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基于局部二进制特征描述的卫星装配目标识别方法研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第12-26页
    1.1 课题的研究背景和意义第12-13页
    1.2 基于局部特征描述的识别方法研究现状第13-18页
        1.2.1 特征点检测研究现状第14-16页
        1.2.2 特征点描述研究现状第16-17页
        1.2.3 特征匹配与目标识别研究现状第17-18页
    1.3 局部二进制描述方式综述第18-23页
        1.3.1 基于手动设计的局部二进制描述第18-19页
        1.3.2 手动设计二进制特征描述的改进第19-20页
        1.3.3 基于优化学习的局部二进制描述第20-21页
        1.3.4 优化学习的二进制描述研究进展第21-23页
    1.4 目标识别及其特征描述存在问题第23-24页
    1.5 本文主要研究内容第24-26页
第二章 基于标量量化与倒排索引策略的目标识别方法第26-44页
    2.1 引言第26页
    2.2 SIFT检测与描述基础理论第26-29页
    2.3 标量量化与倒排索引策略和原理第29-32页
        2.3.1 浮点型描述向量标量量化第29-30页
        2.3.2 倒排列表索引策略查询第30-32页
    2.4 标量量化与倒排索引策略的匹配和识别方法第32-35页
        2.4.1 相似度规则获取候选特征点第32页
        2.4.2 距离比例准则和随机采样匹配点第32-34页
        2.4.3 依据正确匹配率识别目标第34-35页
    2.5 实验比较与分析第35-42页
        2.5.1 机器人系统硬件组成第35-37页
        2.5.2 测试环境与评价依据第37-38页
        2.5.3 标准库以及装配设备第38页
        2.5.4 描述方式区分性能评估第38-40页
        2.5.5 标准工件目标识别结果分析第40页
        2.5.6 SQIF、SIFT等算法执行时间第40-42页
    2.6 本章小结第42-44页
第三章 基于改进型视网膜关键点描述的目标识别方法第44-62页
    3.1 引言第44页
    3.2 视网膜关键点描述基础理论第44-47页
    3.3 改进型视网膜关键点描述原理第47-51页
        3.3.1 Fast-Difference特征提取第47页
        3.3.2 局部邻域多组层区域构建第47-48页
        3.3.3 采样映射模型和点对组合方式第48-50页
        3.3.4 采样点对迭代选择机制第50-51页
    3.4 改进型视网膜关键点描述的匹配与识别方法第51-53页
        3.4.1 最近邻准则和随机采样匹配点第51页
        3.4.2 K-D树搜索策略查询匹配点第51-52页
        3.4.3 依据正确匹配率识别目标第52-53页
    3.5 实验比较与分析第53-60页
        3.5.1 选择标准工件视频建立测试集第53-54页
        3.5.2 区域分割与映射模型参数评估第54-56页
        3.5.3 描述方式区分性能对比第56-58页
        3.5.4 标准工件目标识别效果分析第58-59页
        3.5.5 ImFREAK、FREAK算法执行时间第59-60页
    3.6 本章小结第60-62页
第四章 基于最优投影变换特征点描述的目标识别方法第62-82页
    4.1 引言第62页
    4.2 投影变换不变性基础理论第62-64页
    4.3 最优投影变换特征点描述原理第64-68页
        4.3.1 目标函数确定第64-65页
        4.3.2 最优投影向量计算第65-66页
        4.3.3 变换阈值参数求解第66-67页
        4.3.4 局部二进制描述向量建立第67-68页
    4.4 最优投影变换特征点描述的匹配与识别方法第68-71页
        4.4.1 距离比例准则与随机采样匹配点第68页
        4.4.2 BBF搜索策略查询匹配点第68-70页
        4.4.3 依据正确匹配率识别目标第70-71页
    4.5 实验比较与分析第71-77页
        4.5.1 利用装配设备视频建立训练与测试集第71-72页
        4.5.2 最优投影变换参数评估第72-73页
        4.5.3 ROC数据与连线对比描述方式区分性能第73-74页
        4.5.4 典型装配设备识别结果分析第74-75页
        4.5.5 OPTI、ORB等算法执行时间比较第75-77页
        4.5.6 存储空间占用与消耗初步统计第77页
    4.6 局部二进制描述及其识别理论分析与对比第77-81页
        4.6.1 标量量化与倒排索引的识别优势和缺陷第77-78页
        4.6.2 改进型视网膜描述的识别优点和不足第78-79页
        4.6.3 最优投影变换描述的识别优越性第79-80页
        4.6.4 局部二进制描述与识别方法对比第80-81页
    4.7 本章小结第81-82页
第五章 多尺度矩形域优化选择的局部二进制描述方式第82-94页
    5.1 引言第82页
    5.2 多尺度空间基础理论第82-84页
    5.3 多尺度矩形区域优化选择的描述原理第84-88页
        5.3.1 局部邻域多尺度图像建立第84-85页
        5.3.2 候选矩形区域参数数据提取第85页
        5.3.3 矩形区域快速优化选择第85-88页
        5.3.4 二进制类型描述数据生成第88页
    5.4 实验比较与分析第88-93页
        5.4.1 召回率精确率信息评估描述方式区分特性第89-90页
        5.4.2 MRFO、RFDg等算法执行时间比较第90-91页
        5.4.3 存储空间占用与消耗全面分析第91-93页
    5.5 本章小结第93-94页
第六章 多级量化差值参数数据嵌入的快速局部特征匹配策略第94-104页
    6.1 引言第94页
    6.2 ORB检测与描述基础理论第94-96页
    6.3 多级量化差值参数数据嵌入的快速匹配原理第96-101页
        6.3.1 相似度规则与查询矩阵匹配特征第96-98页
        6.3.2 多级量化差值参数数据嵌入第98-99页
        6.3.3 特征匹配等级和匹配方式第99-101页
    6.4 实验比较与分析第101-103页
        6.4.1 匹配策略区分性能评估第101-102页
        6.4.2 匹配策略运算时间比较第102-103页
    6.5 本章小结第103-104页
第七章 结论与展望第104-108页
    7.1 论文结论第104-106页
    7.2 研究展望第106-108页
参考文献第108-116页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第116-118页
致谢第118页

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