基于多特征融合的室内机器人视觉环境理解研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·机器人视觉概述 | 第9-10页 |
| ·机器人视觉识别的研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内外的研究成果 | 第10-12页 |
| ·亟待解决的问题 | 第12页 |
| ·课题的研究意义 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容与结果 | 第13-15页 |
| 第二章 基于内容的机器人图像检索技术 | 第15-23页 |
| ·基于内容的机器人图像检索系统结构 | 第15-16页 |
| ·特征提取 | 第16-19页 |
| ·颜色 | 第16-17页 |
| ·纹理 | 第17页 |
| ·形状 | 第17-18页 |
| ·空间关系 | 第18页 |
| ·不同特征的比较 | 第18-19页 |
| ·相似度度量 | 第19-20页 |
| ·常用向量距离 | 第19-20页 |
| ·直方图相交法 | 第20页 |
| ·二次式距离 | 第20页 |
| ·马氏(Mahalanobis)距离 | 第20页 |
| ·其他相似度量方法 | 第20页 |
| ·机器人图像检索性能评价 | 第20-23页 |
| ·系统性能指标和评价准则 | 第20-21页 |
| ·评价方法分类 | 第21-23页 |
| 第三章 机器人视觉感知图像多特征信息融合方法 | 第23-47页 |
| ·数据融合原理与方法 | 第23-27页 |
| ·数据融合概念 | 第23页 |
| ·数据融合层级 | 第23-24页 |
| ·数据融合技术 | 第24-26页 |
| ·数据融合技术存在的问题 | 第26-27页 |
| ·多特征的选型及特点 | 第27-39页 |
| ·颜色直方图特征 | 第27-31页 |
| ·Gabor小波纹理特征 | 第31-33页 |
| ·SIFT特征 | 第33-39页 |
| ·室内机器人视觉感知多特征融合匹配模型 | 第39-47页 |
| ·多特征分级匹配模型 | 第39-43页 |
| ·颜色直方图特征匹配 | 第43-44页 |
| ·Gabor小波纹理特征匹配 | 第44页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第44-47页 |
| 第四章 实验系统 | 第47-54页 |
| ·实验系统组成 | 第47-49页 |
| ·实验与结果分析 | 第49-54页 |
| ·实验设计 | 第49-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-54页 |
| 第五章 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在学研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
