导读:本文包含了几何识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:岩石力学,裂隙识别,传统算法,人工智能识别
几何识别论文文献综述
薛东杰,唐麒淳,王傲,张辽,周宏伟[1]（2019）在《基于FCN的岩石混凝土裂隙几何智能识别》一文中研究指出裂隙几何的精准、高效识别是建立岩石混凝土材料非连续力学模型的基础。传统算法,如阈值分割、边缘检测与区域生长法等,基于有限经验,工作量大且识别精度低。人工智能识别迥异于人类经验,可自我循环、可自我正反馈甚至可实现自我学习。人造类材料中混凝土性能最接近于岩石,具有相似的裂纹几何分布特征。针对天然岩石与混凝土裂隙识别,尝试提出基于全卷积神经网络的智能识别算法。首先建立基于混凝土3种应用场景(建筑结构、路面及隧道表面)的裂隙数据集,经过卷积操作、池化操作与反卷积操作实现了误差值的迅速收敛。引入新的卷积核参数,架构新的全卷积网络,基于像素的二分类问题,利用查准率与查全率对识别模型进行评价,全卷积神经网络识别算法评价指标较好。进而结合矢量化算法,实现了裂隙几何长度、宽度及面积的实时统计。最后对边缘检测、大律法、区域生长法及全卷积神经网络算法进行了验证,任意选取5组图像进行识别,新算法提取的裂隙与标签图在定性上最相近,并且在定量上查全率与查准率也极大优于传统算法。全卷积神经网络随着自我学习的深入还可不断提高识别精度,降低误差,未来在岩石、混凝土等工程领域的应用具有巨大生命力。(本文来源于《岩石力学与工程学报》期刊2019年S2期）
杜召彬,李廷锋[2]（2019）在《基于几何特征及数学形态学的机动车牌照识别算法研究》一文中研究指出在智能交通系统中牌照的自动识别成为关键,由于获取的机动车牌照受天气等因素的影响,存在定位不准。针对上述问题,利用直方图进行图像增强和分段阈值法对牌照图像进行预处理,在通过Sobel算子进行边缘检测,然后根据牌照的几何特征及数学形态学对机动车牌照区域进行精确定位,最后利用LabVIEW平台实现模板匹配和神经网络方法的字符识别。通过仿真实验,能够实现对机动车牌照的准确定位,表明该方法简单有效。(本文来源于《承德石油高等专科学校学报》期刊2019年05期）
余建国[3]（2019）在《模式识别理论指导下的数学解题教学——以一道高考解析几何题为例》一文中研究指出当主体接触到数学习题之后,首先要辨别题目的类型,以便与已有的知识和经验发生联系,从而利用熟悉问题的解题思路来发现新问题的解决方法,即模式识别策略。数学问题解决认知模型把解决数学问题分为4个过程:理解问题、选择算子、应用算子、结果评价。以一道高考解析几何题为例,说明模式识别策略在数学解题教学中的应用机理,揭示模式识别与思想方法、元认知、学习迁移、问题表征等的关系。(本文来源于《教育研究与评论(中学教育教学)》期刊2019年08期）
孙建桐,孙意凡,赵然,季宇寒,张漫[4]（2019）在《基于几何形态学与迭代随机圆的番茄识别方法》一文中研究指出为解决番茄采摘机器人作业过程中果实识别不准确的问题,提出一种基于几何形态学和迭代随机圆相结合的目标提取算法,该算法可对图像中粘连的果实进行有效分割与识别。首先,以串收番茄佳西娜为研究对象,使用RGB相机采集图像;其次,对图像进行Canny边缘检测操作,获得果实边缘轮廓点;然后,对果实边缘轮廓点进行基于几何形态学的处理,获得果实轮廓点;最后,对果实轮廓点分组处理后,进行迭代随机圆的处理,得到果实识别结果。对该算法的正确率和准确率进行了验证,结果表明,果实识别正确率为85. 1%,果实识别准确率为79. 1%,此算法在一定程度上解决了复杂环境下多个果实粘连或被少量遮挡情况下的果实分割问题。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期）
李施展,朱家明[5]（2019）在《基于卷积神经网络及几何特征对人脸的识别》一文中研究指出针对不同的人脸位置,人脸颜色与背景区域颜色会产生较大差异,引入灰度差值算子,确定累积灰度差值变化较大的横坐标,进而判断人脸边界,从而实现对人脸位置的判定.利用神经网络自动学习图像,并选取出抽象程度更高的特征,从而确定面部关键点位置,计算五官属性值并对五官进行评价打分.引入脸部几何特征指标,将五官评分指标与几何特征指标结合提取人脸特征向量,运用欧式距离算法计算脸部特征向量的相似性并进行比较从而实现人脸识别.(本文来源于《上海工程技术大学学报》期刊2019年02期）
杨帆[6]（2019）在《基于机器视觉的缝迹几何量检测与缺陷识别研究》一文中研究指出服装生产过程中的缝迹品质检验工序是服装生产关键的一个环节。目前服装企业的缝迹质量检测线基本依靠人工目视逐针检查,会出现误检和漏检的情形，成本高,效率低。因此,迫切需求一种能够准确、快速且能长时间运行的缝迹质量检测方法。论文主要研究内容成果如下:(1)通过对服装企业缝迹检测线现场调研及检测目标特征分析,,搭建了适用于缝迹的几何量检测和缺陷识别的实验平台,构建缝迹几何量检测位置校正模型。由于缝迹背景复杂多样且存在噪声干扰,对缝迹图像采用双边滤波,达到对缝迹“保边”的特性。针对缝迹针脚点为圆弧状的特点,选取八个方向的Sobell算子模板,在缝迹边缘上的灰度梯度方向运用多项式差值法对缝迹进行亚像素边缘提取,保证了针脚点提取的稳健性。(2)采用基于 HOG特征的支持向量机(SVM)算法,将已分类的缝迹缺陷样本进行HOG特征提取,得到缝迹缺陷特征数据集。利用该特征数据集训练出适用于缝迹缺陷分类的SVM分类器,对缝迹缺陷类别进行识别和分类。(3)对缝迹样本完成了实验测试,验证了本文算法有效性。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
朱建良[7]（2019）在《问题驱动 模型识别 揭示本质——基于求解初中几何最值问题的探究与思考》一文中研究指出建构主义理论提出,学生的数学知识是意义建构的,而不是被动灌输而成的.数学探究活动必须突出学生学习主体性,引导学生亲历体验并参与探究过程,通过学生自主探索和思考,在数学建模、类比转化等多方面得到进步和发展,从而提高探究活动的有效性.下面就初中几何最值问题的教学实践,谈谈如何通过建模教学,引导学生揭示几何最值问题的内涵,疏理方法,理解几何模型的深层意义,笔者(本文来源于《中学数学研究》期刊2019年06期）
韩笑,张晶,李月龙[8]（2019）在《基于手势几何分布特征的手势识别》一文中研究指出针对手势受缩放、旋转的影响导致识别率低的问题,提出了一种基于手势几何分布的特征提取方法用于手势识别。首先对分割后的手势图像进行归一化,并计算手势主方向和手势轮廓的最小外接矩形的宽长比,利用相似度函数进行初步识别,筛选出部分候选手势;再利用轮廓分割法统计手势轮廓点在极坐标内的分布情况,使用修正Hausdorff距离作为相似性度量的方法识别出最终手势。实验结果表明,所提方法能够快速且准确地识别各类手势,平均识别率达到92.89%,误识率降低到3.53%,识别速度较同类算法提高了4.2倍。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S1期）
苗绘翠[9]（2019）在《基于单图像的叁维几何特征识别方法的研究与应用》一文中研究指出在计算视觉研究领域,基于图像的叁维几何特征识别技术素来都是其重要研究内容之一,而且随着图像处理技术和叁维重建技术的日新月异,叁维特征识别的研究也进入了快速发展期,并在工业自动化生产检测、虚拟现实、人脸识别等领域得到了广泛应用。因而研究具有高效、便捷、准确等优点的基于单图像的叁维特征识别技术,对我们的生产和生活具有重要的现实意义。目前基于图像的叁维特征识别技术绝大多数是需要输入多幅图像,识别过程中需进行多幅图像间的图像配准,过程较复杂,计算量庞大;而且对于离散域中的点,如果计算几何形状指数的特征空间尺度未能恰当选择,此时从叁维几何数据中直接计算形状指数可能会出现较大的误差;传统技术没有兼顾外部环境对物体成像的影响,得到的识别结果不具有普适性。此外大多数的识别技术对叁角网格数据较好,对没有明确网格结构的点云数据效果欠佳,通用性需进一步提高。由此本文针对以上问题,尤其是在提高几何形状描述算子的准确性方面展开了具体研究,并最终提出了基于多尺度形状指数的叁维几何特征识别方法。本文的主要工作和创新点如下:(1)初始输入数据为单幅二维灰度图像,对传统的基于单图像的叁维几何信息提取方法进行改进,首先利用光学知识估算光源的方向参数,其次基于朗伯反射模型和牛顿迭代法对目标物体进行叁维重建,最后提取出能够表征曲面局部几何形状特性的基础特征平均曲率、高斯曲率以及最大和最小主曲率。(2)提出在计算离散点云数据的形状指数时要选取适合的特征空间尺度。首先基于高斯滤波和微积分的相关内容,推导叁维曲线在叁维实体空间中的尺度空间方程,进一步把尺度空间方程扩展到叁维空间中的表面,建立一个关于曲面上点平均位移的误差函数。把特征尺度定义为点归一化距离的最大值,从而将形状指数与特征尺度建立关联。(3)引入关于几何特征识别的一个数量级即曲率测度,提高几何特征识别过程中的准确率,获取关于底层几何形状的信息。结合以上研究对基于形状指数的叁维几何特征进行系统的分析和分类。(4)将所提出的几何特征识别方法应用于工件识别中进行相关的研究和实验。识别过程采用了工厂生产中比较有代表性的工件种类图像,并选取了泛化能力较强的分类方法即支持向量机对选取出的工件样本图像依次进行相应的训练和特征识别。基于单图像的叁维几何特征识别表现出较高的效率和准确率。(本文来源于《山东师范大学》期刊2019-06-10）
黄清,张伟,程敏,苏鹏飞,丁棋炳[10]（2019）在《一种基于几何约束的跌落式熔断器图像识别方法》一文中研究指出针对配电线路维护机器人跌落式熔断器的熔丝管识别问题,提出了一种基于几何约束的直线拟合法。采用概率Hough变换,结合直线平行和距离约束等条件,提高了熔丝管管体的识别率。针对操作环识别困难的问题,利用熔丝管管体和操作环的几何位置关系,提出了基于位置和几何尺寸约束的椭圆拟合法识别操作环。为消除复杂背景中其他物体对熔丝管识别的干扰,提出了基于熔丝管管体和操作环互相约束的熔丝管识别方法。实验结果表明,所提方法可以识别不同场景中的熔丝管,识别率高且鲁棒性好。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2019年02期）
几何识别论文开题报告
（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：
在智能交通系统中牌照的自动识别成为关键,由于获取的机动车牌照受天气等因素的影响,存在定位不准。针对上述问题,利用直方图进行图像增强和分段阈值法对牌照图像进行预处理,在通过Sobel算子进行边缘检测,然后根据牌照的几何特征及数学形态学对机动车牌照区域进行精确定位,最后利用LabVIEW平台实现模板匹配和神经网络方法的字符识别。通过仿真实验,能够实现对机动车牌照的准确定位,表明该方法简单有效。
（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。
几何识别论文参考文献
[1].薛东杰,唐麒淳,王傲,张辽,周宏伟.基于FCN的岩石混凝土裂隙几何智能识别[J].岩石力学与工程学报.2019
[2].杜召彬,李廷锋.基于几何特征及数学形态学的机动车牌照识别算法研究[J].承德石油高等专科学校学报.2019
[3].余建国.模式识别理论指导下的数学解题教学——以一道高考解析几何题为例[J].教育研究与评论(中学教育教学).2019
[4].孙建桐,孙意凡,赵然,季宇寒,张漫.基于几何形态学与迭代随机圆的番茄识别方法[J].农业机械学报.2019
[5].李施展,朱家明.基于卷积神经网络及几何特征对人脸的识别[J].上海工程技术大学学报.2019
[6].杨帆.基于机器视觉的缝迹几何量检测与缺陷识别研究[D].西安理工大学.2019
[7].朱建良.问题驱动模型识别揭示本质——基于求解初中几何最值问题的探究与思考[J].中学数学研究.2019
[8].韩笑,张晶,李月龙.基于手势几何分布特征的手势识别[J].计算机科学.2019
[9].苗绘翠.基于单图像的叁维几何特征识别方法的研究与应用[D].山东师范大学.2019
[10].黄清,张伟,程敏,苏鹏飞,丁棋炳.一种基于几何约束的跌落式熔断器图像识别方法[J].南京理工大学学报.2019