首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于多特征融合的视频文本检测

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第9-15页
    1.1 研究背景及研究意义第9-10页
    1.2 基于文本的视频检索的国内外研究现状第10-13页
    1.3 论文主要工作及组织架构第13-15页
        1.3.1 论文主要工作第13-14页
        1.3.2 论文组织架构第14-15页
第2章 相关研究基础第15-29页
    2.1 视频文本的分类及特征第15-17页
    2.2 图像预处理第17-19页
    2.3 特征提取第19-23页
    2.4 支持向量机介绍第23-26页
    2.5 检测算法评价指标第26-27页
    2.6 本章小结第27-29页
第3章 基于颜色、边缘和纹理特征组合+SVM的视频文本检测第29-43页
    3.1 训练样本的选取第29-30页
    3.2 文本的特征提取第30-35页
        3.2.1 基于颜色的特征提取第30-31页
        3.2.2 基于边缘的特征提取第31-32页
        3.2.3 基于纹理的特征提取第32-34页
        3.2.4 特征提取算法流程第34-35页
    3.3 SVM分类器的训练第35-36页
    3.4 SVM视频文本检测第36-37页
    3.5 实验结果与分析第37-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第4章 基于颜色、边缘和HOG特征组合+SVM的视频文本检测第43-53页
    4.1 训练样本的选取第43-44页
    4.2 文本的特征提取第44-46页
        4.2.1 基于颜色的特征提取第44页
        4.2.2 基于边缘的特征提取第44页
        4.2.3 基于HOG的特征提取第44-45页
        4.2.4 特征提取算法流程第45-46页
    4.3 SVM分类器的训练第46页
    4.4 SVM视频文本检测第46-48页
    4.5 实验结果与分析第48-51页
    4.6 本章小结第51-53页
第5章 总结与展望第53-55页
    5.1 工作总结第53-54页
    5.2 展望第54-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-61页
硕士研究生期间获得研究成果第61页

论文共61页,点击 下载论文
上一篇:基于局部描述符的掌纹识别算法研究
下一篇:EnergyPlus计算内核下的BIM建筑能耗分析研究