圖像識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺的重要研究部分,在監(jiān)控錄像、交通監(jiān)控、人機(jī)交互、手機(jī)識(shí)別解鎖、車牌識(shí)別等都有非常廣泛的應(yīng)用。目前圖像識(shí)別的方法有很多,根據(jù)在識(shí)別過程中用到的識(shí)別特征不同,大致可以分為基于區(qū)域的算法、基于模型的算法、基于輪廓的算法和基于特征的算法等四類。根據(jù)在識(shí)別過程中的算法不同,大致可以分為基于濾波理論的圖像識(shí)別方法、基于Mean Shift的圖像識(shí)別方法、基于偏微分方程的圖像識(shí)別等三類。但是,因?yàn)檫@些算法與圖像中點(diǎn)的位置和順序都有密不可分的聯(lián)系,因此圖像在進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、縮放時(shí),其識(shí)別準(zhǔn)確率都會(huì)受到影響。因此,對現(xiàn)有圖像識(shí)別方法進(jìn)行有效的改進(jìn)是有工程實(shí)踐意義的。近十幾年來,基于圖論方法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究是工程領(lǐng)域中受到極大關(guān)注的一個(gè)研究方向,其不僅在網(wǎng)絡(luò)通訊、控制工程等領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用,而且在圖像識(shí)別研究領(lǐng)域也有重要應(yīng)用。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是由節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)間的連接關(guān)系組成的一種拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)僅與節(jié)點(diǎn)間的相互連接關(guān)系有關(guān),無關(guān)乎節(jié)點(diǎn)的順序與位置。因此,從理論上說,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法引入到圖像識(shí)別中,將會(huì)減小圖像在發(fā)生旋轉(zhuǎn)、平移、縮放時(shí)對識(shí)別準(zhǔn)確率的影響。值得注意的是,現(xiàn)有的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

規(guī)則網(wǎng)絡(luò)

圖 2-2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)Fig.2-2 Random network網(wǎng)絡(luò)都不能很好的反映即 WS 小世界網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行規(guī)則網(wǎng)絡(luò)（P=0） Watts 提出了比 WS 更 WS 小世界構(gòu)建算法的網(wǎng)絡(luò)的一些特征，即大上班的同事，可能有些離應(yīng)于 WS 小世界模型的。

重新布線概率 P，可進(jìn)行規(guī)則網(wǎng)絡(luò)（P=0）和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)（P=1）999 年，Newman 和 Watts 提出了比 WS 更簡單的 NW 小世界隨機(jī)化加邊”代替 WS 小世界構(gòu)建算法的“隨機(jī)重連”。絡(luò)反映了朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的一些特征，即大部分人的朋友都是鄰居或在同一單位上班的同事，可能有些離得比較遠(yuǎn)，不在同朋友，這種情況對應(yīng)于 WS 小世界模型的重新連線或在 NW 線產(chǎn)生的遠(yuǎn)程連接。隨機(jī)化重連P=0 P=1

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于cvtree方法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的癌癥進(jìn)化樹分析[J]. 沈路明,韋芳萍.  基因組學(xué)與應(yīng)用生物學(xué). 2014(02)
[2]基于紋理與幾何特征的高分辨率遙感影像建筑物提取[J]. 李強(qiáng),張景發(fā).  地殼構(gòu)造與地殼應(yīng)力文集. 2013(00)
[3]基于K-L變換的水下目標(biāo)聲圖像識(shí)別方法研究[J]. 肖璐,馮西安.  計(jì)算機(jī)仿真. 2013(03)
[4]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性的帶鋼表面缺陷識(shí)別[J]. 任海鵬,馬展峰.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2011(11)
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博士論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖像目標(biāo)識(shí)別方法研究[D]. 湯曉.廣東工業(yè)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于幾何特征的人臉識(shí)別算法研究[D]. 曹海燕.曲阜師范大學(xué) 2015
[2]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的形狀描述方法研究[D]. 郅大鵬.安徽大學(xué) 2014
[3]分水嶺算法在圖像分割中的應(yīng)用研究[D]. 張毅.廣東工業(yè)大學(xué) 2013
[4]基于輪廓的形狀識(shí)別方法研究[D]. 潘珍.西南大學(xué) 2012
[5]基于關(guān)鍵點(diǎn)檢測的圖像信息簡約表達(dá)及應(yīng)用研究[D]. 劉劍.天津大學(xué) 2012



本文編號：2961072