导读:本文包含了距离模板论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:探地雷达,探雷,马氏距离,目标识别
距离模板论文文献综述
王成浩,程丹丹[1]（2019）在《基于马氏距离模板特征的地雷目标识别研究》一文中研究指出通过探地雷达进行探雷是一个重要的应用方向,其对非金属地雷或者金属含量少的地雷的探测效果显着。本文针对探地雷达对地雷进行探测时目标特征提取困难的问题,提出了基于马氏距离模板特征的SVM识别算法,并给出了识别结果。该方法能有效提取地雷目标特征,有助于探地雷达数据解释和地雷目标的识别定位。(本文来源于《物探与化探》期刊2019年04期）
林道鸿,吴强,邵雷,万信书,陈中[2]（2018）在《基于改进编辑距离算法的保护装置测试模板开发》一文中研究指出继电保护测试子模板实例化过程需要人工将实际参数赋给相应的数据接口,存在匹配繁琐、效率不高、准确性差的问题。为此,研究了一种改进编辑距离(improved lenvenshtein distance,ILD)算法来实现测试子模板实例化过程中数据匹配与数值传递的自动化和智能化。首先改进整词二分词典结构,即改进正向最大匹配(forward maximum matching,FMM)算法对字符串进行分词预处理,减少1/2的匹配复杂度;其次提出长度和后缀结合的双重过滤-验证机制,减小多字符串匹配时目标字符串搜索空间的大小;然后在编辑距离(lenvenshtein distance,LD)计算时以子串为单位取代逐字符,改进LD算法,提高字符串匹配效率;最后通过测试算例验证改进FMM算法在字符串分词处理上的高效性和正确性,实现在测试子模板实例化过程中数据匹配与数值传递的自动化与智能化。(本文来源于《广东电力》期刊2018年10期）
李志军,刘松林,牛照东,陈曾平[3]（2015）在《基于梯度相位和显着性约束的Hausdorff距离模板匹配方法》一文中研究指出针对复杂背景下形状不规则、高度较低的平面目标自动识别问题,提出了一种基于Hausdorff距离的模板匹配方法。在完成平面目标前视模板制备后,文中首先定义了基于边缘位置、梯度相位和边缘点显着性约束的相似性度量方法,模板与实时图中对应两个边缘点位置越近、梯度相位差越小及实时图边缘点越显着,这两点的匹配就越好;然后融合叁种度量结果,设计了一种基于边缘相位和显着性约束的Hausdorff距离模板匹配方法,实现了平面目标轮廓的准确匹配。实测数据处理结果表明,该方法能够实现复杂地面场景中任意形状的平面目标轮廓的匹配定位,并且定位精度高、鲁棒性好、适用范围广。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2015年02期）
王奇,管志强,饶起,籍林峰[4]（2015）在《一种雷达高分辨距离像模板库建立方法》一文中研究指出对于非合作目标而言,预警雷达单航路数据的数据率低,能够提供的信息有限,无法达到建立完备模板库要求。针对这一问题,提出了一种将多条航路数据融合的模板库建立方法。首先对雷达高分辨距离像(HRRP)进行预处理,然后对单航路数据分帧建模,最后给出一种改进Jensen-Shannon divergence(JSD)计算子帧统计分布的相似性,将多条航路数据的分帧结果合并获得模板库。实验结果表明,提出的方法能够建立冗余度较低且包含全角域信息的模板库,并且具有较强的在线学习能力。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2015年05期）
徐永华,李广水[5]（2012）在《基于距离加权模板约简和属性信息熵的增量SVM入侵检测算法》一文中研究指出为了解决SVM入侵检测方法检测率低、误报率高和检测速度慢等问题,提出了一种基于距离加权模板约简和属性信息熵的增量SVM入侵检测算法。该算法对K近邻样本与待测样本赋予总距离加权权重,对训练样本集进行约简,并以邻界区分割和基于样本属性信息熵对聚类样本中的噪声点和过拟合点进行剔除,以样本分散度来提取可能支持向量机,并基于KKT条件进行增量学习,从而构造最优SVM分类器。实验仿真证明,该算法具有较好的检测率和检测效率,并且误报率低。(本文来源于《计算机科学》期刊2012年12期）
王鲁平,马峰,韩建涛[6]（2012）在《基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法》一文中研究指出针对图像序列目标匹配跟踪中出现模板漂移导致目标丢失的问题,提出一种基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法。对传统的最小绝对差准则进行改进,利用模板边缘到中心的距离作为参数对实时图与基准图的绝对差结果进行加权,增大失配位置漂移误差,使得真实位置的绝对差最小以防止模板更新过程中产生漂移。研究结果表明:该算法可以在跟踪中有效抑制模板漂移,实现对形变目标的长时间稳定跟踪,实时性好,便于在实时系统中实现。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2012年10期）
徐乃昊,王国成,毛尹璨[7]（2011）在《基于距离平方模板的快速质心搜索算法》一文中研究指出智能识别领域,严格要求系统能快速准确地搜索跟踪目标质心,一个基于欧式模板的快速质心搜索算法得到了广泛应用。但该方法仅能求得近似解,难以求取目标质心的精确坐标。提出一种基于距离平方模板的快速质心搜索算法,并将该算法从二值图像推广到灰度图像的质心搜索。两种算法对同一图像质心搜索结果进行对比,欧式模板算法误差在2%～6%范围内,而距离平方模板算法精度为100%。结果表明:在精确度要求较高的场合,特别是小目标追踪识别时,必须使用距离平方模板进行目标质心的计算。(本文来源于《光学仪器》期刊2011年06期）
徐一鸣,刘晓利,刘怡昕[8]（2011）在《基于分割模板加权Hausdorff距离矩阵的特征匹配算法》一文中研究指出针对电视制导系统图像匹配时遇到的大比例目标遮挡以及严重噪声干扰等情况,提出一种基于分割模板加权Hausdorff距离(HD)矩阵的特征匹配算法。将模板分割为若干个子模板;利用最小核相似区检测角点(SUSAN)算子提取图像的角点;分别计算子模板与搜索图像对应区域的基于角点响应函数的加权HD,构造出HD矩阵;经过角点密度矩阵修正得到相似性度量,采用Frobenius矩阵范数求得矩阵的最佳解,即对应于最佳匹配位置。在目标跟踪实验中加入大比例遮挡及严重斑点噪声(n=10),当模板与对应区域的特征点数量相差达到-43.75%～56.25%时,仍然可以实现配准。(本文来源于《兵工学报》期刊2011年11期）
杨金福,宋敏,李明爱[9]（2011）在《一种新的基于距离加权的模板约简K近邻算法》一文中研究指出作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法简单有效并且易于实现。但传统的KNN算法认为所有的近邻样本贡献相等,这就使得算法容易受到噪声的干扰,同时对于大的数据集,KNN的计算代价非常大。针对上述问题,该文提出了一种新的基于距离加权的模板约简K近邻算法(TWKNN)。利用模板约简技术,将训练集中远离分类边界的样本去掉,同时按照各个近邻与待测样本的距离为K个近邻赋予不同的权值,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该方法可以有效地减少训练样本数目,同时还能保持传统KNN的分类精度。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2011年10期）
彭勃,魏玺章,黎湘[10]（2010）在《雷达高分辨距离像模板自动生成算法》一文中研究指出模板的完备性直接决定了基于高分辨距离像的雷达目标识别系统的分类性能;在外场试验中限于目标姿态、环境等因素难以获得准确标定的目标立体角范围内全姿态模板数据。针对一维距离像识别的工程实用化需求,本文基于数据驱动思想,提出了新的一维距离像聚类模板自动生成算法。与传统方法相比,本文方法在提高工程可行性的同时提高了识别性能。为满足实验需要,本文提出了新的基于MSTAR图像的高分辨距离像反演算法,得到更精确的反演数据。基于该数据的实验结果表明算法解决了模板生成姿态角依赖性问题,提高了识别性能。(本文来源于《信号处理》期刊2010年06期）
距离模板论文开题报告
（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：
继电保护测试子模板实例化过程需要人工将实际参数赋给相应的数据接口,存在匹配繁琐、效率不高、准确性差的问题。为此,研究了一种改进编辑距离(improved lenvenshtein distance,ILD)算法来实现测试子模板实例化过程中数据匹配与数值传递的自动化和智能化。首先改进整词二分词典结构,即改进正向最大匹配(forward maximum matching,FMM)算法对字符串进行分词预处理,减少1/2的匹配复杂度;其次提出长度和后缀结合的双重过滤-验证机制,减小多字符串匹配时目标字符串搜索空间的大小;然后在编辑距离(lenvenshtein distance,LD)计算时以子串为单位取代逐字符,改进LD算法,提高字符串匹配效率;最后通过测试算例验证改进FMM算法在字符串分词处理上的高效性和正确性,实现在测试子模板实例化过程中数据匹配与数值传递的自动化与智能化。
（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。
距离模板论文参考文献
[1].王成浩,程丹丹.基于马氏距离模板特征的地雷目标识别研究[J].物探与化探.2019
[2].林道鸿,吴强,邵雷,万信书,陈中.基于改进编辑距离算法的保护装置测试模板开发[J].广东电力.2018
[3].李志军,刘松林,牛照东,陈曾平.基于梯度相位和显着性约束的Hausdorff距离模板匹配方法[J].红外与激光工程.2015
[4].王奇,管志强,饶起,籍林峰.一种雷达高分辨距离像模板库建立方法[J].科学技术与工程.2015
[5].徐永华,李广水.基于距离加权模板约简和属性信息熵的增量SVM入侵检测算法[J].计算机科学.2012
[6].王鲁平,马峰,韩建涛.基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法[J].中南大学学报(自然科学版).2012
[7].徐乃昊,王国成,毛尹璨.基于距离平方模板的快速质心搜索算法[J].光学仪器.2011
[8].徐一鸣,刘晓利,刘怡昕.基于分割模板加权Hausdorff距离矩阵的特征匹配算法[J].兵工学报.2011
[9].杨金福,宋敏,李明爱.一种新的基于距离加权的模板约简K近邻算法[J].电子与信息学报.2011
[10].彭勃,魏玺章,黎湘.雷达高分辨距离像模板自动生成算法[J].信号处理.2010