基于支持向量机的色素斑痣类皮肤症状识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·计算机辅助诊断在皮肤症状识别中的应用 | 第8-10页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第10-12页 |
| 2 统计学习理论与支持向量机 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·统计学习理论 | 第13-15页 |
| ·支持向量机 | 第15-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 改进的支持向量机多分类算法 | 第24-31页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·SVM 常用多分类算法 | 第24-28页 |
| ·模糊支持向量机(FSVM) | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 皮肤症状图像的分割与特征提取 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·皮肤症状图像特征分析 | 第32-33页 |
| ·图像分割 | 第33-36页 |
| ·特征提取 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 5 基于FSVM 的皮肤症状图像识别 | 第39-44页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·图像配准策路 | 第40-41页 |
| ·图像检索与查询 | 第41页 |
| ·SVM 分类系统的结构 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 6 总结与展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第50页 |
