| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 纹理分类的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 纹理分类方法的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 基于混合高斯模型(GMM)匹配的纹理分类 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 2 图像的特征提取 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 基于手工设计的特征 | 第17-25页 |
| 2.3 基于深层卷积神经网络的特征 | 第25-30页 |
| 2.4 小结 | 第30-31页 |
| 3 高斯分布之间的距离 | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于概率统计的距离度量 | 第32-35页 |
| 3.3 基于黎曼流形结构的距离度量 | 第35-40页 |
| 3.4 改进的高斯嵌入距离 | 第40-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-42页 |
| 4 基于GMM和稀疏表示的推土距离的纹理分类 | 第42-65页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基于推土距离的GMM匹配 | 第43-46页 |
| 4.2.1 推土距离(EMD) | 第43-45页 |
| 4.2.2 基于稀疏表示的推土距离(SR-EMD) | 第45-46页 |
| 4.3 实验和分析 | 第46-64页 |
| 4.3.1 方法框架 | 第47页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第47-50页 |
| 4.3.3 实验分析 | 第50-64页 |
| 4.4 小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |