导读:本文包含了几何特征向量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:线性变换,特征根,特征向量,几何化
几何特征向量论文文献综述
陈志彬,张爱平,王学斌[1]（2017）在《线性变换与特征向量的几何化教学探索》一文中研究指出在低维空间中用几何图形描述线性变换具有的特性及特征向量在线性变换中具有的不变性,引导学生将研究低维空间的方法向高维空间推广,获得高维空间中研究特征向量数形结合的方法,让学生的思维由形象思维过渡到抽象思维,加深学生对代数中抽象概念的理解,在教学中开展研究性教学,探索线性代数中几何化教学的途径。(本文来源于《当代教育理论与实践》期刊2017年11期）
陆苗,梅洋,赵勇,冷亮[2]（2015）在《利用多尺度几何特征向量的变化检测方法》一文中研究指出提出了一种利用多尺度几何特征向量的变化检测方法,其基本原理是基于多尺度影像分割将变化检测从传统的像素光谱空间转换到对象尺度空间,利用多尺度分割形成的几何特征向量进行变化检测。以陕西省渭南市为研究区域,使用本方法检测该区域2002~2009年的地表覆盖变化。从变化检测结果可以看出,本文方法的检测效果优于其他传统检测算法。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2015年05期）
纪永强[3]（2014）在《叁维向量空间中线性变换的特征向量的几何意义》一文中研究指出利用代数方法给出了叁维向量空间中线性变换的特征向量的几何意义,即研究了叁阶实矩阵或叁阶实对称矩阵对应的线性变换的特征向量的几何意义.结果得到:非对称矩阵的不同特征根对应的特征向量是线性无关的;二重根对应的线性无关的特征向量或只有一个或有无穷多个,它与单根对应的特征向量线性无关;叁重根对应的线性无关的特征向量只有一个.对称矩阵的不同特征根对应的特征向量互相垂直;二重根对应的特征向量构成一个平面,这个平面的法矢量就是单根对应的特征向量;叁重根对应的特征向量有无穷多个,即从原点出发的任意矢量都是叁重根对应的特征向量.(本文来源于《湖州师范学院学报》期刊2014年10期）
纪永强[4]（2014）在《叁维内积空间中正交变换的特征向量的几何意义》一文中研究指出利用代数方法给出了叁维内积空间中正交变换的特征向量的几何意义,研究了叁维内积空间R3中的旋转变换(正交变换)的特征向量只有一个实的特征向量,以及研究了空间中关于经过原点的平面的对称变换(正交变换)的特征向量就是该平面的法矢量和该平面上自原点出发的任意矢量,并且它们是互相垂直的.(本文来源于《湖州师范学院学报》期刊2014年08期）
游学民,樊孝菊[5]（2014）在《射影几何中不变元素的特征值特征向量解释》一文中研究指出将射影几何中的不变元素采用矩阵特征值与特征向量进行解释,并指出其不变元素即为矩阵的特征向量,明晰了不变元素的涵义.(本文来源于《湖北文理学院学报》期刊2014年08期）
杜含笑[6]（2014）在《基于轮廓线和几何特征向量的叁维人脸识别算法的研究》一文中研究指出相比二维人脸，叁维人脸包含更丰富的信息，且能克服姿态、光照、表情、化妆等因素的影响，更好的表征人脸，因此利用叁维人脸信息进行人脸识别是一种行之有效的途径。叁维人脸识别技术主要包括叁维人脸数据的获取和预处理、特征提取、分类器设计等环节。本文针对叁维人脸识别的关键问题，开展了如下几方面的研究工作。（1）数据预处理。首先提取出鼻尖点，基于PCA（Principal Component Analysis,主成分分析法）进行旋转角度的估计并将侧面姿态旋转为正面。对正面人脸进行基于测地距离的人脸切割，然后对其进行双叁次B样条曲面拟合预处理。（2）轮廓线及几何特征向量提取。通过曲率计算，提取人脸中分轮廓线和过鼻尖点的水平轮廓线，定位轮廓线上特征点。通过邻域搜索方法定位人脸其他特征点。（3）叁维人脸识别系统的设计。研究了多层人脸识别方法，着重讨论了ICP（IterativeCloset Point,最近迭代法）算法和平均Hausdorff距离在叁维人脸识别方面的应用。设计叁层分类器，提高识别精度。（4）实验结果分析。在GavabDB数据库中分析比较不同特征向量提取方法及不同分类方法对叁维人脸识别产生的效果。结果显示，在轮廓线和几何特征向量的精确提取下，使用叁层人脸识别分类器测试，得到识别率可达92%。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2014-05-01）
纪永强[7]（2014）在《平面上正交变换的特征向量的几何意义》一文中研究指出利用代数方法给出了平面上正交变换的特征向量的几何意义,即研究了平面R2上的旋转变换(正交变换),它无对应的实特征向量.同时研究了经过原点的直线的反射变换(正交变换)的特征向量就是该直线的法矢量和该直线的方向矢量,并且它们是互相垂直的.(本文来源于《湖州师范学院学报》期刊2014年02期）
纪永强[8]（2013）在《平面上线性变换的特征向量的几何意义》一文中研究指出利用代数方法给出了平面上线性变换的特征向量的几何意义,即研究了二阶实矩阵或二阶实对称矩阵对应的线性变换的特征向量的几何意义.我们得到,非对称矩阵的不同特征根对应的特征向量是线性无关的,重根对应的特征向量只有一个.对称矩阵的不同特征根对应的特征向量互相垂直,重根对应的特征向量有无穷多个.(本文来源于《湖州师范学院学报》期刊2013年06期）
肖庆云,李晓雯,欧阳江帆[9]（2009）在《融合几何特征向量的叁维人脸识别》一文中研究指出针对现有识别方法在特征选择的局限性,借鉴人脸的特征,提出一种融合几何特征向量的叁维人脸识别方法。该方法提取了人脸面部具有相当代表性的特征点,从而得到一个相对完整的几何特征向量组用于识别匹配工作。实验结果表明,该方法改进了识别算法,从而较好得提高了识别率。(本文来源于《福建电脑》期刊2009年12期）
欧阳江帆[10]（2009）在《基于几何特征向量的叁维人脸识别研究》一文中研究指出目前,基于叁维模型的人脸识别已经成为学术界的研究热点之一。本文主要研究了基于几何特征向量的叁维人脸识别方法:首先读取叁维人脸点云数据,提取出面部轮廓线,然后进行关键特征点的定位和几何特征向量的计算,最后通过计算相似度得到识别结果。本文的主要工作包括:(1)数据预处理:从3DS格式的叁维人脸数据文件中提取出数据点云,在确定叁维人脸坐标系之后,结合深度信息提取出人脸中分轮廓线和过鼻尖点的横向轮廓线,然后尝试对提取出的轮廓线点集进行曲线平滑和拟合预处理,这个过程减少了数据噪声的干扰,提高了下一步特征点定位的准确度。(2)关键特征点定位与特征向量组计算:通过计算曲率,定位和抽取出人脸面部的11个关键特征点,然后在此基础之上选取并计算了6大类共计21维的特征向量(包括距离,角度,面积,周长、体积和面部比例)以构成一个相对完整的几何特征向量组用于识别匹配工作。在此过程中提出了“人脸叁角轮毂图”的概念以表征抽象的叁维人脸。(3)相似性度量与人脸识别:对特征向量组进行分析,在平衡稳定性与区分度之后赋予每一维向量不同的权值,并进行归一化处理,最后通过识别库与样本库之间的相似性度量完成最后的识别工作。在整个算法过程中,综合运用了5种计算方法(包括邻域搜索方法、平均化方法、对称性修正方法、分层化方法和抽象化方法)以尝试改善整个识别算法的有效性与稳健性。(4)3D人脸识别系统与识别率:我们基于OpenGL,Visual C++和SQL数据库技术构建了一个可视化的叁维人脸识别系统。该系统能提取人脸轮廓线,定位面部关键特征点,计算人脸特征向量组,并通过进行相似度比较实现叁维人脸识别。基于此系统,本文在150个数据库样本上,对42个识别数据进行测试,得到识别率为90.5%,误识率为9.5%,并在此之后进行了相关数据的比较和分析。(本文来源于《厦门大学》期刊2009-05-01）
几何特征向量论文开题报告
（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：
提出了一种利用多尺度几何特征向量的变化检测方法,其基本原理是基于多尺度影像分割将变化检测从传统的像素光谱空间转换到对象尺度空间,利用多尺度分割形成的几何特征向量进行变化检测。以陕西省渭南市为研究区域,使用本方法检测该区域2002~2009年的地表覆盖变化。从变化检测结果可以看出,本文方法的检测效果优于其他传统检测算法。
（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。
几何特征向量论文参考文献
[1].陈志彬,张爱平,王学斌.线性变换与特征向量的几何化教学探索[J].当代教育理论与实践.2017
[2].陆苗,梅洋,赵勇,冷亮.利用多尺度几何特征向量的变化检测方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2015
[3].纪永强.叁维向量空间中线性变换的特征向量的几何意义[J].湖州师范学院学报.2014
[4].纪永强.叁维内积空间中正交变换的特征向量的几何意义[J].湖州师范学院学报.2014
[5].游学民,樊孝菊.射影几何中不变元素的特征值特征向量解释[J].湖北文理学院学报.2014
[6].杜含笑.基于轮廓线和几何特征向量的叁维人脸识别算法的研究[D].南京邮电大学.2014
[7].纪永强.平面上正交变换的特征向量的几何意义[J].湖州师范学院学报.2014
[8].纪永强.平面上线性变换的特征向量的几何意义[J].湖州师范学院学报.2013
[9].肖庆云,李晓雯,欧阳江帆.融合几何特征向量的叁维人脸识别[J].福建电脑.2009
[10].欧阳江帆.基于几何特征向量的叁维人脸识别研究[D].厦门大学.2009