图像特征提取方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·特征提取研究的内容和现状 | 第7-11页 |
| ·特征分类 | 第8-9页 |
| ·线性特征提取发展现状 | 第9-10页 |
| ·非线性特征提取发展现状 | 第10-11页 |
| ·论文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 图像特征提取的一般方法 | 第13-28页 |
| ·前言 | 第13页 |
| ·特征评价准则 | 第13-16页 |
| ·线性特征提取方法 | 第16-20页 |
| ·主成分分析方法(PCA) | 第16-18页 |
| ·Fisher线性鉴别分析方法(FLD) | 第18-20页 |
| ·非线性特征提取方法 | 第20-26页 |
| ·核方法的基本思想 | 第20-22页 |
| ·基于核的主成分分析方法(KPCA) | 第22-24页 |
| ·基于核方法的Fisher判别方法(KFLD) | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于分块2DFLD的特征提取方法 | 第28-37页 |
| ·基于分块的2DPCA特征提取方法 | 第28-31页 |
| ·2DPCA特征提取方法 | 第28-30页 |
| ·分块2DPCA特征提取方法 | 第30-31页 |
| ·基于分块的2DFLD特征提取方法 | 第31-35页 |
| ·2DFLD特征提取方法 | 第31-32页 |
| ·分块2DFLD特征提取方法 | 第32-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于核PLS的特征融合算法 | 第37-49页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·PLS用于特征融合的算法 | 第37-42页 |
| ·PLS方法的基本原理 | 第37-38页 |
| ·PLS算法推导 | 第38-41页 |
| ·PLS特征融合原理与算法 | 第41-42页 |
| ·PLS特征融合算法步骤 | 第42页 |
| ·KPLS用于特征融合的算法 | 第42-44页 |
| ·KPLS方法的基本原理 | 第42-43页 |
| ·KPLS特征融合原理与算法 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·实验一 | 第44-45页 |
| ·实验二 | 第45-46页 |
| ·实验三 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-50页 |
| ·本文的研究结论 | 第49页 |
| ·需要深入研究的问题 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 硕士期间论文发表情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
