全方位舌像特征提取及多核学习分类
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·计算机自动舌像分析系统简介 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 舌图像预处理 | 第13-23页 |
| ·舌图像获取 | 第13页 |
| ·颜色校正 | 第13-15页 |
| ·舌体分割 | 第15-22页 |
| ·舌体区域选取 | 第16页 |
| ·基于分水岭算法的图像分割 | 第16-19页 |
| ·区域合并与轮廓优化 | 第19-21页 |
| ·分割结果评价 | 第21页 |
| ·人机交互 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 舌像多特征提取 | 第23-48页 |
| ·颜色特征分析 | 第23-32页 |
| ·数据获取 | 第24-25页 |
| ·局部线性嵌入算法 | 第25页 |
| ·色彩空间 | 第25-27页 |
| ·参数选择评价准则 | 第27-28页 |
| ·实验结果与探索分析 | 第28-31页 |
| ·舌苔舌质颜色分离 | 第31-32页 |
| ·纹理特征分析 | 第32-36页 |
| ·Gabor小波变换 | 第33-34页 |
| ·子图像纹理能量 | 第34-36页 |
| ·几何特征分析 | 第36-41页 |
| ·舌形状特征 | 第36-37页 |
| ·舌厚度特征 | 第37-41页 |
| ·有形物质特征分析 | 第41-46页 |
| ·红刺特征 | 第41-45页 |
| ·瘀斑瘀点特征 | 第45页 |
| ·齿痕特征 | 第45页 |
| ·舌纹特征 | 第45-46页 |
| ·计算机自动舌像分析系统 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于多核学习的分类方法 | 第48-58页 |
| ·矩阵重建 | 第48-51页 |
| ·矩阵填充 | 第48-49页 |
| ·矩阵恢复 | 第49-50页 |
| ·增广拉格朗日乘子法 | 第50页 |
| ·矩阵填充并修复 | 第50-51页 |
| ·多核学习 | 第51-56页 |
| ·支持向量机 | 第51-52页 |
| ·核技巧 | 第52-54页 |
| ·多核方法及求解 | 第54-56页 |
| ·实验分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
