基于人工免疫系统和内容的自然图像分类技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·人工免疫系统在图像分类领域中的应用现状 | 第12-13页 |
| ·图像内容描述的研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容及论文组织安排 | 第15-17页 |
| 第2章 人工免疫系统的基本原理及算法 | 第17-26页 |
| ·生物免疫系统 | 第17-19页 |
| ·生物免疫系统的组成及基本术语 | 第17-18页 |
| ·生物免疫机制 | 第18-19页 |
| ·人工免疫系统和生物免疫系统的关系 | 第19-20页 |
| ·人工免疫系统 | 第20-24页 |
| ·人工免疫系统的研究内容 | 第20-21页 |
| ·标准人工免疫算法 | 第21-23页 |
| ·克隆选择算法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第3章 图像分类基础 | 第26-35页 |
| ·图像分类的基本框架 | 第26页 |
| ·基于人工免疫的图像分类原理 | 第26-27页 |
| ·图像内容描述 | 第27-34页 |
| ·图像视觉特征 | 第27-33页 |
| ·图像相似性度量 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 新的人工免疫算法 | 第35-47页 |
| ·算法及关键技术 | 第35-40页 |
| ·抗原捕获 | 第35-36页 |
| ·亲和度度量 | 第36-37页 |
| ·抗原刺激方式及识别策略 | 第37页 |
| ·克隆选择 | 第37-38页 |
| ·克隆变异 | 第38页 |
| ·算法流程 | 第38-40页 |
| ·实验研究 | 第40-46页 |
| ·实验环境和图像库 | 第40-41页 |
| ·权值选择 | 第41-44页 |
| ·分类实验 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于颜色分布熵的自然图像分类 | 第47-57页 |
| ·颜色空间分布熵 | 第47-49页 |
| ·图像信息熵的概念 | 第47-48页 |
| ·颜色的空间分布熵 | 第48页 |
| ·加权的空间分布熵 | 第48-49页 |
| ·算法描述 | 第49-50页 |
| ·相似性度量 | 第49-50页 |
| ·算法步骤 | 第50页 |
| ·实验研究 | 第50-56页 |
| ·权值选择 | 第50-52页 |
| ·分类实验 | 第52-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
