基于非对称逆布局模型的目标识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-26页 |
| ·研究背景、目的及意义 | 第10-13页 |
| ·国内外研究概况 | 第13-22页 |
| ·本文课题来源 | 第22-23页 |
| ·本文主要研究内容 | 第23-26页 |
| 2 非对称逆布局目标表示模型 | 第26-39页 |
| ·目标表示模型 | 第26-28页 |
| ·非对称逆布局思想 | 第28-30页 |
| ·目标分层结构模型 | 第30-33页 |
| ·非对称逆布局目标表示模型 | 第33-36页 |
| ·NAOM模型复杂度分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 NAOM模型中的特征描述 | 第39-52页 |
| ·特征的选择与提取方法 | 第39-40页 |
| ·NAOM模型的目标表面特征 | 第40-43页 |
| ·NAOM模型的目标轮廓特征 | 第43-49页 |
| ·NAOM模型特征描述符复杂度分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 4 NAOM目标模型的学习 | 第52-63页 |
| ·NAOM目标模型的结构学习 | 第52-55页 |
| ·目标局部块判别权重学习 | 第55-58页 |
| ·NAOM目标模型局部分类器学习 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 基于NAOM模型的目标检测 | 第63-75页 |
| ·改进的Hough投票算法 | 第63-65页 |
| ·NAOM目标模型局部块初始检测 | 第65-70页 |
| ·NAOM模型的目标确认 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 6 实验数据及结果分析 | 第75-92页 |
| ·实验测试标准 | 第75-76页 |
| ·INRIA和W-S数据库实验及分析 | 第76-81页 |
| ·ETHZ图像库的实验及分析 | 第81-84页 |
| ·Caltech 101数据库实验及分析 | 第84-87页 |
| ·UIUC car数据库实验及分析 | 第87-89页 |
| ·实验数据的综合比较及分析 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 7 总结与展望 | 第92-95页 |
| ·全文总结 | 第92-93页 |
| ·研究展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-108页 |
| 附录一 攻读学位期间发表的论文 | 第108-109页 |
| 附录二 攻读学位期间参与的科研项目及受到奖励情况 | 第109页 |
