结合显著性检测与词袋模型的目标分类方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 目标分类存在的问题和发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要工作和组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论与算法 | 第18-30页 |
| 2.1 显著性检测 | 第18-24页 |
| 2.1.1 基于直方图对比度的算法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于图论的视觉显著性算法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 AC算法 | 第20-21页 |
| 2.1.4 LC算法 | 第21-22页 |
| 2.1.5 Itti算法 | 第22-24页 |
| 2.2 词袋模型 | 第24-25页 |
| 2.3 尺度不变特征变换 | 第25-28页 |
| 2.4 最大类间差分方法 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 结合显著性检测与词袋模型的目标分类 | 第30-43页 |
| 3.1 优化显著图 | 第30-31页 |
| 3.2 改进图像二值化方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 最大类间差分方法缺点分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于区域的图像二值化方法 | 第33-34页 |
| 3.3 结合GBVS与AC显著性检测的感兴趣区域 | 第34-36页 |
| 3.4 优化视觉词典 | 第36-41页 |
| 3.4.1 密度峰值聚类 | 第37-39页 |
| 3.4.2 DPCA缺点 | 第39-40页 |
| 3.4.3 Auto-KNN | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 实验结果及分析 | 第43-52页 |
| 4.1 实验环境 | 第43页 |
| 4.2 实验图像库 | 第43-44页 |
| 4.2.1 MSRC-21图像库 | 第43-44页 |
| 4.2.2 PASCAL VOC 2007图像库 | 第44页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第44-48页 |
| 4.4 量化评价 | 第48-49页 |
| 4.5 性能评价 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结及未来工作 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第60页 |
