导读:本文包含了场景匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人脸识别技术,识别设备,摄像头,人工智能,用户授权,信息安全研究,数据样本,个人信息保护,识别产品,采集问题
场景匹配论文文献综述
任文岱[1]（2019）在《如何规制人脸识别技术滥用》一文中研究指出近日，南都个人信息保护研究中心人工智能伦理课题组发布《人脸识别落地场景观察报告（2019）》（下称报告）称，通过对同场景人脸识别应用线上线下调研发现，人脸识别应用落地还存在诸多问题，“技术先行，法律滞后，带来了监管的灰色地带。”有专家在报告发布当(本文来源于《民主与法制时报》期刊2019-12-12）
邓旭,朱立东[2]（2019）在《多用户场景下卫星网络匹配博弈资源分配策略》一文中研究指出随着卫星通信系统的广泛应用,移动终端的爆炸式增长,多样性和高质量业务需求的持续上升,特别是当前无线接入网络迎来5G发展新阶段,增强的移动带宽需求给卫星通信系统带来了不小压力。针对多用户场景下的网络资源分配问题,提出多层多对多匹配博弈资源分配方案。仿真结果表现出了匹配博弈的有效性和稳定性,并将多对多匹配算法与多对一匹配算法、一对一匹配算法相比较,结果表明多对多匹配博弈能有效提高资源利用率和用户整体体验质量。(本文来源于《无线电通信技术》期刊2019年06期）
左向梅,武亮[3]（2019）在《基于深度图像分割的场景物体识别与匹配》一文中研究指出场景物体识别与匹配是通过二维图像进行叁维场景分析的重要步骤。针对现有的叁维场景分析方法只是简单的将深度相机获取的图像点云数据进行配准得到原始场景的不足,通过对已进行图像语义分割的物体,利用一种改进的随机回归森林方法对物体区域进行识别,并与建立的数据库中模型匹配,根据深度信息将获得的叁维模型变换到场景中,实现场景物体的识别与匹配。通过拍摄的实验数据,验证了本方法的可行性。结果表明,本方法能够获得较好的识别与匹配结果。(本文来源于《工程技术研究》期刊2019年17期）
乔凯,黄石生,智喜洋,孙晅,赵明[4]（2019）在《光学卫星在轨动态场景实时匹配方法及试验》一文中研究指出针对目前在轨卫星图像动态范围偏窄、直方图集中、灰度层次不够丰富、暗场景图像细节分辨能力不强的问题,提出一种卫星在轨动态场景实时匹配方法。首先,研究云检测和基于直方图特性的大气程辐射预估方法,消除它们对场景高、低动态测量的影响,并结合测光相机与成像相机辐射响应关系的标定,通过测光相机最多2次拍摄地面场景,实现场景动态范围的实时测量;然后,针对地面场景动态范围通常超出相机动态的问题,设计并提出了基于高亮度和低亮度匹配的相机与场景动态范围匹配方案,同时给出了不同情况下相机在轨参数解算方法。最后,通过无人机飞行试验对匹配方法进行了试验验证,结果表明:利用该方法可根据实时拍摄的地面景物合理地设置相机积分级数和增益,实现相机与场景动态范围的最佳匹配,有效灰阶提升优于100%,信息熵提升优于40%。(本文来源于《中国光学》期刊2019年03期）
杨燕[5]（2019）在《复杂场景图像特征分析与匹配方法研究》一文中研究指出图像匹配是评价不同条件下获取的两幅或多幅图像相似性以建立对应关系的技术。该技术在国防军事、航空航天、医学诊断等相关领域得到了广泛应用。在武器装备和导航领域,通常对图像匹配的可靠性要求较高,在实时匹配前需要确定各种场景条件下局部特征的稳定性、不变性和分辨能力等方面的综合性能指标,还要针对特定场景进行预先分析,确定具体点特征匹配的正确率和虚警率等性能参数,以便精确定位和匹配在不同场景中的对应特征点,从而提高实时在线阶段的图像匹配速度,降低误匹配率。然而,在复杂场景条件下,光照、尺度等成像条件变化,伪装、相似背景干扰等环境因素的存在,严重影响了图像特征的稳定性、分辨能力和图像匹配方法的性能,现有图像匹配方法在匹配精度、匹配查全率和匹配效率等方面仍存在较大挑战。为提高包含重复结构的复杂场景局部特征的匹配性能,本文在特征稳定性和显着性研究工作的基础上,从局部和整体两个方向拓宽了分析范围,通过研究局部区域特征显着性分析方法和整体综合特征性能评价方法,克服复杂场景中的重复结构相似特征误匹配率高、查全率和利用率低的问题。本文的主要创新工作如下:(1)研究复杂场景条件下的特征分析和高效图像匹配方法。针对复杂场景中重复结构引起的误匹配率高的问题,本文提出一种基于局部特征分析的多区域半随机采样一致性匹配方法。该方法首先在特征分析过程中,研究场景变化对局部特征稳定性的影响,实现稳定特征的筛选;然后,定义一种描述特征分辨能力的评价指标,将稳定特征分为显着特征和非显着特征(重复特征)。在此基础上,从稳定特征匹配集中抽取分辨能力高的显着特征,并利用分区域半随机采样策略,在内点比例较高的显着特征匹配集内抽取可靠且空间分布合理的匹配样本,建立投影模型,以提高算法的性能。实验结果表明,在复杂场景条件下,本文提出的基于多区域半随机采样一致性匹配方法能够有效提高匹配速度和精度。(2)研究特征的区域显着性分析和基于区域分割的特征匹配方法。针对复杂场景条件下重复相似特征匹配利用率低的问题,本文提出一种基于显着性区域分析的特征匹配方法。该方法通过区域分割,降低重复相似特征的相互影响,实现特征显着性的增强;遵循显着性原则,选取分辨能力强的区域显着特征进行匹配,形成可靠种子点对;采用渐细Delaunay叁角剖分策略,抑制由相似特征引起的匹配歧义,逐步增强特征显着性,提高特征的利用率,在不降低匹配精度的情况下,提高匹配查全率。实验结果表明,在存在重复结构的复杂场景条件下,通过特征的区域显着性分析,选择显着特征的可靠匹配集作为种子点对,可实现区域的精确分割,有效消除不同区域内相似特征的匹配歧义,提高重复相似特征匹配利用率,获得较高的匹配精度和查全率。(3)研究局部特征分析和综合性能评价策略。为在实时匹配前,确定各种场景条件下局部特征的匹配性能,综合分析和评价特征的不变性、稳定性、显着性以及特征点对与投影模型的相容性,本文基于结构预测的特征分析方法,结合特征显着性分析,通过结构化权重训练,利用训练生成的评分标准综合评价特征性能,实现特征的分析和评价。实验结果表明,利用基于结构预测的特征分析方法,训练生成的特征评分标准具有综合评价特征性能的能力,可作为特征选择和模型一致性验证依据,并有效提高匹配算法性能。(本文来源于《大连理工大学》期刊2019-06-01）
杨皓[6]（2019）在《基于数据扩充和叁元组损失的不匹配声学场景的鲁棒识别方法》一文中研究指出随着智能硬件的飞速发展,多媒体技术的提升以及移动设备的大量普及,机器听觉的应用领域越来越广泛。近年来,在无人车、机器人、智能家居等领域音频信号处理技术被广泛应用,其中声学场景识别在自动驾驶、辅助决策等方面占有重要地位。由于音频设备众多、种类复杂、数据规模不一致,导致识别系统性能下降,因此急需一种鲁棒的声学场景识别方法。为提升声学场景识别方法的鲁棒性,本文将对上述设备不匹配和数据规模不匹配问题进行深入剖析,并提出有效的解决方法。在设备不匹配问题中,首先从信道的角度对不匹配问题进行理论分析,进而提出基于叁元组损失(Triplet Loss)的方法,通过使不同设备间同类样本的距离小于异类样本之间的距离来学习音频中的语义信息,从而自动对信道进行补偿,以提升系统性能;针对真实音频场景数据的复杂分布情况,对叁元组损失进行改进,提出基于局部学习的叁元组损失,它通过计算锚点与其他样本的加权距离来放宽对叁元组的约束,使得每一音频场景数据存在多种可能的流形分布,更加符合真实同类音频场景包含多种音频事件的情况。实验表明,基于局部学习的叁元组损失是一种有效解决信道不匹配问题、适合音频场景分类的方法,其与基线相比性能相对提升23.8%。在数据规模不匹配问题中,首先从数据平衡角度对系统性能影响进行理论分析,进而提出基于mixup和随机替换的数据扩充方法来对数据规模不匹配问题进行解决,mixup方法通过两个样本的凸组合产生新样本对数据集进行扩充、随机替换方法通过两个样本序列片段的重新组合产生新样本对数据集进行扩充。实验表明,基于mixup的数据扩充方法和基于随机替换的数据扩充方法都可以有效解决数据规模不匹配问题,上述两种方法与基线相比性能分别相对提升45.9%和45.0%。为了增强系统鲁棒性,本文又提出随机均值平移方法,并结合mixup方法解决不匹配问题。随机均值平移方法在训练时随机加上信道之间的差别,以增强系统提取语义信息、忽略信道等无关信息的能力,进而提升系统性能。实验表明,基于随机均值平移方法是一种有效提升系统鲁棒性的方法,其与基线相比性能相对提升46.5%;该方法与mixup结合能进一步改进识别性能,其与基线相比性能相对提升51.0%。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
吴坡特[7]（2019）在《使用期权工具应对黑天鹅事件》一文中研究指出2018—2019年对广大投资者来说注定是难以忘怀的。2018年春节后不久，美国总统挑起了全球贸易摩擦，以中美之间的经贸摩擦最为激烈。时至今日，双方仍在艰难磋商。国内上市公司高股权质押风险、商誉暴雷等问题接连发生。2019年已到年中，刚有起色的股市又面临(本文来源于《期货日报》期刊2019-05-27）
唐晓骏,韩民晓,霍启迪,余晓伟,谢岩[8]（2019）在《匹配不同场景需求的柔性直流应用型式选择》一文中研究指出柔性直流输电技术近年来在国际和国内电网得到广泛发展和应用,新型技术层出不穷。在总结国内外柔性直流输电的典型工程及技术应用现状的基础上,梳理了国内电网柔性直流接入场景和技术需求,结合不同型式柔性直流的性能特点,提出了匹配不同场景需求的柔性直流应用型式选择方法;结合电网实际,指出了应用柔性直流输电技术时需关注的新问题。为电网规划阶段合理选择柔性直流应用场景,以及该场景下柔性直流合理应用型式选择提供了有效的解决方案。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年16期）
朱孝文[9]（2019）在《基于大数据自由熵与场景匹配的配电网无功优化》一文中研究指出配电网处于电力系统的末端,运行状态受运行方式和负荷变化的影响较大,配电网在一定区域和时段处于非经济运行状态,需要对电压和无功等指标进行协调控制。无功优化是保障电力系统安全、经济运行的有效手段。随着电网规模不断扩大,分布式电源及新型随机负荷的接入与控制变量的增多,无功优化的难度日益增加。配电网中实时产生快速增长的高维度、强耦合、高随机性多源异构大数据,使大数据技术在配电网无功优化领域的应用成为可能。本文依托ABB中国研究院项目“基于大数据随机矩阵和自由熵的配电网无功优化和电压管理技术研究”(ABB20171128REU-CTR),提出了一种基于大数据自由熵与场景匹配的配电网无功优化方法。本方法摒弃了传统的基于模型和参数的配电网优化调度的思路,将大数据建模与分析的方法运用到配电网无功优化领域,从数据驱动的角度来实现配电网的无功优化。论文主要内容如下:(1)结合配电网运行现状,建立了基于OpenDSS的含分布式电源和电动汽车的IEEE37节点配电网模型,提出了基于OpenDSS传统无功优化方法并验证了该方法的正确性和有效性,为后续研究奠定了基础。(2)提出了配电网无功优化大数据技术架构。基于配电网无功优化与场景匹配的关系,论证了从历史数据库中找出适用于待优化时刻的无功优化方案的可行性,建立了适用于配电网无功优化的大数据技术架构,并对数据进行了预处理。(3)提出了基于大数据的配电网无功优化场景聚类方法。在场景匹配时先进行聚类分析,再针对性地对同类场景进行匹配,能够加快匹配速度和提高精度。提出了适用于配电网历史大数据的改进K-means聚类算法,并对IEEE37节点配电网模型的历史场景进行聚类分析,聚类结果表明本方法可以有效地对具有不同特性的场景进行划分,验证了本方法的正确性和有效性。(4)提出了基于大数据自由熵与场景匹配的配电网无功优化方法。定义了能够反映配电网场景特征的自由熵指标,提出了配电网场景特征的提取方法,利用皮尔森相关系数对自由熵指标进行加权处理并定义了总体偏离度,量化了场景间的差异,给出了基于大数据自由熵与场景匹配的配电网无功优化具体过程。(5)配电网无功优化效果的验证与对比分析。建立了MATLAB/OpenDSS配电网联合仿真平台,对IEEE37节点配电网的无功优化进行了日仿真分析和半年仿真分析,并与传统算法和粒子群算法进行了效果对比,验证了本文所提方法的正确性和有效性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
方佳佳[10]（2019）在《借力传播场景创设,实现电视优质内容生产与新技术手段的匹配——以福州广播电视台《邀您一起为自贸区打CALL》H5制作为例》一文中研究指出本文主要以城市电视台传统媒体的一次转型创作为例,探讨新传播语境下应如何打破惯性思维、借力新式传播场景,实现优质内容生产与技术革新手段的匹配,最终达到提升新闻"颜值"与"魅力"的效果。此文的亮点在于利用二维码链接技术在论证方法维度上的创新。(本文来源于《东南传播》期刊2019年03期）
场景匹配论文开题报告
（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：
随着卫星通信系统的广泛应用,移动终端的爆炸式增长,多样性和高质量业务需求的持续上升,特别是当前无线接入网络迎来5G发展新阶段,增强的移动带宽需求给卫星通信系统带来了不小压力。针对多用户场景下的网络资源分配问题,提出多层多对多匹配博弈资源分配方案。仿真结果表现出了匹配博弈的有效性和稳定性,并将多对多匹配算法与多对一匹配算法、一对一匹配算法相比较,结果表明多对多匹配博弈能有效提高资源利用率和用户整体体验质量。
（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。
场景匹配论文参考文献
[1].任文岱.如何规制人脸识别技术滥用[N].民主与法制时报.2019
[2].邓旭,朱立东.多用户场景下卫星网络匹配博弈资源分配策略[J].无线电通信技术.2019
[3].左向梅,武亮.基于深度图像分割的场景物体识别与匹配[J].工程技术研究.2019
[4].乔凯,黄石生,智喜洋,孙晅,赵明.光学卫星在轨动态场景实时匹配方法及试验[J].中国光学.2019
[5].杨燕.复杂场景图像特征分析与匹配方法研究[D].大连理工大学.2019
[6].杨皓.基于数据扩充和叁元组损失的不匹配声学场景的鲁棒识别方法[D].哈尔滨工业大学.2019
[7].吴坡特.使用期权工具应对黑天鹅事件[N].期货日报.2019
[8].唐晓骏,韩民晓,霍启迪,余晓伟,谢岩.匹配不同场景需求的柔性直流应用型式选择[J].电力系统自动化.2019
[9].朱孝文.基于大数据自由熵与场景匹配的配电网无功优化[D].北京交通大学.2019
[10].方佳佳.借力传播场景创设,实现电视优质内容生产与新技术手段的匹配——以福州广播电视台《邀您一起为自贸区打CALL》H5制作为例[J].东南传播.2019
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