| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-12页 |
| ·特征提取与描述 | 第8-10页 |
| ·分类器 | 第10-12页 |
| ·本文的结构 | 第12-13页 |
| 第二章 LDA 模型 | 第13-21页 |
| ·贝叶斯网络理论基础 | 第13-14页 |
| ·主题生成模型的发展 | 第14-16页 |
| ·LDA 模型的组成与学习 | 第16-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于词袋特征的 LDA 分类 | 第21-35页 |
| ·词袋特征描述 | 第21-25页 |
| ·形状特征与 SIFT | 第22-23页 |
| ·纹理特征与 LBP | 第23-25页 |
| ·空间金字塔 | 第25页 |
| ·基于 LDA 的场景分类实验 | 第25-32页 |
| ·LDA 模型与词袋模型、pLSA 模型的分类对比实验 | 第27-28页 |
| ·词典、主题参数对分类的影响 | 第28-29页 |
| ·不同特征对基于 LDA 的分类影响 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-35页 |
| 第四章 分层 LDA 框架的场景分类 | 第35-41页 |
| ·层次聚类与分层分类 | 第35-36页 |
| ·基于 LDA 的分类层次设计 | 第36-38页 |
| ·参数调整与词典构造 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |