| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 目标识别技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 深度学习算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 流形学习算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于模板选取的局部不变特征提取方法简介 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基于局部不变的特征提取算法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 特征提取的目的及条件 | 第17页 |
| 2.2.2 特征提取的判别依据 | 第17-19页 |
| 2.2.3 局部不变特征提取算法 | 第19-20页 |
| 2.2.4 SIFT特征提取算法 | 第20-21页 |
| 2.3 特征提取中的模板选取算法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 模板选取的相似性 | 第22-23页 |
| 2.3.2 模板提取的判决准则 | 第23-24页 |
| 2.3.4 模板提取的一般方法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于局部神经反应的模板选取方法研究 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 局部神经反应 | 第26-31页 |
| 3.2.1 模型结构 | 第26-28页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第28-31页 |
| 3.3 基于局部神经反应的模板选取方法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 模板提取的最优准则 | 第31-32页 |
| 3.3.2 模板提取的算法描述 | 第32-35页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第35-39页 |
| 3.4.1 MNIST数据库上的实验结果 | 第35-36页 |
| 3.4.2 Yale人脸数据库上的实验结果 | 第36-38页 |
| 3.4.3 Caltech101数据库上的实验结果 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 局部神经反应在目标识别中的应用 | 第40-46页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 基于局部神经反应的目标识别系统 | 第41-45页 |
| 4.2.1 MATLAB的GUI软件设计 | 第41-43页 |
| 4.2.2 基于局部神经反应的目标识别过程及结果 | 第43-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |