1 / 2
文档名称:

图像分类和图像匹配中若干问题的研究开题报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

图像分类和图像匹配中若干问题的研究开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/26 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

图像分类和图像匹配中若干问题的研究开题报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【图像分类和图像匹配中若干问题的研究开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【图像分类和图像匹配中若干问题的研究开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。图像分类和图像匹配中若干问题的研究开题报告一、选题背景图像分类和图像匹配是计算机视觉领域中的两个重要问题。图像分类是将图像分为不同类别的任务,例如将动物图像分类为猫、狗和鸟类;图像匹配则是在两张或多张图像之间寻找相似之处的任务,例如在相机所拍摄的两张照片中找出相同的地方。这两个问题在机器视觉、自动驾驶、安防等领域中都有着广泛的应用。然而,图像分类和图像匹配中存在一些问题需要解决。例如,在图像分类任务中,一张图像可能属于多个类别,因此需要设计出更加准确的分类模型。而在图像匹配任务中,由于不同图像之间存在着不同的角度、光照、遮挡等因素,因此需要寻找更加鲁棒的匹配算法。因此,本文选取了图像分类和图像匹配中的若干问题进行研究,旨在提高图像分类和图像匹配的准确率和可靠性。二、,一张图像可能属于多个类别,例如一张包含猫和狗的图像可以被归为猫类和狗类。但是当前大多数的分类模型都是单标签模型,即只能将一张图像归为一个类别。因此,需要研究多标签分类算法,以提高分类的准确率。,不同类别的训练样本数目存在明显的差异,这会导致模型更倾向于预测样本数目较多的类别,从而导致分类的不公平和准确率的下降。因此,需要研究类别不平衡问题的解决方案,以提高分类的公平性和准确率。,常用的方法是提取图像的局部特征描述子,然后计算不同图像之间的距离以判断它们之间的相似性。但是,描述子匹配容易受到尺度变化、旋转、光照等因素的影响,从而导致匹配的准确率下降。因此,需要研究各种描述子匹配算法,在各种情况下提高匹配的准确率。、匹配和筛选等操作,流程较为繁琐。近年来兴起的端到端匹配方法,则可以直接将两个图像输入到网络中,通过学****来进行匹配。但是现有的端到端匹配方法还存在一些问题,例如准确率不高、鲁棒性不够等。因此,需要探索更为准确和鲁棒的端到端匹配算法。三、研究目标本文旨在研究图像分类和图像匹配中的多标签问题、类别不平衡问题、局部特征描述子匹配问题和端到端匹配问题,探索各种解决方案,以提高图像分类和图像匹配的准确率、公平性和鲁棒性。同时,也希望本文的研究成果对于计算机视觉和自动控制领域的发展有一定的贡献。