复杂背景图像中目标定位技术的研究的开题报告

复杂背景图像中目标定位技术的研究的开题报告一、选题背景随着Digitization和计算机技术的持续发展，计算机视觉技术受到越来越广泛的关注。其中，目标的定位是计算机视觉领域中最基础也是最重要的研究课题之一。在人类视觉识别的过程中，目标的定位是非常基础的一步，同样在计算机视觉中也是。随着社会进步，相关领域应用越来越广，如智能交通系统、智能安防系统、医学影像的分析和诊断、扫描电子显微镜分析以及遥感图像的分析、匹配等等，都要求准确地识别目标的位置及其特征。但是，由于场景复杂、背景噪声、目标与背景之间的相似性等因素的影响，目标的定位不仅面临着很大的挑战，同时也变得越来越困难。因此，本文选取了复杂背景图像中目标定位技术的研究作为研究课题，旨在探究如何利用计算机视觉技术提高目标定位的准确性和效率。二、选题意义当前，随着图像处理技术的不断提高，大量的图像数据被不断地产生并被广泛应用在相关领域中。而目标定位技术的研究是实现图像的自动化分析和处理的基础，因此，目标定位技术的研究具有重要的意义。如下所示。1.提高图像识别和分类精度图像的识别和分类是计算机视觉领域中的两个基础问题。目标定位技术的研究可以帮助提高目标识别和分类的精度，从而更加准确地进行自动化图像分析和处理。2.优化图像检索系统图像检索技术一直被广泛地研究和应用，随着目标定位技术的发展，可以更加准确地实现图像检索。通过对于图像中目标的准确定位，可以快速地定位目标图像，并快速找到相关信息。3.推动相关领域应用程序的发展目标定位技术的研究和应用，将推动以智能交通系统、智能安防系统、医学影像的分析和诊断、扫描电子显微镜分析以及遥感图像等为主的相关领域的应用程序的发展。三、研究内容和研究方法1.研究内容本文的研究取向是复杂背景图像中目标定位技术的研究。具体研究内容包括：(1)目标定位的概述和研究背景(2)目标定位的相关技术和方法研究(3)针对复杂背景图像中目标定位的算法设计(4)实验结果的分析与讨论2.研究方法本研究主要采用的研究方法是实验研究法。建立对复杂背景图像的目标数据集，基于先进的计算机视觉技术，利用CNN、RCNN等相关算法对图像中存在的目标进行检测和定位。通过比较不同算法的检测率和定位精度，得出相应结论。此外，本研究还将采用文献资料分析和访谈法等研究方法，以获取更多的数据和信息。四、预期成果本研究的预期成果如下：(1)提出适用于复杂背景图像中目标定位的新算法或改进已有算法的有效方案。(2)对不同算法的检测率和定位精度进行比较，选出最优算法。(3)验证算法模型对于复杂背景图像中的目标检测和定位应用的有效性，并提出改进策略。(4)为相关领域应用程序开发提供理论研究和技术支持。五、预期进度安排本研究的预期进度安排如下：第一学期：开题、文献调研和背景分析、数据集的构建第二学期：算法原理的学习和设计、进行算法实验和结果分析第三学期：实验结果的比较和分析、写论文第四学期：进一步改进算法、论文修改和答辩六、参考文献[1]WangJ,LiuY.Afastobjectdetectionapproachbasedondeeplearning[C]//IEEEinternationalconferenceonnetworking,architectureandstorage(NAS).IEEE,2014:193-197.[2]RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2016:779-788.[3]HeK,GkioxariG,DollรกrP,etal.MaskR-CNN[C]//ProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision.2017:2980-2988.[4]HuJ,ShenL,SunG.Squeeze-and-excitationnetworks[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2018:7132-7141.[5]DuanR,ZhaoH,XiaoW,etal.Cascadedpyramidnetworkformulti-personposeesti