导读:本文包含了哈尔小波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,防欺骗,哈尔小波分解,等价局部2值模式
哈尔小波论文文献综述
李冰,苏天宇,由磊,王宝亮[1]（2018）在《基于哈尔小波分解和等价局部2值模式的人脸防欺骗算法》一文中研究指出针对人脸识别技术在身份认证中极易受到假冒用户欺骗的问题,提出1种基于哈尔(Haar)小波分解和等价局部2值模式(Uniform Local Binary Pattern,ULBP)的算法,致力于检测假冒的照片人脸.算法对人脸图像进行4级Haar小波分解,计算1-4级的高频子图系数矩阵的均值、方差作为特征,并提取ULBP特征谱的统计直方图,形成最终的75维特征向量,训练支持向量机(SVM)以判定人脸是否来自活体.在公开的NUAA、REPLAY-ATTACK数据库上实验,最高准确率分别为99.96%和96.26%,最高受试者工作特征曲线下方面积(Area Under Curve,AUC)为1.实验结果表明算法准确度高,计算复杂度小,对不同介质的假人脸图像都能有效检测,能够用来保障人脸识别系统的可靠性.(本文来源于《南开大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
王朝阳,达飞鹏[2]（2013）在《基于多尺度哈尔小波变换的叁维人脸识别方法》一文中研究指出提出一种基于多尺度哈尔小波变换的叁维人脸识别方法。首先将叁维人脸模型的上半张人脸区域经过平面参数化和线性插值方法映射至几何图像,然后利用多尺度哈尔小波变换把几何图像分解为不同尺度下包含不同频率、不同方向人脸信息的频域分量,根据实验确定垂直低频分量具有表情不变性并将其线性组合作为人脸特征。在FRGC v2.0数据库中进行的叁维人脸识别实验与叁维人脸认证实验分别得到了98.81%的Rank_1识别率以及97.2%的正确认证率(错误接受率为0.1%)。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2013年07期）
李凌春,杨旭波,肖双九[3]（2009）在《一种基于哈尔小波的软阴影渲染算法在GPU上的实现》一文中研究指出由于小波相比球面谐波函数能够更好地表现许多高频光照细节,哈尔小波被越来越多地被应用在许多基于PRT的全局光照渲染算法中。在PRT框架下,利用小波变换对光照、遮挡、BRDF等函数进行预处理。然后,利用所得到的预处理数据,在GPU上来实时地渲染软阴影。在渲染过程中,使用Tree-structured算法来计算渲染方程。为了能在GPU上实现该算法,对该算法中所用到数据结构的实现方式进行重新设计,并对该算法的实现过程进行调整和优化。同时,利用GPU的一些特性,在一些实现细节上也进行了相应优化。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2009年07期）
邵峰,陈刚,陈珂,贝毅君,董金祥[4]（2009）在《基于权重哈尔小波的XML包含连接估计方法》一文中研究指出针对可扩展标记语言(XML)基本查询操作符——包含连接,提出了一种基于权重哈尔小波的结果数估计方法.该方法利用哈尔小波有效压缩XML包含连接结果统计,并通过小波摘要维护统计信息.在估计阶段,使用小波系数重构包含连接结果数.为了减小估计误差,提出基于标签名查询频率的权重模型,并集成于哈尔小波估计方法中.实验证明,对于XML包含连接结果数估计,权重哈尔小波估计方法优于先前的估计方法(如直方图法、随机取样法).在相同的空间限制下,权重小波估计具有更小的平均相对误差.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2009年01期）
严涛松,王潜平[5]（2008）在《基于哈尔小波的传感器网络数据融合算法》一文中研究指出在无线传感器网络中,数据融合对于延长网络寿命起着关键作用。当前,对无线传感器网络中数据融合的研究主要集中在基于数据库查询的基础上进行数据合并,本文提出了使用基于哈尔小波变换的数据融合算法在传感器节点内进行数据级融合,它可以有效降低传感器节点内原始数据的发送量,并可以根据细节系数重构不同融合粒度的数据。(本文来源于《微计算机信息》期刊2008年07期）
哈尔小波论文开题报告
（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：
提出一种基于多尺度哈尔小波变换的叁维人脸识别方法。首先将叁维人脸模型的上半张人脸区域经过平面参数化和线性插值方法映射至几何图像,然后利用多尺度哈尔小波变换把几何图像分解为不同尺度下包含不同频率、不同方向人脸信息的频域分量,根据实验确定垂直低频分量具有表情不变性并将其线性组合作为人脸特征。在FRGC v2.0数据库中进行的叁维人脸识别实验与叁维人脸认证实验分别得到了98.81%的Rank_1识别率以及97.2%的正确认证率(错误接受率为0.1%)。
（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。
哈尔小波论文参考文献
[1].李冰,苏天宇,由磊,王宝亮.基于哈尔小波分解和等价局部2值模式的人脸防欺骗算法[J].南开大学学报(自然科学版).2018
[2].王朝阳,达飞鹏.基于多尺度哈尔小波变换的叁维人脸识别方法[J].系统仿真学报.2013
[3].李凌春,杨旭波,肖双九.一种基于哈尔小波的软阴影渲染算法在GPU上的实现[J].计算机应用与软件.2009
[4].邵峰,陈刚,陈珂,贝毅君,董金祥.基于权重哈尔小波的XML包含连接估计方法[J].浙江大学学报(工学版).2009
[5].严涛松,王潜平.基于哈尔小波的传感器网络数据融合算法[J].微计算机信息.2008