基于人工免疫系统的自然图像分类算法与技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·相关研究的评述 | 第9-12页 |
| ·图像内容描述的研究现状 | 第9-10页 |
| ·人工免疫系统在图像分类领域中的应用 | 第10-12页 |
| ·研究目标和主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论与算法阐述 | 第14-31页 |
| ·相关概念的界定与说明 | 第14-16页 |
| ·图像分类 | 第14页 |
| ·人工免疫系统 | 第14-16页 |
| ·图像内容描述的理论 | 第16-24页 |
| ·图像视觉特征 | 第16-23页 |
| ·图像相似性度量 | 第23-24页 |
| ·人工免疫系统算法与应用 | 第24-29页 |
| ·人工免疫的基本算法 | 第24-26页 |
| ·克隆选择算法 | 第26-28页 |
| ·人工免疫系统的应用 | 第28-29页 |
| ·基于人工免疫的图像分类原理 | 第29-31页 |
| 第3章 基于人工免疫系统的自然图像分类算法 | 第31-44页 |
| ·算法的基本流程 | 第31-33页 |
| ·抗原捕获 | 第33页 |
| ·亲和度度量 | 第33-34页 |
| ·子特征距离 | 第33-34页 |
| ·综合特征距离 | 第34页 |
| ·抗原刺激方式及识别策略 | 第34-35页 |
| ·克隆选择与变异 | 第35-36页 |
| ·算例分析 | 第36-44页 |
| ·算例环境 | 第36-37页 |
| ·分块权值 | 第37-39页 |
| ·特征权值 | 第39-40页 |
| ·结果分析 | 第40-44页 |
| 第4章 基于颜色分布熵的自然图像分类技术研究 | 第44-56页 |
| ·颜色空间分布熵 | 第44-46页 |
| ·图像信息熵 | 第44页 |
| ·颜色的空间分布熵 | 第44-45页 |
| ·加权的空间分布熵 | 第45-46页 |
| ·基于颜色分布熵的自然图像分类算法 | 第46-47页 |
| ·技术实验分析 | 第47-56页 |
| ·实验环境 | 第47-48页 |
| ·分块权值 | 第48-50页 |
| ·特征权值 | 第50-51页 |
| ·基于颜色特征的分类对比与分析 | 第51-53页 |
| ·基于综合特征的分类对比与分析 | 第53-56页 |
| 研究结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
