导读:本文包含了均值漂移算法改进论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:线结构光,焊缝特征点,均值漂移,特征点提取
均值漂移算法改进论文文献综述
高向东,黎扬进,刘秀航,张艳喜,游德勇[1]（2019）在《改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析》一文中研究指出对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索"回漂"现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显着地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
韩明,唐心亮,孟军英,王敬涛[2]（2019）在《改进的卡尔曼滤波与均值漂移目标跟踪算法》一文中研究指出为了实现更加理想的运动目标跟踪,提出了改进的卡尔曼滤波与均值漂移目标跟踪算法。该算法采用粒子滤波与Kalman滤波相结合实现非线性滤波,首先利用粒子滤波对运动目标的状态变量进行估计,然后对目标估计状态进行卡尔曼滤波,解决观测方程为非线性的问题。最后利用Mean-shift算法进一步聚类粒子,使抽样的粒子集更符合实际的目标概率模型,从而增加有效粒子数目,减少粒子退化。经过预测迭代,从而达到对运动目标运行轨迹的修正,并采用仿真实验进行算法性能测试。结果表明,相对于其他算法或者是传统算法,在相同的条件下该算法不仅提高了目标跟踪的精度,并且降低了计算复杂度,实时性较好。(本文来源于《战术导弹技术》期刊2019年01期）
王娟,张良,陈蕾[3]（2018）在《改进的均值漂移算法在无人机灭火中的应用研究》一文中研究指出近年来,高层建筑火灾频发,并呈上升趋势。由于云梯消防车作业范围有限,如何快速精准进行高层建筑灭火成了亟待解决的问题。本课题以高层建筑灭火控制系统的视觉分析模块为研究对象,对均值漂移算法结合卡尔曼滤波算法在火焰识别中的应用进行了研究。基于视觉算法的火焰识别与瞄准模块,能够同时满足火灾探测、瞄准的需要,而且可以在火焰初期发现火焰目标并辅助瞄准。(本文来源于《福建电脑》期刊2018年12期）
王一宾,程玉胜,裴根生[4]（2018）在《结合均值漂移的多示例多标记学习改进算法》一文中研究指出多示例多标记学习在多语义对象处理中克服了多示例学习和多标记学习的缺点,成功应用于文本分类、图像识别标注、基因数据分析等任务中.其中基于退化策略的多示例多标记学习算法,多利用K-Medoids聚类将多示例多标记退化成单示例多标记,但此种退化方式过于简化多语义和复杂语义的对象,并未考虑示例间的相关性,导致退化过程中的信息削弱甚至丢失.针对这一问题,提出了结合均值漂移的多示例多标记学习改进算法(MultiInstance Multi-Label with Mean Shift,MIMLMS),将高斯核函数和权值加入均值漂移中.权值的加入保证了示例之间的相关性得以保留,而将多示例集合加入高斯核函数就可利用核密度估计和梯度下降法求解退化过程最优解,最终以误差平方和为分类目标函数,建立多示例多标记分类模型.算法在基准的多示例多标记测试数据集中的实验结果,验证了算法的良好分类效果及算法的有效性和可靠性.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2018年02期）
李婷婷,王晓红,邓仕雄[5]（2017）在《基于改进的均值漂移算法的高分辨率遥感影像分割方法研究》一文中研究指出影像分割是面向对象信息提取的关键,其分割结果的精度高低将对信息提取结果精度产生重要影响。本文在研究均值漂移(Mean shift)算法的基础上,对图像的多维特征向量加以改进。该改进算法先通过改进颜色特征距离公式来对高分辨率遥感影像进行预处理,然后加入纹理特征向量,并设置纹理特征的参数值和迭代次数,进而对高分辨率遥感影像进行分割。文章采用该改进的均值漂移算法对遥感影像进行分割实验,并与业界公认的ecognition软件的分割结果进行对比,实验结果表明:该改进算法得到的分割精度更高,能得到更好的分割结果。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2017年06期）
金永,王振,王召巴,陈友兴[6]（2016）在《一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法（英文）》一文中研究指出在实际应用中,当目标与背景的颜色相似时,均值漂移跟踪算法容易产生跟踪漂移现象。本文基于均值漂移算法,首先提出一种背景削弱权值,结合基于核函数的目标中心加权,有效解决由相似背景带来的跟踪干扰。然后提出一种模板更新策略,提高目标在遮挡、光照、形变等干扰下的跟踪鲁棒性。由老虎图像序列实验可知,提出的改进算法具有更好的跟踪效果。(本文来源于《Journal of Measurement Science and Instrumentation》期刊2016年02期）
陈德凯,原玲,郝禄国,张文忠[7]（2015）在《基于改进的均值漂移视频目标跟踪算法》一文中研究指出采用帧间差分法提取目标的运动特征,结合边缘特征对光照变化、颜色不敏感和颜色特征对旋转、形状姿态不敏感的优点,提出了一种新的运动-颜色和运动-边缘特征联合的外观模型对目标进行均值漂移跟踪。分别计算颜色直方图和边缘直方图的Bhattacharyya系数,利用加权求和的思想计算下一帧各个特征的权值,将各个特征自适应融合,提高了跟踪算法的鲁棒性。针对目标被严重遮挡或全部遮挡而导致跟踪丢失的问题,提出利用Kalman预测器预测目标的轨迹改进均值漂移算法。实验结果表明,在光照变化、相邻相似背景颜色、变形、遮挡等复杂背景下,该算法仍能很好地跟踪目标。(本文来源于《电视技术》期刊2015年23期）
张文忠,原玲,郝禄国,陈德凯,吕嘉卿[8]（2015）在《结合卡尔曼滤波器的改进均值漂移算法》一文中研究指出在均值漂移框架下,采用帧差法检测运动目标,获取运动信息,同时提取目标参考模型的颜色特征和边缘方向特征,分别计算Bhattacharrya系数,根据Bhattacharrya系数以及前一帧的特征权值进行颜色特征、运动特征和边缘方向特征的自适应加权。此外,根据一定的策略实时更新目标参考模型,以适应运动目标的外观变化。由于结合了叁种互补性较强的特征,该均值漂移算法能很好地适应相似的背景颜色干扰、光线变化、目标旋转、突然加速以及尺度变化等复杂视频场景。为了处理目标发生遮挡的情形,将改进的均值漂移算法与卡尔曼滤波器进行有效结合。当目标大部分甚至全部被障碍物遮挡时,仍可以进行稳定的目标跟踪。(本文来源于《电视技术》期刊2015年21期）
刘天键,邱立达,张宁[9]（2015）在《基于均值漂移的改进目标跟踪算法》一文中研究指出在可视化跟踪过程中目标窗经常会由于遮挡、光照、姿势等变化而发生跟踪漂移,影响目标跟踪的准确性和稳定性。为解决该问题,提出一种基于图层的离散域均值漂移算法,在离散域提取基于核的直方图作为目标模型,并对离散分区中的目标函数进行平滑以避免寻优搜索陷入局部极小值,从而提高目标跟踪性能。实验结果表明,与多示例学习算法相比,该算法的跟踪精度提高了16%,具有更好的实时性和鲁棒性。(本文来源于《计算机工程》期刊2015年09期）
明俊峰,汪仁煌,岳洪伟[10]（2014）在《基于改进的均值漂移算法的羽毛图像降噪》一文中研究指出为了减少羽毛纹理背景对羽毛片缺陷分割的影响,需要对羽毛片图像平滑降噪,提出了一种改进的均值漂移去噪方法。通过基于近邻的方法构建正定矩阵,利用样本的邻域信息刻画局部空间结构从而获得各向异性核函数。并且通过定义采样点权重,克服了图像过度平滑问题。实验结果表明该方法在有效地滤除羽毛纹理背景信息同时,能获得更高的峰值信噪比、边缘保持指数和更好的视觉效果,为实现基于机器视觉的羽毛片缺陷检测系统中的缺陷分割和识别奠定了基础。(本文来源于《制造业自动化》期刊2014年24期）
均值漂移算法改进论文开题报告
（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：
为了实现更加理想的运动目标跟踪,提出了改进的卡尔曼滤波与均值漂移目标跟踪算法。该算法采用粒子滤波与Kalman滤波相结合实现非线性滤波,首先利用粒子滤波对运动目标的状态变量进行估计,然后对目标估计状态进行卡尔曼滤波,解决观测方程为非线性的问题。最后利用Mean-shift算法进一步聚类粒子,使抽样的粒子集更符合实际的目标概率模型,从而增加有效粒子数目,减少粒子退化。经过预测迭代,从而达到对运动目标运行轨迹的修正,并采用仿真实验进行算法性能测试。结果表明,相对于其他算法或者是传统算法,在相同的条件下该算法不仅提高了目标跟踪的精度,并且降低了计算复杂度,实时性较好。
（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。
均值漂移算法改进论文参考文献
[1].高向东,黎扬进,刘秀航,张艳喜,游德勇.改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析[J].华南理工大学学报(自然科学版).2019
[2].韩明,唐心亮,孟军英,王敬涛.改进的卡尔曼滤波与均值漂移目标跟踪算法[J].战术导弹技术.2019
[3].王娟,张良,陈蕾.改进的均值漂移算法在无人机灭火中的应用研究[J].福建电脑.2018
[4].王一宾,程玉胜,裴根生.结合均值漂移的多示例多标记学习改进算法[J].南京大学学报(自然科学).2018
[5].李婷婷,王晓红,邓仕雄.基于改进的均值漂移算法的高分辨率遥感影像分割方法研究[J].贵州大学学报(自然科学版).2017
[6].金永,王振,王召巴,陈友兴.一种改进的基于双权值颜色直方图的均值漂移跟踪算法（英文）[J].JournalofMeasurementScienceandInstrumentation.2016
[7].陈德凯,原玲,郝禄国,张文忠.基于改进的均值漂移视频目标跟踪算法[J].电视技术.2015
[8].张文忠,原玲,郝禄国,陈德凯,吕嘉卿.结合卡尔曼滤波器的改进均值漂移算法[J].电视技术.2015
[9].刘天键,邱立达,张宁.基于均值漂移的改进目标跟踪算法[J].计算机工程.2015
[10].明俊峰,汪仁煌,岳洪伟.基于改进的均值漂移算法的羽毛图像降噪[J].制造业自动化.2014