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基于局部泛化误差模型的新闻视频分割和标题检测算法

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·研究背景和意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·论文主要工作第12-13页
   ·论文的组织结构第13-14页
第二章 局部泛化误差模型第14-21页
   ·径向基函数神经网络第14-16页
     ·工作原理第15页
     ·学习算法第15-16页
   ·局部泛化误差模型第16-20页
     ·引言第16-17页
     ·Q邻域和Q联合域第17-18页
     ·局部泛化误差上界第18-19页
     ·径向基函数神经网络的随机敏感度度量第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 基于局部泛化误差模型的新闻视频分割第21-43页
   ·视频的相关理论基础第21-23页
   ·新闻视频分割的相关技术第23-34页
     ·DirectShow第23-25页
     ·颜色、纹理以及形状描述子第25-28页
     ·主颜色域描述子第28-30页
     ·人脸检测第30-34页
   ·新闻视频结构分析第34-37页
   ·基于局部泛化误差模型的新闻视频分割算法第37-39页
   ·实验结果第39-41页
   ·本章小结第41-43页
第四章 基于局部泛化误差模型的新闻标题字幕检测第43-58页
   ·新闻标题字幕的特点第43-45页
   ·新闻标题检测的相关技术第45-53页
     ·边缘算子第45-48页
     ·纹理第48-53页
   ·基于局部泛化误差模型的新闻标题检测算法第53-55页
   ·实验结果第55-57页
   ·本章小结第57-58页
结论第58-59页
参考文献第59-64页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第64-65页
致谢第65页

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