基于局部特征字典的图像分类算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像分类总体流程 | 第10-11页 |
| 1.3 人脸识别 | 第11-13页 |
| 1.3.1 人脸检测与对齐 | 第11-12页 |
| 1.3.2 人脸识别方法 | 第12-13页 |
| 1.4 荧光细胞图像分类 | 第13-14页 |
| 1.5 研究内容和论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 局部特征提取 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 SIFT | 第16-20页 |
| 2.2.1 尺度不变检测子 | 第17-19页 |
| 2.2.2 SIFT描述子 | 第19-20页 |
| 2.3 GTP | 第20-24页 |
| 2.3.1 仿射不变检测子 | 第21-22页 |
| 2.3.2 GTP描述子 | 第22-24页 |
| 2.4 实验 | 第24-28页 |
| 2.4.1 GTP特征量化评估 | 第24-26页 |
| 2.4.2 GTP特征直观评估 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于联合稀疏表示的图像分类方法 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 字典构建 | 第30-31页 |
| 3.3 联合稀疏表示分类器 | 第31-32页 |
| 3.4 字典过滤 | 第32页 |
| 3.4.1 全局过滤 | 第32页 |
| 3.4.2 分类过滤 | 第32页 |
| 3.5 人脸验证实验 | 第32-37页 |
| 3.5.1 LFW数据库 | 第32-33页 |
| 3.5.2 实验设计与评估 | 第33-34页 |
| 3.5.3 结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.6 荧光细胞分类实验 | 第37-40页 |
| 3.6.1 ICPR 2012 数据库 | 第37-38页 |
| 3.6.2 实验设计与评估 | 第38页 |
| 3.6.3 结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于字典学习的联合稀疏表示方法 | 第41-49页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 词袋模型（Bag of Words） | 第41-45页 |
| 4.2.1 Kmeans字典学习 | 第41-42页 |
| 4.2.2 特征编码 | 第42-43页 |
| 4.2.3 直方图生成 | 第43页 |
| 4.2.4 支持向量机 | 第43-45页 |
| 4.3 字典学习联合稀疏表示 | 第45页 |
| 4.4 ICPR 2012 荧光细胞分类实验 | 第45-48页 |
| 4.4.1 实验设计与评估 | 第45-46页 |
| 4.4.2 结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第55-56页 |
