基于LBP的树叶识别系统研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| ·课题的提出与研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外相关研究情况 | 第9-10页 |
| ·研究的技术路线 | 第10页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第10-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 模式识别和LBP 方法相关理论与研究 | 第13-32页 |
| ·模式识别简介 | 第13-17页 |
| ·模式识别基本概念 | 第13-14页 |
| ·模式识别发展简史 | 第14页 |
| ·模式识别系统结构 | 第14-15页 |
| ·模式识别应用简介 | 第15页 |
| ·模式识别方法概述 | 第15-17页 |
| ·句法（结构）模式识别 | 第15页 |
| ·模板匹配模式识别 | 第15-16页 |
| ·模糊模式识别 | 第16页 |
| ·人工神经网络模式识别 | 第16页 |
| ·统计模式识别 | 第16-17页 |
| ·LBP 方法简介 | 第17-23页 |
| ·LBP 方法应用示例 | 第18-20页 |
| ·LBP 方法在人脸识别领域的应用 | 第18-19页 |
| ·LBP 方法在场景分析领域的应用 | 第19-20页 |
| ·纹理分析相关概念 | 第20页 |
| ·纹理分析方法分类 | 第20-23页 |
| ·LBP 算子的基本方法 | 第23-24页 |
| ·LBP 算子的一些扩展方法 | 第24-31页 |
| ·LBP 算子的区域衍生方法 | 第24-26页 |
| ·LBP 的旋转不变性方法 | 第26-28页 |
| ·LBP/C 算子和LBP/VAR 算子 | 第28-30页 |
| ·多分辨率LBP 算子 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 3 基于LBP 的植物叶片分类识别系统设计与实现 | 第32-52页 |
| ·系统功能模块设计 | 第32-35页 |
| ·系统工作流程整体设计 | 第35-36页 |
| ·关键环节设计与实现 | 第36-43页 |
| ·样本数据采集 | 第36-37页 |
| ·前期图像预处理 | 第37-40页 |
| ·LBP 特征提取 | 第40-42页 |
| ·直方图 | 第42-43页 |
| ·分类器设计 | 第43-48页 |
| ·判别函数 | 第44-45页 |
| ·无参数分类方法 | 第45-46页 |
| ·系统分类器的设计 | 第46-48页 |
| ·数据库设计 | 第48-50页 |
| ·概念设计 | 第48-49页 |
| ·数据输入输出接口 | 第49-50页 |
| ·数据存储问题 | 第49页 |
| ·数据读取问题 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| 4 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 个人简介 | 第57-58页 |
| 导师简介 | 第58-59页 |
| 获得成果目录清单 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
