基于ELM的图像分类算法研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 目录 | 第11-13页 |
| 图清单 | 第13页 |
| 表清单 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-21页 |
| ·图像处理概述 | 第14-18页 |
| ·图像分类发展 | 第18-19页 |
| ·本论文的内容安排 | 第19-21页 |
| 2 基于ELM的图像分类算法 | 第21-33页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·ELM算法 | 第21-23页 |
| ·支持向量机 | 第23-27页 |
| ·图像颜色特征提取 | 第27-29页 |
| ·基于ELM的快速图像分类算法与实验 | 第29-30页 |
| ·研究工作小节 | 第30-33页 |
| 3 基于EELM的人机交互图像分割算法 | 第33-39页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·EELM算法 | 第33-35页 |
| ·基于EELM人机交互图像分割算法 | 第35页 |
| ·分割实验与分析 | 第35-36页 |
| ·研究工作小节 | 第36-39页 |
| 4 基于EKM的图像聚类算法 | 第39-45页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·K-MEANS聚类算法 | 第39-40页 |
| ·EKM算法 | 第40页 |
| ·DLA算法 | 第40-43页 |
| ·基于EKM的图像聚类算法与实验 | 第43页 |
| ·研究工作小结 | 第43-45页 |
| 5 基于EKM和EELM融合的图像识别算法 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·曲波变换 | 第45-48页 |
| ·融合图像分类算法与实验 | 第48-54页 |
| ·研究工作小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·研究总结及主要创新成果 | 第55-56页 |
| ·进一步研究的问题 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |
