基于图像的昆虫识别研究与设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·昆虫识别研究背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·昆虫识别国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第11-13页 |
| ·论文组织和结构 | 第13-14页 |
| 第2章 昆虫识别关键技术综述 | 第14-26页 |
| ·图像分割 | 第14-15页 |
| ·特征抽取技术 | 第15-17页 |
| ·多特征融合概述 | 第17-18页 |
| ·相关反馈方法 | 第18-21页 |
| ·相关反馈的主要思想 | 第18-19页 |
| ·基于相关反馈的图像检索系统结构 | 第19-20页 |
| ·主要方法 | 第20-21页 |
| ·相似性度量算法 | 第21-23页 |
| ·性能评价方法 | 第23-25页 |
| ·CBIR性能评价方法 | 第23-24页 |
| ·基于K近邻分类的昆虫识别 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于区域的昆虫图像分割 | 第26-34页 |
| ·基于像素的多特征抽取 | 第27-28页 |
| ·像素点纹理特征的抽取 | 第27-28页 |
| ·其它特征的抽取 | 第28页 |
| ·用EM算法实现聚类分析 | 第28-31页 |
| ·EM算法 | 第29-30页 |
| ·昆虫图像区域分割 | 第30-31页 |
| ·昆虫图像分割算法效果分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 特征抽取 | 第34-47页 |
| ·颜色特征抽取 | 第34-35页 |
| ·统计直方图 | 第34-35页 |
| ·颜色矩 | 第35页 |
| ·纹理特征抽取 | 第35-38页 |
| ·游程长度 | 第36-37页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第37-38页 |
| ·形状特征抽取 | 第38-40页 |
| ·图像的形状不变矩特征 | 第38-39页 |
| ·用颜色特征进行基于形状的特征抽取 | 第39-40页 |
| ·结合游程长度和边缘特征提取昆虫图像特征 | 第40-43页 |
| ·综合特征抽取步骤 | 第40-42页 |
| ·结果分析 | 第42-43页 |
| ·局部特征SIFT抽取 | 第43-46页 |
| ·SIFT特征描述子的具体构造过程 | 第44-45页 |
| ·基于SIFT局部特征的昆虫识别 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于特征融合和相关反馈技术的昆虫图像识别 | 第47-65页 |
| ·权系数调整的相关反馈 | 第47-58页 |
| ·特征权重相关反馈结构 | 第47-49页 |
| ·特征归一化 | 第49-50页 |
| ·权值调整 | 第50-52页 |
| ·改进的权系数调整相关反馈算法 | 第52-54页 |
| ·算法实现 | 第54-56页 |
| ·相关反馈实验结果 | 第56-58页 |
| ·基于SVM的相关反馈 | 第58-63页 |
| ·SVM基本原理 | 第58-61页 |
| ·SVM_(active)算法 | 第61-62页 |
| ·算法应用 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 昆虫识别系统实现 | 第65-72页 |
| ·系统功能设计 | 第65-66页 |
| ·系统功能结构 | 第66-67页 |
| ·系统的实现 | 第67-71页 |
| ·昆虫数据库设计 | 第67-68页 |
| ·系统界面 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第7章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文的工作总结 | 第72-73页 |
| ·未来的研究工作 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士期间完成的论文 | 第79页 |
| 参加的科研项目 | 第79页 |
