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基于上下文的目标检测与识别方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
中英文缩写对照表第10-12页
1 绪论第12-25页
   ·引言第12-13页
   ·什么是上下文第13页
   ·人类视觉是如何使用上下文的第13-16页
   ·基于上下文的检测与识别方法的研究现状第16-20页
   ·本文主要研究内容第20-22页
   ·课题来源及内容安排第22-25页
2 基于几何上下文的目标检测与识别方法第25-42页
   ·引言第25-26页
   ·BoF模型第26-28页
   ·基于几何上下文的目标识别模型第28-32页
   ·实验结果与分析第32-40页
   ·本章小结与讨论第40-42页
3 基于邻域上下文的目标检测方法第42-56页
   ·引言第42-45页
   ·基于部件的目标识别模型第45-48页
   ·邻域上下文约束的目标部件模型第48-52页
   ·实验结果与分析第52-54页
   ·本章小结与讨论第54-56页
4 组合全局特征和局部特征的目标检测方法第56-69页
   ·引言第56-57页
   ·级联框架第57-60页
   ·实验参数及数据库第60-62页
   ·实验结果与分析第62-68页
   ·本章小结与讨论第68-69页
5 基于场景上下文的模板匹配方法第69-92页
   ·引言第69-72页
   ·模板匹配第72-73页
   ·基于场景上下文的模板匹配方法第73-75页
   ·实验设计第75-76页
   ·实验结果与分析第76-91页
   ·本章小结与讨论第91-92页
6 基于场景上下文的场景分类方法第92-108页
   ·引言第92-93页
   ·‘Gist’模型和‘BBoFs’模型第93-97页
   ·模型性能评估第97-101页
   ·基于SIFT描述子和AM-FM特征的‘BBoFs’模型第101页
   ·实验结果与分析第101-106页
   ·本章小结与讨论第106-108页
7 目标识别中分类器研究第108-133页
   ·引言第108页
   ·支持向量机第108-111页
   ·AdaBoost第111-114页
   ·一种改进的AdaBoost方法第114-132页
   ·本章小结与讨论第132-133页
8 总结与展望第133-136页
   ·研究工作总结第133-134页
   ·本文的创新之处第134-135页
   ·进一步研究第135-136页
致谢第136-137页
参考文献第137-150页
附录1 攻读学位期间发表的学术论文第150-152页
附录2 开发表的学术论文与博士学位论文的关系第152-154页
附录3 攻读学位期间其它形式学术成果第154-155页
附录4 攻读学位期间参与课题第155页

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