基于稀疏编码直方图的场景图片Logo快速检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关技术研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图像识别研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 Logo检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 LOGO检测相关理论介绍 | 第16-27页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 基于一般物体检测的候选区域定位 | 第16-21页 |
| 2.3 稀疏编码及其直方图表示 | 第21-24页 |
| 2.3.1 稀疏编码和HOG的对比 | 第21-22页 |
| 2.3.2 稀疏编码 | 第22-24页 |
| 2.4 级联支持向量机 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 LOGO候选区域快速提取 | 第27-37页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 显著性检测 | 第27-28页 |
| 3.3 BING一般物体检测算法 | 第28-34页 |
| 3.3.1 标准化梯度 | 第30页 |
| 3.3.2 窗口打分 | 第30-31页 |
| 3.3.3 二值化运算加速 | 第31-34页 |
| 3.4 BING算法改进 | 第34-36页 |
| 3.4.1 改进的NMS算法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 边框定位改进 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 LOGO的特征提取与检测 | 第37-43页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 特征介绍 | 第37页 |
| 4.3 稀疏编码直方图 | 第37-42页 |
| 4.3.1 稀疏编码优点 | 第37-38页 |
| 4.3.2 K-SVD | 第38-41页 |
| 4.3.3 检测分类 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验系统与结果分析 | 第43-53页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 系统介绍 | 第43-46页 |
| 5.2.1 实验开发环境 | 第43页 |
| 5.2.2 实验数据来源 | 第43-44页 |
| 5.2.3 系统实现与框架 | 第44-46页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第46-51页 |
| 5.3.1 改进BING算法 | 第46-48页 |
| 5.3.2 HSC特征与HOG特征对比 | 第48页 |
| 5.3.3 Logo检测结果与对比分析 | 第48-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
