基于移动终端的杂志封面识别系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像识别技术的发展及应用 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要内容和创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 图像识别技术相关介绍 | 第14-20页 |
| 2.1 图像识别系统及其应用平台 | 第14-15页 |
| 2.1.1 图像识别系统简介 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像识别技术应用平台 | 第15页 |
| 2.2 特征提取算法研究 | 第15-18页 |
| 2.2.1 基于全局特征的图像识别方法 | 第15-17页 |
| 2.2.2 基于局部特征的图像识别方法 | 第17-18页 |
| 2.3 图像识别系统的评判标准 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于杂志封面的特征匹配算法探究 | 第20-42页 |
| 3.1 概述 | 第20-22页 |
| 3.2 封面图像预处理 | 第22-24页 |
| 3.2.1 灰度化 | 第23-24页 |
| 3.2.2 平滑滤波 | 第24页 |
| 3.3 基于杂志封面边框的粗定位 | 第24-29页 |
| 3.3.1 杂志封面区域检测 | 第25-26页 |
| 3.3.2 杂志边框轮廓提取 | 第26-29页 |
| 3.4 基于局部SURF特征的提取算法 | 第29-36页 |
| 3.4.1 SURF算法概述 | 第29-30页 |
| 3.4.2 积分图像 | 第30页 |
| 3.4.3 构建Hessian矩阵 | 第30-32页 |
| 3.4.4 构建尺度空间 | 第32-33页 |
| 3.4.5 快速Hessian极值点检测 | 第33-34页 |
| 3.4.6 特征描述子 | 第34-36页 |
| 3.5 特征匹配算法 | 第36-41页 |
| 3.5.1 相似性度量 | 第36-37页 |
| 3.5.2 基于最近距离比次近距离的匹配方法 | 第37-38页 |
| 3.5.3 Hessian矩阵迹加速匹配 | 第38页 |
| 3.5.4 RANSAC算法剔除误匹配点 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 系统实现及实验结果分析 | 第42-61页 |
| 4.1 系统概述 | 第42-43页 |
| 4.1.1 系统目标 | 第42页 |
| 4.1.2 系统运行环境 | 第42页 |
| 4.1.3 系统架构 | 第42-43页 |
| 4.2 服务器模块 | 第43-50页 |
| 4.2.1 模块功能 | 第43-44页 |
| 4.2.2 服务器流程 | 第44页 |
| 4.2.3 杂志封面训练 | 第44-47页 |
| 4.2.4 杂志封面匹配 | 第47-50页 |
| 4.3 客户端模块 | 第50-51页 |
| 4.3.1 模块功能 | 第50页 |
| 4.3.2 功能展示 | 第50-51页 |
| 4.4 系统结果分析 | 第51-60页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第51页 |
| 4.4.2 匹配算法准确率测试与比较 | 第51-53页 |
| 4.4.3 匹配算法效率测试与比较 | 第53-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 本文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
