| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 形状特征概述 | 第12-13页 |
| 1.2.1 全局形状特征 | 第12-13页 |
| 1.2.2 局部形状特征 | 第13页 |
| 1.3 形状识别算法概述及国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 基于轮廓的形状识别算法 | 第14-15页 |
| 1.3.2 基于区域的识别算法 | 第15页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 章节结构 | 第16-17页 |
| 第2章 形状识别算法 | 第17-23页 |
| 2.1 模糊形状模型 | 第17-20页 |
| 2.1.1 模糊形状模型概述 | 第17页 |
| 2.1.2 模糊形状模型表示 | 第17-20页 |
| 2.2 形状上下文 | 第20-23页 |
| 2.2.1 形状上下文概述 | 第20页 |
| 2.2.2 形状上下文定义 | 第20-23页 |
| 第3章 基于全局与局部特征的融合算法 | 第23-37页 |
| 3.1 算法概述 | 第23-24页 |
| 3.2 特征点分类策略 | 第24-30页 |
| 3.2.1 用于训练阶段的分类策略 | 第24-27页 |
| 3.2.2 用于检索阶段的分类策略 | 第27-30页 |
| 3.3 基于融合框架的算法选择 | 第30-32页 |
| 3.3.1 训练阶段的算法选择 | 第30-31页 |
| 3.3.2 检索阶段的算法选择 | 第31页 |
| 3.3.3 融合阶段的算法选择 | 第31-32页 |
| 3.4 直方图匹配 | 第32-35页 |
| 3.4.1 相关 | 第32-33页 |
| 3.4.2 卡方 | 第33-34页 |
| 3.4.3 直方图相交 | 第34页 |
| 3.4.4 巴氏距离 | 第34-35页 |
| 3.5 融合特征代价的计算方法 | 第35-37页 |
| 第4章 实验设计 | 第37-43页 |
| 4.1 MPEG-7 数据集 | 第37-38页 |
| 4.2 Kimia-99数据集 | 第38-40页 |
| 4.3 non-planar articulations数据集 | 第40-42页 |
| 4.4 实验结论 | 第42-43页 |
| 第5章 总结和展望 | 第43-45页 |
| 5.1 总结 | 第43-44页 |
| 5.2 展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |