基于自适应距离融合学习的形状检索方法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第7-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状介绍 | 第9-16页 |
| 1.2.1 形状特征提取方法 | 第9-13页 |
| 1.2.2 形状特征匹配方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 形状距离学习 | 第14-16页 |
| 1.3 论文内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 2 基于内距离形状上下文特征的匹配方法 | 第18-27页 |
| 2.1 形状上下文描述符及其改进 | 第18-21页 |
| 2.1.1 形状上下文 | 第18-20页 |
| 2.1.2 内距离形状上下文 | 第20-21页 |
| 2.2 动态规划方法进行特征匹配 | 第21-22页 |
| 2.3 基于期望首达时间的形状距离学习及改进 | 第22-26页 |
| 2.3.1 期望首达时间 | 第22-24页 |
| 2.3.2 广义期望首达时间 | 第24-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-27页 |
| 3 基于谱聚类方法的形状特征匹配 | 第27-36页 |
| 3.1 谱图基本概念 | 第27-29页 |
| 3.2 基于谱聚类的形状匹配算法 | 第29-32页 |
| 3.3 仿真分析 | 第32-34页 |
| 3.4 小结 | 第34-36页 |
| 4 自适应距离融合学习的形状检索方法 | 第36-53页 |
| 4.1 协同距离学习方法 | 第36-38页 |
| 4.2 融合多种距离度量的方法 | 第38-40页 |
| 4.3 自适应距离融合学习 | 第40-41页 |
| 4.4 基于自适应距离融合的形状检索方法流程 | 第41-42页 |
| 4.5 仿真分析 | 第42-52页 |
| 4.6 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
