| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 图像场景分类基础 | 第16-24页 |
| 2.1 场景分类及其难点问题 | 第16-18页 |
| 2.2 场景分类特征提取 | 第18-21页 |
| 2.2.1 SIFT特征 | 第18-19页 |
| 2.2.2 CNN特征 | 第19-21页 |
| 2.3 K-MEANS聚类 | 第21页 |
| 2.4 图像描述 | 第21-22页 |
| 2.4.1 BOW模型 | 第21-22页 |
| 2.4.2 特征编码映射 | 第22页 |
| 2.5 分类器训练 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于多层次特征表示的图像场景分类 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 系统组成 | 第25-26页 |
| 3.3 多层次特征表示 | 第26-29页 |
| 3.3.1 图像块特征提取 | 第26-27页 |
| 3.3.2 VLAD编码 | 第27-28页 |
| 3.3.3 多层次特征融合 | 第28-29页 |
| 3.4 实验数据与评价标准 | 第29-30页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第29页 |
| 3.4.2 评价标准 | 第29-30页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第30-36页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第30页 |
| 3.5.2 码本大小的选择 | 第30-32页 |
| 3.5.3 采样图像块数目的选择 | 第32-33页 |
| 3.5.4 多层次特征表示 | 第33-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于局部特征编码与多通道特征融合的图像场景分类 | 第37-48页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 系统组成 | 第38-39页 |
| 4.3 局部特征编码与多通道特征融合 | 第39-41页 |
| 4.3.1 局部特征编码 | 第39-40页 |
| 4.3.2 多通道特征融合 | 第40-41页 |
| 4.4 实验数据与评价标准 | 第41页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第41-42页 |
| 4.5.2 多通道分析 | 第42-43页 |
| 4.5.3 编码特征与融合特征的通道参数选择 | 第43-44页 |
| 4.5.4 码本大小的选择 | 第44-45页 |
| 4.5.5 滑动窗尺寸选择 | 第45-46页 |
| 4.5.6 分类判别 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于判别性聚类和加权描述的图像场景分类 | 第48-59页 |
| 5.1 引言 | 第48-49页 |
| 5.2 系统组成 | 第49页 |
| 5.3 判别性聚类和加权描述 | 第49-53页 |
| 5.3.1 判别性聚类 | 第49-51页 |
| 5.3.2 特征映射 | 第51-52页 |
| 5.3.3 特征融合 | 第52-53页 |
| 5.4 实验数据与评价标准 | 第53页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第53-58页 |
| 5.5.1 实验设置 | 第53-54页 |
| 5.5.2 判别性聚类次数的选择 | 第54页 |
| 5.5.3 聚类图像块数目的选择 | 第54-56页 |
| 5.5.4 特征加权融合 | 第56-57页 |
| 5.5.5 判别性聚类的分类结果 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |