基于局部特征几何结构的目标识别方法研究的开题报告一、选题依据：目标识别作为计算机视觉领域中的一个重要分支，具有着广泛的应用。在现实生活中，目标识别技术已经得到了广泛的应用，例如人脸识别、车辆识别等等。但是，如何提高目标识别技术的准确性和实时性，一直是该领域中的难点和研究热点。近年来，基于局部特征几何结构的目标识别方法受到了广泛关注，并取得了一定的研究成果。本文选题的目的在于通过对此方面的研究和分析，来提高目标识别技术的准确性和实时性。二、研究内容：(1)局部特征几何结构的特点及应用(2)基于图像分割的目标区域提取方法(3)基于局部特征匹配的目标识别算法(4)基于机器学习的目标识别算法(5)实验仿真与结果分析三、研究意义：(1)提高目标识别技术的准确性和实时性(2)开发更为精准的目标识别算法，满足不同场合的需求(3)推动计算机视觉领域的发展和应用四、研究方法：(1)文献调研法(2)实验仿真法(3)理论分析法五、预期成果：(1)提出一种基于局部特征几何结构的目标识别算法，并与现有算法进行比较(2)实现该算法的实验仿真，并对实验结果进行分析和总结(3)发表学术论文并参加相关学术会议六、研究进度：(1)第一阶段（1-2个月）：文献调研和理论分析(2)第二阶段（3-4个月）：开发并实现算法(3)第三阶段（2-3个月）：实验仿真与结果分析(4)第四阶段（1-2个月）：撰写论文、提交论文，并准备参加学术会议七、研究团队：负责人：XXX团队成员：XXX,XXX,XXX八、预期经费：预计经费：XXX万元九、参考文献：[1]LoweDG.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].Internationaljournalofcomputervision,2004,60(2):91-110.[2]MikolajczykK,SchmidC.Anaffineinvariantinterestpointdetector[C]//Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Berlin,Heidelberg,2002:128-142.[3]ShiY,WeiY,LiH.Personre-identificationbyincorporatingmulti-levelattention[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018:2685-2694.[4]ZhengZ,ZhengL,YangY.UnlabeledsamplesgeneratedbyGANimprovethepersonre-identificationbaselineinvitro[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2017:3744-3752.