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图像分类中的局部不变特征研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及研究意义第10-11页
    1.2 局部不变特征研究概况第11-14页
        1.2.1 局部不变特征采样研究概况第11-12页
        1.2.2 局部不变特征描述研究概况第12-14页
    1.3 本文主要工作及组织结构第14-16页
第2章 基于Bag-of-Words的图像表示模型第16-26页
    2.1 Bag-of-Words模型第17-19页
        2.1.1 Bag-of-Words模型第17-18页
        2.1.2 计算机视觉中的Bag-of-Words模型第18-19页
    2.2 构建视觉字典第19-23页
        2.2.1 k-means聚类算法第20页
        2.2.2 快速k-means算法第20-23页
    2.3 空间金字塔第23-24页
    2.4 本章小结第24-26页
第3章 局部不变特征第26-42页
    3.1 引言第26-27页
    3.2 局部不变特征采样及其不变性第27-31页
        3.2.1 感兴趣点检测算子第27-29页
        3.2.2 密集采样和随机采样第29-31页
    3.3 SIFT描述子第31-33页
        3.3.1 主方向对齐第31-32页
        3.3.2 SIFT描述子的几何结构第32-33页
    3.4 彩色描述子与光度不变性第33-41页
        3.4.1 反射模型第33-34页
        3.4.2 对角模型第34-35页
        3.4.3 光度分析第35-36页
        3.4.4 彩色描述子及其不变性第36-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第4章 旋转变换特征及实验分析第42-53页
    4.1 旋转变换特征第42-46页
        4.1.1 快速密集SIFT特征第42-46页
    4.2 实验数据与实验方法第46-47页
    4.3 实验与分析第47-51页
        4.3.1 采样方式实验分析第47-49页
        4.3.2 描述子对比实验分析第49-50页
        4.3.3 旋转变换特征实验分析第50-51页
        4.3.4 快速密集SIFT特征与旋转变换特征加速效果第51页
    4.4 本章小结第51-53页
第5章 基于局部形态和彩色特征的烧结状态识别第53-61页
    5.1 引言第53-54页
    5.2 基于局部特征的烧结状态识别第54-56页
        5.2.1 基于Bag-of-Words模型的图像表示第54-55页
        5.2.2 局部特征采样第55页
        5.2.3 局部形态和彩色描述子第55-56页
        5.2.4 空间金字塔直方图第56页
    5.3 实验与分析第56-59页
    5.4 本章小结第59-61页
结论第61-63页
参考文献第63-70页
致谢第70-71页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第71-72页
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录第72页

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