基于MACF的物体检测及中心定位—硕士毕业论文下载



基于MACF的物体检测及中心定位

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基于MACF的物体检测及中心定位

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章引言	第9-18页
· 课题的研究背景及意义	第9-11页
· 国内外的研究机构和数据库	第11-13页
· 国内外的研究机构	第12页
· 物体检测领域常用数据库	第12-13页
· 难点问题分析和性能指标	第13-16页
· 论文研究的内容	第16页
· 本文的主要贡献	第16-17页
· 论文内容安排	第17-18页
第二章物体的表示方法与常用学习算法	第18-32页
· 物体表示方式概述	第18-19页
· 常用的特征与描述子	第19-23页
· 常用的学习算法	第23-29页
· 监督学习算法	第23-28页
· 无监督学习算法	第28-29页
· 测试过程中的搜索方法	第29-30页
· 本章总结	第30-32页
第三章基于 MACF 的物体检测	第32-48页
· 常用的边缘检测算子	第33-36页
· Sobel 算子	第33页
· Canny 算子	第33-34页
· 拉普拉斯算子	第34-35页
· LoG 算法	第35-36页
· Berkeley 算子	第36页
· ACF 特征提取	第36-42页
· 基础形状的提取	第36-38页
· 点分布模型（PDM）	第38-39页
· 构建 ACF 特征	第39-42页
· MACF 特征的获取	第42-43页
· MACF 与测试样本的匹配	第43-44页
· 实验评估	第44-47页
· 单一尺度多视角数据库实验验证	第44-46页
· 多尺度多视角数据库实验验证	第46-47页
· 本章总结	第47-48页
第四章中心定位算法	第48-56页
· 广义霍夫变换	第48-49页
· Meanshift 算法	第49-50页
· 隐性形状模型	第50-51页
· 自适应中心定位算法	第51-53页
· 实验结果	第53-55页
· 本章总结	第55-56页
第五章结论与展望	第56-58页
· 结论	第56-57页
· 本文的主要工作	第56页
· 本文的创新点	第56-57页
· 展望	第57-58页
参考文献	第58-64页
致谢	第64-65页
攻读硕士期间发表的论文	第65-66 页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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