基于智能手机的广告牌识别算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外研究成果 | 第9页 |
| 1.2.2 国内研究成果 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第12-18页 |
| 2.1 常用的图像识别算法 | 第12页 |
| 2.2 RANSAC算法 | 第12-13页 |
| 2.3 Spark生态系统 | 第13-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 识别系统的整体方案设计 | 第18-22页 |
| 3.1 用户需求分析 | 第18-19页 |
| 3.1.1 用户需求 | 第18页 |
| 3.1.2 需求分析 | 第18-19页 |
| 3.2 系统的识别算法流程概要设计 | 第19-20页 |
| 3.3 广告牌识别系统框架设计 | 第20-21页 |
| 3.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 图像预处理 | 第22-28页 |
| 4.1 图像压缩方案的研究 | 第22-23页 |
| 4.2 图像滤波 | 第23-27页 |
| 4.2.1 常规滤波算法 | 第23-24页 |
| 4.2.2 滤波算法的分析与选取 | 第24-27页 |
| 4.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第五章 复杂背景下图像识别算法的设计 | 第28-49页 |
| 5.1 基于复杂背景的图像识别流程设计 | 第28-30页 |
| 5.2 特征提取与匹配算法的研究 | 第30-43页 |
| 5.2.1 特征提取常用算法 | 第30-40页 |
| 5.2.2 特征匹配与匹配点筛选 | 第40-43页 |
| 5.3 样本定位与识别算法的设计 | 第43-46页 |
| 5.3.1 样本定位的必要性 | 第43页 |
| 5.3.2 广告牌图像定位 | 第43-45页 |
| 5.3.3 广告牌图像确定 | 第45-46页 |
| 5.4 实验与分析 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 基于智能手机的广告牌识别系统实现 | 第49-56页 |
| 6.1 服务器端实现 | 第49-52页 |
| 6.1.1 服务器架构 | 第49-50页 |
| 6.1.2 服务器端算法实现 | 第50-52页 |
| 6.2 手机客户端界面 | 第52-54页 |
| 6.3 系统测试 | 第54-55页 |
| 6.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第七章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 7.1 总结 | 第56页 |
| 7.2 展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第60页 |
