典型交通载具类字典稀疏识别方法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·车辆识别国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·稀疏编码研究现状 | 第12页 |
| ·论文组织结构和创新点 | 第12-14页 |
| 第二章 车辆分类理论基础与稀疏识别概述 | 第14-33页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·特征提取概述 | 第14-20页 |
| ·颜色特征 | 第15-16页 |
| ·纹理特征 | 第16-19页 |
| ·形状特征 | 第19-20页 |
| ·车辆分类常用特征提取算法 | 第20-29页 |
| ·LBP算法 | 第21-24页 |
| ·SURF算法 | 第24-27页 |
| ·Harr-like特征 | 第27-29页 |
| ·稀疏识别概述 | 第29-32页 |
| ·稀疏编码理论 | 第29-30页 |
| ·SRC模型 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于稀疏识别的典型交通载具分类 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·系统实现 | 第33-37页 |
| ·系统整体流程 | 第34页 |
| ·SURF特征提取 | 第34-35页 |
| ·稀疏识别 | 第35-37页 |
| ·稀疏系数求解算法 | 第37-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于类字典稀疏识别的典型交通载具分类 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·基于FCM聚类的SURF特征提取 | 第43-44页 |
| ·引入类字典和字典学习的稀疏识别 | 第44-52页 |
| ·引入类字典的稀疏识别 | 第44-45页 |
| ·字典学习方法 | 第45-52页 |
| ·快速稀疏系数求解算法 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 系统设计与实验结果分析 | 第55-60页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·整体流程 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
