摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-35页 |
1.1 研究目的与意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外发展现状 | 第13-31页 |
1.2.1 鞋底痕迹花纹自动分类 | 第13-18页 |
1.2.2 鞋底痕迹花纹检索技术 | 第18-24页 |
1.2.3 鞋底痕迹花纹图像的匹配测度 | 第24-25页 |
1.2.4 鞋底痕迹花纹检索算法的评价方法 | 第25-28页 |
1.2.5 鞋底痕迹花纹数据库 | 第28-29页 |
1.2.6 相关产品 | 第29-30页 |
1.2.7 现阶段鞋底痕迹花纹检索系统存在问题分析 | 第30-31页 |
1.3 本文主要工作和章节安排 | 第31-35页 |
1.3.1 主要工作内容 | 第31-33页 |
1.3.2 本文创新点 | 第33页 |
1.3.3 本文组织结构 | 第33-35页 |
第2章 现场鞋底痕迹花纹成像特点及特征分析 | 第35-44页 |
2.1 现场鞋底痕迹花纹图像提取方法 | 第35-36页 |
2.2 现场鞋底痕迹花纹成像特点 | 第36-38页 |
2.3 鞋底痕迹花纹的特征分析 | 第38-42页 |
2.3.1 鞋型特征 | 第38-40页 |
2.3.2 鞋底花纹特征 | 第40-42页 |
2.4 本研究采用的鞋底痕迹花纹图像库 | 第42-43页 |
2.5 本章小结 | 第43-44页 |
第3章 基于反馈的现场鞋底痕迹花纹检索算法框架 | 第44-50页 |
3.1 目前基于内容的图像检索算法框架 | 第44-46页 |
3.1.1 基于内容的无反馈图像检索 | 第44-46页 |
3.1.2 基于反馈的图像检索 | 第46页 |
3.1.3 存在的问题 | 第46页 |
3.2 基于反馈的现场鞋底痕迹花纹检索算法框架 | 第46-48页 |
3.3 本章小结 | 第48-50页 |
第4章 基于小波-傅里叶变换的现场鞋底痕迹花纹初步检索算法 | 第50-80页 |
4.1 基于小波-傅里叶变换的现场鞋底痕迹花纹初步检索框架 | 第50-51页 |
4.2 图像预处理 | 第51-53页 |
4.3 图像分区与置信度计算 | 第53-56页 |
4.4 基于小波-傅里叶变换的特征提取算法 | 第56-67页 |
4.4.1 原理概述 | 第57-64页 |
4.4.2 特征提取 | 第64-67页 |
4.5 基于相似度估计的现场鞋底痕迹花纹特征匹配 | 第67-73页 |
4.5.1 相似性度量 | 第67-68页 |
4.5.2 匹配策略 | 第68-73页 |
4.6 实验结果与分析 | 第73-79页 |
4.6.1 基于局部不变特征描述子的特征提取 | 第73-75页 |
4.6.2 基于小波-傅里叶变换特征提取算法的初步检索结果 | 第75-79页 |
4.7 本章小结 | 第79-80页 |
第5章 基于支持向量机的现场鞋底痕迹花纹二次检索算法 | 第80-101页 |
5.1 基于支持向量机的现场鞋底痕迹花纹二次检索框架 | 第80页 |
5.2 原理概述 | 第80-88页 |
5.3 基于SVM的现场鞋底痕迹花纹二次检索算法 | 第88-94页 |
5.3.1 基于SVM的分类算法 | 第88-91页 |
5.3.2 匹配策略 | 第91-94页 |
5.4 实验结果与分析 | 第94-100页 |
5.4.1 基于SVM分类算法的实验结果 | 第94-97页 |
5.4.2 二次检索算法的实验结果 | 第97-98页 |
5.4.3 实验结果比较 | 第98-100页 |
5.5 本章小结 | 第100-101页 |
第6章 典型算法性能比较 | 第101-106页 |
6.1 鞋底痕迹花纹图像数据库 | 第101页 |
6.2 性能指标 | 第101-102页 |
6.3 测试方法与测试用例 | 第102页 |
6.4 实验结果与分析 | 第102-104页 |
6.4.1 几何不变性测试 | 第102-104页 |
6.4.2 现场图像测试 | 第104页 |
6.5 典型算法比较与分析 | 第104-105页 |
6.6 本章小结 | 第105-106页 |
第7章 总结与展望 | 第106-108页 |
7.1 本文主要工作总结 | 第106-107页 |
7.2 未来工作展望 | 第107-108页 |
参考文献 | 第108-113页 |
攻读学位期间公开发表论文 | 第113-114页 |
致谢 | 第114-115页 |
作者简介 | 第115页 |