基于微分几何方法的动态纹理分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·动态纹理分析的研究背景 | 第7-9页 |
| ·纹理分析的研究现状 | 第7页 |
| ·动态纹理的研究 | 第7-9页 |
| ·基于支持向量机的分类器的优点 | 第9-10页 |
| ·研究内容和论文的结构 | 第10-12页 |
| 2 支持向量机的纹理分类 | 第12-18页 |
| ·小样本的学习与预测 | 第12-13页 |
| ·支持向量机的工作原理 | 第13-15页 |
| ·支持向量机的研究现状及应用 | 第15-18页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第15-16页 |
| ·支持向量机的应用 | 第16-18页 |
| 3 纹理的特征提取 | 第18-31页 |
| ·纹理特征 | 第18页 |
| ·纹理特征的提取方法 | 第18-20页 |
| ·基于支持向量机的灰度纹理图像的分类 | 第20-21页 |
| ·基于频谱的纹理特征 | 第21-25页 |
| ·基于频谱特征的纹理分类结果 | 第25-28页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征 | 第28-31页 |
| 4 纹理特征的维数约简 | 第31-39页 |
| ·特征选择的必要性 | 第31-32页 |
| ·特征预处理 | 第32-33页 |
| ·基于线性主成分分析的降维方法 | 第33-36页 |
| ·主成分分析的简介 | 第33-35页 |
| ·主成分分析算法的步骤 | 第35-36页 |
| ·主成分分析方法实验结果比较 | 第36-39页 |
| 5 主成分分析的非线性推广 | 第39-59页 |
| ·起因 | 第39页 |
| ·流形的提出 | 第39-40页 |
| ·流形学习的产生与发展 | 第40-41页 |
| ·基于切距离核的主成分分析 | 第41-48页 |
| ·核主成分分析 | 第41-44页 |
| ·距离度量的核形式 | 第44页 |
| ·切距离的提出 | 第44-46页 |
| ·切距离核函数 | 第46-48页 |
| ·基于主曲率的主成分分析 | 第48-54页 |
| ·主曲率的提出 | 第48-51页 |
| ·主曲率的理论基础 | 第51-54页 |
| ·主曲率的应用领域 | 第54页 |
| ·纹理特征非线性处理的实验结果 | 第54-59页 |
| 6 基于流形空间的支持向量机核函数 | 第59-63页 |
| ·支持向量机核函数 | 第59页 |
| ·切距离支持向量机核函数 | 第59-63页 |
| 结论与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
