| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·图像识别研究背景 | 第7-8页 |
| ·核函数及其参数研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究内容与安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像处理基础 | 第12-20页 |
| ·图像预处理 | 第12-15页 |
| ·图像特征提取 | 第15-16页 |
| ·图像识别与分类 | 第16-17页 |
| ·图像识别应用 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 核 Fisher 方法及其参数选择 | 第20-31页 |
| ·Fisher 线性判别 | 第20-22页 |
| ·核函数基本理论 | 第22-25页 |
| ·核 Fisher 判别方法 | 第25-27页 |
| ·两种参数选择方法在 KFDA 中的研究 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 核 Fisher 方法中 Fisher 核特性新研究 | 第31-46页 |
| ·传统 Fisher 核构造 | 第31-33页 |
| ·一般 Fisher 核构造过程 | 第31-33页 |
| ·Fisher 核特性分析 | 第33页 |
| ·基于类别信息小样本人脸图像的 Fisher 核构造过程 | 第33-34页 |
| ·Fisher 核特性进一步研究 | 第34-38页 |
| ·基于类别信息小样本人脸图像的 Fisher 核在 KFDA 中的应用 | 第38-41页 |
| ·基于 Fisher 核的混合核 KFDA | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于 Fisher 核类别信息小样本图像的 KFDA 应用 | 第46-58页 |
| ·特种车辆识别应用 | 第46-53页 |
| ·视频图像采集 | 第46-48页 |
| ·特种车辆训练 | 第48-50页 |
| ·特种车辆识别 | 第50-53页 |
| ·轮胎分割 | 第53-55页 |
| ·车辆图像前景提取 | 第53页 |
| ·轮胎模板构建及匹配 | 第53-55页 |
| ·开发流程及 DLL 组件应用 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 主要结论与展望 | 第58-60页 |
| 主要结论 | 第58页 |
| 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64页 |
