自然场景下车辆颜色识别研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 英文缩略语 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 选题背景 | 第14-17页 |
| 1.2 研究内容和难点 | 第17-18页 |
| 1.3 本文贡献以及章节安排 | 第18-22页 |
| 2 自然场景下车辆颜色识别的研究现状 | 第22-37页 |
| 2.1 颜色特征设计 | 第22-28页 |
| 2.2 颜色识别 | 第28-35页 |
| 2.3 小结 | 第35-37页 |
| 3 基于特征上下文的车辆颜色识别 | 第37-58页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 预处理 | 第38-39页 |
| 3.3 基于特征上下文的颜色表达 | 第39-43页 |
| 3.4 实验结果 | 第43-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 4 基于边缘限制和区分性区域的车辆颜色识别 | 第58-75页 |
| 4.1 引言 | 第58-60页 |
| 4.2 边缘限制采样 | 第60-61页 |
| 4.3 基于多示例学习的区分性区域选择 | 第61-67页 |
| 4.4 实验结果 | 第67-74页 |
| 4.5 小结 | 第74-75页 |
| 5 基于空间金字塔深度学习的车辆颜色识别 | 第75-93页 |
| 5.1 引言 | 第75-77页 |
| 5.2 特征学习 | 第77-80页 |
| 5.3 空间信息嵌入 | 第80-82页 |
| 5.4 实验结果 | 第82-92页 |
| 5.5 小结 | 第92-93页 |
| 6 总结与展望 | 第93-96页 |
| 6.1 全文总结 | 第93-94页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-110页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文和专利 | 第110-111页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的项目 | 第111页 |
