基于非线性均值漂移的多目标匹配技术的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 概述 | 第10-13页 |
| 1.2 物体目标匹配相关工作 | 第13-20页 |
| 1.2.1 自下而上方法 | 第13-17页 |
| 1.2.2 自上而下方法 | 第17-19页 |
| 1.2.3 总结 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 | 第20-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第21-22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第二章 相关知识 | 第24-38页 |
| 2.1 特征区域提取算法 | 第24-28页 |
| 2.1.1 DoG特征区域检测子 | 第24-26页 |
| 2.1.2 MSER特征区域检测子 | 第26-28页 |
| 2.2 均值漂移算法 | 第28-32页 |
| 2.2.1 核密度估计 | 第28-30页 |
| 2.2.2 概率密度梯度估计 | 第30-32页 |
| 2.3 黎曼流形基础 | 第32-34页 |
| 2.4 矩阵李群基础 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小节 | 第37-38页 |
| 第三章 多目标匹配 | 第38-60页 |
| 3.1 相似几何变换空间 | 第41-46页 |
| 3.1.1 特征区域的提取与初步筛选匹配对 | 第41-42页 |
| 3.1.2 估算相似几何变换 | 第42-45页 |
| 3.1.3 空间的构建及其性质 | 第45-46页 |
| 3.2 非线性均值漂移聚类 | 第46-50页 |
| 3.2.1 黎曼流形中的均值漂移算法 | 第46-48页 |
| 3.2.2 矩阵李群中的均值漂移算法 | 第48-50页 |
| 3.2.3 非线性均值漂移过程 | 第50页 |
| 3.3 基于非线性均值漂移的多目标匹配 | 第50-59页 |
| 3.3.1 均值漂移向量计算方式的简化 | 第51-53页 |
| 3.3.2 度量矩阵H的定义 | 第53-57页 |
| 3.3.3 多目标匹配算法分析 | 第57-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 算法评估实验 | 第60-76页 |
| 4.1 图像特征区域匹配 | 第60-66页 |
| 4.1.1 核带宽参数h设定 | 第62-63页 |
| 4.1.2 距离度量方式对比 | 第63-64页 |
| 4.1.3 特征区域匹配 | 第64-66页 |
| 4.2 多目标匹配实验 | 第66-72页 |
| 4.2.1 多目标匹配算法量化对比 | 第66-68页 |
| 4.2.2 匹配效果展示 | 第68-71页 |
| 4.2.3 失败案例分析 | 第71-72页 |
| 4.3 近似拷贝图像检测 | 第72-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第76-77页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 科研成果 | 第87-88页 |
