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基于局部图像特征的目标识别和分类方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
符号说明第13-14页
第一章 绪论第14-20页
   ·引言第14-15页
   ·目标识别和分类技术发展概述第15-18页
     ·局部图像特征算法概述第15-16页
     ·建模方法第16-17页
     ·分类方法第17-18页
   ·本课题的背景和意义第18-20页
第二章 局部图像算法的比较学习第20-34页
   ·典型的局部图像特征第20-26页
     ·角点检测发展概况第20-22页
     ·SIFT算法原理第22-24页
     ·SURF算法原理第24-25页
     ·Daisy算法原理第25-26页
   ·评价标准第26-27页
     ·时间标准第26页
     ·Recall-Precision标准第26-27页
     ·重复率和正确匹配率第27页
   ·实验结果与分析第27-34页
     ·数据集第27-29页
     ·时间比较结果第29-30页
     ·Recall-Precision实验结果第30-31页
     ·重复率和正确匹配率实验结果第31-34页
第三章 增强的点描述符第34-40页
   ·EPD描述符的生成算法第34-36页
   ·EPD描述符的距离评价方法第36-37页
   ·EPD描述符的性能评价试验及实验结果第37-40页
     ·时间标准第37-38页
     ·匹配准确率标准第38-40页
第四章 EPD描述符在稠密立体匹配中应用第40-44页
   ·稠密立体匹配方法概述第40-41页
   ·EPD描述符在稠密立体匹配中应用第41-44页
     ·实验过程第41-42页
     ·实验数据分析第42-44页
第五章 基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法第44-56页
   ·伪造印章识别系统新体系第44-47页
     ·伪造印章防伪领域发展概况第44页
     ·伪造印章识别技术第44-46页
     ·伪造印章识别技术新体系的背景第46-47页
   ·伪造印章的识别方法第47-51页
     ·离线阶段第47页
     ·在线阶段第47-51页
   ·伪造印章识别的实现第51-56页
     ·伪造印章识别方法的实现第51-53页
     ·统计研究在各种印章的适用性第53-56页
第六章 基于BoW和SVM的目标分类实现第56-62页
   ·理论基础第56-59页
     ·BoW模型(bag of words)第57-58页
     ·支持向量机分类算法第58-59页
   ·基于BoW和SVM的目标分类实现第59-62页
     ·数据集第59-60页
     ·实验结果分析第60-62页
第七章 总结第62-64页
参考文献第64-70页
致谢第70-72页
研究成果和发表的学术论文目录第72-74页
作者简介第74页
导师简介第74-76页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第76-77页

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