单尺度词袋模型图像分类方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究的目的及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究状况概述 | 第8-9页 |
| ·论文主要研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文的框架结构 | 第10-12页 |
| 第2章 图像分类识别技术 | 第12-26页 |
| ·图像分类识别技术概述 | 第12-13页 |
| ·图像分类全局特征介绍 | 第13-15页 |
| ·颜色特征 | 第13-14页 |
| ·纹理特征 | 第14页 |
| ·形状特征 | 第14页 |
| ·空间关系特征 | 第14页 |
| ·多特征融合 | 第14-15页 |
| ·图像分类局部特征介绍 | 第15-22页 |
| ·SIFT特征 | 第15-19页 |
| ·SURF特征 | 第19-20页 |
| ·其他改进SIFT特征介绍 | 第20-22页 |
| ·图像检索技术概述 | 第22-24页 |
| ·基于文本的图像检索技术 | 第22-23页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 单尺度SIFT词袋模型图像分类方法 | 第26-46页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·单尺度SIFT | 第26-28页 |
| ·词袋模型介绍 | 第28-29页 |
| ·SVM的基本理论 | 第29-34页 |
| ·线性支持向量机 | 第29-32页 |
| ·支持向量机的应用 | 第32-34页 |
| ·LIBSVM介绍 | 第34页 |
| ·基于SVM的单尺度SIFT词袋模型图像分类 | 第34-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-44页 |
| ·实验设置及步骤 | 第37-39页 |
| ·评价方法 | 第39页 |
| ·实验结果 | 第39-41页 |
| ·实验分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 单尺度低维描述符词袋模型图像分类方法 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·单尺度低维描述符 | 第46-49页 |
| ·基于SVM的单尺度低维描述符词袋模型图像分类 | 第49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-54页 |
| ·实验设置及步骤 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·实验分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 总结和展望 | 第56-60页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·主要工作 | 第56-57页 |
| ·创新点 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第66页 |
