导读:本文包含了计算机识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,计算机,人工智能,方法,技术,识别率,病害。
计算机识别论文文献综述
唐娅莉[1]（2019）在《计算机图像识别技术的现状和改进建议》一文中研究指出计算机图像识别技术是指利用计算机对图像进行分析和理解,从而识别各种不同模式的目标和对象技术。本文旨在对计算机图像识别技术进行介绍,并针对其现状提出相应的改进建议,希望能为后人提供借鉴。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2019年12期）
段俊阳[2]（2019）在《浅谈计算机人工智能识别关键技术及运用》一文中研究指出伴随着社会科学经济的发展,计算机人工智能识别技术得到了迅猛的发展。与此同时,随着计算机人工智能研究的不断深入,相关技术条件的不断完善,该技术已经被广泛应用与众多领域当中,同时相较于其它技术形式也表现出独特性与优势性特征。当然,不可否认的是,由于计算机人工智能识别技术的发展时间较短,相关理论研究与实践应用过程当中,仍然存在着一定的漏洞与不足,进而导致各种问题的发生,也为用户的正常使用和良好体验构成不同程度的影响。对此,本文就计算机人工智能识别的关键技术及有关应用进行了论述与研究。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
李洁,滕振芳,吴伟刚[3]（2020）在《计算机图像识别在玉米生长模型中的应用》一文中研究指出为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度化处理,进行二值分割,后采用中值滤波改进方法去除噪声;最后采用Hilditch细化算法,得到玉米植株骨架图。利用本系统对同一玉米植株进行27天观察,探索植株高度H、宽度W和节结个数N与时间之间的关系。系统以植株高度H、宽度W和节结个数N作为自变量,以植株玉米果实质量作为应变量,建立关系式,预测结果与实际结果吻合良好。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年06期）
陈林琳,姜大庆,蔡银杰,刘永华[4]（2020）在《基于计算机视觉的芋头病害监测与识别》一文中研究指出为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条件参数,建立芋头病害识别监测理论模型,通过系统的硬件仪器及电路配置、软件程序功能实现,进行芋头病害图像监测识别试验。结果表明:根据芋头常见病害的外形特征,可得到多组清晰化的芋头病害特征与症状显示图,是直观化识别与分类管控的重要依据。该监测系统整体芋头病害识别率较高,平均维持在88%以上,其中疽病的识别率可达到91.3%,试验效果良好且思路可行,对类似农作物病害的监测与识别技术优化有一定的参考价值。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年06期）
周日辉[5]（2019）在《基于计算机软件技术的模式识别系统智能开发》一文中研究指出本文首先对相关识别系统的定义进行阐述,其次分析了计算机相关软件技术的特点,最后对计算机识别系统进行了分析和讨论,以期能够为将来模式识别技术的完善提供帮助。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年21期）
李龙洋,吴阅帆[6]（2019）在《浅谈计算机图像识别的智能化处理方法》一文中研究指出计算机图像识别能够实现图像识别的可靠性与高效性,将智能化处理方法充分运用其中,一方面能够保证计算机图像识别的多样性功能,另一方面可以提高图像识别的质量与实际成效。在此基础上,本文分析了计算机图像识别,提出了计算机图像识别的智能化处理方法,期望经过本研究为未来的有关研究提供相应的参考。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年11期）
刘泓[7]（2019）在《计算机图像识别的智能化处理方法研究》一文中研究指出计算机图像识别的智能化处理方法是现阶段一个重要的进步,从这个方面来说,我们可以探究计算机是如何实现智能化处理的,以及这样处理所使用的是什么方法,这些方法相较于以前的方式有什么样的优势,计算机图像识别的智能化处理方法即为对一些图片所进行分析和处理。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年11期）
何宏伟[8]（2019）在《多硬盘计算机MDT部署中SSD硬盘自动识别》一文中研究指出针对多硬盘计算机在安装操作系统时产生的目标位置紊乱问题,探索出一种识别技术。该技术采用将WDS与MDT结合的手段,部署中SSD硬盘自动识别,目标分区自动设置,构建出一套完整的计算机系统部署的解决方案。本套解决方案的识别思想不仅满足NVMe及SSD,也对其他硬盘借口的Windows服务器部署具有同样的参考意义。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年11期）
李皓宇[9]（2019）在《计算机人工智能识别技术应用瓶颈探析》一文中研究指出当前随着信息化技术的进一步发展,智能识别技术也有了不断的突破,智能识别技术是在计算机的人工智能环境下所产生的一种全新的技术,随着科学技术的进一步深入发展,计算机人工智能识别技术得到了越来越广泛的应用,并呈现出十分显着的应用效益,使相关领域逐步转型升级,实现创新式的发展。然而,从实践中来看,计算机人工智能识别技术在具体的应用环节也出现了很多方面的问题,技术发展遇到了一系列应用瓶颈。本文有针对性的分析和探究计算机人工智能识别技术应用瓶颈等相关方面内容,希望能够为人工智能识别技术更加完善做出一定的贡献,进而有效推进计算机行业能够实现平稳有序的可持续发展。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年11期）
王君,冯康瑞,程群超,李文涛,汪泉[10]（2019）在《计算机辅助Watt型平面六连杆机构分支自动识别》一文中研究指出针对Watt型平面六连杆机构解域分析问题,提出了基于欧拉公式和判别法的平面四环链和平面六环链的奇异点识别方法,并结合平面四环链和平面六环链的运动特征,对Watt型平面六连杆机构进行了分支自动识别研究。首先,基于提出的识别方法并结合MFC(microsoft foundation classes,微软基础类库)设计了计算机辅助识别软件,实现对Watt型平面六连杆机构的分支、构型位置以及奇异点坐标的自动识别。然后,基于识别结果分析Watt型平面六连杆机构的可行域,再根据Watt型平面六连杆机构的可行域生成机构的运动仿真视频,并通过仿真视频分析其运动学特性。最后,结合实例演示Watt型平面六连杆机构分支的自动识别过程。结果显示该计算机辅助识别软件能够对该机构分支进行自动判别。研究结果表明利用所提出的Watt型平面六连杆机构分支自动识别方法可简便快捷地实现对机构的可行域分析和运动学分析,具有较强的工程实用性。(本文来源于《工程设计学报》期刊2019年05期）
计算机识别论文开题报告
（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：
伴随着社会科学经济的发展,计算机人工智能识别技术得到了迅猛的发展。与此同时,随着计算机人工智能研究的不断深入,相关技术条件的不断完善,该技术已经被广泛应用与众多领域当中,同时相较于其它技术形式也表现出独特性与优势性特征。当然,不可否认的是,由于计算机人工智能识别技术的发展时间较短,相关理论研究与实践应用过程当中,仍然存在着一定的漏洞与不足,进而导致各种问题的发生,也为用户的正常使用和良好体验构成不同程度的影响。对此,本文就计算机人工智能识别的关键技术及有关应用进行了论述与研究。
（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。
计算机识别论文参考文献
[1].唐娅莉.计算机图像识别技术的现状和改进建议[J].网络安全技术与应用.2019
[2].段俊阳.浅谈计算机人工智能识别关键技术及运用[J].计算机产品与流通.2019
[3].李洁,滕振芳,吴伟刚.计算机图像识别在玉米生长模型中的应用[J].农机化研究.2020
[4].陈林琳,姜大庆,蔡银杰,刘永华.基于计算机视觉的芋头病害监测与识别[J].农机化研究.2020
[5].周日辉.基于计算机软件技术的模式识别系统智能开发[J].电子技术与软件工程.2019
[6].李龙洋,吴阅帆.浅谈计算机图像识别的智能化处理方法[J].计算机产品与流通.2019
[7].刘泓.计算机图像识别的智能化处理方法研究[J].计算机产品与流通.2019
[8].何宏伟.多硬盘计算机MDT部署中SSD硬盘自动识别[J].数字通信世界.2019
[9].李皓宇.计算机人工智能识别技术应用瓶颈探析[J].数字通信世界.2019
[10].王君,冯康瑞,程群超,李文涛,汪泉.计算机辅助Watt型平面六连杆机构分支自动识别[J].工程设计学报.2019
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