导读:本文包含了颜色标注论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Matlab,HSV,颜色特征,支持向量机(SVM)
颜色标注论文文献综述
仲会娟[1]（2018）在《基于颜色特征和SVM的自然图像分类标注算法》一文中研究指出针对传统的基于颜色特征图像分类算法运算复杂度高和图像误匹配等问题,提出了一种基于支持向量机的自然图像分类标注算法.该算法通过Matlab编程实践,在彩色空间量化中引入图像分块理论以解决全局直方图中空间位置信息缺失和色彩数量庞大等问题,再通过支持向量机筛选出与待处理图像颜色特征相似的样本子库,以提高图像重建质量,保证图像分类精度.实验结果表明,该算法由于加大了中心位置图像子块的权重,能够更好地提取关键特征信息,保证了图像匹配精度,能比较准确地对图像进行分类标注.(本文来源于《绵阳师范学院学报》期刊2018年05期）
王建文,林劼[2]（2016）在《基于颜色直方图金字塔的图像自动标注方法》一文中研究指出针对图像自动标注应用,提出一种基于金字塔匹配核(PKM)的颜色直方图特征标注方法。图像以金字塔方式划分成越来越细的格子,统计每个格子的颜色直方图并进行对数处理,以平衡不同颜色对直方图的贡献。所有格子的直方图经过加权处理后连接成单一向量,称为颜色直方图金字塔,通过直方图相交距离度量向量之间的相似度。在corel5k数据集上的实验结果表明,该方法在全局颜色直方图、分块颜色直方图和尺度不变特征变换特征方面优于传统方法,与同样基于PKM的空间金字塔匹配(SPM)方法相比,F度量值提高了10%。(本文来源于《计算机工程》期刊2016年06期）
魏云超[3]（2011）在《融合颜色词描述的自动图像标注算法研究与实现》一文中研究指出摘要：随着计算机网络技术和成像技术的快速发展,图像数量正在快速增长。越来越丰富的图像资源,使得人们难以在海量数据中找到所需信息。如何对图像数据进行有效的组织和管理已经成为当前多媒体信息领域研究的热点。近年来,自动图像标注技术由于其在图像理解和检索方面具有潜在巨大应用而逐渐受到人们的重视。本文着重研究了如何建立有效的学习模型来解决图像标注问题,以及如何对名词性标注结果添加颜色性描述词以丰富图像标注内容。本文通过分析图像标注过程中存在的输入空间和输出空间的歧义性,提出了一种基于监督框架下的多示例学习算法来实现图像的自动标注。该方法将每幅训练图像看成一个包,每个包中包含多个示例。对于任一关键词,本文首先利用一种改进的多样性密度算法来计算关键词所对应的正包中的各个示例同关键词之间的语义相似度,然后选取多样性密度值满足给定阈值条件的示例作为关键词所对应的示例原型,最后利用高斯混合模型对关键词的示例原型进行语义建模,建立高层语义同底层特征之间的映射关系。在此基础上,针对当前图像标注都是名词性标注的特点,本文首次提出了融合颜色词描述的标注方法。该方法首先通过PLSA-bg模型建立颜色特征信息库,然后对待标注图像进行区域颜色替换,利用一种有效的判定策略实现对区域颜色的命名,最后将颜色词标注同关键词标注结合,形成带有颜色形容词的图像标注。本文在Corel图像库和Microsoft Research Cambridge图像库的基础上对所提出的方法进行了测试,并同现有方法进行比较。实验结果表明,本文所提出的方法是有效可行的。(本文来源于《北京交通大学》期刊2011-06-01）
贾春,肖小花[4]（2010）在《新出租车“穿”什么“衣服”好看？》一文中研究指出7月13日上午，在召开出租车上档升级听证会后，我市已经确定由桑塔纳畅达和铃木天语SX4两种车型作为南充出租车上档升级的主力车型。随着车型的确定，出租车车身颜色、外观等也将发生根本性改变。这意味着我市出租车车身外观颜色面临从1993年的“喜庆红”变为“环保(本文来源于《南充日报》期刊2010-07-17）
周美良[5]（2010）在《消防预警直通政府办公系统》一文中研究指出消防隐患直接用不同的颜色表示，在政府的工作平台上都看得见。对一个地区的消防状况作出评估，引进一个“沟通机制”，对政府的消防决策起到建议作用。 近日，上海市浦东消防支队五大队结合辖区实际，在全国首创建立辖区火灾形势分层、分色、分级预警机制，努力(本文来源于《人民公安报·消防周刊》期刊2010-07-12）
成友中[6]（2009）在《基于颜色恒常和多示例学习的自动图像标注算法研究》一文中研究指出利用人工图像标注结果作为索引信息并且使用此信息检索图像库是一种昂贵而费力的过程。与此同时,自动图像标注由于在图像理解和检索方面的潜在巨大影响而逐渐受到人们的重视。本文提出了一种新的自动图像标注算法,该算法将颜色恒常性方法和多示例学习技术结合,应用到基于分块的图像标注中来。每幅图像被看作一个包,图像分块对应包中的示例。应用合适的颜色恒常性算法来校正图像,可以提高图像底层视觉特征的鲁棒性,使得通过多示例学习技术获得的示例原型更能代表图像中用户感兴趣的目标对象,从而构造出更能代表图像类别的包特征。本文首先系统地研究了现有的颜色恒常性算法,选择基于灰度世界假设的general Grey-World算法对图像进行预处理。为了提高图像分割的效率,本文采用了一种快速有效的图像分块策略;然后使用多示例学习技术构造图像的包特征。在构造包特征的过程中,改进了原有的Diverse Density(DD)算法并应用一种快速的搜索算法来提高DD值的有效性与准确性。最后,将训练图像的包特征作为支持向量机的输入,建立自动图像标注的分类模型并根据该模型对图像进行自动标注。使用COREL图像库里的2000幅通用图像对本文提出的标注算法进行测试,并与现有的方法进行比较,结果表明基于颜色恒常和多示例学习的自动图像标注算法是有效可行的。(本文来源于《北京交通大学》期刊2009-06-01）
无人喝彩[7]（2007）在《快速更换文本标注颜色》一文中研究指出经常处理Word文档的朋友可能会遇到这样的问题:文档中有一些关键文字会用特定颜色标注出来,比如用红色标注文字以起到醒目的效果。如果要把这些文字的颜色更换为其它颜色(文字有很多且无规律分布),那无论是手动替换还是用“查找/替换”自动功能都会很麻烦。这里有个最(本文来源于《电脑迷》期刊2007年03期）
杨新华[8]（2004）在《叁极管放大倍数颜色标注法》一文中研究指出1.国产半导体叁极管β值 (1)3AD系列。棕:20～30;红:30～40;橙:40～60;黄:60～90;绿:90～140 (2)3DD51～3DD73。棕:10～20;红:20～30;橙:30～40;黄:40以上。 (3)3DD100、3DD104 棕:20～40;红:40～80;橙:80～120;黄120以上。 (4)3DD200～3DD202。(本文来源于《家电检修技术》期刊2004年03期）
李红印[9]（2003）在《颜色词的收词、释义和词性标注》一文中研究指出颜色词的收词、释义和词性标注与颜色词的系统性密切相关,弄清楚颜色词的系统性是语文辞书处理好颜色词的重要前提。文章分析了现代汉语颜色词的系统性,指出现代汉语颜色词是一个由“辨色词”“指色词”和“描色词”叁类颜色词组成的词汇系统,语文辞书应该充分反映这一系统特点。根据颜色词的系统特点,文章具体分析了“红”“黄”“黑”“白”等颜色词的收词、释义和词性标注问题,提出了相应的改进意见。(本文来源于《语言文字应用》期刊2003年02期）
李红印[10]（2001）在《颜色词的收词、释义和词性标注》一文中研究指出1.问题的提出1.1 颜色词是汉语中一类颇具特色的词汇,词汇量非常丰富。考虑到词典的功用和使用对象的不同,现代语文辞书收的只是一小部分颜色词,例如《现代汉语词典》(1983年本)(下称《现汉》)收了约157个颜色词,《现代汉语小词典》(1983年修订本)(下称《小词典》)收了约94个。一般认为以《现汉》为代表的现代语文辞书是把现代汉语词汇作为一个整体,按照一定的标准选词立目的,在词语的收集和释义方面力求反映汉语词汇系统的面貌。颜色词是语言中系统性很强的一类同汇集合,其系统性也应该在《现汉》类语文辞书中得到充分反映。但是《现汉》类语文辞书不是只收颜色词的专科词典,对颜色词系统中的颜色词不可能照单全收,因此在颜色词的收词问题上,就存在着如何平衡、照应词汇的系统性和典型(本文来源于《中国辞书论集2001》期刊2001-06-30）
颜色标注论文开题报告
（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：
针对图像自动标注应用,提出一种基于金字塔匹配核(PKM)的颜色直方图特征标注方法。图像以金字塔方式划分成越来越细的格子,统计每个格子的颜色直方图并进行对数处理,以平衡不同颜色对直方图的贡献。所有格子的直方图经过加权处理后连接成单一向量,称为颜色直方图金字塔,通过直方图相交距离度量向量之间的相似度。在corel5k数据集上的实验结果表明,该方法在全局颜色直方图、分块颜色直方图和尺度不变特征变换特征方面优于传统方法,与同样基于PKM的空间金字塔匹配(SPM)方法相比,F度量值提高了10%。
（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。
颜色标注论文参考文献
[1].仲会娟.基于颜色特征和SVM的自然图像分类标注算法[J].绵阳师范学院学报.2018
[2].王建文,林劼.基于颜色直方图金字塔的图像自动标注方法[J].计算机工程.2016
[3].魏云超.融合颜色词描述的自动图像标注算法研究与实现[D].北京交通大学.2011
[4].贾春,肖小花.新出租车“穿”什么“衣服”好看？[N].南充日报.2010
[5].周美良.消防预警直通政府办公系统[N].人民公安报·消防周刊.2010
[6].成友中.基于颜色恒常和多示例学习的自动图像标注算法研究[D].北京交通大学.2009
[7].无人喝彩.快速更换文本标注颜色[J].电脑迷.2007
[8].杨新华.叁极管放大倍数颜色标注法[J].家电检修技术.2004
[9].李红印.颜色词的收词、释义和词性标注[J].语言文字应用.2003
[10].李红印.颜色词的收词、释义和词性标注[C].中国辞书论集2001.2001
标签：MATLAB; HSV; 颜色特征; 支持向量机(SVM);