| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-34页 |
| ·模式识别的实用价值和学术意义 | 第10页 |
| ·模式识别的概念及要素 | 第10-14页 |
| ·模式识别的定义 | 第10-11页 |
| ·模式的定义 | 第11-12页 |
| ·形变的定义 | 第12-13页 |
| ·不变量的定义 | 第13-14页 |
| ·模式识别的主流技术的原理 | 第14页 |
| ·形变不变量研究历史和现状 | 第14-29页 |
| ·几何结构 | 第15-18页 |
| ·积分变换 | 第18-22页 |
| ·交互信息方法 | 第22-23页 |
| ·矩不变量 | 第23-27页 |
| ·神经网络 | 第27-28页 |
| ·组合不变量 | 第28-29页 |
| ·待解决的问题 | 第29-30页 |
| ·本文的研究内容及贡献 | 第30-31页 |
| ·论文结构安排 | 第31-34页 |
| 2 一个基本的不变量——凸包 | 第34-52页 |
| ·引言 | 第34-37页 |
| ·视觉注意模拟算法的数学基础 | 第37-39页 |
| ·视觉注意模拟算法 | 第39-43页 |
| ·最大内接圆仿射变换 | 第43-47页 |
| ·实验结果 | 第47-51页 |
| ·六种随机数据类型下阈值性能分析 | 第48页 |
| ·与 Quickhull, QuiGran 和 Andrew 算法在六种随机情形下的比较 | 第48-50页 |
| ·MICAT 的性能分析 | 第50页 |
| ·VAICH 使用 MICAT 与 VAICH 不使用 MICAT 时的性能比较 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 3 一个新的显性不变量——拓扑编码 | 第52-74页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·点集的拓扑编码的计算 | 第53-58页 |
| ·凸包分解 | 第53-54页 |
| ·凸包分解的一个例子 | 第54-55页 |
| ·计算大点集的拓扑编码 | 第55-58页 |
| ·非刚体运动下的拓扑编码 | 第58-62页 |
| ·环向抖动点 | 第58-59页 |
| ·径向抖动点 | 第59-61页 |
| ·待测点集的噪声点或缺失点 | 第61-62页 |
| ·编码旋转效应 | 第62页 |
| ·点集的拓扑编码的匹配 | 第62-65页 |
| ·实验结果 | 第65-72页 |
| ·模拟数据 | 第65-70页 |
| ·图像数据 | 第70-72页 |
| ·小结 | 第72-74页 |
| 4 隐性不变量在模式识别中的应用 | 第74-88页 |
| ·隐性不变量的一个应用例子 | 第74-76页 |
| ·求解最大内接圆仿射变换（MICAT）的方法 | 第76-80页 |
| ·第一阶段 MICAT | 第77页 |
| ·第二阶段 MICAT | 第77-79页 |
| ·最大内接圆仿射变换 | 第79-80页 |
| ·仿射变换下的对象识别 | 第80页 |
| ·实验结果 | 第80-84页 |
| ·模拟数据 | 第80-82页 |
| ·真实数据 | 第82-84页 |
| ·小结和讨论 | 第84-88页 |
| 5 不变量组合优化的一种新方法 | 第88-96页 |
| ·引言 | 第88-89页 |
| ·逆向快速决策树算法 | 第89-91页 |
| ·算法思想 | 第89-90页 |
| ·算法描述 | 第90-91页 |
| ·实例分析 | 第91-93页 |
| ·性能比较实验结果 | 第93-95页 |
| ·小结 | 第95-96页 |
| 6 总结与展望 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-114页 |
| 附录 | 第114-117页 |
| A 计算 ti的过程 | 第114-115页 |
| B 求解第二阶段 MICAT 的拉伸强度 ti | 第115-117页 |
| C 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第117页 |
| D 作者在攻读博士学位期间所参与的科研项目 | 第117页 |