| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状和存在的问题 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文结构 | 第13-14页 |
| 1.5 小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第15-26页 |
| 2.1 基于局部特征的图像描述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 角点检测 | 第16-17页 |
| 2.1.2 斑点检测 | 第17页 |
| 2.1.3 图像局部特征描述 | 第17-18页 |
| 2.2 常规的基于子区域描述的局部特征提取方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 SIFT | 第18-19页 |
| 2.2.2 GLOH | 第19页 |
| 2.2.3 HoG | 第19-20页 |
| 2.3 目标检测算法框架 | 第20-23页 |
| 2.3.1 滑动窗口搜索 | 第21页 |
| 2.3.2 相似性度量 | 第21-23页 |
| 2.3.3 非极大值抑制 | 第23页 |
| 2.4 支持向量机 | 第23-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 图像微观结构的二值化表示 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 图像微观结构模式表达原理 | 第27-33页 |
| 3.2.1 二值图像微观结构模式表达 | 第27-28页 |
| 3.2.2 BIMP重要执行模式 | 第28-30页 |
| 3.2.3 灰度图像微观结构二值模式编码 | 第30页 |
| 3.2.4 GIMMRP匹配模板及其归一化 | 第30-31页 |
| 3.2.5 GIMMRP最大响应投票编码 | 第31-33页 |
| 3.3 小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于图像微观结构的二值化表示的目标检测与识别 | 第34-54页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 目标检测 | 第34-38页 |
| 4.2.1 八方向GIMMRP匹配模板的获取 | 第35-37页 |
| 4.2.2 特征提取与池化 | 第37-38页 |
| 4.3 旋转目标检测流程 | 第38-40页 |
| 4.4 目标检测实验结果与分析 | 第40-45页 |
| 4.4.1 布匹图像检测实验 | 第40-42页 |
| 4.4.2 瓷砖图像实验 | 第42-44页 |
| 4.4.3 瓷盘图像实验 | 第44-45页 |
| 4.5 识别算法设计 | 第45-48页 |
| 4.5.1 LBP | 第45-46页 |
| 4.5.2 池化 | 第46-47页 |
| 4.5.3 三种识别算法流程 | 第47-48页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 4.6.1 人脸识别实验 | 第48-50页 |
| 4.6.2 手写数字实验 | 第50-51页 |
| 4.6.3 车标识别实验 | 第51-53页 |
| 4.7 小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第61页 |
| 参与的科研项目 | 第61页 |