导读:本文包含了叁维物体识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:物体识别,仿射不变,白化变换,曲率
叁维物体识别论文文献综述
郑军,魏海永[1]（2016）在《基于白化变换及曲率特征的3维物体识别及姿态计算》一文中研究指出为解决3维物体识别及姿态计算问题,提出了一种基于白化变换和改进U弦长曲率特征的图像识别及姿态计算方法。该方法首先提取物体的2维形状特征,然后使用白化变换对模板物体图像轮廓和目标物体图像轮廓进行处理,使处理后的轮廓点集仅存在旋转关系;根据改进后的U弦长曲率方法,求取两轮廓的曲率,并进行匹配。实验结果表明:该方法具备较好的仿射不变性,其识别速度达到58ms/帧(CPU:2.3GHz;内存:4GB),识别率在无遮挡情况下达到了100%,姿态检测精度达到了1.5°。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2016年10期）
吴莉婷,张宇,杨一平,田原[2]（2012）在《深度图像中基于轮廓曲线和局部区域特征的3维物体识别》一文中研究指出为了提高3维物体目标识别系统的性能及降低计算复杂度,提出一种由粗到细的识别方法。该方法利用深度图像所提供的信息,分两步完成识别过程。首先基于轮廓曲线计算其特征点,并映射到原有轮廓空间,以标志点序列表征原由轮廓进行匹配,在识别初期迅速排除模型库中不相似目标和差异较大的姿态,生成目标候选列表用于精确匹配,以提高识别效率。精确匹配采用一种基于局部区域特征的识别方法,以投票的策略获取最佳结果。局部区域由SIFT算子确定位置和数量,区域特征主要由表面指数和法向量夹角组成,具有平移和旋转不变性。为了更进一步提高效率和降低存储空间,模型库的数据分为轮廓和表面信息两部分,分别以标志位序列和哈希表的形式存储。实验结果表明,该方法具有良好的实时性和识别率,对遮挡和干扰有一定的适应性。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2012年02期）
郝劲波,王良甚,忽满利[3]（2009）在《微透镜阵列实现3维物体旋转不变实时识别》一文中研究指出为了实现3维物体旋转不变实时识别,应用微透镜阵列的多视角成像特点,利用透射像阵列的高关联性,实现3维物体信息与2维透射像阵列信息之间的转换,从而可以利用光学2维图像识别技术实现3维物体的识别。对转换和识别过程进行了理论分析,用匹配滤波的方法进行了实验验证,实现了3维物体旋转不变实时识别。得到了良好的识别效果,并实现了旋转方向的准确定位和旋转角度大小的比较判别。结果表明,应用微透镜阵列可以实现旋转3维物体旋转不变实时识别。(本文来源于《激光技术》期刊2009年01期）
叁维物体识别论文开题报告
（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：
为了提高3维物体目标识别系统的性能及降低计算复杂度,提出一种由粗到细的识别方法。该方法利用深度图像所提供的信息,分两步完成识别过程。首先基于轮廓曲线计算其特征点,并映射到原有轮廓空间,以标志点序列表征原由轮廓进行匹配,在识别初期迅速排除模型库中不相似目标和差异较大的姿态,生成目标候选列表用于精确匹配,以提高识别效率。精确匹配采用一种基于局部区域特征的识别方法,以投票的策略获取最佳结果。局部区域由SIFT算子确定位置和数量,区域特征主要由表面指数和法向量夹角组成,具有平移和旋转不变性。为了更进一步提高效率和降低存储空间,模型库的数据分为轮廓和表面信息两部分,分别以标志位序列和哈希表的形式存储。实验结果表明,该方法具有良好的实时性和识别率,对遮挡和干扰有一定的适应性。
（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。
叁维物体识别论文参考文献
[1].郑军,魏海永.基于白化变换及曲率特征的3维物体识别及姿态计算[J].清华大学学报(自然科学版).2016
[2].吴莉婷,张宇,杨一平,田原.深度图像中基于轮廓曲线和局部区域特征的3维物体识别[J].中国图象图形学报.2012
[3].郝劲波,王良甚,忽满利.微透镜阵列实现3维物体旋转不变实时识别[J].激光技术.2009