导读:本文包含了邻域判决论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:亲属关系认证,测度学习,稀疏表示,相似性度量
邻域判决论文文献综述
胡正平,刘怀飚,孙德刚[1]（2019）在《邻域排斥稀疏判决单样本亲属关系认证算法》一文中研究指出针对如何利用人脸图像进行亲属关系认证问题,提出邻域排斥测度学习稀疏判决的单样本亲属关系认证算法。学习能使具有亲属关系样本距离变小,而非亲属关系样本距离变大的变换矩阵,目的是利用已有数据样本间相似程度的先验知识学习最佳相似性度量,使之能更好地刻画亲属样本间的相似关系。在新的测度空间下采用稀疏表示方法用父母样本集建立过完备字典来线性表示子女图像,并以稀疏系数大小衡量样本间相似程度。针对亲属样本间相似性不明显问题提出子模块综合稀疏认证方法,通过多重稀疏系数综合判别两输入样本的亲属关系。在KinFaceW-Ⅰ和KinFaceW-Ⅱ两个亲属图像库上的实验结果表明,采用测度学习空间下稀疏系数判决的方法相比已有亲属关系人脸认证方法具有更好的性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年22期）
李云,宋勇,赵宇飞,赵尚男,李旭[2]（2018）在《基于PCNN和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法》一文中研究指出针对复杂背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法。该算法利用侧抑制网络对输入图像进行滤波,实现背景抑制和目标增强;利用PCNN进行单帧图像分割,将可能的目标和背景杂波及噪声初步分离,确定候选目标;利用改进的邻域判决方法分析候选目标的运动特性,自适应确定判决的邻域大小,结合图像流分析提取出真正的目标。实验结果表明,该算法能够极大地减少候选目标数量,准确有效地检测出复杂背景中的红外运动弱小目标。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2018年01期）
鲁居强,王新增,刘顺生,张占全[3]（2006）在《基于八邻域判决的红外运动小目标检测方法》一文中研究指出针对空中红外图像中运动小目标的特征,提出了一种基于八邻域判决的运动小目标检测方法。该方法根据小目标运动的连续性,对前后两帧图像中小目标的位置进行比较,依据八邻域判决算法确定运动小目标的运动方向,从而将小目标与高频噪声点区别出来。实践证明,该技术结构简单,运算速度快,是一种检测性能好且在工程上易于实现的方法。(本文来源于《红外》期刊2006年09期）
邻域判决论文开题报告
（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：
针对复杂背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法。该算法利用侧抑制网络对输入图像进行滤波,实现背景抑制和目标增强;利用PCNN进行单帧图像分割,将可能的目标和背景杂波及噪声初步分离,确定候选目标;利用改进的邻域判决方法分析候选目标的运动特性,自适应确定判决的邻域大小,结合图像流分析提取出真正的目标。实验结果表明,该算法能够极大地减少候选目标数量,准确有效地检测出复杂背景中的红外运动弱小目标。
（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。
邻域判决论文参考文献
[1].胡正平,刘怀飚,孙德刚.邻域排斥稀疏判决单样本亲属关系认证算法[J].计算机工程与应用.2019
[2].李云,宋勇,赵宇飞,赵尚男,李旭.基于PCNN和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法[J].兵器装备工程学报.2018
[3].鲁居强,王新增,刘顺生,张占全.基于八邻域判决的红外运动小目标检测方法[J].红外.2006