自适应特征选择在线瓷砖分类系统
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 项目研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 模式识别简介 | 第9-10页 |
| 1.3 模式识别相关问题研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 特征描述子 | 第11页 |
| 1.3.2 分类器 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要研究的工作 | 第12页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 预处理 | 第14-22页 |
| 2.1 高斯滤波 | 第14-16页 |
| 2.2 经典梯度算子 | 第16-18页 |
| 2.3 方差梯度化 | 第18-19页 |
| 2.4 实验对比分析 | 第19-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 特征提取与特征选择 | 第22-31页 |
| 3.1 特征提取 | 第22-26页 |
| 3.1.1 灰度共生矩阵 | 第22-24页 |
| 3.1.2 Tamura纹理特征 | 第24-25页 |
| 3.1.3 其他纹理特征 | 第25-26页 |
| 3.2 特征选择 | 第26-30页 |
| 3.2.1 散布度准则 | 第26-27页 |
| 3.2.2 传统特征选择算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 自适应特征选择 | 第28-30页 |
| 3.3 小结 | 第30-31页 |
| 第四章 自适应特征空间的多类分类器 | 第31-43页 |
| 4.1 SVM | 第31-32页 |
| 4.2 多类问题 | 第32-38页 |
| 4.2.1 一般处理措施 | 第32-33页 |
| 4.2.2 自适应特征空间选择 | 第33-37页 |
| 4.2.3 拒绝分类 | 第37-38页 |
| 4.3 在线增量学习 | 第38-42页 |
| 4.4 小结 | 第42-43页 |
| 第五章 瓷砖在线分类系统 | 第43-48页 |
| 5.1 算法流程 | 第43-44页 |
| 5.2 分类系统 | 第44-45页 |
| 5.3 实验结果 | 第45-47页 |
| 5.4 小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 总结 | 第48-49页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 攻读硕士学位期间的学术成果和参与项目等 | 第54-56页 |
