D-S证据理论在多源成像目标识别中的应用研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 当前存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 图像目标融合识别及D-S证据理论 | 第17-32页 |
| 2.1 成像系统说明 | 第17-18页 |
| 2.2 融合识别方法简介 | 第18-23页 |
| 2.2.1 图像融合识别的基本概念 | 第18-20页 |
| 2.2.2 红外和可见光图像融合识别 | 第20-23页 |
| 2.3 经典D-S证据理论 | 第23-29页 |
| 2.3.1 D-S证据理论概述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 D-S证据理论基础 | 第24-26页 |
| 2.3.3 D-S证据理论合成规则 | 第26-28页 |
| 2.3.4 D-S证据理论的判决 | 第28-29页 |
| 2.4 课题融合识别方法设计 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基本概率赋值函数构造方法 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 目前BPA函数构造方法 | 第32-33页 |
| 3.3 基于模糊理论的BPA函数构造 | 第33-37页 |
| 3.3.1 模糊理论概述 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于模糊理论的似然函数 | 第35-37页 |
| 3.3.3 BPA生成方法 | 第37页 |
| 3.4 可扩展的目标多特征BPA函数构建方法 | 第37-41页 |
| 3.4.1 图像特征提取 | 第37-40页 |
| 3.4.2 面向任务的识别论域表述 | 第40页 |
| 3.4.3 融合识别系统 | 第40-41页 |
| 3.5 实验验证和结果分析 | 第41-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 冲突证据融合方法 | 第46-68页 |
| 4.1 证据冲突概述 | 第46-48页 |
| 4.2 现有的证据冲突合成方法 | 第48-50页 |
| 4.3 证据冲突度量 | 第50-56页 |
| 4.3.1 目前冲突度量方法分析 | 第50-54页 |
| 4.3.2 采用向量相似度改进的冲突度量方法 | 第54-56页 |
| 4.4 基于联合相似度的冲突证据合成方法 | 第56-58页 |
| 4.5 依据证据冲突和相似性的融合系统调度 | 第58-61页 |
| 4.6 实验验证和结果分析 | 第61-67页 |
| 4.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 已撰写及发表的论文 | 第76页 |
