导读:本文包含了多边形分解论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人脸识别,颜色空间,泰森多边形,Log-Gabor小波
多边形分解论文文献综述
罗浩,尉宇[1]（2018）在《基于泰森多边形特征分解的人脸识别》一文中研究指出针对在复杂背景下传统的人脸识别方法存在算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等不足,提出一种基于泰森多边形特征分解的人脸识别算法。首先建立高斯肤色模型并融合人脸几何特征实现粗定位;然后,根据人脸区域各特征部位的特性对人脸特征点定位同时采用两次泰森多边形进行特征分割,使每个特征点分割到各自的特征区域内,从而有利于形成编码;最后,运用LBP算子对多尺度多方向的Log-Gabor幅值信息进行纹理描述,并统计其分布规律。实验结果表明,该算法简单,鲁棒性强,具有较高的识别精度。(本文来源于《电视技术》期刊2018年03期）
颜远青,刘华[2]（2016）在《规则建筑物重建多边形分解方法研究》一文中研究指出针对传统的建筑物重建方法中,由机载LiDAR点云建立的模型表达复杂的问题,提出了一种基于多边形分解的建筑物重建方法。采用基于欧氏距离的聚类算法和随机抽样一致性算法,提取建筑物的不同平面,简化复杂结构的建筑物;基于检测出来的平面,对其进行分解,以最小外接矩形和内部空洞的布尔运算结果来表示,并进行建模。实验结果表明,该文方法可以有效简化建模过程,依据屋顶面之间边缘与空洞的关系优化结果也使得边缘更加准确,同时也更适合于CSG模型的表示。(本文来源于《测绘科学》期刊2016年07期）
南卫杰[3]（2015）在《基于多边形分解的质心定位算法的研究》一文中研究指出无线传感器网络是当代最为热门的研究领域之一，它是由多门学科快速发展并交叉融合产生的。它广泛应用于各个领域，为我们的生活提供了很大的便利，也改变了我们的生活方式。当前有许多科研机构都在对无线传感器网络进行相关研究，已经有不少产品面世。很多人将它的发展作为互联网的扩展，以互联网为渠道，去沟通其他事物，足不出户，便可以控制远方的事物。无线传感器网络使用时往往大量布置，一个监控网络是由众多微小的监控节点组成。这些节点相互协调，共同去完成某项任务。位置坐标对于传感器网络来说是必不可少的，我们无论采用传感器网络去完成什么任务都离不开使用传感器节点的位置坐标。我们不可能给每一个传感器节点增加GPS模块，因为成本是无法承受的，所以根据有限的几个坐标和其他信息如何实现所有的节点定位是非常重要的，这也是无线传感器网络应用的一大挑战。当前的定位方法很多，主要是根据是否测距分为两类：测距定位算法和非测距定位算法。前者主要由RSSI测距定位算法、基于时间差定位算法等等。后者又有质心定位算法、APIT定位算法等等。由于前者使用时，对硬件要求较高，因此通常使用非测距定位算法。本文开始先对无线传感器网络和定位算法等进行了简单介绍，然后分析各个算法的优点，存在定位误差的原因。如APIT定位算法的定位精度比定位定位算法的要高，比较两种算法很容易发现，前者通过许多叁角形把未知节点可能存在的区域进行划分，然后逐个测试哪些叁角形是有限的，最后用这些叁角形的重合面积作为未知节点的坐标，由于判定到最后重合面积一般较小，所以其定位误差比较小，精度比较高。而质心定位算法的定位区域较大，定位误差也大。对算法的优劣进行分析后，采用移植的办法，将APIT定位算法的优点及基于RSSI值改进定位算法的优点结合到一起，提出一种新的算法。该算法先缩小定位区域的面积，然后进行加权定位。其定位效果要好于现有的改进算法。最后对改进的算法进行仿真实验，以验证算法性能是否与理论分析的相同，并与现有的改进算法进行对比，验证新的算法是否优于改进的算法。经过仿真验证新算法达到了预期的目的。(本文来源于《太原理工大学》期刊2015-05-01）
南卫杰,韩应征[4]（2014）在《基于多边形分解的质心定位算法》一文中研究指出节点定位技术在无线传感器网络的应用中起到很重要的作用。为了能准确定位未知节点,确定未知节点的坐标,提出了一种新的质心定位算法——基于多边形分解的质心定位算法。该算法将锚节点构成的多边形分解成叁角形,然后通过未知节点与邻节点交换信息,判断未知节点位于哪个叁角形内,计算未知节点所在叁角形的质心,最后用叁角形叁个顶点的RSSI值修正叁角形的质心,将其作为未知节点的坐标估计。仿真表明新算法的定位精度比传统的定位算法有很大的提高。(本文来源于《制造业自动化》期刊2014年12期）
高天豪,王文成,朱滨海[5]（2013）在《基于凸片段分解和格网的点在多边形中的可见边检测》一文中研究指出检测点在多边形中的可见边是计算几何中的一种基本计算,文中对此提出一种加速算法.首先对多边形进行凸片段分解,以利用点在凸多边形中可见边的快速计算;然后利用格网结构实现由近及远的计算,避免处理被遮挡的凸片段.该算法可基于格网结构方便地进行并行处理,并可统一处理含空洞和不含空洞的多边形,其预处理时间复杂度为O(n),空间复杂度也是很低的O(n),而检测的时间复杂度在O(logn)～O(n)之间自适应变化,其中n为多边形的边数.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2013年08期）
余旭洪[6]（2013）在《四阶非齐次混合边值问题谱元方法和二阶多边形区域外部问题区域分解谱方法》一文中研究指出近叁十年来,谱方法和拟谱方法作为数值求解微分方程的重要方法得到了蓬勃发展,它们的主要优点是高精度,并已被广泛应用于流体力学,量子力学,统计物理,天气预报,海洋科学,化学反应,材料科学,生物工程,天体物理和金融数学等领域中众多问题的数值模拟.早期的谱和拟谱方法适用于周期问题和直角区域上的各种微分方程定解问题.近年来,一些作者发展了Jacobi和广义Jacobi正交逼近和有关的Jacobi-Gauss型插值理论,并以此为基础提出计算退化型,奇异型和高阶微分方程的谱和拟谱方法.最近,又提出了一维和二维Legendre拟正交逼近理论及有关插值理论,为研究微分方程的区域分解谱和拟谱方法,以及谱元和拟谱元方法开辟了一条新途径.从理论上说,谱逼近过程中使用的逼近多项式次数越高,它的数值误差就会越小.然而,在实际计算过程中,使用次数过高的逼近多项式并不方便.反之,若采用谱元和拟谱元方法,即把区域剖分成若干个子区域,并在各子区域上使用不同的逼近多项式次数,就既简化计算过程又提高数值解的精度.因此,谱元和拟谱元方法成为当前谱方法研究中最主要的前沿方向之一.在构造与分析此类方法时,面临如下几个困难.第一,如何在相邻子区域的公共边上匹配数值解及其某些导数?即要求保证整体逼近的连续性和全局谱精度.第二,如何分析整个区域上数值解的谱精度?这就需要发展一套新的数值分析方法.第叁,如何设计有效的算法?这就需要合理地构造对应于不同子区域内部,边界和顶点的基函数.一个尚未解决的重要问题是多边形区域上高阶偏微分方程非齐次混合边值问题的谱元方法,它不仅要保持逼近函数在相邻子区域公共边界上的连续性,还要保持其导数连续性,并且要保证在整个区域上组合逼近的谱精度.本文研究了四阶偏微分方程非齐次混合边值问题的谱元方法及其理论基础.我们首先提出矩形区域上的新Legendre拟正交逼近,建立了最佳逼近阶数的误差估计.其次,对可剖分为多个矩形的多角形区域建立了组合Legendre拟正交逼近理论,它们既在相邻子区域公共边界上保持逼近函数及其导函数的连续性,又保持谱精度,从而奠定了四阶偏微分方程非齐次混合边值问题谱元方法的理论基础.本文还合理地构造了几类基函数,它们分别对应各子区域内部,边界和顶点,并在相邻子区域公共边界上保持本身及其法向导函数的连续性,从而在此基础上设计了四阶微分方程非齐次混合边值问题的谱元方法.由于可以在不同子区域内部及其边界上采用不同的拟正交逼近,因此这是一类非一致网格剖分和非一致多项式逼近次数的高精度算法,易于局部网格加密和局部提高逼近多项式的次数,特别适用于真解剧烈变化和震荡的问题.目前,计算无界区域上微分方程的谱和拟谱方法也发展迅猛.众所周知,在流体力学,电磁场理论和生态学等问题中,经常需要数值计算外部问题.早期的外部问题谱和拟谱方法是应用Laguerre-Fourier逼近和Laguerre-球面调和逼近计算圆外或球外的各种问题.一个重要且有挑战性的问题是如何数值计算非圆或非球型障碍物外部问题.我们可以用一个矩形套住障碍物区域,并将外部区域分成两个子区域.一个是多边形障碍物边界和矩形边界之间的有界子区域,另一个是矩形外的无界子区域.然而,我们面临叁个主要困难:第一个困难是如何在无界子区域上恰当地逼近原问题的真解；第二个困难是如何使得数值解在相邻子区域的公共边界上保持某种连续性；第叁个困难是如何保证数值解的全局谱精度.对于任意多边形障碍物外部区域上偏微分方程的各种边值和初边值问题,其特殊困难是如何在障碍物和套住障碍物的矩形之间的有界子区域上合理地逼近原问题的真解,即需要建立由区域剖分所得的有界或无界子区域上的各种拟正交逼近和插值理论,并由此组合成整个无界外部区域的拟正交和插值逼近,它们不仅在相邻子区域的公共边界上保持一定的连续性,并且保持整体谱精度.此外,还需要设计各种类型的基函数,使得数值解也保持类似的连续性,并且由此得到的谱和拟谱格式易于计算.本文研究了任意多边形障碍外部问题的区域分解谱方法.我们首先提出了一般凸四边形区域上的新Legendre拟正交逼近,无界带状区域上的Legendre-Laguerre拟正交逼近和角型区域上的二维Laguerre拟正交逼近,并分别建立了最佳逼近阶数的误差估计.其次,对整个多边形障碍物外部区域建立了组合拟正交逼近理论,它们既在相邻子区域公共边界上保持逼近函数的连续性,又保持谱精度,从而奠定了多边形障碍物外部区域上二阶偏微分方程非齐次边值问题区域分解谱方法的理论基础.我们还合理地构造了几类基函数,它们分别对应不同类型子区域内部,边界和顶点,并在相邻子区域公共边界上保持连续性.在此基础上,我们设计了任意多边形障碍物外部问题区域分解谱方法.特别,针对真解在所定义的局部区域上剧烈变化或震荡的问题,我们提出了非一致多项式逼近次数的高精度算法,它既节省工作量又提高数值解的精度.(本文来源于《上海师范大学》期刊2013-03-01）
刘光帅,李柏林,何朝明[7]（2011）在《基于隐式曲面和域分解的多边形网格模型孔洞修补》一文中研究指出针对多边形网格模型中存在的复杂形状孔洞,提出了一种基于隐式曲面插补和域分解方法的孔洞修补算法。首先,利用径向基函数定义一张光滑的隐式曲面,完成不完全多边形网格模型孔洞区域曲面的构造;其次,利用域分解方法将多边形网格模型的域空间分解成若干子域,并完成子域局部问题的求解;最后,子域局部解考虑其权重系数后可获得模型全局解。任意拓扑的复杂多边形网格模型的孔洞修补实例验证了该算法的有效性。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2011年09期）
贺怀清,杨鹏[8]（2011）在《一种凹多边形凸分解的全局剖分算法》一文中研究指出提出了一种凹多边形凸分解的全局剖分算法。首先对局部剖分算法的原理及存在的问题进行了阐述,并对基于正负法搜索可视点串的算法进行了更正和改进,然后利用改进的权函数从全局剖分的角度选择最优的剖分点进行剖分。同局部剖分算法相比,提高了剖分后所得的多边形形态质量。该算法主要作为轮廓偏置算法的前期处理算法,对原轮廓进行分解,提高了原轮廓多边形进行轮廓偏置算法的运行效率。(本文来源于《中国民航大学学报》期刊2011年03期）
程琳,孟志军,梁明,杨晓艳[9]（2010）在《基于Mapx组件的凹多边形快速分解算法的实现》一文中研究指出在精准农业作业过程中,需要对农田地块多边形进行复杂的空间分析,如路径优化。空间分析一般是基于凸多边形,所以需要将凹多边形分解成凸多边形来处理,数目尽量最少,效率尽量高。为此,提出了一种凹多边形的分解算法,通过各凹点连接其他顶点连线的交点等信息进行判断,采用递归算法,利用VisualC++语言和Mapx组件实现该算法的实现与显示。该算法简明实用,效率高,生成凸多边形数量少。(本文来源于《农机化研究》期刊2010年07期）
朱传敏,唐珺,许田贵[10]（2010）在《凹多边形凸分解算法在快速原型中的应用》一文中研究指出快速原型是近年来兴起的一项新技术,而扫描路径规划是其核心问题之一。在众多路径生成算法中,分区式扫描由于在制件精度和效率上存在着诸多优势,逐渐成为应用最为广泛的算法。将计算机图形学中的凹多边形凸分解方法应用到分区算法中,将复杂的情形化繁为简,避免出现多边形求交的情形,极大地减小了算法的复杂程度。该算法作为快速原型路径生成软件的基本算法,已经在熔融沉积(FDM)快速原型机中应用,提高了制件的精度,缩短了加工时间。(本文来源于《现代制造工程》期刊2010年02期）
多边形分解论文开题报告
（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：
针对传统的建筑物重建方法中,由机载LiDAR点云建立的模型表达复杂的问题,提出了一种基于多边形分解的建筑物重建方法。采用基于欧氏距离的聚类算法和随机抽样一致性算法,提取建筑物的不同平面,简化复杂结构的建筑物;基于检测出来的平面,对其进行分解,以最小外接矩形和内部空洞的布尔运算结果来表示,并进行建模。实验结果表明,该文方法可以有效简化建模过程,依据屋顶面之间边缘与空洞的关系优化结果也使得边缘更加准确,同时也更适合于CSG模型的表示。
（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。
多边形分解论文参考文献
[1].罗浩,尉宇.基于泰森多边形特征分解的人脸识别[J].电视技术.2018
[2].颜远青,刘华.规则建筑物重建多边形分解方法研究[J].测绘科学.2016
[3].南卫杰.基于多边形分解的质心定位算法的研究[D].太原理工大学.2015
[4].南卫杰,韩应征.基于多边形分解的质心定位算法[J].制造业自动化.2014
[5].高天豪,王文成,朱滨海.基于凸片段分解和格网的点在多边形中的可见边检测[J].计算机辅助设计与图形学学报.2013
[6].余旭洪.四阶非齐次混合边值问题谱元方法和二阶多边形区域外部问题区域分解谱方法[D].上海师范大学.2013
[7].刘光帅,李柏林,何朝明.基于隐式曲面和域分解的多边形网格模型孔洞修补[J].机械设计与制造.2011
[8].贺怀清,杨鹏.一种凹多边形凸分解的全局剖分算法[J].中国民航大学学报.2011
[9].程琳,孟志军,梁明,杨晓艳.基于Mapx组件的凹多边形快速分解算法的实现[J].农机化研究.2010
[10].朱传敏,唐珺,许田贵.凹多边形凸分解算法在快速原型中的应用[J].现代制造工程.2010
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