融入直方图相交核的局部稀疏编码图像分类算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 稀疏编码和直方图相交核 | 第17-31页 |
| 2.1 稀疏编码 | 第17-22页 |
| 2.1.1 稀疏编码的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 稀疏编码的学习方法 | 第18-21页 |
| 2.1.3 有监督稀疏编码的学习方法 | 第21页 |
| 2.1.4 稀疏编码的不足与缺点 | 第21-22页 |
| 2.2 局部稀疏编码 | 第22-25页 |
| 2.2.1 拉普拉斯稀疏编码 | 第22-24页 |
| 2.2.2 局部约束线性编码 (LLC) | 第24-25页 |
| 2.3 直方图及直方图相交核 | 第25-30页 |
| 2.3.1 图像直方图算子描述符（SIFT） | 第25-28页 |
| 2.3.2 直方图相交核 | 第28-29页 |
| 2.3.3 高效计算核函数方法 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 融入直方图相交核的局部编码方法 | 第31-41页 |
| 3.1 映射空间中的字典学习 | 第31-33页 |
| 3.2 映射空间下的局部编码 | 第33-37页 |
| 3.2.1 精确编码算法 | 第33-35页 |
| 3.2.2 近似编码算法 | 第35-37页 |
| 3.3 构建图像级别稀疏编码 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 实验与分析 | 第41-48页 |
| 4.1 数据预处理及参数设置 | 第41-42页 |
| 4.2 实验结果 | 第42-45页 |
| 4.2.1 Caltech101 | 第42-43页 |
| 4.2.2 Caltech256 | 第43-44页 |
| 4.2.3 15Scenes | 第44页 |
| 4.2.4 特征分析 | 第44-45页 |
| 4.2.5 参数选择 | 第45页 |
| 4.3 重新审视 pooling | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
