基于SIFT特征和SVM的场景分类

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-12页
·场景分类的研究背景	第8页
·场景分类的研究现状	第8-9页
·图像局部特征的研究现状	第9页
·支持向量机的研究现状	第9-11页
·论文的主要工作	第11页
·论文的结构组织	第11-12页
2 基于SIFT特征提取算法	第12-26页
·尺度空间理论	第12-21页
·一般尺度空间	第13-16页
·Pyramid尺度空间	第16-18页
·SIFT尺度空间	第18-21页
·特征点位置检测	第21-23页
·确定特征点的方向	第23-24页
·生成SIFT特征点描述子	第24-26页
3 线性不可分支持向量机分类器设计	第26-34页
·最优分类超平面	第26-27页
·线性不可分支持向量机	第27-31页
·再生核Hilbert空间	第31-34页
4 实验及其结果分析	第34-42页
·实验环境	第34-35页
·SIFT算法结合SVM场景分类算法的基本框架	第35-36页
·实验及其结果分析	第36-42页
·不同数目特征点的分类	第39页
·同传统方法比较	第39-42页
结论	第42-44页
参考文献	第44-48页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第48-49页
致谢	第49-50页