復雜背景圖像中目標定位技術的研究的開題報告一、選題背景隨著Digitization和計算機技術的持續(xù)發(fā)展，計算機視覺技術受到越來越廣泛的關注。其中，目標的定位是計算機視覺領域中最基礎也是最重要的研究課題之一。在人類視覺識別的過程中，目標的定位是非?；A的一步，同樣在計算機視覺中也是。隨著社會進步，相關領域應用越來越廣，如智能交通系統(tǒng)、智能安防系統(tǒng)、醫(yī)學影像的分析和診斷、掃描電子顯微鏡分析以及遙感圖像的分析、匹配等等，都要求準確地識別目標的位置及其特征。但是，由于場景復雜、背景噪聲、目標與背景之間的相似性等因素的影響，目標的定位不僅面臨著很大的挑戰(zhàn)，同時也變得越來越困難。因此，本文選取了復雜背景圖像中目標定位技術的研究作為研究課題，旨在探究如何利用計算機視覺技術提高目標定位的準確性和效率。二、選題意義當前，隨著圖像處理技術的不斷提高，大量的圖像數(shù)據(jù)被不斷地產生并被廣泛應用在相關領域中。而目標定位技術的研究是實現(xiàn)圖像的自動化分析和處理的基礎，因此，目標定位技術的研究具有重要的意義。如下所示。1.提高圖像識別和分類精度圖像的識別和分類是計算機視覺領域中的兩個基礎問題。目標定位技術的研究可以幫助提高目標識別和分類的精度，從而更加準確地進行自動化圖像分析和處理。2.優(yōu)化圖像檢索系統(tǒng)圖像檢索技術一直被廣泛地研究和應用，隨著目標定位技術的發(fā)展，可以更加準確地實現(xiàn)圖像檢索。通過對于圖像中目標的準確定位，可以快速地定位目標圖像，并快速找到相關信息。3.推動相關領域應用程序的發(fā)展目標定位技術的研究和應用，將推動以智能交通系統(tǒng)、智能安防系統(tǒng)、醫(yī)學影像的分析和診斷、掃描電子顯微鏡分析以及遙感圖像等為主的相關領域的應用程序的發(fā)展。三、研究內容和研究方法1.研究內容本文的研究取向是復雜背景圖像中目標定位技術的研究。具體研究內容包括：(1)目標定位的概述和研究背景(2)目標定位的相關技術和方法研究(3)針對復雜背景圖像中目標定位的算法設計(4)實驗結果的分析與討論2.研究方法本研究主要采用的研究方法是實驗研究法。建立對復雜背景圖像的目標數(shù)據(jù)集，基于先進的計算機視覺技術，利用CNN、RCNN等相關算法對圖像中存在的目標進行檢測和定位。通過比較不同算法的檢測率和定位精度，得出相應結論。此外，本研究還將采用文獻資料分析和訪談法等研究方法，以獲取更多的數(shù)據(jù)和信息。四、預期成果本研究的預期成果如下：(1)提出適用于復雜背景圖像中目標定位的新算法或改進已有算法的有效方案。(2)對不同算法的檢測率和定位精度進行比較，選出最優(yōu)算法。(3)驗證算法模型對于復雜背景圖像中的目標檢測和定位應用的有效性，并提出改進策略。(4)為相關領域應用程序開發(fā)提供理論研究和技術支持。五、預期進度安排本研究的預期進度安排如下：第一學期：開題、文獻調研和背景分析、數(shù)據(jù)集的構建第二學期：算法原理的學習和設計、進行算法實驗和結果分析第三學期：實驗結果的比較和分析、寫論文第四學期：進一步改進算法、論文修改和答辯六、參考文獻[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,Doll??rP,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