基于移动终端的多角度实物识别方法
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究历史及现状 | 第11-12页 |
| 1.3 存在的问题及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要的研究工作及成果 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究 | 第15-30页 |
| 2.1 实物的表示 | 第15-19页 |
| 2.1.1 物体的几何表示 | 第15-16页 |
| 2.1.2 物体的外观表示 | 第16-19页 |
| 2.2 实物匹配方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 灰度基础匹配 | 第19页 |
| 2.2.2 特征基础匹配 | 第19-23页 |
| 2.3 常用局部特征 | 第23-26页 |
| 2.3.1 SIFT系列特征 | 第23-24页 |
| 2.3.2 二值系列特征 | 第24-26页 |
| 2.4 基于模型的实物识别系统 | 第26-28页 |
| 2.4.1 实物识别系统模块分述 | 第26-27页 |
| 2.4.2 实物识别系统性能综述 | 第27-28页 |
| 2.5 移动端实物识别方案介绍 | 第28-30页 |
| 2.5.1 C/S解决方案 | 第28页 |
| 2.5.2 纯移动端解决方案 | 第28-30页 |
| 第三章 多角度实物识别系统的基本构成 | 第30-34页 |
| 3.1 图像预处理 | 第31-32页 |
| 3.1.1 常规预处理 | 第31页 |
| 3.1.2 快速目标检测 | 第31-32页 |
| 3.2 特征提取与匹配 | 第32-33页 |
| 3.2.1 ORB特征提取与匹配 | 第32-33页 |
| 3.2.2 颜色特征提取及相似度量 | 第33页 |
| 3.3 匹配结果判决 | 第33-34页 |
| 第四章 快速目标定位及特征匹配 | 第34-46页 |
| 4.1 快速目标检测研究 | 第34-40页 |
| 4.1.1 目标检测问题 | 第34-35页 |
| 4.1.2 BING目标检测算法 | 第35-39页 |
| 4.1.3 区域对比度分析 | 第39-40页 |
| 4.1.4 候选区域筛选 | 第40页 |
| 4.2 合特征与匹配 | 第40-46页 |
| 4.2.1 ORB局部特征方法 | 第40-43页 |
| 4.2.2 HSV空间内全局颜色特征 | 第43-44页 |
| 4.2.3 局部特征与全局特征的匹配 | 第44-46页 |
| 第五章 实验结果 | 第46-55页 |
| 5.1 实验相关数据集 | 第46-47页 |
| 5.1.1 公用数据集 | 第46页 |
| 5.1.2 自建数据集 | 第46-47页 |
| 5.2 B-G目标检测性能 | 第47-49页 |
| 5.3 特征性能分析 | 第49-51页 |
| 5.3.1 ORB特征 | 第49-51页 |
| 5.3.2 全局颜色特征 | 第51页 |
| 5.4 系统性能分析 | 第51-52页 |
| 5.5 安卓平台移植 | 第52-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 工作总结 | 第55页 |
| 6.2 研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61页 |
