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视觉物体分类中局部特征建模方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-37页
   ·研究背景与意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-29页
     ·基于局部特征建模的视觉物体分类第16-21页
     ·局部特征建模第21-29页
   ·待解决的关键问题第29-33页
     ·复共线性问题及采取技术路线第30-31页
     ·时间开销问题及采取技术路线第31页
     ·SPM方法存在的问题及采取技术路线第31-33页
   ·论文的主要工作第33-35页
   ·论文的组织结构第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第2章 局部约束主成分线性编码第37-58页
   ·引言第37-38页
   ·局部特征与近邻视觉单词的线性相关性第38-43页
     ·局部特征编码模型第38-39页
     ·局部约束线性编码模型第39-40页
     ·局部特征与近邻视觉单词的线性相关性第40-43页
   ·局部线性编码模型的显著性检验第43-47页
     ·整体显著性检验第43-44页
     ·单个权重系数的显著性检验第44页
     ·实验分析第44-47页
   ·近邻视觉单词的复共线性第47-49页
     ·实验判别复共线性第47-48页
     ·复共线性的不利影响第48-49页
   ·岭估计第49-51页
   ·主成分估计第51-54页
     ·主成分的确定第51-52页
     ·局部约束主成分线性编码第52-54页
   ·实验分析第54-57页
     ·近邻视觉单词主成分的非复共线性第54-55页
     ·Caltech-4图像数据集第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第3章 基于视觉词汇主成分的局部约束线性编码第58-70页
   ·引言第58-59页
   ·问题描述第59-60页
   ·基于视觉词汇主成分的局部约束线性编码第60-63页
     ·视觉词汇主成分的生成第60-62页
     ·基于视觉词汇主成分的局部约束线性编码第62-63页
   ·实验分析第63-69页
     ·三种线性编码方法时间开销对比第63-64页
     ·视觉词汇主成分的确定第64-66页
     ·池化方法比较第66-69页
   ·本章小结第69-70页
第4章 基于视觉词汇形状描述的空间匹配方案第70-86页
   ·引言第70-71页
   ·问题描述第71-74页
     ·视觉词汇形状描述的原始模型第71-72页
     ·原始模型需要解决的关键问题第72页
     ·现有解决方案及其存在的问题第72-74页
   ·基于视觉词汇形状描述的空间匹配方案第74-82页
     ·视觉词汇形状描述模型第74-76页
     ·笛卡尔坐标空间到对数极坐标空间转化第76-78页
     ·对数极坐标空间金字塔匹配第78-82页
     ·讨论对数极坐标空间金字塔匹配的平移、尺度和旋转不变性第82页
   ·实验分析第82-85页
     ·Caltech-4数据集第82-84页
     ·自建图像数据集第84-85页
   ·本章小结第85-86页
第5章 实验与分析第86-97页
   ·引言第86页
   ·Matlab环境第86-92页
     ·实验数据集第86-88页
     ·评价标准第88-89页
     ·实验结果第89-92页
   ·原型系统第92-96页
     ·总体架构第93-94页
     ·智能终端程序第94-95页
     ·服务器端程序第95-96页
   ·本章小结第96-97页
第6章 总结与展望第97-100页
   ·全文研究工作总结第97-98页
   ·今后待研究的方向第98-100页
参考文献第100-110页
致谢第110-111页
攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研情况第111页

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