| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外现状 | 第13页 |
| ·国内现状 | 第13-14页 |
| ·图像自动识别系统关键技术综述 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及方法 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 图像自动识别技术介绍 | 第17-30页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·统计模式识别 | 第17-18页 |
| ·句法(结构)模式识别 | 第18页 |
| ·模糊模式识别 | 第18-19页 |
| ·人工神经元网络模式识别 | 第19-26页 |
| ·前馈网络与有监督的学习 | 第20-23页 |
| ·竞争联想网络与无监督的学习 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26页 |
| ·支持向量机原理及实现 | 第26-27页 |
| ·Adaboost算法 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 特征提取方法及降维技术 | 第30-37页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·基于内容的昆虫图像视觉特征提取 | 第31-33页 |
| ·颜色 | 第31页 |
| ·纹理 | 第31-32页 |
| ·形状 | 第32页 |
| ·空间 | 第32-33页 |
| ·基于局部特征的对象识别 | 第33-34页 |
| ·降维技术 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第四章 图像自动识别系统设计与实现 | 第37-48页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·实蝇科果实蝇属昆虫图像自动鉴别系统(AFIs-B)的构建 | 第37-44页 |
| ·开发工具与平台 | 第37页 |
| ·系统结构设计 | 第37-38页 |
| ·系统主要技术和内容 | 第38页 |
| ·系统模块介绍 | 第38-44页 |
| ·系统界面及主要功能 | 第44-46页 |
| ·系统主界面 | 第44页 |
| ·翅膀图像识别子系统界面 | 第44-45页 |
| ·翅膀图像识别结果显示模块 | 第45页 |
| ·中胸背板图像识别子系统界面 | 第45-46页 |
| ·中胸背板图像识别结果显示模块 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第五章 自动识别系统验证测试 | 第48-54页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·试验材料 | 第48-49页 |
| ·不同情况对识别率的影响 | 第49-53页 |
| ·光照不均匀对识别率的影响 | 第49-50页 |
| ·姿态扭曲对识别率的影响 | 第50-51页 |
| ·标本受损对识别率的影响 | 第51页 |
| ·每种训练样本数量对识别率的影响 | 第51-52页 |
| ·物种数量对识别率的影响 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第62页 |