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LCD微小瑕疵自动分类

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 课题背景与研究意义第9-10页
    1.2 国内外已有相关研究成果第10-11页
        1.2.1 瑕疵检测第10页
        1.2.2 瑕疵分类第10-11页
    1.3 本文研究内容第11页
    1.4 本文结构安排第11-13页
第二章 瑕疵区域检测第13-16页
    2.1 引言第13页
    2.2 瑕疵样本原始输入第13-14页
    2.3 检测定位方法介绍第14页
    2.4 本章小结第14-16页
第三章 瑕疵区域特征提取第16-30页
    3.1 引言第16页
    3.2 LAB 颜色特征第16-18页
        3.2.1 LAB 的表示第16-17页
        3.2.2 LAB 颜色空间的特点第17页
        3.2.3 LAB 颜色空间与普通 RGB 颜色空间的转换第17-18页
    3.3 SIFT 描述子第18-26页
        3.3.1 SIFT 简介第18-19页
        3.3.2 SIFT 关键点检测第19-23页
        3.3.3 SIFT 关键点方向第23-24页
        3.3.4 SIFT 关键点描述子的构造第24-25页
        3.3.5 SIFT 特征点匹配第25-26页
    3.4 HOG 形状特征第26-29页
        3.4.1 HOG 简介第26页
        3.4.2 HOG 计算过程第26-29页
    3.5 本章小结第29-30页
第四章 字典学习与特征编码第30-41页
    4.1 引言第30-31页
    4.2 词袋模型第31-35页
        4.2.1 BoW 简介第31-32页
        4.2.2 BoW 中的特征表示第32页
        4.2.3 BoW 中的字典学习第32-34页
        4.2.4 BoW 中的特征编码第34-35页
    4.3 LLC 编码第35-40页
        4.3.1 矢量量化编码(VQ)第35-36页
        4.3.2 空间金字塔稀疏编码(ScSPM)第36-37页
        4.3.3 基于局部约束的线性编码(LLC)第37-38页
        4.3.4 LLC 的计算过程第38-39页
        4.3.5 LLC 的优点第39-40页
    4.4 本章小结第40-41页
第五章 分类器第41-55页
    5.1 引言第41页
    5.2 支持向量机第41-47页
        5.2.1 SVM 的理论推导第41-44页
        5.2.2 SVM 的容错机制第44-45页
        5.2.3 SVM 的核函数第45-47页
    5.3 AdaBoost第47-48页
    5.4 DABoost第48-53页
        5.4.1 背景第48-49页
        5.4.2 两个问题第49-52页
        5.4.3 算法描述第52-53页
    5.5 本章小结第53-55页
第六章 实验数据与分析第55-66页
    6.1 引言第55页
    6.2 第一层瑕疵分类数据集第55-58页
        6.2.1 数据描述第55-56页
        6.2.2 LAB 特征提取第56-57页
        6.2.3 SIFT 特征提取第57-58页
        6.2.4 瑕疵分类第58页
    6.3 第二层瑕疵分类数据集第58-65页
        6.3.1 数据描述第58-59页
        6.3.2 LAB 特征提取第59-61页
        6.3.3 SIFT 特征提取第61页
        6.3.4 HOG 特征提取第61-63页
        6.3.5 LLC 编码第63-64页
        6.3.6 瑕疵分类第64-65页
    6.4 扩展实验第65页
    6.5 本章小结第65-66页
第七章 总结与展望第66-68页
    7.1 全文总结第66-67页
    7.2 全文展望第67-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第72-73页
攻读硕士学位期间参与的项目第73-74页
附件第74-76页

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