| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·动态纹理的概念和应用领域 | 第8-9页 |
| ·动态纹理的概念 | 第8-9页 |
| ·动态纹理应用领域 | 第9页 |
| ·动态纹理识别的相关研究 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作及论文安排 | 第11-13页 |
| 第二章 动态纹理的时间序列模型 | 第13-29页 |
| ·时间-空间自回归模型(STAR模型) | 第14-15页 |
| ·线性动态系统模型(LDS模型) | 第15-19页 |
| ·模型提出的背景 | 第15页 |
| ·线性动态系统模型 | 第15-16页 |
| ·LDS模型参数估计 | 第16-17页 |
| ·LDS模型的近似解析解 | 第17-19页 |
| ·基于KPCA的动态系统模型 | 第19-28页 |
| ·非线性降维方法KPCA | 第19-24页 |
| ·基于KPCA的动态纹理模型(NLDS模型) | 第24-25页 |
| ·NLDS模型 | 第24页 |
| ·NLDS模型参数估计方法 | 第24-25页 |
| ·NLDS与LDS模型建模效果的比较 | 第25-28页 |
| ·本章小节 | 第28-29页 |
| 第三章 基于Martin距离的动态纹理识别算法 | 第29-38页 |
| ·概述 | 第29-32页 |
| ·基于Martin距离动态纹理识别算法 | 第30页 |
| ·算法测试及结果分析 | 第30-32页 |
| ·基于NLDS模型和Martin距离的动态纹理识别算法 | 第32-36页 |
| ·算法推导 | 第33-35页 |
| ·算法测试及结果分析 | 第35-36页 |
| ·本章小节 | 第36-38页 |
| 第四章 一种改进的动态纹理识别算法 | 第38-57页 |
| ·基于脉冲响应的动态纹理识别算法 | 第38-44页 |
| ·概述 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第39-44页 |
| ·基于Kernel PCA和脉冲响应的动态纹理识别算法 | 第44-49页 |
| ·基于KPCA和脉冲响应的动态纹理识别算法仿真 | 第44-49页 |
| ·一种基于LBP算法的改进方法 | 第49-55页 |
| ·Local Binary Pattern算法 | 第49-54页 |
| ·LBP算法对脉冲响应算法的改进 | 第54页 |
| ·算法测试及结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文工作总结 | 第57-58页 |
| ·研究工作展望 | 第58-59页 |
| 附录1 特征空间去均值方法的推导 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |