| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本论文研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要创新点 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 三维表面纹理介绍 | 第15-27页 |
| 2.1 纹理特征提取 | 第15-16页 |
| 2.2 SIFT 特征描述符 | 第16-23页 |
| 2.3 纹理图像数据采集 | 第23-24页 |
| 2.4 郎伯模型 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 Bag-of-features 模型 | 第27-36页 |
| 3.1 Bag-of-features 算法的构建过程 | 第27-32页 |
| 3.1.1 特征提取以及描述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 聚类算法 | 第28-31页 |
| 3.1.3 构建图像码书 | 第31-32页 |
| 3.2 基于 Bag-of-features 算法的图像分类技术 | 第32-35页 |
| 3.2.1 PLSA 分类算法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 SVM 分类算法 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于 Haar 特征的 Active Basis 原理 | 第36-41页 |
| 4.1 原始 Actie Basis 模型简介 | 第36-38页 |
| 4.2 基于 Haar 特征的 Active Basis 模型简介 | 第38-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 基于 Bag-of-features 算法的三维纹理光照方向估计 | 第41-48页 |
| 5.1 基于 Bag-of-features 算法的纹理特征构建及分类 | 第41-43页 |
| 5.2 构造基于 Active Haar 特征的 base 直方图并估计光照方向 | 第43-44页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简历 | 第53页 |
| 硕士期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
