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基于可拓学的图像识别方法及其并行化研究

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基于可拓学的图像识别方法及其并行化研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1.绪论第9-14页
  · 研究背景第9页
  · 国内外研究现状第9-12页
    · 图像识别概述第9-10页
    · 图像识别国内外研究现状第10-11页
    · 可拓模式识别研究现状第11-12页
  · 研究的目的和意义第12页
  · 本论文的研究内容与安排第12-14页
    · 研究的内容第12-13页
    · 论文内容的安排第13-14页
2. 可拓学的理论基础及可拓识别模型第14-21页
  · 基元的概念第14-15页
  · 拓展分析原理第15-17页
    · 可扩分析原理第15-16页
    · 发散分析原理第16-17页
  · 可拓变换第17-18页
    · 可拓变换的定义第17-18页
    · 常用的可拓变换第18页
  · 可拓识别方法第18-21页
    · 可拓识别研究的对象第18-19页
    · 可拓识别方法的一般步骤第19-21页
3. 基于亮度拓展变换的可拓图像识别第21-28页
  · 图像颜色直方图及其拓展颜色直方图第21-23页
  · 基于拓展颜色直方图的图像识别第23-24页
  · 实验结果与分析第24-27页
  · 小结第27-28页
4. 基于方向拓展E-SURF的可拓图像识别第28-45页
  · 引言第28-29页
  · 特征点检测第29-33页
    · 积分图像第30页
    4.2.2 Hessian 矩阵及其近似第30-31页
    · 尺度空间的构建第31-33页
    · 特征点检测第33页
  · 特征点主方向及其拓展方向的计算第33-34页
  · 特征点描述子生成第34-35页
  · 特征点匹配第35-37页
    · 基于欧氏距离的特征点匹配第35-36页
    · 快速索引匹配第36-37页
  4.6 基于 E-SURF 的图像识别算法第37-39页
  · 实验结果与分析第39-44页
    4.7.1 E-SURF 匹配点对实验第40-43页
    · 对同类图像的识别实验第43-44页
    · 对不同类图像的识别实验第44页
  · 小结第44-45页
5. 基于E-SURF的图像识别算法的并行化第45-54页
  · 并行程序设计思想第45-47页
    · 分解、任务、依赖图和任务映射第46页
    · 任务分解技术第46-47页
  · 多核多线程实现技术第47-50页
    · 操作系统对多核的支持第47-48页
    5.2.2 与多线程相关的 WIN API 函数第48-49页
    5.2.3 线程间的同步 WIN API 函数第49-50页
  5.3 E-SURF 算法的并行化设计第50-52页
    · 算法各部分的并行性分析第50-51页
    · 算法任务分配与依赖关系第51-52页
  · 实验结果及分析第52-54页
6. 结论第54-55页
参考文献第55-58页
附录:硕士研究生学习阶段发表的论文第58-59页
致谢第59-60 页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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