导读:本文包含了可变区域特征论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器视觉,可变区域,活动轮廓,统计模型
可变区域特征论文文献综述
高晓亮,王志良,刘冀伟,崔朝辉,王鲁[1]（2011）在《基于灰度特征统计的可变区域图像分割算法》一文中研究指出图像分割技术是计算机视觉低层次领域中的一项重要内容,是对图像进行分析和模式识别的基本前提,目前已被广泛地应用于诸多领域如医学图像和遥感图像等。同时,它也是图像处理中的一个难点。提出了一种可变区域的分割算法,利用基于全局灰度统计信息的活动轮廓模型进行曲线演化,并使用水平集表示轮廓。通过不断改变和缩小分割区域的策略,利用邻域替代算法,将分割过程分为多个阶段进行。这种算法的优点在于,可以自动地完成工作而无需人工干预。实验结果表明,图像中具有复杂结构的目标物体能够被准确而且快速地分割出来;与现有的方法相比,分割速度有了较为明显的提高。(本文来源于《光学学报》期刊2011年01期）
丰明聪,葛洪伟[2]（2007）在《基于可变区域特征和SVM的步态识别研究》一文中研究指出根据人体随步态变化不一样的特点,提出了一种基于人体可变区域分割的步态识别方法。首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,然后将人体分为多个可变区域,并通过计算获取特征向量。最后对得到的特征量采用SVM进行步态的分类和识别。在UCSD和CASIA步态数据库上进行实验,结果表明该方法不但能克服由于获取的特征量过少而造成的信息丢失,还取得了较好的识别性能。(本文来源于《计算机应用》期刊2007年12期）
可变区域特征论文开题报告
（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：
根据人体随步态变化不一样的特点,提出了一种基于人体可变区域分割的步态识别方法。首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,然后将人体分为多个可变区域,并通过计算获取特征向量。最后对得到的特征量采用SVM进行步态的分类和识别。在UCSD和CASIA步态数据库上进行实验,结果表明该方法不但能克服由于获取的特征量过少而造成的信息丢失,还取得了较好的识别性能。
（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。
可变区域特征论文参考文献
[1].高晓亮,王志良,刘冀伟,崔朝辉,王鲁.基于灰度特征统计的可变区域图像分割算法[J].光学学报.2011
[2].丰明聪,葛洪伟.基于可变区域特征和SVM的步态识别研究[J].计算机应用.2007