| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 词袋模型与SVM分类器的基本知识 | 第15-29页 |
| 2.1 词袋模型的基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2 词袋模型的技术介绍 | 第16-23页 |
| 2.3 SVM分类器的基本知识 | 第23-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于简单随机采样和特征加权的K均值算法研究 | 第29-42页 |
| 3.1 集群内离散度 | 第29页 |
| 3.2 全局数据离散度 | 第29-30页 |
| 3.3 SRW-K均值算法设计 | 第30-32页 |
| 3.4 SRW-K均值算法的BOW图像分类验证分析 | 第32-41页 |
| 3.4.1 实验仿真设计 | 第32-37页 |
| 3.4.2 结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于白化变换的狄利克雷概率分布核研究 | 第42-57页 |
| 4.1 狄利克雷概率分布 | 第42-44页 |
| 4.2 白化变换 | 第44-45页 |
| 4.3 DPWT核函数设计 | 第45-47页 |
| 4.4 DPWT核函数的BOW图像分类验证分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验仿真设计 | 第47-48页 |
| 4.4.2 结果与分析 | 第48-52页 |
| 4.5 SRW+DPWT的BOW图像分类验证分析 | 第52-56页 |
| 4.5.1 实验仿真设计 | 第52页 |
| 4.5.2 结果与分析 | 第52-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |