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基于图像处理的目标特征识别算法研究的开题报告
一、选题背景
目标识别在计算机视觉领域中是一个重要的研究方向。它基于图像处理技术，通过对目标图像的特征提取和分析，进而得到目标的类别信息。目标识别应用广泛，包括人脸识别、物体检测、图像检索、医学影像分析等方面。
随着计算机的普及和计算机视觉技术的发展，目标识别技术也得到了不断的提升和创新。目前，目标识别主要通过机器学习、深度学习等技术进行，同时还有许多基于图像处理的传统方法。这些方法在不同的场景下有不同的表现，需要根据实际情况选择合适的方法进行研究和应用。
本研究选取基于图像处理的目标特征识别为研究方向，旨在提出一种性能优异的目标识别算法，以满足实际应用需求。具体内容将在后文中进行详细阐述。
二、选题意义
图像处理技术是目标识别过程中必不可少的一项技术，在目标识别的各个阶段都有广泛的应用。基于图像处理的目标特征识别算法有以下几点意义：
1.提高目标识别的准确性和效率。基于图像处理的方法可以对目标图像进行更加精细的处理，提取更为准确的特征信息，进而提高目标识别的准确性和效率。
2.避免传统方法的缺陷。传统的目标识别方法例如模板匹配、边缘检测等容易受到光照、噪声等因素的干扰，同时也存在不适用于复杂场景等缺陷。基于图像处理的方法能够针对不同的场景进行优化，克服这些缺陷。
3.适用于多种目标识别场景。基于图像处理的目标识别方法适用于多种目标识别场景，包括物体检测、人脸识别、医学影像分析、工程识别等。研究成果具有一定的推广应用价值。
三、研究内容及技术路线
1.分析目标识别算法的基本流程和关键技术。掌握现有的目标识别算法，了解其主要流程和关键技术，为提出新方法提供理论支持。
2.分析目标图像的特征信息。通过对目标图像的特征信息分析，确定有效的特征提取方法，提高目标识别的准确性。
3.提出基于图像处理的目标特征识别算法，并进行实验验证。通过开展一系列的实验，验证算法的性能，比较其与其他算法的差异，得出结论，并提出改进方案。
4.总结成果，提出应用方案。详细总结研究成果，提出应用方案和改进方向，为进一步推广应用提供参考。
四、拟定计划
时间安排：18周
1.第1-2周：确定研究方向，开展相关调研，撰写开题报告。
2.第3-4周：系统学习目标识别的基本流程和关键技术。
3.第5-6周：分析目标图像的特征信息，确定有效的特征提取方法。
4.第7-10周：提出基于图像处理的目标识别算法，并进行实验验证。
5.第11-14周：总结研究成果，提出应用方案和改进方向。
6.第15-18周：完成论文写作、论文排版和答辩准备。
参考文献：
1.CireşanD.C.,MeierU.,andSchmidhuberJ.(2012),MultiColumnDeepNeuralNetworksforImageClassification,IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.
2.Liu,W.,Wang,Z.,Liu,X.,andYin,Y.(2017),FaceRecognitionUsingLocalBinaryPatternswithBoostedGlobalDifference,Neurocomputing.
3.Tu,P.,andYang,J.(2018),AReviewofImageSegmentation-BasedObjectDetectionAlgorithms,inProc.2018IEEEInternationalConferenceonImageProcessing.