視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)的開題報告

視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)的開題報告1.選題背景及意義隨著視頻技術的不斷發(fā)展，視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)的研究已經(jīng)越來越受到人們的關注。傳統(tǒng)的圖像處理技術只能處理單個圖像，難以適應現(xiàn)今大數(shù)據(jù)時代的信息處理需求。而視頻序列圖像處理技術，能夠通過對視頻序列圖像進行處理和分析，實現(xiàn)對視頻信息的提取、解析和利用，在多個領域中有著廣泛的應用。智能匹配系統(tǒng)可以與視頻序列圖像處理技術相結合，通過對視頻序列圖像的分析和匹配，對大量數(shù)據(jù)進行自動化的分類、識別等工作。這樣能夠有效地提高數(shù)據(jù)處理的效率，減少人力成本，增強數(shù)據(jù)的利用性。因此，研究視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)，有著重要的意義。2.研究目標本文旨在針對視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)的研究，探討以下目標：（1）研究視頻序列圖像的處理技術，包括圖像的降噪、平滑、邊緣檢測等處理。（2）研究視頻序列圖像的特征提取和描述技術，包括顏色特征、紋理特征、形狀特征等。（3）研究視頻序列圖像匹配和分類算法，包括基于內容的相似性搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡匹配算法等。（4）設計并實現(xiàn)視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)，實現(xiàn)對視頻序列圖像的處理、特征提取、分類和匹配。（5）對系統(tǒng)進行測試和優(yōu)化，驗證系統(tǒng)的性能和實用性。3.研究內容本文研究內容包括以下幾個方面：（1）視頻序列圖像的處理技術研究。本文將研究圖像降噪、平滑、邊緣檢測、圖像增強等視頻序列圖像處理技術。（2）視頻序列圖像的特征提取和描述技術研究。本文將研究如何提取視頻序列圖像的顏色特征、紋理特征、形狀特征等，并對特征進行描述。（3）視頻序列圖像匹配和分類算法研究。本文將研究基于內容的相似性搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡匹配算法等視頻序列圖像匹配和分類算法。（4）視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)設計與實現(xiàn)。本文將設計并實現(xiàn)基于視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)，實現(xiàn)對視頻序列圖像的處理、特征提取、分類和匹配。（5）系統(tǒng)測試和優(yōu)化。本文將對系統(tǒng)進行測試，驗證系統(tǒng)的性能和實用性，并通過系統(tǒng)優(yōu)化，提高系統(tǒng)的效率和準確性。4.研究方法及步驟本文研究方法主要包括文獻綜述、系統(tǒng)設計、算法實現(xiàn)和系統(tǒng)測試。（1）文獻綜述。本文將對視頻序列圖像處理技術、特征提取和描述技術、匹配和分類算法等進行文獻綜述和分析。（2）系統(tǒng)設計。本文將根據(jù)研究目標，設計視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)，包括系統(tǒng)架構、用戶界面設計等。（3）算法實現(xiàn)。本文將實現(xiàn)視頻序列圖像的處理、特征提取、分類和匹配算法，包括基于內容的相似性搜索算法、神經(jīng)網(wǎng)絡匹配算法等。（4）系統(tǒng)測試。本文將對系統(tǒng)進行測試，驗證系統(tǒng)的性能和實用性，并通過系統(tǒng)優(yōu)化，提高系統(tǒng)的效率和準確性。5.研究預期成果本文的預期成果包括：（1）視頻序列圖像處理技術和特征提取、描述技術的深入研究，以及基于內容的相似性搜索和神經(jīng)網(wǎng)絡匹配算法的應用研究。（2）設計出完整的視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)，實現(xiàn)對視頻序列圖像的處理、特征提取、分類和匹配。（3）對系統(tǒng)進行測試和優(yōu)化，提高系統(tǒng)的效率和準確性。（4）對視頻序列圖像處理及智能匹配系統(tǒng)的應用進行探索和研究，拓展系統(tǒng)的應用領域。6.參考文獻[1]AmatoG,CarraraF,FalchiF,etal.Deeplearningfordecentralizedparkinglotoccupancydetection[J].InternationalJournalofDistributedSensorNetworks,2017.[2]LiL,LiX,LiQ.ASurveyonImageandVideo-BasedCrowdAnalysis[J].MathematicalProblemsinEngineering,2015.[3]SunY,WangY,LiY,etal.Hierarchicalsequentiallearningforcomplexeventrecognitionfromsocialmedia[J].IEEETransactionsonMultimedia,2016.[4]WangS,WangZ.Large-scalevideoclassificationwithconvolutionalneuralnetworks[C]//proceedingsofthe2016ACMonInternationalConferenceonMultimediaRetrieval.ACM,2016.[5]ZhuH,LiuX,ZhouW.