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融合全局信息与局部信息的显著性检测方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-11页
    1.1 选题背景及研究意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-10页
    1.3 本文组织结构安排第10-11页
第二章 相关工作介绍及本文贡献第11-15页
    2.1 相关研究算法及存在问题第11-12页
        2.1.1 基于先验知识的显著性检测第11-12页
        2.1.2 基于局部线性约束的显著性检测方法第12页
        2.1.3 融合全局信息与局部信息的方法第12页
    2.2 目前现有工作的主要问题第12-13页
    2.3 本文主要工作及主要贡献第13-15页
第三章 融合全局与局部的显著性检测方法第15-23页
    3.1 全局显著图构建第15-18页
        3.1.1 背景先验显著图第15-17页
        3.1.2 中心先验和Objectness先验第17页
        3.1.3 三种先验知识融合第17-18页
    3.2 局部显著图的构建第18-23页
        3.2.1 字典的构建第18-19页
        3.2.2 局部线性约束编码重构第19-21页
        3.2.3 融合算法第21-23页
第四章 实验与结果分析第23-30页
    4.1 数据库介绍第23页
    4.2 评测方法介绍第23-24页
        4.2.1 P-R曲线第23-24页
        4.2.2 F-measure得分第24页
    4.3 算法参数与纵向分析第24-26页
        4.3.1 尺度对于算法的影响第24-25页
        4.3.2 算法各部分性能分析第25-26页
    4.4 本文算法与其他现有算法的比较第26-30页
        4.4.1 在ECSSD数据库中本文算法与对比算法的性能比较第26页
        4.4.2 在SOD数据库中本文算法与对比算法的性能比较第26-27页
        4.4.3 在PASCAL-S数据库中本文算法与对比算法的性能比较第27-28页
        4.4.4 在SED数据库中本文算法与对比算法的性能比较第28页
        4.4.5 本文算法与其他显著性算法的比较与分析第28-29页
        4.4.6 视觉比较第29-30页
第五章 总结与展望第30-31页
参考文献第31-34页
致谢第34-35页
硕士期间公开发表的论文第35页

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