线画草图识别的若干策略研究

中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 绪论	第8-13页
·研究背景及意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-11页
·本文主要研究成果	第11-12页
·本文的基本结构	第12-13页
第二章 Eitz线画草图识别算法的分析	第13-24页
·Eitz线画草图识别技术	第13-21页
·sift局部特征	第13-16页
·视觉词包模型	第16-17页
·SVM分类器的基本原理	第17-21页
·Eitz线画草图识别算法步骤	第21-22页
·Eitz线画草图识别算法优缺点	第22-23页
·本章小结	第23-24页
第三章 一种新的位置信息关联的线画草图识别算法	第24-35页
·算法主要思想及流程图	第24-25页
·特征提取过程	第25-29页
·融合位置信息的类hog局部特征的提取过程	第25-28页
·视觉词汇表的构建过程	第28-29页
·局部特征的量化过程	第29页
·特征融合过程	第29页
·分类识别过程	第29-30页
·实验结果和分析	第30-34页
·实验环境与测试数据库	第30-31页
·实验参数设置	第31-32页
·实验结果及分析	第32-34页
·本章小结	第34-35页
第四章 一种新的上下文关联的线画草图识别算法	第35-49页
·算法主要思想及流程图	第35-36页
·特征提取过程	第36-41页
·基于多方向上下文信息关联的局部特征提取方法	第37-38页
·引入局部约束线性编码技术的特征量化	第38-40页
·空间金字塔划分以及特征融合	第40-41页
·实验结果分析	第41-48页
·测试数据集及基本参数	第41-42页
·本章算法与传统词包模型局部特征性能比较	第42-43页
·不同邻域方向数对识别率的影响	第43页
·不同的pooling方法对识别率的影响	第43-44页
·本文算法与Eitz算法之间时间性能的比较	第44页
·本章算法和Eitz算法识别率的比较	第44-47页
·识别效果展示	第47-48页
·本章小结	第48-49页
总结与展望	第49-51页
附录-线画草图测试数据库图集选例	第51-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62-63页
个人简历	第63-64页
在校期间发表的学术论文	第64页