评估、接受者操作特性拟合数据、外接装配设备目标识别情况、识别方法运算复杂与繁琐性等角度考虑,比较了区分与实时性。4)考虑描述步骤在整个识别过程中的核心地位,探索了多尺度矩形区域优化选择的描述方式。基于多尺度空间基础理论;通过局部邻域划分以及高斯数据平滑,改进并完善了尺度鲁棒与不变性能;依据紧凑的尺寸因素、行列数目和重迭范围等约束与限制条件,获取并储存了候选矩形区域参数信息;求解得分与阈值,选择具备较低相关度含有更强区分力的矩形区域,生成了描述数据。实验检验了描述方式的区分能力和实时特性。5)鉴于匹配策略是整个识别过程的关键步骤,探索了多级量化差值参数数据嵌入的快速匹配方式。结合ORB检测与描述基础理论,利用相似性判定与评价准则和预先设计的查询矩阵,改进并完善了中心与邻域特征匹配效率;对符合限制与约束条件的中心特征,获取方向属性、空间尺度和坐标位置等量化差值处理后的变换数据,充分利用邻域与中心坐标点,邻域坐标点对之间的关系;根据满足量化差值限制和相似性约束的特征数量判定了匹配等级,选取了具有更高可信度的描述信息。实验检验了匹配策略的区分能力及实时特性。(本文来源于《河北工业大学》期刊2017-05-01）
李小林,周蓬勃,周明全,黄世国[4]（2016）在《基于可区分二进制局部模式特征的蛾类昆虫识别》一文中研究指出蛾类昆虫多为农业害虫,自动识别蛾类昆虫种类对虫害预测预报意义重大。针对现有昆虫自动识别方法集中在目以上层次昆虫识别难以实现目内昆虫识别,提出一种基于纹理特征的蛾类昆虫识别方法。应用一种改进的局部二进制模式提取昆虫图像特征,对提取得到的特征矩阵按照蛾类昆虫类别抽取本质维数,最后用KNN算法实现蛾类昆虫识别。实验结果表明:可区分CLBP能够对昆虫原始图像直接提取特征并获得优异的识别性能,同时,能够有效降低特征矩阵的维数,从而缩小存储空间,降低相似性比较的计算复杂度。该研究拓宽了计算机视觉技术应用范围,有助于实现农业病虫害的尽早预测。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2016年03期）
白丰,张明路,张小俊,孙凌宇[5]（2016）在《局部二进制特征描述算法综述》一文中研究指出为引起更多机器人视觉领域的研究者对局部二进制特征描述算法进行探索和讨论,并推动局部二进制特征描述算法在图像匹配、目标识别和机器人导航等领域的应用,系统的综述局部二进制特征描述算法的发展过程以及研究进展。首先简要概述浮点型的特征描述算法,并指出研究局部二进制描述算法的必要性;然后详细的介绍基于手动设置的经典二进制描述算法及其改进方案,深入分析基于优化学习的二进制特征描述算法的优势和缺陷;最后对局部二进制特征描述算法存在的问题进行讨论,强调将当前深度学习理论与局部二进制特征描述原理相结合的重要性,同时随着深度学习理论的引入,局部二进制特征描述算法必然会更加适合机器人系统开展反恐防爆、核电安全、太空探索等特殊环境下的图像匹配和目标识别任务。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2016年02期）
林楠,赵勋杰[6]（2016）在《基于彩色二进制局部不变特征的粒子滤波目标跟踪》一文中研究指出当背景与目标颜色相近时,传统基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法容易被干扰发生错误跟踪。彩色二进制局部不变特征(CBLID)具有旋转、尺度缩放和光照不变性等特点,将CBLID特征应用到粒子滤波跟踪算法中,以提高跟踪算法的抗干扰能力。考虑到纹理少的目标的CBLID特征点较少,仅仅依据CBLID特征进行跟踪不稳定,提出一种结合CBLID特征与颜色直方图特征的粒子滤波跟踪算法。该算法依据颜色直方图的Bhattacharyya距离以及CBLID特征点匹配数目确定粒子的权值,并根据当前帧跟踪结果及CBLID目标模板中特征点匹配数来决定是否对目标颜色模板进行更新。实验结果表明,当目标出现遮挡或者背景颜色相近时,该方法能够有效地提高跟踪精度,同时它比基于SIFT特征的粒子滤波算法速度快。(本文来源于《光电技术应用》期刊2016年01期）
王灿进,孙涛,王锐,王挺峰,陈娟[7]（2015）在《基于彩色二进制局部不变特征的图像配准》一文中研究指出提出了一种适用于彩色图像的局部不变特征配准方法。特征点提取阶段,提出了快速分割测试特征颜色差异(CDo FAST)特征点检测方法,计算图像的颜色不变量,以此为输入在尺度空间检测FAST极值点,在极值点附近对高斯差分算子(Do G)值进行插值和拟合,以最终确定特征点的位置和尺度。特征描述符生成阶段,提出了一种新的彩色二进制局部不变特征(CBLID),采样点邻域结构类似于人眼视觉的重迭,通过统计方向图生成二进制链码,具备旋转、尺度缩放、光照不变性和抗噪性能。通过计算汉明距离进行匹配并结合随机抽样一致性(RANSAC)算法去除误匹配点,计算出待配准图像间的变换关系。实验表明,所提算法针对彩色图像能够获得比传统的尺度不变特征变换(SIFT)、快速稳健特征(SURF)和DAISY更高的配准精度,同时算法的运行时间也较短,在测试图片上耗时仅为SIFT的10%和12%。(本文来源于《中国激光》期刊2015年01期）
邱春玲,陶强,范润龙,王培智[8]（2014）在《基于局部二进制描述SIFT特征的锆石图像配准方法》一文中研究指出针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高、匹配速度慢的问题,提出一种新的局部二进制模式(LBP)特征描述方法,描述SIFT算法检测出的锆石图像特征点,然后用主成分分析法(PCA)将生成的描述向量降维,最后利用欧式距离法完成配准。新LBP描述方法计算简单,具有旋转不变性和光照不变性,描述向量经过PCA降维以后匹配过程简单快速。实验结果表明:配准效果可以满足仪器自动寻样的需求,并且能够显着提升锆石图像的配准速度、提高仪器运行效率。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2014年06期）
张铮,赵政,袁甜甜[9]（2010）在《基于二维多尺度局部Gabor二进制模式特征的表情识别》一文中研究指出为了在独立于个体身份的面部表情识别中取得更加理想的效果,提出了一种基于二维多尺度局部Gabor二进制模式(MB-LGBP)特征的识别方法。对于表情识别而言,MB-LGBP已被证明了是一种局部和整体上都具有很强表征能力的描绘子。将MB-LGBP与灰度共现矩阵(GLCM)结合起来得到了可以更好地描述局部纹理空间结构特性的二维MB-LGBP特征。在识别中,分别选择了支持向量机(SVM)和基于卡方距离的K-最近邻(KNN)分类器,并对结果进行了比较。实验结果证明了二维MB-LGBP特征相比于MB-LGBP以及其他一些主要的表情识别特征的优越性。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年04期）
张亚莉,李云峰[10]（2010）在《局部二进制模式与小波特征融合的掌纹识别》一文中研究指出针对利用单一方法进行掌纹图像识别所得的识别率难以提高这一情况,提出一种利用掌纹图像经高斯高通滤波后的局部二进制模式特征和叁级小波分解的细节图像的能量特征的融合特征进行掌纹识别的方法。在提取图像的局部二进制模式特征的时候,通过高斯高通滤波增强图像的对比度,从而提取出更有效的局部二进制模式特征,该特征对光照的变化具有一定的鲁棒性;小波变换的细节图像能量数据反映不同频率成分的局部细节特征。实验结果表明所提出的掌纹识别方法的有效性。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2010年01期）
局部二进制特征论文开题报告
（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：
分析了图像所有仿射不变区域的邻域灰度差值分布,发现它近似服从零均值的高斯分布,提出了以灰度差值分布的方差为阈值的自适应量化的局部二值模式。与固定阈值相比对噪声有较好的鲁棒性,而且弥补了二值量化中信息的丢失,适合于目标识别中的特征描述。
（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。
局部二进制特征论文参考文献
[1].杨东升,张展,廉梦佳,王丽娜.位图局部敏感哈希的匹配二进制特征搜索算法[J].吉林大学学报(工学版).2018
[2].尚俊.基于局部灰度差值量化的图像二进制特征[J].湖北第二师范学院学报.2018
[3].白丰.基于局部二进制特征描述的卫星装配目标识别方法研究[D].河北工业大学.2017
[4].李小林,周蓬勃,周明全,黄世国.基于可区分二进制局部模式特征的蛾类昆虫识别[J].计算机应用与软件.2016
[5].白丰,张明路,张小俊,孙凌宇.局部二进制特征描述算法综述[J].电子测量与仪器学报.2016
[6].林楠,赵勋杰.基于彩色二进制局部不变特征的粒子滤波目标跟踪[J].光电技术应用.2016
[7].王灿进,孙涛,王锐,王挺峰,陈娟.基于彩色二进制局部不变特征的图像配准[J].中国激光.2015
[8].邱春玲,陶强,范润龙,王培智.基于局部二进制描述SIFT特征的锆石图像配准方法[J].吉林大学学报(工学版).2014
[9].张铮,赵政,袁甜甜.基于二维多尺度局部Gabor二进制模式特征的表情识别[J].计算机应用.2010
[10].张亚莉,李云峰.局部二进制模式与小波特征融合的掌纹识别[J].计算技术与自动化.2010