导读:本文包含了几何复杂度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:复杂度,几何,特征,图像,节理,流形,裂隙。
几何复杂度论文文献综述
马兰,张华,郭梓峰[1]（2019）在《以分形维数测算建筑几何图形的视觉复杂度》一文中研究指出在以往对建筑创作的解析中常以"丰富的细节"、"与自然相和谐"等词汇来描述设计,针对这种感性有余但缺乏清晰量化标准的现象,提出以分形维数作为量化建筑设计几何构成的方法.结合计算机编程辅助,将维数计算中的盒维数法与人对建筑的视觉观察距离相联系,提出"视觉复杂度"与"分形维数走势图"的概念,使之更适用于建筑学领域,并以此为基础,首先对人们所熟知的建筑师生平建筑作品进行维数计算,确定分析方法的可靠性,再进一步讨论维数计算在空间路径视觉体验以及设计初期在建筑周围建立视觉场这2个方面的应用.计算结果表明,维数信息可以作为一种明确的量化方法来探索隐藏在建筑外观背后的数字特征.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年10期）
任艳楠,刘琚,元辉,顾凌晨[2]（2018）在《采用几何复杂度的室外场景图像分割和深度生成》一文中研究指出本文提出一种采用几何复杂度的室外场景图像几何分割和深度生成算法。该算法首先通过图像中主要线段的角度统计分布将室外场景图像的几何结构规划为四种类型;然后,利用meanshift分割算法将输入图像分割成若干小区域,依据该图像的场景几何结构将这些小的区域逐步融合成为叁个大的区域,每个区域具有一致的深度分布特点,由此实现输入图像的几何分割;最后,根据几何类型定义标准的深度图,结合输入图像的几何分割结果获得图像的深度图。实验结果表明可以通过简单的线段角度统计分布实现图像的几何分割,并进一步获得图像的深度图,与已有算法相比,提出的算法可以更好地保持深度图细节,更接近场景的真实的深度信息。(本文来源于《信号处理》期刊2018年05期）
李佳楠[3]（2017）在《基于几何特征的图像复杂度研究》一文中研究指出随着图像信息处理技术的快速发展,图像复杂度技术的应用在多个领域都具有重大的意义。因为图像的几何特征能够清晰的反映出图像的结构特征和内容特点,并且几何特征可以避免图像纹理易受光照、噪声等干扰因素的影响,所以本文从图像的几何特征角度对图像复杂度进行分析。本文提出的几何特征的图像复杂度的研究是基于直线特征的图像复杂度评价方法和边缘特征的图像复杂度评价方法。基于直线特征的图像复杂度评价方法:首先使用LSD方法对图像的直线特征进行检测,然后通过专家咨询的方法对检测出的直线长度进行区间划分,将不同长度区间中的线段数量作为图像的评价指标,把归一化处理后的评价指标作为图像复杂度的评价参数。通过BP神经网络训练的方法获得评价参数的权重系数,最后建立关于直线特征的图像复杂度值的计算分析模型,依据主观评价方法证明该方法的正确性。基于边缘特征的图像复杂度评价方法:首先通过Canny算子的方法对图像边缘进行检测,通过多方面考虑,综合性的选取了评价指标参数,把边缘比率、连通域数目和边缘线段数量等作为评价指标参数,然后对评价指标参数进行归一化处理,通过权重训练获得评价指标参数权重系数。最后建立关于边缘特征的图像复杂度值的计算分析模型,通过主观评价方法和基于边缘模糊算法的图像复杂度评价方法对本文的方法进行验证。结果表明,本文关于几何特征的图像复杂度的计算结果不仅符合人类视觉的判断,而且相对于基于边缘模糊算法的图像复杂度评价方法准确度更高,它可以科学的对图像复杂程度做出判断。(本文来源于《长春理工大学》期刊2017-03-01）
刘锟[4]（2012）在《非均衡数据几何复杂度及其应用研究》一文中研究指出分类学习是模式识别、机器学习与数据挖掘的核心问题,它广泛存在于诸多应用领域。近几十年来一直受到研究者及工程应用人员的普遍关注,各类基础算法及改进算法层出不穷(包括数据预处理算法、分类学习算法等),尤其是上世纪九十年代统计学习理论的问世标志着人们在算法领域的研究已经比较充分。于是一个重要而亟待解决的问题逐渐浮出水面,即在实际应用中,面对如此众多的算法应如何依据手头的数据进行选择,从而避免盲目地多次试错。对于非均衡数据的分类,算法的选择尤其困难。本文围绕分类问题中分类复杂度、数据特性衡量等问题展开研究。在深入讨论TKHo等人提出的数据几何复杂度理论的基础上,对基于试错方法的分类学习框架进行改进,提出基于数据几何复杂度的启发式分类学习框架,并将其推广至非均衡数据。主要研究内容及研究成果如下：首先,分析和总结了国内外近年来对分类复杂度、数据特性衡量、非均衡分类数据平衡方法等问题的研究现状。讨论了分类学习领域算法繁多,但选择算法的指导原则匮乏的尴尬局面(详见第一章)。然后,提出一种基于数据复杂度的启发式分类学习框架。该学习框架的基本思想为：将对分类学习各环节(尤其是数据预处理、分类器选择等问题)富有指导作用意义的数据几何复杂度引入到传统分类学习框架中。从而从根本上摆脱了传统学习框架缺乏指导原则而利用代价繁重的试错方法的困境(详见第二章)。其次,为将新学习框架推广至非均衡数据,通过严格的统计实验,探索数据几何复杂度在非均衡数据集上的适应性。实验表明数据几何复杂度受IR(Imbalance Ratio)影响严重,不宜在非均衡数据上直接使用(详见第叁章)。再次,分析研究造成数据几何复杂度受IR影响的原因(见4.2节),然后对数据几何复杂度中部分指标的缺陷进行了弥补,提出了非均衡数据几何复杂度,使其能适应非均衡数据(见4.3节)。并分别在人工数据、真实数据上进行了检验,实验表明改进后的指标对非均衡数据具有良好的适应性(详见第四章)。最后,将上述非均衡数据几何复杂度(其中的L2)应用于非均衡分类中的数据平衡问题,即上、下采样问题。以实验方式得出一些对选择采样方案及采样比例富有指导性意义的规律(详见第五章)。(本文来源于《广东工业大学》期刊2012-05-01）
吕永锋,田路[5]（2008）在《工程图样信息的几何复杂度及其分层组织技术研究》一文中研究指出针对图样信息分散性、隐含性、模糊性的特点,提出图样信息几何复杂度的概念,用来表示图样信息中包含的形体形状特征信息的数量,在此基础上将组成工程图样信息的图形信息和尺寸信息分3个层次进行组织,最后按信息几何复杂度的大小利用图样信息进行基元体的识别。(本文来源于《机械制造》期刊2008年12期）
吕子昂,罗四维,杨坚,刘蕴辉,邹琪[6]（2007）在《模型的固有复杂度和泛化能力与几何曲率的关系》一文中研究指出从微分几何角度考察与参数化形式无关的统计模型流形的固有复杂度,指出模型流形的Gauss-Kroneker曲率可以完全刻画模型流形在一点处的全部性质,进而分析了曲率与体积的关系;给出了基于参数估计量邻域附近的解轨迹方法的曲率计算方法;证明了用于衡量泛化能力的未来残差可以用模型的曲率来表示,由此给出一种新的以曲率度量模型复杂度的模型选择准则GKCIC;对几何方法和统计学习理论进行了分析比较．在人工数据集和真实数据集上的比较实验结果表明了文中提出的方法的有效性．(本文来源于《计算机学报》期刊2007年07期）
崔冰[7]（2007）在《复杂岩石节理裂隙图像处理及几何复杂度分析》一文中研究指出天然岩石节理裂隙普遍存在于各类岩石中,了解节理裂隙的性质对于地质、地球物理、采矿、石油工程、水文地质以及核废料隔离都具有重要意义。岩石节理裂隙研究的一项重要内容是表面形态属性数据的获取。传统获取数据的方法是人工实地测量。与人工实地测量相比,图像测量除安全性好、速度快和精确高外,还可得到人工测量不能获得的信息(如悬崖处的裂隙网络特征等),并可以同时采集多个样本的多个属性参数,进行并发式测量。图像测量涉及到多种图像处理方法,其中最重要的是图像分割,分割结果的好坏直接影响到节理裂隙的后续分析。本文对基于核函数的空间模糊c均值聚类分割算法进行了改进,提出了快速基于核函数的空间模糊c均值聚类算法。该算法不仅可以在分割过程中较好地去除噪声对分割结果的影响,还降低了时间复杂度。同时,还可以填补节理裂隙中微小的孔洞。利用图像处理获取的数据,可以用来分析节理裂隙的几何复杂程度。这是各种岩石工程的设计和应用的重要信息。目前,国际岩石力学学会、中国国家标准、一些学者都提出了节理裂隙复杂程度等级划分的标准或方法。而传统的分级方法不适用于分析节理网络非常复杂的岩石。本文提出用节理裂隙面积/非节理裂隙面积,单位面积的节理裂隙分枝数,单位面积的节理裂隙网格数,网格平均面积/采样面面积四个参数来描述复杂岩石节理裂隙。并建立模糊综合评判模型,对节理裂隙几何复杂度进行分析,给出了分级标准。这样不仅可以综合考虑各参数对评判结果的贡献,并能定量地得出复杂岩石节理裂隙的几何复杂度等级。通过对复杂岩石节理图像的实例分析,验证了该方法的实用性。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2007-05-01）
吴淑芳,张树仁[8]（2000）在《四叉树法生成网格的几何复杂度》一文中研究指出四叉树法是生成规则四边形网格比较好的一种方法 ,但四叉树与区域边界相交时几何特征复杂。本文仔细分析了四叉树与区域边界相交时各种几何复杂特征 ,给出相应处理办法 ,并给出消除不兼容单元的方法即提点法。用 C语言编程验证了算法的正确性及可靠性。(本文来源于《兵工学报》期刊2000年03期）
几何复杂度论文开题报告
（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：
本文提出一种采用几何复杂度的室外场景图像几何分割和深度生成算法。该算法首先通过图像中主要线段的角度统计分布将室外场景图像的几何结构规划为四种类型;然后,利用meanshift分割算法将输入图像分割成若干小区域,依据该图像的场景几何结构将这些小的区域逐步融合成为叁个大的区域,每个区域具有一致的深度分布特点,由此实现输入图像的几何分割;最后,根据几何类型定义标准的深度图,结合输入图像的几何分割结果获得图像的深度图。实验结果表明可以通过简单的线段角度统计分布实现图像的几何分割,并进一步获得图像的深度图,与已有算法相比,提出的算法可以更好地保持深度图细节,更接近场景的真实的深度信息。
（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。
几何复杂度论文参考文献
[1].马兰,张华,郭梓峰.以分形维数测算建筑几何图形的视觉复杂度[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[2].任艳楠,刘琚,元辉,顾凌晨.采用几何复杂度的室外场景图像分割和深度生成[J].信号处理.2018
[3].李佳楠.基于几何特征的图像复杂度研究[D].长春理工大学.2017
[4].刘锟.非均衡数据几何复杂度及其应用研究[D].广东工业大学.2012
[5].吕永锋,田路.工程图样信息的几何复杂度及其分层组织技术研究[J].机械制造.2008
[6].吕子昂,罗四维,杨坚,刘蕴辉,邹琪.模型的固有复杂度和泛化能力与几何曲率的关系[J].计算机学报.2007
[7].崔冰.复杂岩石节理裂隙图像处理及几何复杂度分析[D].重庆邮电大学.2007
[8].吴淑芳,张树仁.四叉树法生成网格的几何复杂度[J].兵工学报.2000
论文知识图
