基于深度学习的彩色图像物体识别研究开题报告

 2022-01-09 10:01

全文总字数:2429字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目前深度学习对于图像的处理应用绝大部分局限于灰度图像,即使在处理彩色图像时,也是把彩色图像当作毫无关系的三层灰度图像进行处理,并未考虑到彩色图像独有的特性。

四元数在普通的彩色图像处理领域已经取得显著的效果,其特有的三虚部形式可以很好地完整表示一副彩色图像,充分利用rgb三通道的相关性,保留了绝大部分图像的色彩信息。将四元数和深度学习技术相结合可以提高图像信息的利用率,以简单模型就能达到甚至超越复杂模型的精确度。

国内外研究现状

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 研究的基本内容

掌握四元数的基本概念,研究通过何种四元数变换获取彩色图像的丰富的色彩信息并对特征信息作进一步的处理,以方便神经网络的训练和分类。

掌握卷积神经网络的基本架构和主要功能,学会针对提取的四元数特征信息搭建合适的神经网络,合理利用特征信息,更好地完成图像物体识别任务。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本论文将利用十四周的时间完成。具体安排如下:

1.第一周、第二周确定论文题目,并完成开题报告,与老师进行交流。

2.第三周至第七周根据题目和开题报告搜集相关资料。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 参考文献

[1] 刘栋,李素,曹志冬.深度学习及其在图像物体分类与检测中的应用综述[j].计算机科学,2016,43(12):13-23.

[2] dong yu,hinton g,morgan n,et al.

introduction to the special section on deep learning for speech and language processing[j].ieee transactions on audio,speech,and language processing,2012,20(1):4-6.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 5元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

该课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。