基于局部学习的超像素级图像目标识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·图像目标识别研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-14页 |
| 2 超像素级目标识别 | 第14-32页 |
| ·超像素 | 第14-16页 |
| ·超像素作为目标识别基本单元的意义 | 第14页 |
| ·过分割方法的选择 | 第14-16页 |
| ·超像素特征 | 第16-22页 |
| ·DSIFT特征 | 第17-20页 |
| ·Bag-of-Words特征 | 第20-21页 |
| ·结合DSIFT与Bag-of-Words特征 | 第21-22页 |
| ·超像素目标识别方法 | 第22-28页 |
| ·算法框图 | 第22-24页 |
| ·K-means字典 | 第24-26页 |
| ·分类器设计 | 第26-28页 |
| ·超像素邻域 | 第28-32页 |
| 3 基于局部学习的目标识别 | 第32-42页 |
| ·局部学习的基本思想 | 第32-33页 |
| ·本文局部学习方法 | 第33-37页 |
| ·局部模型的划分 | 第35-36页 |
| ·局部模型的构造 | 第36-37页 |
| ·局部模型的数量 | 第37页 |
| ·超像素邻域的修正 | 第37-39页 |
| ·识别结果的分割 | 第39-42页 |
| 4 实验结果与分析 | 第42-52页 |
| ·Graz-02数据库介绍 | 第42-43页 |
| ·参数设定及结果评价准则 | 第43-45页 |
| ·参数设定 | 第43页 |
| ·结果评价准则 | 第43-45页 |
| ·实验结果评价与分析 | 第45-52页 |
| ·本文超像素级目标识别结果 | 第45-49页 |
| ·超像素级目标识别与其他目标识别方法的比较 | 第49-50页 |
| ·本文超像素级目标识别的分割结果图 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
