导读:本文包含了特征加权方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:眼动跟踪,目视瞄准,人眼检测,混合加权
特征加权方法论文文献综述
王建中,张广月,王虹[1]（2019）在《人眼检测的混合加权特征方法》一文中研究指出基于眼动跟踪的目视瞄准技术可使无人武器的目标跟踪瞄准操控摆脱对肢体的需求,是未来无人武器的重要操控方式.提出一种混合加权特征方法,通过Gabor算子滤波、计算积分图、引入局部区域方差作为权重对混合特征编码进行加权运算并与级联分类器训练结合,获得人眼区域检测.试验结果表明,本文方法优于常用的Haar-like、LDP方法,并且随着级数的增加误检率呈下降趋势.该方法可提高人眼检测率、降低误检率,为满足无人武器目视瞄准对实时性和准确率的要求提供可能的技术途径.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2019年08期）
孙锐,黄启恒,陆伟明,高隽[2]（2019）在《联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法》一文中研究指出针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在叁类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合叁类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,所提方法不仅能够提高视频行人再识别的识别率,还具有丰富和完整的行人特征表示能力。(本文来源于《光学学报》期刊2019年09期）
李跑,周骏,蒋立文,刘霞,杜国荣[3]（2019）在《窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征变量选择方法》一文中研究指出通过消除光谱中的冗余信息变量,挑选出代表样品性质的特征变量代替全谱建立定量模型,可以提高近红外分析结果的准确性。基于进化论中适者生存原理的竞争性自适应重加权采样(CARS)算法因具有计算速度快、筛选得到的特征波长少等优点,在近红外特征变量筛选方面得到了广泛的应用。然而该方法在计算过程中容易出现校正集和验证集结果不一致情况。这是因为算法过于强调校正集交叉验证结果,且并未考虑相邻变量之间的协同作用。为了建立更加稳健的变量筛选方法,通过结合"窗口"以及CARS算法的优势,提出了一种基于窗口竞争性自适应重加权采样(WCARS)策略的近红外特征变量筛选方法,并将其应用于复杂植物样品近红外光谱与其化学成分含量之间的建模分析。采用WCARS方法可以实现准确定量分析,且通过与竞争性自适应重加权采样(CARS)方法结果相比较, WCARS方法得到的校正集和预测集结果一致,在一定程度上减少了过拟合问题的出现。该策略能有效增强特征变量选择的稳健性,提高了定量模型的可信度,具有一定的应用价值。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年05期）
姜鉴铎,张建新,吴国平,刘培学,汪侠[4]（2019）在《基于加权方法的旅游流网络结构特征分析——以南京市为例》一文中研究指出应用大数据可全面把握旅游流时空特征。以南京市为例,基于手机信令监测得到的城市目的地内部每日景区组合线路数据,运用加权方法构建旅游流网络,对网络结构特征进行分析。结果表明:①加权方法可量化各节点之间的联系强度,在网络结构参数的计算中能在一定程度上弥补非加权网络带来的集中化、二极化、无效化等不足,有助于具体清晰地描绘网络结构并分析其时序变化特征;②南京市旅游流网络同配性为负,夫子庙和玄武湖为网络中的核心节点,网络结构在第二季度的变化特征是游客生态游倾向上升的反映。(本文来源于《资源开发与市场》期刊2019年05期）
缪智文,何丽嘉,刘洞波[5]（2019）在《一种基于加权颜色形状特征和LBP-GLCM纹理特征提取的服装图像检索方法》一文中研究指出为了提高颜色和纹理特征在服装图像检索中的准确性,本研究提出一种基于加权颜色形状特征和LBPGLCM纹理特征提取的服装图像检索方法以提高服装图像检索的精度。首先,在第一道检索中运用颜色直方图和Hu不变矩的特性进行加权处理,而后,再运用Uniform-旋转不变局部二值模式算子对返回的结果进行处理,得到相对稳定的编码图像。实验证明,此方法能将不同特征的优势进行融合,使之相互补充,检索结果较之单一特征的检索更加准确。(本文来源于《纺织报告》期刊2019年04期）
赵叁伟,徐敏超,孙玉玺[6]（2019）在《一种基于特征加权的点迹质量评估方法及应用》一文中研究指出针对地面预警雷达点状移动杂波抑制难,提出一种基于多特征加权的点迹质量评估方法。该方法利用目标和点状移动杂波的点迹特征的差异进行杂波抑制。首先通过先验信息统计目标和杂波的点迹特征,计算各点迹特征的均值和权系数,然后将各特征信息加权求和,计算点迹的目标属性质量估值和杂波属性估值,最后对比两者之间的差别获取有效点迹。通过某雷达时采数据验证,该方法可以有效地抑制点状移动杂波。(本文来源于《火控雷达技术》期刊2019年01期）
时璇,许林松,李晨,王佳星,李党超[7]（2019）在《联合加权聚合深度卷积特征的图像检索方法》一文中研究指出针对图像特征提取不充分影响图像检索平均精确率的问题,提出了一种基于联合加权聚合深度卷积特征的图像检索方法。该方法将图像输入到预先训练好的卷积神经网络中,提取最后一个卷积层输出作为图像的深度卷积特征;通过计算空间权重矩阵突出图像的显着性区域并抑制背景噪声区域,然后根据通道方差最大原则选取相应的特征图计算出空间权重矩阵,将原始深度卷积特征加权聚合为列向量;通过区分性地对待不同通道的特征图,计算出通道权重向量与上述列向量点乘得到最终的全局特征向量。公开数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效地增强图像特征的表达能力,在图像检索的平均精确率上优于其他同类方法,可以有效地应用到图像检索相关领域。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年02期）
王博馨,汪梅,王湃,秦学斌,张琳[8]（2018）在《基于加权随机森林与Gabor特征融合的人脸识别方法研究》一文中研究指出针对人脸识别在有光照、角度、表情的变化或受到噪声影响时鲁棒性变差的问题,提出一种基于加权随机森林特征检测与Gabor特征融合的人脸识别算法。首先利用提出的加权随机森林模型对人脸定位标准的68个特征点,再将倾斜的非标准人脸进行旋转剪切归一化矫正。接着提出了对8个方向,5个尺度上的Gabor特征进行多尺度特征融合方法。通过PCA降维,最后输入到BP分类器里面训练识别。通过在ORL和自建的类ORL人脸库中进行实验,结果表明与2dpca、Gabor、Gabor方向融合方法相比,本文提出的方法人脸识别准确率平均提高4.65%。(本文来源于《2018中国自动化大会(CAC2018)论文集》期刊2018-11-30）
蔡柳萍,解辉,张福泉,张龙飞[9]（2018）在《基于稀疏表示和特征加权的大数据挖掘方法的研究》一文中研究指出为了提高大数据挖掘的效率及准确度,文中将稀疏表示和特征加权运用于大数据处理过程中。首先,采用求解线性方程稀疏解的方式对大数据进行特征分类,在稀疏解的求解过程中利用向量的范数将此过程转化为最优化目标函数的求解。在完成特征分类后进行特征提取以降低数据维度,最后充分结合数据在类中的分布情况进行有效加权来实现大数据挖掘。实验结果表明,相比于常见的特征提取和特征加权算法,提出的算法在查全率和查准率方面均呈现出明显优势。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年11期）
潘红艳[10]（2018）在《基于角点的动态加权多特征融合图像检索方法》一文中研究指出多特征融合的检索方法是图像检索系统中常用的方法。文章提出了基于角点的动态加权多特征融合的图像检索方法,首先,采用Harris算法获取图像的角点,由此计算图像的兴趣区域(图像的内容主体)。其次,在兴趣区域内提取图像的底层特征(颜色特征、纹理特征),对提取的特征进行归一化处理。最后,对多个特征分别与待检索图像进行相似度计算,利用动态加权进行相似度层的融合,将检索结果排序后提交给用户。在自建数据库上进行实验,表明该方法对提高图像的检索性能是有效的。(本文来源于《无线互联科技》期刊2018年19期）
特征加权方法论文开题报告
（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：
针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在叁类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合叁类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,所提方法不仅能够提高视频行人再识别的识别率,还具有丰富和完整的行人特征表示能力。
（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。
特征加权方法论文参考文献
[1].王建中,张广月,王虹.人眼检测的混合加权特征方法[J].北京理工大学学报.2019
[2].孙锐,黄启恒,陆伟明,高隽.联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法[J].光学学报.2019
[3].李跑,周骏,蒋立文,刘霞,杜国荣.窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征变量选择方法[J].光谱学与光谱分析.2019
[4].姜鉴铎,张建新,吴国平,刘培学,汪侠.基于加权方法的旅游流网络结构特征分析——以南京市为例[J].资源开发与市场.2019
[5].缪智文,何丽嘉,刘洞波.一种基于加权颜色形状特征和LBP-GLCM纹理特征提取的服装图像检索方法[J].纺织报告.2019
[6].赵叁伟,徐敏超,孙玉玺.一种基于特征加权的点迹质量评估方法及应用[J].火控雷达技术.2019
[7].时璇,许林松,李晨,王佳星,李党超.联合加权聚合深度卷积特征的图像检索方法[J].西安交通大学学报.2019
[8].王博馨,汪梅,王湃,秦学斌,张琳.基于加权随机森林与Gabor特征融合的人脸识别方法研究[C].2018中国自动化大会(CAC2018)论文集.2018
[9].蔡柳萍,解辉,张福泉,张龙飞.基于稀疏表示和特征加权的大数据挖掘方法的研究[J].计算机科学.2018
[10].潘红艳.基于角点的动态加权多特征融合图像检索方法[J].无线互联科技.2018