| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第15-16页 |
| 缩略语对照表 | 第16-21页 |
| 第一章 绪论 | 第21-33页 |
| 1.1 图像分类与识别的研究背景及意义 | 第21-22页 |
| 1.2 超像素的发展历史及研究现状 | 第22-25页 |
| 1.2.1 超像素相关介绍 | 第22页 |
| 1.2.2 超像素生成算法 | 第22-24页 |
| 1.2.3 基于超像素的图像分类面临的问题 | 第24-25页 |
| 1.3 图像特征学习 | 第25-30页 |
| 1.3.1 基于Rough集和模糊Rough集的特征学习 | 第25-28页 |
| 1.3.2 基于多层学习的特征学习 | 第28-30页 |
| 1.3.3 特征学习面临的挑战 | 第30页 |
| 1.4 本文主要工作与内容安排 | 第30-33页 |
| 第二章 基于动态Rough子空间选择的集成分类算法 | 第33-53页 |
| 2.1 引言 | 第33-35页 |
| 2.2 一种基于动态Rough子空间选择的集成分类算法框架 | 第35-42页 |
| 2.2.1 多组特征子集 | 第35页 |
| 2.2.2 特征依赖度 | 第35-36页 |
| 2.2.3 约减特征子集搜索空间 | 第36-40页 |
| 2.2.4 准确-多样评估准则 | 第40-42页 |
| 2.2.5 基于动态Rough子集的集成分类算法总结 | 第42页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第42-51页 |
| 2.3.1 特征子集性能分析 | 第43-46页 |
| 2.3.2 多样性指标 | 第46-47页 |
| 2.3.3 集成系统规模 | 第47-49页 |
| 2.3.4 整体性能对比 | 第49-51页 |
| 2.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 基于模糊稀疏自编码器的图像人脸识别算法 | 第53-75页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 基于模糊稀疏自编码器框架的单幅图像人脸识别算法 | 第54-60页 |
| 3.2.1 稀疏自编码器 | 第54-55页 |
| 3.2.2 基于图像块的模糊Rough集特征选择算法 | 第55-58页 |
| 3.2.3 基于稀疏自编码器的全局特征学习 | 第58-59页 |
| 3.2.4 基于模糊稀疏自编码器的人脸识别算法总结 | 第59-60页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第60-72页 |
| 3.3.1 数据描述与实验设置 | 第60-61页 |
| 3.3.2 块尺寸取值分析 | 第61-64页 |
| 3.3.3 特征数比率取值分析 | 第64-65页 |
| 3.3.4 单幅人脸图像分类算法比较 | 第65-68页 |
| 3.3.5 TLFL算法与CNN算法比较 | 第68-72页 |
| 3.4 本章小结 | 第72-75页 |
| 第四章 基于模糊超像素表征学习的极化SAR图像分类 | 第75-103页 |
| 4.1 引言 | 第75-76页 |
| 4.2 基于模糊超像素的图像分类算法 | 第76-81页 |
| 4.2.1 模糊超像素的概念 | 第76页 |
| 4.2.2 模糊超像素算法 | 第76-80页 |
| 4.2.3 基于模糊超像素的极化SAR图像分类算法 | 第80-81页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第81-101页 |
| 4.3.1 极化SAR数据集介绍 | 第81-82页 |
| 4.3.2 参数分析 | 第82-84页 |
| 4.3.3 模糊超像素算法性能分析 | 第84-93页 |
| 4.3.4 基于模糊超像素的图像分类性能 | 第93-101页 |
| 4.4 本章小结 | 第101-103页 |
| 第五章 基于FER模糊超像素表征学习的极化SAR图像分类 | 第103-121页 |
| 5.1 引言 | 第103页 |
| 5.2 基于模糊等价关系的模糊超像素算法 | 第103-107页 |
| 5.2.1 极化SAR图像中的模糊等价关系 | 第103-104页 |
| 5.2.2 基于模糊等价关系的模糊C均值聚类 | 第104-106页 |
| 5.2.3 自适应确定待定像素比例 | 第106页 |
| 5.2.4 后处理与分类 | 第106-107页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第107-117页 |
| 5.3.1 像素依赖度分析 | 第107-112页 |
| 5.3.2 平衡参数分析与设置 | 第112-113页 |
| 5.3.3 超像素质量评价 | 第113-117页 |
| 5.3.4 分类结果 | 第117页 |
| 5.4 本章小结 | 第117-121页 |
| 第六章 总结与展望 | 第121-125页 |
| 6.1 工作总结 | 第121-122页 |
| 6.2 工作展望 | 第122-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 致谢 | 第137-139页 |
| 作者简介 | 第139-141页 |
