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基于Curvelet和快速稀疏LSSVM的目标识别的开

题报告

1.选题背景

随着计算机视觉技术的发展，目标识别一直是计算机视觉领域的一

个重要研究方向。而基于图像的目标识别技术则是其中的一个重要分支。

目前，目标识别技术已经被广泛应用于自动驾驶、安全监控、智能家居

等领域。

但是，由于图像中噪声、光照等因素的干扰，以及目标的旋转、缩

放等变化，目标识别在实际应用中仍然存在一定的难度。因此，如何提

高目标识别的准确率和鲁棒性是一项具有挑战性的研究工作。

2.研究内容

本论文将基于Curvelet和快速稀疏LSSVM，研究目标识别的方法，

具体研究内容包括以下几个方面：

（1）Curvelet变换的原理及特点分析；

（2）基于Curvelet变换的特征提取方法的研究和实现；

（3）分析和实现快速稀疏LSSVM算法；

（4）设计和实现基于Curvelet和快速稀疏LSSVM的目标识别算法；

（5）通过实验验证算法的有效性和鲁棒性。

3.研究意义

本论文研究基于Curvelet和快速稀疏LSSVM的目标识别算法，可以

提高目标识别的准确率和鲁棒性，具有以下几点研究意义：

（1）Curvelet变换具有对小尺度高频信息的良好表达能力，可以从

图像中提取更加准确的特征信息；

（2）快速稀疏LSSVM算法具有高效计算、泛化能力强等特点，可

以在处理大规模数据时提高算法的效率和精度；

（3）研究基于Curvelet和快速稀疏LSSVM的目标识别算法可以推

动目标识别技术的发展和应用。

4.研究方法和步骤

（1）学习和掌握Curvelet变换的原理和特点；

（2）实现基于Curvelet变换的特征提取方法，并对提取的特征进行

优化；

（3）学习和掌握快速稀疏LSSVM算法的原理，实现算法，并进行

算法优化；

（4）设计和实现基于Curvelet和快速稀疏LSSVM的目标识别算法；

（5）通过实验验证算法的准确率和鲁棒性，并分析实验结果。

5.预期实现的结果

（1）实现基于Curvelet和快速稀疏LSSVM的目标识别算法，并对

算法进行优化。

（2）验证算法在不同数据集上的准确率和鲁棒性，并与其他目标识

别算法进行比较。

（3）探索在实际应用中算法的可行性和优化方向。