| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 形状匹配相关概念及常用方法介绍 | 第12-18页 |
| 2.1 形状匹配相关概念 | 第12-15页 |
| 2.1.1 形状匹配定义 | 第12页 |
| 2.1.2 形状匹配流程 | 第12-13页 |
| 2.1.3 形状匹配基本性质 | 第13-14页 |
| 2.1.4 形状匹配难点 | 第14-15页 |
| 2.2 常用形状匹配算法介绍 | 第15-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 传统形状上下文匹配算法 | 第18-23页 |
| 3.1 形状轮廓样本点提取 | 第18页 |
| 3.2 传统形状上下文定义 | 第18-20页 |
| 3.3 基于传统形状上下文的形状匹配 | 第20-21页 |
| 3.4 算法稳定性及不足分析 | 第21-22页 |
| 3.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 改进的形状上下文算法及其应用 | 第23-38页 |
| 4.1 传统形状上下文改进分析 | 第23页 |
| 4.2 形状上下文算法的改进 | 第23-27页 |
| 4.2.1 图像轮廓预处理 | 第23-25页 |
| 4.2.2 形状上下文的改进 | 第25-26页 |
| 4.2.3 改进形状上下文的计算 | 第26-27页 |
| 4.3 形状距离与相似性匹配 | 第27-30页 |
| 4.3.1 二分图匹配 | 第27-28页 |
| 4.3.2 薄板样条形变模型 | 第28-30页 |
| 4.3.3 形状距离 | 第30页 |
| 4.3.4 形状匹配具体流程 | 第30页 |
| 4.4 实验对比与结果分析 | 第30-37页 |
| 4.4.1 Kimia数据库实验与结果分析 | 第31-34页 |
| 4.4.2 MNIST手写数字数据库实验与结果分析 | 第34-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 结合形状上下文与神经网络的快速形状检索方法 | 第38-46页 |
| 5.1 形状上下文作为神经网络的输入特征 | 第38-42页 |
| 5.1.1 形状上下文简化 | 第39-41页 |
| 5.1.2 形状相似性匹配 | 第41-42页 |
| 5.2 仿真实验及分析 | 第42-45页 |
| 5.2.1 Tari-1000 数据库匹配测试与分析 | 第42-43页 |
| 5.2.2 MNIST手写数字数据库匹配测试 | 第43-45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 论文总结 | 第46-47页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 在学研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
