| 摘要 | 第5-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 杂草种子图像数据集介绍与预处理 | 第16-22页 |
| 2.1 杂草种子图像数据集介绍 | 第16-17页 |
| 2.2 杂草种子图像的几何归一化处理 | 第17-21页 |
| 2.2.1 杂草种子图像的几何归一化步骤 | 第17-18页 |
| 2.2.2 主成分分析法用于杂草种子图像旋转角度的确定 | 第18-21页 |
| 2.3 缺损杂草种子图像生成 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 杂草种子特征提取与降维 | 第22-36页 |
| 3.1 特征提取 | 第22-31页 |
| 3.1.1 RGB像素值特征提取 | 第22页 |
| 3.1.2 HOG特征介绍与提取 | 第22-24页 |
| 3.1.3 Gist特征介绍与提取 | 第24-27页 |
| 3.1.4 Sketch Tokens特征介绍与提取 | 第27-31页 |
| 3.2 特征降维及组合 | 第31-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 分类器设计 | 第36-45页 |
| 4.1 随机森林分类模型设计 | 第36-44页 |
| 4.1.1 随机森林中的相关数据结构和数学定义 | 第36-37页 |
| 4.1.2 随机森林训练与测试过程简述 | 第37-39页 |
| 4.1.3 随机森林主要参数 | 第39-43页 |
| 4.1.4 随机森林存储结构的改进 | 第43-44页 |
| 4.2 支持向量机分类模型 | 第44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验与分析 | 第45-72页 |
| 5.1 随机森林用于分类的有效性实验 | 第45-46页 |
| 5.1.1 实验数据集设计 | 第45页 |
| 5.1.2 实验结果与分析 | 第45-46页 |
| 5.2 随机森林对噪声数据的鲁棒性实验 | 第46-50页 |
| 5.2.1 实验数据集设计 | 第46-47页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 5.3 不同分裂函数和目标函数对随机森林分类性能的影响分析 | 第50-67页 |
| 5.3.1 不同参数对随机森林训练时间的影响分析 | 第50-51页 |
| 5.3.2 不同参数对随机森林识别性能的影响分析 | 第51-67页 |
| 5.4 不同类型特征及其组合对分类性能的影响分析 | 第67-70页 |
| 5.5 随机森林的存储结构对其时空性能的影响分析 | 第70-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |
