| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 2 特征学习算法 | 第14-23页 |
| 2.1 基于稀疏编码SC(SparseCoding)的算法 | 第14-16页 |
| 2.2 CNN算法 | 第16-19页 |
| 2.3 NIN算法 | 第19-23页 |
| 3 K-Feature无监督特征抽取方法 | 第23-45页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 K-Feature无监督特征学习 | 第24-28页 |
| 3.3 单级计算结构识别方法 | 第28-32页 |
| 3.4 图像特征抽取的两级计算结构 | 第32-34页 |
| 3.5 算法实验 | 第34-45页 |
| 4 基于K-Feature无监督特征学习的红外车辆识别 | 第45-66页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 目标检测算法 | 第46-54页 |
| 4.3 红外移动车辆识别 | 第54-58页 |
| 4.4 性能评价指标 | 第58页 |
| 4.5 算法性能分析 | 第58-66页 |
| 5 总结及展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文所做主要工作 | 第66页 |
| 5.2 有待进一步研究的问题 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 | 第74页 |