导读:本文包含了方差投影论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:倾斜校正,投影方差,旋转变换,错切变换
方差投影论文文献综述
汪敏倩,卢书芳,张元鸣,张永良,高飞[1]（2019）在《基于局部投影方差的快速车牌校正方法》一文中研究指出车牌倾斜与错切校正作为车牌识别的重要环节,虽已提出不少方法,但仍存在准确度低、效率低等不足;鉴于现有方法的不足提出一种高效的车牌倾斜与错切校正方法;首先,根据车牌图像的投影方差存在着明显的局部性规律,提取车牌的局部特征图像用于角度检测;并提出一种基于坐标旋转的最大投影方差获取方法,快速得到车牌水平倾斜角度和垂直错切角度;此外,针对字符本身的结构对于垂直错切角度检测的影响,提出相应的解决策略;最终使用3000张情况各异的车牌进行实验;实验结果表明,在正确率比现有传统方法略高的情况下,算法效率也得到大幅提升。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年01期）
景军锋,张星星[2]（2018）在《基于方差投影与相关系数的色织物密度检测》一文中研究指出为提高色织物密度检测的准确性,提出了方差投影与相关系数相结合的色织物密度检测方法。首先,校正倾斜的织物图像并通过顶帽变换提高图像对比度,然后根据图像梯度检测水平和垂直方向上的边缘,增强边缘信息后提取其骨架,得到色织物不同颜色区域的分界线;最后,依据分界线坐标将图像分为若干个子图像,统计子图像方差投影与相关系数数据,从而计算出色织物密度。实验结果表明:此方法的平均误差率在0.4%以下,对色织物密度检测具有一定的应用价值。(本文来源于《毛纺科技》期刊2018年11期）
胡敏,余子玺,王晓华,任福继,何蕾[3]（2017）在《G-LBP和方差投影交叉熵的人脸识别》一文中研究指出针对基于Gabor特征识别人脸时存在数据维数大及冗余等问题,将变换后的频域特征转换到空间域,提出一种新的特征描述算法G-LBP。为了进一步提高系统的稳定性及精度,丰富人脸描述特征,从熵值角度对人脸进行补充描述。针对方差投影熵在特征描述上,忽略了行列之间的交互信息,定义了方差交叉投影熵。最后,基于BP神经网络对两种不同的特征空间进行决策层加权融合完成人脸识别。实验结果表明,G-LBP特征提取方法降低了数据间的冗余,且能保留有效地判别信息;方差投影熵和方差交叉投影熵丰富了人脸特征的描述;决策层加权融合的方法较好地发挥分类器间的集成作用,最终有效地提高了人脸的识别率,与其他文献的算法相比,也证明了该方法的有效性。(本文来源于《图学学报》期刊2017年01期）
孔繁,冯祺[4]（2016）在《基于协方差矩阵重构的特征子空间投影稳健波束形成算法》一文中研究指出当前,自适应数字波束形成算法已经在通信等科技领域中得到了广泛的应用。但是当阵列导引向量存在误差或者协方差矩阵估计不准确时,会导致常规的波束形成算法性能恶化。稳健的自适应波束形成算法,则可以较好地克服上述误差带来的性能下降问题。针对以上问题,提出了一种基于协方差矩阵重构特征子空间投影的稳健波束形成算法,并对该稳健波束形成算法进行了分析,最后通过仿真来验证算法的稳健性。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2016年04期）
罗林,苏宏业,谢磊,班岚[5]（2014）在《一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用》一文中研究指出针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行学习,同时保留了输入数据空间中的边界特性。利用最大角回归学习出一种映射,避免了传统最大方差展开法只能提供训练样本的低维嵌入,使得输入空间能够最大程度地接近于这种低维空间。数值仿真和化工流程仿真模型上的实验表明了该算法的有效性。(本文来源于《江南大学学报(自然科学版)》期刊2014年06期）
罗林,苏宏业,谢磊,班岚[6]（2014）在《一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用》一文中研究指出针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,本文提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行学习,同时保留了输入数据空间中的边界特性。传统最大方差展开法只能提供训练样本的低维嵌入,本文利用最大角回归学习出一种映射,使得输入空间能够最大程度地接近于这种低维空间。数值仿真和化工流程仿真模型上的实验表明了该算法的有效性。(本文来源于《第25届中国过程控制会议论文集》期刊2014-08-09）
谢英红,吴成东[7]（2014）在《基于投影群和协方差流形双重建模的目标跟踪》一文中研究指出与仿射变换相比,投影变换能够更精确地描述目标的成像过程。提出一种基于投影群(SL(3)群)和协方差流形双重建模的视觉目标跟踪算法。算法充分考虑目标动态几何形变和表观的更新,将投影群与协方差矩阵黎曼流形相结合建立了双重的粒子滤波器。一重滤波器用于在投影群上对目标的几何变换参数进行动态更新,另一重滤波器用于在协方差矩阵黎曼流形上在线更新目标的观测模型,2个滤波器交替执行以跟踪动态变化的目标。实验结果表明,所提出的算法优于现有基于仿射变换模型的目标跟踪算法,而且对于目标经历剧烈光照变化或遮挡等条件下,仍具有准确、稳定的跟踪效果。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2014年02期）
夏海英,严国萍,王标[8]（2011）在《加权方差投影在眼角定位中的应用》一文中研究指出提出了一种基于加权方差投影函数(WVPF)的眼角定位方法。该方法利用Haar-like特征训练级联分类器,定位眼角的粗略位置。同时,采用Harris角点检测中的角点响应函数作为加权因子函数,构建了加权方差投影函数。考虑到眼角的角点特征,眼角位置在眼角区域内的水平加权方差投影曲线和垂直加权方差投影曲线中都有峰值,可通过对加权方差投影曲线的分析对眼角细定位。实验结果表明,该方法在BioID人脸库中对眼角定位表现良好,计算复杂度低。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2011年02期）
牟建超,高梅国,江长勇[9]（2010）在《基于前后向协方差矩阵投影的信源数估计算法》一文中研究指出针对均匀线阵的信源数估计问题,提出了一种基于前向-后向采样协方差矩阵正交投影的多目标信源数快速估计算法。该算法将经过酉变换后的前向-后向采样协方差矩阵的列矢量做Gram-Schmidt(GS)正交化,并将正交化后矢量的模值与一个自适应判决门限做比较来估计信源个数。该判决门限根据阵列采样协方差矩阵估计误差的渐近分布特性推导得到。计算机仿真证明了该算法的正确性和有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2010年10期）
吴晖辉,张宪民,洪始良[10]（2010）在《贴装元件的方差环形投影特征匹配识别》一文中研究指出为了准确定位贴片后印刷电路板(PCB)上电子元件的位置,提出了一种基于方差环形投影的图像快速匹配算法。先将输入图像用小波变换分解为不同尺度的低频图像,之后利用方差环形投影特征做序贯相似性检测得到一系列可能的匹配点,最后在这些点上作相关匹配运算,获得其准确的位置。实验证明该算法大大减少了计算量又保持了匹配的精度,而且对图像的旋转不敏感。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年10期）
方差投影论文开题报告
（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：
为提高色织物密度检测的准确性,提出了方差投影与相关系数相结合的色织物密度检测方法。首先,校正倾斜的织物图像并通过顶帽变换提高图像对比度,然后根据图像梯度检测水平和垂直方向上的边缘,增强边缘信息后提取其骨架,得到色织物不同颜色区域的分界线;最后,依据分界线坐标将图像分为若干个子图像,统计子图像方差投影与相关系数数据,从而计算出色织物密度。实验结果表明:此方法的平均误差率在0.4%以下,对色织物密度检测具有一定的应用价值。
（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。
方差投影论文参考文献
[1].汪敏倩,卢书芳,张元鸣,张永良,高飞.基于局部投影方差的快速车牌校正方法[J].计算机测量与控制.2019
[2].景军锋,张星星.基于方差投影与相关系数的色织物密度检测[J].毛纺科技.2018
[3].胡敏,余子玺,王晓华,任福继,何蕾.G-LBP和方差投影交叉熵的人脸识别[J].图学学报.2017
[4].孔繁,冯祺.基于协方差矩阵重构的特征子空间投影稳健波束形成算法[J].中国电子科学研究院学报.2016
[5].罗林,苏宏业,谢磊,班岚.一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用[J].江南大学学报(自然科学版).2014
[6].罗林,苏宏业,谢磊,班岚.一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用[C].第25届中国过程控制会议论文集.2014
[7].谢英红,吴成东.基于投影群和协方差流形双重建模的目标跟踪[J].仪器仪表学报.2014
[8].夏海英,严国萍,王标.加权方差投影在眼角定位中的应用[J].中国图象图形学报.2011
[9].牟建超,高梅国,江长勇.基于前后向协方差矩阵投影的信源数估计算法[J].系统工程与电子技术.2010
[10].吴晖辉,张宪民,洪始良.贴装元件的方差环形投影特征匹配识别[J].计算机工程与应用.2010