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基于局部特征的图像分类识别关键技术研究

摘要第1-14页
ABSTRACT第14-16页
第一章 绪论第16-24页
   ·课题背景第16-17页
   ·图像分类识别系统概述第17-21页
     ·基于结构与部件模型的识别系统第17-19页
     ·基于Bag-of-Words模型的识别系统第19-21页
   ·图像分类识别面临的主要困难第21-22页
   ·论文主要创新点与论文结构第22-24页
第二章 相关技术研究现状第24-47页
   ·局部特征采样策略第24-28页
     ·局部不变特征检测方法第24-28页
     ·稠密采样方式第28页
   ·图像局部特征描述第28-34页
     ·基于分布的特征描述第28-31页
     ·基于高斯微分的特征描述第31-33页
     ·基于变换的特征描述第33页
     ·局部特征描述的优化第33-34页
   ·降维方法第34-37页
     ·无监督降维方法第34-35页
     ·监督式降维方法第35-37页
   ·距离度量学习方法第37-43页
     ·监督式距离度量学习第38-39页
     ·基于最大化边界的距离度量学习第39-41页
     ·稀疏距离度量学习第41页
     ·基于原型点的距离度量学习第41-42页
     ·核方法第42-43页
   ·码本构造与加权方法第43-47页
     ·码本构造方法第44-45页
     ·码本加权方法第45-47页
第三章 局部特征的采样策略第47-61页
   ·引言第47-48页
   ·仿射不变特征区域检测算法第48-51页
     ·尺度-空间理论第48页
     ·尺度-空间选择函数第48-49页
     ·仿射不变特征区域提取通用方法第49-51页
   ·图像匹配实验第51-55页
     ·实验设置第51-52页
     ·旋转、尺度和照度不变性实验结果与分析第52-53页
     ·仿射不变性实验结果与分析第53-55页
   ·图像分类识别实验第55-60页
     ·实验设置第55-59页
     ·实验结果与分析第59-60页
   ·小结第60-61页
第四章 基于线性判别式投影的局部特征降维技术第61-99页
   ·引言第61-62页
   ·线性判别式投影(LDP)的性质第62-66页
     ·LDP和U的关系第64页
     ·LDP的图嵌入第64-66页
     ·LDP和LDA的关系第66页
   ·LDP的类内方差估计第66-72页
     ·匹配特征对的变换分析第66-67页
     ·基准数据的方差估计与能量正则化第67-68页
     ·仿真策略的方差估计第68-72页
   ·图像匹配实验第72-84页
     ·实验设置第74-75页
     ·实验结果与分析第75-82页
     ·实验小结第82-84页
   ·图像识别实验第84-96页
     ·实验设置第84-86页
     ·实验结果与分析第86-96页
     ·实验小结第96页
   ·小结第96-99页
第五章 局部特征的码本权重学习方法第99-118页
   ·引言第99-100页
   ·算法描述第100-101页
   ·算法实现第101-104页
     ·Triplet选择方式第101-102页
     ·交互式优化第102-104页
   ·合成数据集实验第104-107页
   ·真实数据库实验1:图像分类识别第107-112页
     ·GRAZ02库第107-108页
     ·GRAZ01库第108-110页
     ·Scene-15库第110-112页
   ·真实数据库实验2:图像检索第112-115页
     ·实验设置第112-113页
     ·实验结果与分析第113-115页
   ·小结第115-118页
第六章 局部特征的码本构造技术第118-126页
   ·引言第118-119页
   ·码本构造方法第119-120页
   ·码字分配方式第120-122页
   ·图像分类识别实验第122-125页
     ·实验设置第122页
     ·实验1:码本构造方法、码本大小第122-123页
     ·实验2:硬分配与软分配第123-125页
   ·小结第125-126页
第七章 结论与展望第126-130页
   ·论文主要研究工作总结第126-127页
   ·未来工作展望第127-130页
附录A第130-132页
附录B第132-133页
附录C第133-135页
致谢第135-136页
参考文献第136-148页
作者在学期间取得的学术成果第148页

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