导读:本文包含了均值偏移论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:均值,不等式,视差,目标,算法,粒子,函数。
均值偏移论文文献综述写法
胡坚强,舒志兵[1]（2019）在《基于均值偏移与粒子滤波融合的目标跟踪算法研究》一文中研究指出针对Mean Shift算法核窗宽固定及粒子滤波计算复杂,实际应用跟踪滞后严重问题,提出一种基于均值偏移与粒子滤波融合的目标跟踪算法。利用均值偏移算法的快速收敛性,迭代计算粒子集,保留权值前15%的粒子构成新粒子集,降低系统计算周期,通过重采样得到大权重粒子,更新粒子集,提高目标定位精度。实验结果表明:该算法能够有效解决跟踪运动目标的问题,降低了算法复杂度,提高了计算效率,实验验证过程中未出现跟踪目标丢失的情况。(本文来源于《电子器件》期刊2019年03期）
戴万长[2]（2018）在《结合Kalman滤波和均值偏移的多视点视差估计》一文中研究指出针对多视点视频编码中视差估计运算量大的问题,提出一种用Kalman滤波器预测运动矢量和Mean Shift算法视差匹配的视差估计方法。对宏块的运动模型建立Kalman滤波器,预测了宏块的运动矢量。分析视差矢量和运动矢量的几何关系进而确定宏块预测视差矢量。计算得到的预测视差矢量为下一步的视差匹配提供了初始搜索位置,用Mean Shift迭代计算完成宏块的最佳视差匹配。实验表明,该方法和全搜索方法相比,在率失真性能几乎不变的情况下编码时间减少了93%以上。与其他方法相比,率失真性能和编码效率获得提高。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2018年06期）
王伟涛,梅寒剑[3]（2018）在《基于均值偏移算法的双摄像机目标跟踪》一文中研究指出通常基于摄像机的目标跟踪都是在单个静止摄像机的假设下进行的,而现实往往有更复杂的状况,需要多角度以及对目标的动态跟踪,多个摄像机的目标跟踪和交接必然成为新的研究热点。本文采用双PTZ摄像机对目标跟踪,建立了一种目标跟踪的实验原型,在这种原型下成功实现对目标的跟踪和交接。实验中采用了改进的均值偏移算法,对摄像机移动具有一定的鲁棒性。(本文来源于《计量与测试技术》期刊2018年05期）
李湘文,周玲,尹福成[4]（2018）在《均值偏移算法在扩展目标跟踪技术上分析》一文中研究指出目标跟踪技术是现代科技的一项重要技术,是计算机视觉技术领域的一项极其重要的课题。它的发展将直接推动智能科技的发展。均值偏移算法是目标跟踪的一个极其重要的计算方法,它以其独有的抗尺度变化、旋转变化、人工干预系数少,在现代目标跟踪领域表现着极其重要的作用。但是并不是所有的跟踪技术它对其都能达到很好的效果。为此,文章从实际工程学角度分析了该算法,并通过两组跟踪实例来指出该算法的优势与不足之处。指出该算法的直接利用之处和修改后间接利用的方向。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2018年05期）
方荟[5]（2018）在《基于均值偏移的混合演化算法研究》一文中研究指出近年来,演化算法由于其简单、灵活、鲁棒性强等特点被广泛运用于求解多种复杂优化问题。相对于传统的优化方法,演化算法在解决复杂函数优化、约束优化、多目标优化、动态优化等问题上都有较好的表现。但演化算法也有一些不足,如容易陷入局部最优、收敛较慢等,研究人员针对以上不足提出了多种改进策略,其中,混合演化策略受到越来越多的关注。本文为提升演化算法性能,研究了基于均值偏移的叁种混合演化算法,探索均值偏移算子在演化算法中的作用以及各算子对算法的影响。本文主要研究内容包括:(1)提出均值偏移算子。将均值偏移算法的搜索能力与演化算法的思想结合,利用均值偏移生成新解,从而提升演化算法的搜索能力。(2)将均值偏移算子与概率模型算子结合,提出基于均值偏移算子和分布估计算子的混合演化算法。分布估计算子利用全局信息得到新解,均值偏移算子利用局部位置信息产生新解,从而使得全局和局部的信息得到有效的利用。(3)将均值偏移算子与交叉变异算子结合,提出基于均值偏移算子和差分演化算子的混合演化算法。均值偏移算子的局部搜索能力为演化算法寻找新解提供了方向,差分演化算子则保证了解的多样性。(4)提出基于均值偏移算子、差分演化算子和分布估计算子的混合演化算法,分别利用叁个算子不同的特性来提高演化算法的搜索能力和收敛速度。本文通过实验验证了均值偏移算子与演化算法混合的可行性,提出的叁种基于均值偏移算子的混合演化算法都能明显提升演化算法的性能,加快收敛速度,且每个算子都担任着不同的角色,缺一不可。(本文来源于《华东师范大学》期刊2018-05-01）
姜莹礁[6]（2018）在《基于均值偏移的粒子滤波视频跟踪算法研究》一文中研究指出提出了基于融合颜色和LBP纹理特征的均值偏移粒子滤波视频跟踪算法。粒子滤波用带权粒子集表示待求解函数值,解决了非高斯非线性问题,提高了跟踪精度。将均值偏移嵌入到粒子滤波算法框架,实现对粒子的聚类,减少粒子数量同样达到实时准确跟踪的效果。融合颜色信息、纹理信息的多种特征描述,能够准确地描述模标,提高模标锁定的准确性,克服环境中相似颜色干扰的问题。实验证明,该算法在人体行为实时跟踪的准确性和鲁棒性方面较原算法有明显提高。(本文来源于《海峡科技与产业》期刊2018年01期）
张惊雷,时鹏,温显斌[7]（2019）在《基于尺度自适应均值偏移优化的TLD跟踪算法》一文中研究指出为解决目标在形变、遮挡和快速运动时所导致的跟踪失败,在经典TLD算法的框架下,使用尺度自适应均值偏移算法重新设计跟踪器,提出了MS-TLD算法.通过引入颜色直方图特征和尺度自适应,跟踪器能准确跟踪形变和快速运动的目标.设计跟踪-检测反馈机制,通过跟踪器和检测器相互校正,使新算法在目标被遮挡时具有很好的跟踪鲁棒性.采用TB-50标准测试集进行了实验验证与评测,结果表明所提出算法有效克服了由于目标形变、遮挡和快速运动以及背景干扰所导致的跟踪失败,比TLD等4种经典算法具有更好的跟踪准确性和鲁棒性.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年01期）
陈友镇[8]（2017）在《利用对数均值不等式破解极值点偏移问题》一文中研究指出基本不等式是解决最值和不等式证明问题的常用手段,因此对其比较熟悉。而对基本不等式进行加强得到的对数均值不等式,则比较陌生,甚至闻所未闻。然而,均值不等式却是解决极值点偏移问题的法宝。在刚刚过去的2016年高考理科数学全国卷乙卷的试题中,就出现了极值点偏移问题的压轴题。(本文来源于《新课程(中学)》期刊2017年04期）
周翔[9]（2016）在《从“几何均值偏移”漫谈数学之美》一文中研究指出一、源起"极值点偏移"问题是近年全国及各省高考命题的热点.一般地,对于定义在区间(a,b)上的单峰函数f(x),在其极值点x=x_0左右"增减速度"不同,函数图象不具有对称性,若f(x_1)=f(x_2),常常有极值点x_0与两"等势点"x_1,x_2满足x0≠x_1+x_2/2的情况,其实质是极值点x_0相对于x_1,x_2的代数均值(本文来源于《数学通讯》期刊2016年24期）
李庆洋,黄建平,李振春,李娜,李闯[10]（2016）在《去均值归一化互相关最小二乘逆时偏移及其应用》一文中研究指出最小二乘逆时偏移相对于常规逆时偏移具有更高的成像分辨率、振幅保幅性及均衡性等优势,在一定程度上可满足岩性油气藏勘探的需求,是目前研究的热点之一.然而由于实际地下介质的黏滞性和变密度,以及无法准确地估计震源子波等,基于振幅匹配的常规最小二乘逆时偏移算法很难在实际资料处理中取得好的效果.此外,实际数据常包含大量噪声,进一步限制了常规算法的应用.为此,本文通过修改目标泛函,提出了去均值归一化的互相关最小二乘逆时偏移算法,并给出了陆上资料的应用实例.研究表明,归一化策略减弱了算法对子波能量的苛求;互相关算法强调相位匹配,进一步弱化了子波的影响,提升了算法的稳定性和可靠性;去均值思想在处理低信噪比资料方面有较大优势.理论模型和陆上实际资料处理都验证了本算法的有效性和对复杂模型的适应性.(本文来源于《地球物理学报》期刊2016年08期）
均值偏移论文开题报告范文
（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：
针对多视点视频编码中视差估计运算量大的问题,提出一种用Kalman滤波器预测运动矢量和Mean Shift算法视差匹配的视差估计方法。对宏块的运动模型建立Kalman滤波器,预测了宏块的运动矢量。分析视差矢量和运动矢量的几何关系进而确定宏块预测视差矢量。计算得到的预测视差矢量为下一步的视差匹配提供了初始搜索位置,用Mean Shift迭代计算完成宏块的最佳视差匹配。实验表明,该方法和全搜索方法相比,在率失真性能几乎不变的情况下编码时间减少了93%以上。与其他方法相比,率失真性能和编码效率获得提高。
（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。
均值偏移论文参考文献
[1].胡坚强,舒志兵.基于均值偏移与粒子滤波融合的目标跟踪算法研究[J].电子器件.2019
[2].戴万长.结合Kalman滤波和均值偏移的多视点视差估计[J].计算机应用与软件.2018
[3].王伟涛,梅寒剑.基于均值偏移算法的双摄像机目标跟踪[J].计量与测试技术.2018
[4].李湘文,周玲,尹福成.均值偏移算法在扩展目标跟踪技术上分析[J].舰船电子工程.2018
[5].方荟.基于均值偏移的混合演化算法研究[D].华东师范大学.2018
[6].姜莹礁.基于均值偏移的粒子滤波视频跟踪算法研究[J].海峡科技与产业.2018
[7].张惊雷,时鹏,温显斌.基于尺度自适应均值偏移优化的TLD跟踪算法[J].控制与决策.2019
[8].陈友镇.利用对数均值不等式破解极值点偏移问题[J].新课程(中学).2017
[9].周翔.从“几何均值偏移”漫谈数学之美[J].数学通讯.2016
[10].李庆洋,黄建平,李振春,李娜,李闯.去均值归一化互相关最小二乘逆时偏移及其应用[J].地球物理学报.2016