| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术简介 | 第15-28页 |
| 2.1 图像特征描述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 纹理特征 | 第15-16页 |
| 2.1.2 轮廓特征 | 第16-17页 |
| 2.1.3 SIFT特征 | 第17-18页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第18-22页 |
| 2.2.1 卷积神经网络模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 机器学习训练方法 | 第20-22页 |
| 2.3 Fisher向量 | 第22-27页 |
| 2.3.1 Fisher核 | 第22-24页 |
| 2.3.2 Fisher向量(FV)在图像上的应用 | 第24-25页 |
| 2.3.3 Fisher向量归一化 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于卷积神经网络的手绘草图识别 | 第28-36页 |
| 3.1 全模型 | 第28-30页 |
| 3.2 实验设计 | 第30-33页 |
| 3.2.1 数据集介绍 | 第30-31页 |
| 3.2.2 参数设定与选择 | 第31-33页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 融合卷积神经网络和Fisher向量的手绘草图识别 | 第36-45页 |
| 4.1 全模型 | 第36-38页 |
| 4.2 实验设计 | 第38-42页 |
| 4.2.1 数据集处理 | 第38-40页 |
| 4.2.2 实验步骤 | 第40-41页 |
| 4.2.3 参数设定与选择 | 第41-42页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45-46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 附录 | 第53-54页 |
| Appendix | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 | 第56页 |