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共生局部二值模式及其应用

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 引言第12-20页
    1.1 课题背景第12-13页
    1.2 图像特征分类第13-16页
        1.2.1 全局特征第14-15页
        1.2.2 局部特征第15-16页
    1.3 局部二值模式第16页
    1.4 局部二值模式及其变种存在的问题第16-18页
    1.5 本文主要贡献第18-20页
第二章 相关工作第20-32页
    2.1 局部二值模式(LBP)第20-22页
    2.2 LBP的变种第22-26页
        2.2.1 局部三值模式(LTP)第22-23页
        2.2.2 完备的局部二值模式(CLBP)第23-25页
        2.2.3 局部二值模式傅里叶直方图(LBPHF)第25-26页
    2.3 LBP的应用第26-30页
        2.3.1 纹理分类第26-27页
        2.3.2 材料分类第27-28页
        2.3.3 人脸识别第28-29页
        2.3.4 更多应用第29-30页
    2.4 共生第30-32页
第三章 成对旋转不变的共生局部二值模式第32-58页
    3.1 成对的旋转不变性第33页
    3.2 成对的旋转不变的共生局部二值模式(PRICoLBP)第33-38页
        3.2.1 共生LBP(CoLBP)和PRICoLBP第33-36页
        3.2.2 多尺度、多方向和多颜色通道的PRICoLBP第36-38页
    3.3 PRICoLBP的性质评估第38-44页
        3.3.1 编码的有效性第38-39页
        3.3.2 旋转不变性第39-40页
        3.3.3 模板第40-41页
        3.3.4 速度第41-43页
        3.3.5 与其它LBP相关方法的比较第43-44页
    3.4 PRICoLBP的应用第44-55页
        3.4.1 纹理分类第44-46页
        3.4.2 材料识别第46-47页
        3.4.3 花卉识别第47-49页
        3.4.4 树叶识别第49-50页
        3.4.5 食品识别第50-52页
        3.4.6 场景识别第52-55页
    3.5 结论第55-58页
第四章 多尺度的共生局部二值模式第58-72页
    4.1 多尺度的共生局部二值模式(MSJ-LBP)第59-65页
        4.1.1 多尺度间的相关性分析第59-61页
        4.1.2 传统多尺度编码方法及其存在的问题第61-62页
        4.1.3 MSJ-LBP编码策略第62-64页
        4.1.4 基于MSJ-LBP的图像表示及分类第64-65页
    4.2 MSJ-LBP的性质第65页
    4.3 实验验证第65-70页
        4.3.1 实验数据第66-67页
        4.3.2 MSJ-LBP的性质评估第67-68页
        4.3.3 与当前最好的方法的比较第68-70页
    4.4 结论第70-72页
第五章 跨通道的共生局部二值模式第72-84页
    5.1 单颜色通道的LBP第73-74页
    5.2 颜色通道的相关性研究第74-75页
    5.3 跨通道的局部二值模式(CCLBP)第75-77页
    5.4 实验验证第77-82页
        5.4.1 数据集与分类器介绍第77-79页
        5.4.2 CCLBP的有效性评估第79-80页
        5.4.3 和当前最好算法的比较第80-82页
    5.5 结论第82-84页
第六章 基于局部像素值序模式共生的人脸识别第84-94页
    6.1 局部像素值模式(LIO)第85页
    6.2 共生局部像素值序模式(CoLIO)第85-87页
    6.3 基于CoLIO的人脸识别框架第87-88页
    6.4 实验验证第88-92页
        6.4.1 数据集介绍和实现细节第88-89页
        6.4.2 不同共生模板配置的比较第89-91页
        6.4.3 和当前最好方法的比较第91-92页
    6.5 结论第92-94页
第七章 总结与展望第94-96页
参考文献第96-104页
致谢第104-106页
攻读学位期间发表的学术论文目录第106页

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