导读:本文包含了分级检索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车辆检索,多特征融合,CNN,ASIFT特征
分级检索论文文献综述
乔永磊[1]（2018）在《基于CNN-ASIFT的车辆分级检索技术研究》一文中研究指出车辆图像检索技术是智能交通系统中较为重要的一部分,通过将图像处理技术和模式识别技术相结合,以达到对目标车辆的快速检索。在实际道路交通问题上,由于受环境等客观因素影响,电子眼抓拍的同一车辆图像在不同路口通常显示不同的信息,这往往导致了车辆局部特征发生改变。同时,一些人为因素如车牌遮挡、假牌等也导致车牌号码难以识别,这些问题使得车辆图像的检索效果较差。除此之外,城市道路每天产生数以万计的车辆图像,如何在海量的车辆图像库中进行快速检索也是一个难点。针对以上问题,通过分析车辆图像细节信息分布以及对一些特征提取算法的研究,提出了一种基于CNN-ASIFT的车辆分级检索技术。首先,研究了CNN算法原理,对较为成熟的AlexNet模型进行研究,并依据此模型给出一种基于CNN的车型识别方法。通过设计车辆样本库以适应模型训练,改变模型参数进行实验分析,结果证明不同训练批次的大小对模型识别准确率有一定的影响,同时给出的CNN车型识别方法准确率达到90%。其次,提出了车辆图像关键点多特征融合技术,并据此提出一种基于ASIFT的车辆检索算法。通过图像增强技术增加车辆图像SIFT关键点数目,将HSV颜色特征和LBP纹理特征加载到关键点上,避免了非兴趣区域的特征提取,同时模拟仿射变换提取ASIFT特征,将叁种点级特征融合构建关键点特征描述向量,并利用最近邻查询技术进行特征匹配。通过调整最近邻查询策略进行错误匹配对的剔除,然后基于斜率分布剔除法对关键点错误匹配对进一步剔除。依据目标车辆图像与待查询图像关键点匹配数排除干扰车辆,以实现车辆的检索。实验表明,多特征融合技术有效降低了关键点错误匹配占比,同时提出的基于ASIFT的车辆检索算法将平均查准率提高到77.36%。最后,将基于CNN的车型识别和基于ASIFT特征的车辆检索进行结合,构建CNN-ASIFT车辆分级检索模型。实验结果表明,本文提出的方法在平均检索查准率上提高到80.58%,查全率为91.45%,综合指标提高到86.87%。同时检索运算量减少了80%。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-05-01）
王文霞[2]（2016）在《基于分级策略和聚类索引树的构件检索方法》一文中研究指出基于刻面的构件表示法,其术语空间需要人工建立和维护,具有较强的人为主观性。针对此问题,文中采用刻面分类与全文检索相结合的构件表示方法,提出了一种基于分级策略和聚类索引树的构件检索方法。该方法采用基于语义相似度与优化的构件聚类算法构建构件聚类索引树,并为每个刻面引入合理的权重因子。在真实构件库上的实验结果表明:基于分级策略和聚类索引树的构件检索方法是有效的,相比没有引入分级策略的构件检索方法具有较高的构件查全率和查准率。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2016年04期）
刘兴明[3]（2015）在《采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索》一文中研究指出大型智能数据库的幂级检索优化设计是提高数据库访问和数据挖掘性能的关键,由于多源特征分层数据库所覆盖的对象集具有不定分区性,导致数据检索精度不高。提出一种采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索算法。多源特征分层数据库的数据结构形式,进行数据集信息模型构建,对信息模型改进型频域波束分级聚焦算法设计,实现数据库的幂级检索算法改进,提高数据挖掘性能,仿真实验表明,采用该算法进行多源分层特征数据库检索,数据信息在频域聚焦特征较为明显,数据挖掘精度较高,具有优越性能。(本文来源于《科技通报》期刊2015年10期）
张守京,朱立锋,胥光申[4]（2015）在《叁维模型特征面分级过滤检索技术研究》一文中研究指出为了弥补基于统计特征提取算法对叁维模型的内容描述不够充分,以及识别能力不高的缺陷,提出了叁维模型特征面分级过滤检索方法。在线下阶段对IGES格式的模型文件进行解析,得到模型的面属性信息。在线上阶段手绘输入模型特征面对模型进行多级过滤,再根据归类统计的特征面数据表转化的模型特征向量进行精确检索,并通过距离算法进行相似性计算和排序。实验结果表明:该检索方法在效率和准确率上有所提高,并且能够满足一般工程检索的需要。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2015年09期）
田海曼,林江莉,陈科,彭玉兰[5]（2012）在《基于内容的乳腺肿瘤超声图像分级检索》一文中研究指出超声图像检索将在乳腺肿瘤良恶性的辅助诊断中起到重要作用,针对乳腺肿瘤超声图像提出了一种基于内容的分级检索方法。该方法研究了乳腺肿瘤在超声图像中表现的典型征象,从纹理、形状和边界3方面提取了提升小波熵、拟合椭圆重合率和2维极坐标边界描述子3个特征,进行3级检索。利用该方法对126幅有明确活检结果的乳腺肿瘤超声图像进行3级检索,检索结果的病理准确率为90.79%。实验表明,采用分级检索所用特征少,速度快,并能获得较好的检索结果,检索结果的病理准确率较高。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2012年S1期）
金燕[6]（2010）在《档案管理电子化及分级检索系统初探》一文中研究指出本文就档案管理电子化及分级检索的问题,探讨了档案管理电子化的必要性、操作规范以及电子档案分级检索系统的原理、构建和运行。档案管理电子化,不仅能最大限度地节约资源、提高效率,还可以实现档案的即时共享,而分级检索系统则提供重要档案的限制检索,从根本上杜绝了档案的泄露。(本文来源于《中国现代教育装备》期刊2010年17期）
欧阳彝华[7]（2009）在《CT心脏图像分级检索技术研究》一文中研究指出CT心脏图像检索是医学CT图像检索的重要组成部分,如何在浩瀚的医学图像数据库中检索出心脏图像是医学影像辅助心脏疾病诊断要解决的重要问题。医学CT图像的特征主要表现为灰度信息,因此,提取灰度直方图对医学图像检索显得特别重要。但CT心脏图像灰度信息与其它CT图像相比,灰度特征不明显,而传统的医学检索系统采用单一的基于灰度直方图的方法来检索CT图像,从而使得检索结果不够准确。所以本文研究并设计了用灰度直方图和形状特征分级检索医学CT心脏图像的技术。由于灰度直方图具有比例、旋转和位移不变性等特点,所以利用灰度直方图能够对医学CT心脏图像的灰度特征进行提取,通过将灰度变换和灰度直方图有机结合就可以实现灰度直方图的初级检索。但灰度直方图方法不能充分表示空间分布信息,而将形状特性应用于CT心脏图像检索的方法正好可以弥补灰度直方图表达空间信息的不足。本文利用质心距离增量矩阵方法对CT心脏图像的区域和边缘进行统一描述,再用质心距离增量矩阵方法提取CT心脏形状特征。针对CT心脏图像进行边缘提取与分割后的结果,利用质心距离增量矩阵方法提取每一个尺度的边界图像的特征,组成图像的特征向量矩阵,从而建立心脏形状直方图,用欧几里德距离对形状直方图进行相似性度量,检索出CT心脏图像。实验表明了该方法可以较精确检索出CT心脏图像,稳定性好,通用性较高,降低了检索误差。(本文来源于《中南大学》期刊2009-05-01）
王玉,罗代升,陶青川,杨晓东[8]（2007）在《基于小波变换的分级图像检索》一文中研究指出提出了一种基于小波变换的分级图像检索方法,对图像的色彩分量进行Daubechies小波变换,提取低频及高频信息构建特征向量.将查询图像与数据库中图像的特征向量进行方差、不变矩和向量夹角余弦值的分级筛选,取得了较好的检索效果.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2007年02期）
尹东,刘京锐[9]（2007）在《基于分级检索策略的医学图像检索方法研究》一文中研究指出相似病例对医生的诊断大有益处,快速、准确地从医学图像库中检索出相似病理图像是非常重要的。本文提出了一种结合图像纹理特征和形状特征的基于分级检索策略的医学图像检索新方法。该方法先计算图像的灰度共生矩阵,提取能量等纹理特征量,进行初检索,再通过Canny算子提取图像边缘,用投影法计算外边缘在垂直和水平方向上的投影,对初检索结果按形状特征进行二级检索。实验表明,本文方法有较高的查全率和查准率。(本文来源于《北京生物医学工程》期刊2007年01期）
毋小省,孙君顶[10]（2007）在《基于小波变换和离散余弦变换的图像分级检索》一文中研究指出在对小波变换及离散余弦变换分析的基础上,提出了一种基于两种变换相结合的图像分级检索算法。首先在小波变换的基础上,结合DCT变换实现图像的初级检索;然后,提取图像的高频细节特征作为对图像精确检索的依据。实验结果表明该算法在图像的检索中具有准确、高效的特点。(本文来源于《福建电脑》期刊2007年02期）
分级检索论文开题报告
（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：
基于刻面的构件表示法,其术语空间需要人工建立和维护,具有较强的人为主观性。针对此问题,文中采用刻面分类与全文检索相结合的构件表示方法,提出了一种基于分级策略和聚类索引树的构件检索方法。该方法采用基于语义相似度与优化的构件聚类算法构建构件聚类索引树,并为每个刻面引入合理的权重因子。在真实构件库上的实验结果表明:基于分级策略和聚类索引树的构件检索方法是有效的,相比没有引入分级策略的构件检索方法具有较高的构件查全率和查准率。
（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。
分级检索论文参考文献
[1].乔永磊.基于CNN-ASIFT的车辆分级检索技术研究[D].郑州大学.2018
[2].王文霞.基于分级策略和聚类索引树的构件检索方法[J].计算机技术与发展.2016
[3].刘兴明.采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索[J].科技通报.2015
[4].张守京,朱立锋,胥光申.叁维模型特征面分级过滤检索技术研究[J].机械科学与技术.2015
[5].田海曼,林江莉,陈科,彭玉兰.基于内容的乳腺肿瘤超声图像分级检索[J].四川大学学报(工程科学版).2012
[6].金燕.档案管理电子化及分级检索系统初探[J].中国现代教育装备.2010
[7].欧阳彝华.CT心脏图像分级检索技术研究[D].中南大学.2009
[8].王玉,罗代升,陶青川,杨晓东.基于小波变换的分级图像检索[J].四川大学学报(自然科学版).2007
[9].尹东,刘京锐.基于分级检索策略的医学图像检索方法研究[J].北京生物医学工程.2007
[10].毋小省,孙君顶.基于小波变换和离散余弦变换的图像分级检索[J].福建电脑.2007