导读:本文包含了基于特征运动的方法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:特征,匈牙利,卡尔,图像,人体,目标,直方图。
基于特征运动的方法论文文献综述写法
谢颖,赵蕾[1]（2019）在《人体高速运动图像步态特征精准定位方法研究》一文中研究指出人体高速运动图像步态特征定位受到人体高速运动环境以及动态特征边界因素的影响,容易产生步态特征定位误差。为了提高人体高速运动图像步态特征定位能力,需要进行步态特征模糊计算和识别处理,提出一种基于全局步态拟合和动态分块匹配的人体高速运动步态特征精准定位方法。构建人体高速运动图像步态特征定位的几何网格区域模型,采用模糊动态特征分割方法进行人体高速运动步态特征定位特征点重构,提取人体高速运动步态特征定位动态约束特征量,构建灰度直方图,根据灰度像素集进行动态步态行为特征重建,根据灰度像素的分布概率密度进行步态特征量融合,实现人体高速运动步态特征定位和信息增强处理。仿真结果表明,采用该方法进行人体高速运动图像步态特征定位的精度较高,步态定位过程收敛性较好。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年11期）
益争祝玛,尚振宏,刘辉,李润鑫[2]（2019）在《基于多特征融合的运动目标跟踪方法》一文中研究指出采用单一特征描述目标和传统模型更新方法对目标进行跟踪难以适应目标的遮挡、形变以及复杂场景变化等问题。针对此问题,提出一种多特征融合和选择性更新模型的相关滤波器跟踪算法。分别利用方向梯度直方图和颜色特征训练滤波器模型,在检测阶段根据不同特征响应图的峰值旁瓣比和加权融合两种特征;根据每帧最终目标位置响应图的峰值旁瓣比,判断目标是否发生遮挡,发生遮挡时则不更新模型,下一帧中继续使用当前模型进行跟踪。选取公开测试视频集中12段视频序列与多个前沿运动目标跟踪算法进行对比实验,结果显示,相对于次优的基于颜色特征(color names,CN)的算法,平均中心位置误差减少了25.12像素,平均跟踪精度提高了29.31%。实验结果表明,在目标发生尺度变化、遮挡和光照变化等情况下,该算法可以稳定、准确跟踪运动目标。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年11期）
娄康,朱志宇,葛慧林[3]（2019）在《基于目标运动特征的红外目标检测与跟踪方法》一文中研究指出为了提高红外目标检测与跟踪的速度和准确率,该文提出了一种基于红外弱小目标运动特征信息的检测与跟踪方法。方法主要分为目标运动特征检测和目标轨迹预测跟踪两个方面。目标检测方面,通过背景帧差分法将图像分割为前后景,形态学运算后在每一帧的前景中对红外弱小目标进行检测,并记录下候选目标。目标跟踪方面,通过卡尔曼滤波对红外目标轨迹进行预测,计算目标轨迹质心位置与目标实际位置欧式距离,通过匈牙利算法以欧式距离为权重对目标实际轨迹与预测轨迹进行分配,如果分配的结果超过一定阈值将会被重新分配。最终通过MATLAB,在公开的数据集上,仿真验证了该文算法在基本满足实时检测的要求下,仍然可以有效地提高红外弱小目标的检测与跟踪效果。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2019年04期）
陈永浩[4]（2019）在《遮挡条件下人体局部运动特征多路径识别方法》一文中研究指出采用传统方法容易受到噪声影响,无法识别伪特征点,导致人体局部运动特征识别精准度较低,为了解决该问题,提出了遮挡条件下多路径识别方法研究。根据一般识别过程,利用深度信息,计算灰度图像中的光流场,并将矢量依次分解到x、y轴,获取实际运动分量。跟踪实际运动分量最小角点,并对其进行检测,以帧间差信息为基础提取角点,采用前后帧差法消除伪特征点。采用加窗方法对去除伪特征点的人体局部运动特征点进行处理,通过计算标准差、偏度和峰值区分人体前走、后退、跑步、上跳和下蹲局部运动,由此完成多路径识别研究。通过实验对比结果可知,该方法最高识别精准度为98.7%,可以利用到实时行为识别项目研究进程中。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年15期）
德娇娇[5]（2019）在《曲棍球运动项目的体能特征与训练方法》一文中研究指出曲棍球运动项目是体育运动项目的重要组成部分,在全球得到很多人的喜爱,对提升人们的身心健康具有重要意义。但是曲棍球运动项目具有比赛时间长、体力消耗大等特点,这就要求运动具有良好的身体素质。本文通过对曲棍球运动项目的体能特征进行分析,进而提出其训练方法,希望为曲棍球运动项目的爱好者与运动员提供一些参考意见。(本文来源于《体育世界(学术版)》期刊2019年06期）
徐曼,裘溯,金伟其,杨洁,郭宏[6]（2019）在《基于水面特征波纹的水下运动目标Radon变换探测方法》一文中研究指出针对在光电偏振成像模式下缺乏行之有效的水下运动目标探测方法的问题,提出了一种基于水面特征波纹的水下运动目标检测算法。通过海面风生重力波模型和水下运动目标的水面特征波纹模型,仿真得到不同状态下的海面混合波纹图像,用于算法研究及证明;采用Radon变换提取波纹的线性特征,并通过均值滤波和标准归一化处理消除Radon变换对检测的影响;采用双邻域自适应门限法提取Radon变换域中的局部峰值点,利用连续小波变换进行特征提取,并用支持向量机(SVM)判断峰值点真伪,提高检测的准确率。实验结果证明了本文算法对特征波纹检测的可行性。该算法为探测水下运动目标提供了一种新的有效途径。(本文来源于《光学学报》期刊2019年10期）
陈超[7]（2019）在《多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法》一文中研究指出针对传统运动图像轮廓特征提取方法存在提取时间较长、提取精度较低的问题,提出多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法.通过运动图像轮廓特征分析,利用最大类间方差模糊约束法获取隶属度函数,利用模糊隶属计算运动图像中目标体轮廓多个阈值,利用约束后的多个阈值计算图像轮廓范围内中心点近邻的两个轮廓点的几何中心值,通过计算曲率角得到曲率符号,依据曲率符号提取运动图像轮廓特征.结果表明,所提方法曲率特征计算误差率低,有效减少了运动图像轮廓特征提取时间,提高了特征信息提取精度.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2019年03期）
朱春明[8]（2019）在《定向越野运动技能的特征与练习方法》一文中研究指出在我们进行每一个训练运动时,我们都应该注重每一项运动的练习方法。在研究其练习方法时,也要可中提炼出特征,使我们在进行下一次训练时更为高效。认识定向越野运动技能的特征,是我们更好的进行定向越野的有效途径。定向越野其实并不复杂,总的来说,它的训练包括体能训练、技能训练和心理训练叁个方面。相信我通过本文的分析,我们将会更好的了解定向越野这一项新兴项目。(本文来源于《长江丛刊》期刊2019年11期）
叶梅燕,石志新,罗玉峰[9]（2019）在《机器人末端运动特征几何化描述与分析方法》一文中研究指出针对现有运动特征信息不完整以及代数分析方法较为抽象的现状,提出了基于高斯几何学的机器人末端运动特征几何化描述与分析方法。首先,基于高斯几何学将直线、曲线、平面以及曲面等均视作可描述末端运动特征的独立空间,进而建立了基于高斯几何学的运动特征描述模型;然后,基于该描述模型制定了末端运动特征的求并和求交运算规则,并提出了机器人末端运动特征的分析方法;最后,结合实例验证了上述几何化描述与分析方法的有效性。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年03期）
宫照玮[10]（2019）在《运动知觉的特征及在体育教学中的培养方法研究》一文中研究指出如果没有形成正确的运动知觉,就不能准确地意识到自身和外界客体的运动信息,进而无法精确地控制自身的运动,不能与周围的环境保持平衡,从而影响运动技术的习得,不利于熟练动作技能的培养。因此在体育教学中,教师除了需要要求学生单纯的模仿动作,更重要的是要提高学生正确知觉运动行为的能力。为此本文首先分析了运动知觉的特征,继而提出了在体育教学中培养正确运动知觉的方法。(本文来源于《体育世界(学术版)》期刊2019年02期）
基于特征运动的方法论文开题报告范文
（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：
采用单一特征描述目标和传统模型更新方法对目标进行跟踪难以适应目标的遮挡、形变以及复杂场景变化等问题。针对此问题,提出一种多特征融合和选择性更新模型的相关滤波器跟踪算法。分别利用方向梯度直方图和颜色特征训练滤波器模型,在检测阶段根据不同特征响应图的峰值旁瓣比和加权融合两种特征;根据每帧最终目标位置响应图的峰值旁瓣比,判断目标是否发生遮挡,发生遮挡时则不更新模型,下一帧中继续使用当前模型进行跟踪。选取公开测试视频集中12段视频序列与多个前沿运动目标跟踪算法进行对比实验,结果显示,相对于次优的基于颜色特征(color names,CN)的算法,平均中心位置误差减少了25.12像素,平均跟踪精度提高了29.31%。实验结果表明,在目标发生尺度变化、遮挡和光照变化等情况下,该算法可以稳定、准确跟踪运动目标。
（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。
基于特征运动的方法论文参考文献
[1].谢颖,赵蕾.人体高速运动图像步态特征精准定位方法研究[J].自动化与仪器仪表.2019
[2].益争祝玛,尚振宏,刘辉,李润鑫.基于多特征融合的运动目标跟踪方法[J].仪表技术与传感器.2019
[3].娄康,朱志宇,葛慧林.基于目标运动特征的红外目标检测与跟踪方法[J].南京理工大学学报.2019
[4].陈永浩.遮挡条件下人体局部运动特征多路径识别方法[J].电子设计工程.2019
[5].德娇娇.曲棍球运动项目的体能特征与训练方法[J].体育世界(学术版).2019
[6].徐曼,裘溯,金伟其,杨洁,郭宏.基于水面特征波纹的水下运动目标Radon变换探测方法[J].光学学报.2019
[7].陈超.多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法[J].沈阳工业大学学报.2019
[8].朱春明.定向越野运动技能的特征与练习方法[J].长江丛刊.2019
[9].叶梅燕,石志新,罗玉峰.机器人末端运动特征几何化描述与分析方法[J].农业机械学报.2019
[10].宫照玮.运动知觉的特征及在体育教学中的培养方法研究[J].体育世界(学术版).2019