基于内容的纹理和场景分类
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 前言 | 第7-16页 |
| 1.1 纹理和场景分类概述 | 第7-14页 |
| 1.1.1 研究目的和意义 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第8-14页 |
| 1.2 本文主要创新 | 第14-15页 |
| 1.3 章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 改进局部二值模式 | 第16-33页 |
| 2.1 局部二值模式 | 第16-22页 |
| 2.1.1 基本局部二值模式算子 | 第16页 |
| 2.1.2 普通局部二值模式算子 | 第16-19页 |
| 2.1.3 均匀局部二值模式 | 第19-20页 |
| 2.1.4 旋转不变局部二值模式 | 第20-21页 |
| 2.1.5 旋转不变均匀局部二值模式 | 第21-22页 |
| 2.2 改进局部二值模式 | 第22-25页 |
| 2.2.1 局部二值模式存在的问题 | 第22页 |
| 2.2.2 改进局部二值模式 | 第22-24页 |
| 2.2.3 旋转不变改进局部二值模式 | 第24页 |
| 2.2.4 快速计算 | 第24页 |
| 2.2.5 改进局部二值模式的特点 | 第24-25页 |
| 2.3 实验和结论 | 第25-31页 |
| 2.3.1 非参分类准则 | 第25页 |
| 2.3.2 实验结果与分析 | 第25-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 金字塔概率潜在语义分析 | 第33-50页 |
| 3.1 pLSA | 第33-35页 |
| 3.2 图像特征提取 | 第35-39页 |
| 3.2.1 空间金子塔 | 第36-37页 |
| 3.2.2 关键点检测 | 第37页 |
| 3.2.3 区域描述 | 第37-38页 |
| 3.2.4 矢量量化和词包表示 | 第38页 |
| 3.2.5 金字塔主题直方图 | 第38-39页 |
| 3.3 分类器设计 | 第39-42页 |
| 3.3.1 自适应提升 | 第40-41页 |
| 3.3.2 决策级信息融合 | 第41-42页 |
| 3.4 实验和结论 | 第42-48页 |
| 3.4.1 场景图像库 | 第42-45页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第45页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 总结与展望 | 第50-54页 |
| 4.1 论文小结 | 第50-51页 |
| 4.2 研究展望 | 第51-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 在学期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
