组合图像局部特征的商标识别算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 课题的主要研究内容 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第9-10页 |
| 1.4 本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 商标识别系统概述 | 第11-25页 |
| 2.1 商标识别的困难与挑战 | 第11页 |
| 2.2 商标识别系统的基本组成及框架 | 第11-12页 |
| 2.3 国内外研究现状 | 第12-23页 |
| 2.3.1 基于树的特征组合 | 第15-17页 |
| 2.3.2 基于三角剖分的特征组合 | 第17-19页 |
| 2.3.3 基于边和三角形的级联特征组合 | 第19-21页 |
| 2.3.4 基于数据挖掘的特征组合 | 第21-23页 |
| 2.4 商标识别数据库 | 第23页 |
| 2.5 商标识别系统的评价指标 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 目标识别算法基础 | 第25-37页 |
| 3.1 图像局部特征 | 第25-30页 |
| 3.1.1 SIFT特征点检测 | 第25-28页 |
| 3.1.2 特征点描述 | 第28-30页 |
| 3.2 词包模型 | 第30-32页 |
| 3.3 快速特征描述子匹配 | 第32-35页 |
| 3.3.1 kd-tree | 第32-34页 |
| 3.3.2 层次K均值索引 | 第34-35页 |
| 3.4 倒排文件 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于图像局部特征组合的商标识别算法 | 第37-45页 |
| 4.1 本文算法基本原理及其流程 | 第37-38页 |
| 4.2 组合图像局部特征 | 第38-43页 |
| 4.2.1 图像形态变换 | 第38-39页 |
| 4.2.2 特征空间聚类 | 第39-43页 |
| 4.3 商标识别分类器构造 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验过程以及结果分析 | 第45-51页 |
| 5.1 实验数据库 | 第45-46页 |
| 5.2 扩展数据库 | 第46页 |
| 5.3 实验结果 | 第46-47页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 5.4.1 参数空间网格划分 | 第47-48页 |
| 5.4.2 分类器核函数 | 第48页 |
| 5.4.3 可扩展性 | 第48-49页 |
| 5.4.4 有效性 | 第49-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
