基于词袋模型的图像分类研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-17页
·研究背景和意义	第8-9页
·相关模型介绍	第9-12页
·词袋模型介绍	第12-14页
·主要内容与结构安排	第14-17页
·主要内容	第14-15页
·结构安排	第15-17页
2 词袋模型的相关研究	第17-32页
·特征选取	第18-20页
·码本学习	第20-22页
·特征编码	第22-26页
·特征汇总	第26-29页
·特征表示	第29-30页
·本章小结	第30-32页
3 多尺度特征学习	第32-42页
·多尺度码本构建	第35-37页
·多路径编码	第37-39页
·系统流程	第39-40页
·本章小结	第40-42页
4 全局编码	第42-50页
·全局码本信息计算	第43-45页
·局部编码与全局编码	第45-47页
·算法流程	第47-48页
·本章小结	第48-50页
5 基于多尺度全局编码的图像分类	第50-59页
·总体流程	第50-52页
·影响因素分析	第52-54页
·多尺度码本	第52页
·K近邻值的选取	第52-53页
·复杂度分析	第53-54页
·数据集测试	第54-58页
·运动姿势估计	第54-55页
·场景分类	第55-56页
·目标识别	第56-58页
·本章小结	第58-59页
6 结论	第59-61页
·工作总结	第59-60页
·未来展望	第60-61页
参考文献	第61-67页
在学研究成果	第67-68页
致谢	第68页