| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 图像分类识别的研究方向 | 第11-12页 |
| 1.3 图像分类识别面临的挑战 | 第12-14页 |
| 1.4 特征编码的作用与意义 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术研究现状 | 第17-28页 |
| 2.1 特征提取 | 第17-21页 |
| 2.1.1 特征检测 | 第17-19页 |
| 2.1.2 特征描述 | 第19-21页 |
| 2.2 特征编码 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于投票的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于重构的方法 | 第22-25页 |
| 2.3 分类器设计 | 第25-28页 |
| 2.3.1 线性支持向量机 | 第25-26页 |
| 2.3.2 非线性支持向量机 | 第26-27页 |
| 2.3.3 多类支持向量机 | 第27-28页 |
| 第三章 基于二次采样策略的稀疏编码空间金字塔匹配方法 | 第28-43页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 分类采样策略 | 第29-31页 |
| 3.3 稀疏编码空间金字塔匹配 | 第31-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-41页 |
| 3.4.1 实验图像数据库 | 第34-35页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第35-36页 |
| 3.4.3 参数C的影响 | 第36-37页 |
| 3.4.4 场景数据库 | 第37-40页 |
| 3.4.5 目标数据库 | 第40-41页 |
| 3.4.6 体育事件数据库 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 多特征的编码组合与分类器的选择 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 场景的结构分析 | 第43-46页 |
| 4.3 多特征的编码组合 | 第46-47页 |
| 4.4 分类器的选择 | 第47-48页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 4.5.1 实验图像数据库 | 第48-49页 |
| 4.5.2 实验设置 | 第49页 |
| 4.5.3 参数K的影响 | 第49-50页 |
| 4.5.4 多类分类方式的影响 | 第50页 |
| 4.5.5 13类和15类场景数据库 | 第50-51页 |
| 4.5.6 ImageCLEF2014室内场景数据库 | 第51-52页 |
| 4.5.7 ImageCLEF2013室内场景数据库 | 第52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第63页 |
