导读:本文包含了基于区域的相似性匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:描述子,浮点,图像,补丁
基于区域的相似性匹配论文文献综述
陈鹏[1]（2016）在《基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究》一文中研究指出0引言在相关的研究中,人们发现SIFT描述子在各种图像转换条件下,鲁棒性非常好。但SIFT描述子所占用的空间非常大,运行速度也慢,这是非常大的缺点。1学习图像特征描述子在灰度图像补丁x当中,采用D维的向量来对其进行描述。也就是说,图像补丁特征数据映射到D维的向量空间Y。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2016年04期）
惠国保,童一飞,李东波[2]（2015）在《基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究》一文中研究指出该文在AdaBoost算法的基础上提出了一种图像局部区域相似度的学习架构,利用该架构训练图像局部特征来获得低维数、独特的特征描述子,以实现对图像局部区域高精度地匹配.所提学习架构通过学习图像局部区域相似性得到一组非线性弱学习器对图像局部特征进行描述;同时,在响应函数组合形式和弱学习器权重优化配置方面,针对浮点描述子和二值描述子分别提出了新的补丁相似性度量函数作为目标函数的核函数,提高了图像特征相似性匹配效果.该学习架构不会受限于任何预定义的图像特征信息采集模式,能产生基于灰度信息或方向梯度信息的特征描述子.实验结果表明采用这种学习架构获得的特征描述子,在所有对比描述子中图像局部匹配查准率是最好的.所提学习框架能有效地配置优化描述子弱学习器,能提高图像特征描述子对图像尺度和视角变化的鲁棒性.(本文来源于《计算机学报》期刊2015年06期）
叶亚琴,万波,陈波[3]（2010）在《基于成分关联区域相似度的面实体模糊匹配算法》一文中研究指出空间目标匹配是空间数据库增量更新的第一步,也是关键一步.研究了基于空间目标匹配的变化信息的获取算法.通过研究空间数据中存在的不确定性问题,提出将模糊理论引入到空间目标匹配算法中.重点研究如何用模糊的方法解决空间目标匹配问题,并以面实体为例说明了具体匹配过程,提出了基于成分关联区域相似度的面实体模糊匹配算法.该算法利用成分关联区域的度量因子,确定模糊拓扑关系隶属度矩阵,进而量化隶属度矩阵,最终确定模糊拓扑关系分类.算法综合利用了图幅索引、成分关联因子等进行优化,简化计算复杂度,提高了算法效率.(本文来源于《地球科学(中国地质大学学报)》期刊2010年03期）
孙德才,孙星明,张伟,刘玉玲[4]（2010）在《基于匹配区域特征的相似字符串匹配过滤算法》一文中研究指出相似字符串匹配过滤算法因其适合大库查找而被广泛应用,为通过提高过滤算法的过滤效率加快匹配速度,提出一种基于匹配区域特征的过滤算法.该算法将模式串和文本串分割成固定长度为kq+1的逻辑块,并从各块中提取了2个新的匹配区域特征:q-gram命中的均匀性和q-gram有效命中的区域性.新算法利用这些新特征优化了传统过滤标准,提高了算法的过滤效率;并改进了QUASAR中基于分块策略的过滤区确定方案.实验结果表明,新算法与改进前相比有效地加快了匹配速度,尤其在误差率较小时改进效果更佳.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2010年04期）
姚旭东,贾大春,贾昕[5]（2009）在《一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法》一文中研究指出在基于内容的图像检索中,普通的基于颜色特征的相似性匹配算法丢失了图像颜色的空间信息,影响到相似匹配的精确度。为了提高图像检索的效果,提出一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法。该算法在提取图像颜色统计特征的同时,考虑其空间分布,从而提高了图像检索的查准率,具有较强的实用性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2009年10期）
基于区域的相似性匹配论文开题报告
（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：
该文在AdaBoost算法的基础上提出了一种图像局部区域相似度的学习架构,利用该架构训练图像局部特征来获得低维数、独特的特征描述子,以实现对图像局部区域高精度地匹配.所提学习架构通过学习图像局部区域相似性得到一组非线性弱学习器对图像局部特征进行描述;同时,在响应函数组合形式和弱学习器权重优化配置方面,针对浮点描述子和二值描述子分别提出了新的补丁相似性度量函数作为目标函数的核函数,提高了图像特征相似性匹配效果.该学习架构不会受限于任何预定义的图像特征信息采集模式,能产生基于灰度信息或方向梯度信息的特征描述子.实验结果表明采用这种学习架构获得的特征描述子,在所有对比描述子中图像局部匹配查准率是最好的.所提学习框架能有效地配置优化描述子弱学习器,能提高图像特征描述子对图像尺度和视角变化的鲁棒性.
（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。
基于区域的相似性匹配论文参考文献
[1].陈鹏.基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究[J].网络安全技术与应用.2016
[2].惠国保,童一飞,李东波.基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究[J].计算机学报.2015
[3].叶亚琴,万波,陈波.基于成分关联区域相似度的面实体模糊匹配算法[J].地球科学(中国地质大学学报).2010
[4].孙德才,孙星明,张伟,刘玉玲.基于匹配区域特征的相似字符串匹配过滤算法[J].计算机研究与发展.2010
[5].姚旭东,贾大春,贾昕.一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法[J].现代电子技术.2009