| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第16-17页 |
| 2 面向尺度鲁棒的目标识别相关算法 | 第17-31页 |
| 2.1 基于特征点匹配的目标识别相关算法 | 第17-25页 |
| 2.1.1 特征点检测算法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 特征点描述算法 | 第19-24页 |
| 2.1.3 特征点匹配算法 | 第24-25页 |
| 2.2 基于词袋模型的目标识别相关算法 | 第25-30页 |
| 2.2.1 特征袋模型相关算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 视觉词典构建相关算法 | 第27-29页 |
| 2.2.3 支持向量机的相关算法 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 改进的基于哈希索引的尺度鲁棒目标识别算法 | 第31-49页 |
| 3.1 改进的尺度鲁棒的特征检测 | 第31-38页 |
| 3.1.1 尺度空间理论 | 第31-33页 |
| 3.1.2 构建高斯金字塔 | 第33-35页 |
| 3.1.3 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.2 改进的FREAK特征描述 | 第38-45页 |
| 3.2.1 FREAK特征描述 | 第38-41页 |
| 3.2.2 改进的FREAK特征描述 | 第41-43页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 3.3 基于哈希索引的特征匹配 | 第45-48页 |
| 3.3.1 建立哈希索引的特征匹配 | 第45-48页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 改进的基于词袋模型的尺度鲁棒目标识别算法与系统实现 | 第49-61页 |
| 4.1 基于词袋模型的目标识别算法 | 第49-53页 |
| 4.1.1 空间金字塔匹配模型 | 第49-51页 |
| 4.1.2 SIFT特征提取 | 第51-53页 |
| 4.2 改进的基于词袋模型的尺度鲁棒目标识别算法 | 第53-58页 |
| 4.2.1 尺度处理 | 第53-54页 |
| 4.2.2 改进的基于词袋模型的尺度鲁棒目标识别算法 | 第54-58页 |
| 4.3 改进的基于词袋模型的尺度鲁棒目标识别系统实现 | 第58-60页 |
| 4.3.1 安卓开发环境搭建 | 第58-59页 |
| 4.3.2 安卓设备上的系统实现 | 第59页 |
| 4.3.3 安卓设备上的系统实现效果 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 结论 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |
