导读:本文包含了图像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,卷积,神经网络,深度,特征,形态学,方差。
图像识别论文文献综述
华正阳[1]（2019）在《基于视觉技术的热成像图像识别系统研究》一文中研究指出针对我国消防事业中由于许多消防员因无法确定所有被营救目标的位置而在火场中耽误时间过长导致的人身安全问题,提出基于视觉技术的热成像图像识别系统,采用VS与OpenCv开发的识别检测算法,对通过热成像技术获取的到热图像和温度值特征进行阈值分割,根据不同物体相同温度值的特征进行连通域设置,结合不同物体特征创建训练特征库,通过训练完成的热图像特征库对获取到的热图像进行特征匹配识别,实现对热成像图像的识别与检测。该系统成功的确定模拟火场中的营救目标的位置,且具有较高的识别率和稳定性,具有一定的学术研究价值和应用推广价值。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年12期）
康俊霞,夏文忠[2]（2019）在《图像识别在电力信息化中的应用》一文中研究指出随着信息时代的发展,电力已然成为人们生活与工作领域中不可或缺的能源基础,其安全问题深深影响着我国社会经济体系的构建。而提升电力信息化水平是确保电力能源安全和可持续发展的有效途径。图像识别是在计算机基础上,利用多元化的识别技术对各种图像进行研究分析,进而在不同环境下辨别出目标信息的技术模式,具有自动化、智能化的优点。电力信息化则是指企业通过多种信息技术对电力领域的理论知识、实践模式及监督环节等进行管理,促进电(本文来源于《电气传动》期刊2019年12期）
高建瓴,王竣生,王许[3]（2019）在《基于DenseNet的图像识别方法研究》一文中研究指出在深度学习中,随着神经网络层数的加深,训练网络变得越来越困难,现有的浅层的网络无法明显提升网络的识别效果。针对在原有网络的情况下提升网络识别效果,减少参数的问题,本文提出一种改进的DenseNet网络模型,借鉴Inception V3的思想,利用非对称卷积将DenseNet网络中Dense Block层所包含的3×3卷积分解成3×1和1×3的两个卷积,简化网络结构模型。之后再对改进前与改进后的网络模型在数据集上进行训练,实验结果表明,与经典的DenseNet网络模型相比,改进后的网络模型可以提高图像识别的准确性,降低参数,有效地缩短运行时间。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
唐娅莉[4]（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）
时旭[5]（2019）在《图像识别技术在机械零件无损检测中的应用初探》一文中研究指出在科研人员的长期努力下,科学技术为我国生产建设提供了持续动力。基于此,本文分析了图像识别技术在机械零件无损检测中的应用优势,对其具体应用提出了相关建议,希望能对有关人士有所帮助。(本文来源于《南方农机》期刊2019年23期）
袁荣尚,罗晓曙[6]（2019）在《基于多尺度卷积神经网络模型的手势图像识别》一文中研究指出为了解决目前利用CNN算法进行手势识别的精度不高的问题,提出一种新的算法。首先对识别的手势图片进行二值化处理,滤除手势的背景,凸显手势在图像中的权重,背景对手势识别影响降低。其次,在经典卷积神经网络模型AlexNet的基础上,提出一种多尺度卷积核的改进卷积神经网络模型。改进卷积神经网络模型采取两种卷积核进行手势特征提取,利用多尺度卷积核和双通道进行特征融合,然后利用在不同角度,不同旋转下拍摄的手势图像数据集对改进模型进行实验验证。研究结果表明,提出的算法模型在不同的角度和不同的旋转情况下对手势图像具有较高的识别率,算法的鲁棒性、识别率方面有了明显的提高。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年24期）
童小明[7]（2019）在《一种简单的图像识别技术》一文中研究指出图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术,是应用深度学习算法的一种实践应用。图像的传统识别流程分为四个步骤:图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。现在通用的图像识别算法是k-means算法以及词袋模型。但是该算法非常复杂,对于普通人学习起来难度极大。本人发明了一种非常简单的图像识别算法,普通人一看就懂。(本文来源于《软件》期刊2019年12期）
朱阳光,刘瑞敏,王震,王枭[8]（2019）在《基于联合优化多任务学习的细粒度图像识别》一文中研究指出为了能够在细粒度图像特征表示中探索出相似层结构中的共享信息,提出了一种多任务学习框架,联合优化卷积神经网络中的Softmax Loss和Triplet Loss,基于此框架,设计广义叁元组嵌入标签结构,以发现不同级别中具有相似性的相关图像。在Stanford Cars和CUB200-2011两个细粒度数据集上进行实验,结果表明这种方法不仅可以实现较好的分类性能,还能够提高在细粒度数据集上不同级别的标签结构的图像检索精度,这在电子商务中相关产品的推荐方面具有重要意义。(本文来源于《陕西理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
杨涛,徐维昌,黄凌霄[9]（2019）在《基于图像处理的硬币图像识别与研究》一文中研究指出硬币的识别、分类和鉴伪问题影响着硬币的流通和使用,为此本文提出了一种基于图像处理的硬币识别方法。首先,本文利用领域平均法对硬币图像进行了预处理,通过数学形态学方法对硬币图像进行了边缘检测。其次,对硬币的几何特征和纹理特征进行了提取。最后,通过加权欧氏距离分类方法对硬币和伪币进行了识别。结果表明,该方法对硬币所处的位置、环境和光照对硬币的影响有很强的适应性,在硬币表面磨损不严重的情况下,通过大量的样本实验可以达到较高的识别率。(本文来源于《中阿科技论坛(中英阿文)》期刊2019年04期）
刘子英,肖建华,邓芳明[10]（2019）在《基于可见光图像识别的绝缘子污秽等级判别》一文中研究指出提出了一种基于绝缘子可见光图像的颜色特征和最小二乘支持向量机模型的方法,通过建立污秽等级与颜色特征的对应关系,实现了绝缘子污秽等级的识别。以南昌电网多个变电站的红褐色瓷质绝缘子为研究对象,利用最大类间方差法(Otsu)分割绝缘子彩色图像得到盘面区域,计算出R,G,B,H,S和I分量图像共36种特征量,根据费希尔(Fisher)判别法筛选出能显着表征绝缘子污秽等级的特征量S均值和S中值;设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器,并利用天牛须搜索(BAS)算法优化LS-SVM的关键参数,实现了绝缘子污秽等级的判别。实验结果表明:该方法在判别绝缘子污秽等级的准确率上高达96. 92%。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
图像识别论文开题报告
（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：
随着信息时代的发展,电力已然成为人们生活与工作领域中不可或缺的能源基础,其安全问题深深影响着我国社会经济体系的构建。而提升电力信息化水平是确保电力能源安全和可持续发展的有效途径。图像识别是在计算机基础上,利用多元化的识别技术对各种图像进行研究分析,进而在不同环境下辨别出目标信息的技术模式,具有自动化、智能化的优点。电力信息化则是指企业通过多种信息技术对电力领域的理论知识、实践模式及监督环节等进行管理,促进电
（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。
图像识别论文参考文献
[1].华正阳.基于视觉技术的热成像图像识别系统研究[J].通讯世界.2019
[2].康俊霞,夏文忠.图像识别在电力信息化中的应用[J].电气传动.2019
[3].高建瓴,王竣生,王许.基于DenseNet的图像识别方法研究[J].贵州大学学报(自然科学版).2019
[4].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
[5].时旭.图像识别技术在机械零件无损检测中的应用初探[J].南方农机.2019
[6].袁荣尚,罗晓曙.基于多尺度卷积神经网络模型的手势图像识别[J].现代电子技术.2019
[7].童小明.一种简单的图像识别技术[J].软件.2019
[8].朱阳光,刘瑞敏,王震,王枭.基于联合优化多任务学习的细粒度图像识别[J].陕西理工大学学报(自然科学版).2019
[9].杨涛,徐维昌,黄凌霄.基于图像处理的硬币图像识别与研究[J].中阿科技论坛(中英阿文).2019
[10].刘子英,肖建华,邓芳明.基于可见光图像识别的绝缘子污秽等级判别[J].传感器与微系统.2019
论文知识图
