| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第13页 |
| 1.4 论文主要框架 | 第13-15页 |
| 第2章 物体识别技术介绍 | 第15-21页 |
| 2.1 物体识别领域中的最新研究方法 | 第15-16页 |
| 2.2 物体识别领域中数据集 | 第16-17页 |
| 2.3 BING 算法介绍 | 第17-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于 LIBSVM 库的 NG 算法研究 | 第21-24页 |
| 3.1 LIBSVM 库介绍 | 第21页 |
| 3.2 e-GSNG 算法和 nu-GSNG 算法 | 第21-23页 |
| 3.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 基于分形技术的改进 BING 算法研究 | 第24-29页 |
| 4.1 分形技术介绍 | 第24-25页 |
| 4.2 分形技术与 BING 算法的融合 | 第25-28页 |
| 4.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第5章 实验及算法分析 | 第29-36页 |
| 5.1 实验概述 | 第29页 |
| 5.2 实验环境 | 第29-30页 |
| 5.3 实验过程 | 第30-31页 |
| 5.4 结果对比 | 第31-35页 |
| 5.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第6章 基于 BING-Frac 算法的 Android 移动应用实现 | 第36-46页 |
| 6.1 移动应用框架 | 第36-40页 |
| 6.2 实现效果与难点 | 第40-44页 |
| 6.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第7章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 7.1 总结 | 第46页 |
| 7.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 作者简介 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |