基于图像特征的模式识别的研究与比较



基于图像特征的模式识别的研究与比较

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基于图像特征的模式识别的研究与比较

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-12页
1.1 图像模式识别背景	第8页
1.2 模式识别研究现状	第8-10页
1.3 本文主要研究内容简介	第10-12页
第二章图像预处理和图像分割	第12-35页
2.1 图像灰度化处理	第12-13页
2.2 图像平滑处理	第13-15页
2.3 图像分割	第15-21页
2.3.1 图像分割的定义	第16页
2.3.2 图像分割常用方法的介绍	第16-21页
2.4 基于 EM 的图像分割	第21-29页
2.4.1 高斯混合分布模型(GMM)	第22-24页
2.4.2 EM 算法基本原理	第24-26页
2.4.3 高斯混合分布模型(GMM)的 EM 推导	第26-29页
2.5 二值图像边缘提取	第29-30页
2.6 目标物体轮廓提取的实验	第30-34页
2.7 本章小结	第34-35页
第三章图像特征提取	第35-63页
3.1 形状特征描述方法的介绍	第35-36页
3.2 不变矩特征提取	第36-42页
3.2.1 经典不变矩与边界不变矩原理与算法	第36-40页
3.2.2 基于不变矩特征提取实验	第40-42页
3.3 傅立叶描述子	第42-50页
3.3.1 傅立叶描述子的归一化	第43-45页
3.3.2 多边形逼近的傅里叶描述子	第45-48页
3.3.3 基于傅里叶描述子的特征提取实验	第48-50页
3.4 子空间的特征提取	第50-61页
3.4.1 主成分分析法的特征提取	第51-54页
3.4.2 独立成分分析法的特征提取	第54-60页
3.4.3 基于 PCA 和 ICA 的特征提取实验	第60-61页
3.5 本章小结	第61-63页
第四章图像分类器设计	第63-78页
4.1 神经网络概述	第63-65页
4.2 BP 神经网络的原理及实现	第65-70页
4.2.1 BP 算法梯度求解	第65-70页
4.3 RBF 网络的基本原理和结构	第70-76页
4.3.1 RBF 网络的核函数	第70-73页
4.3.2 RBF 网络的实现	第73-76页
4.4 RBF-BP 的混合神经网络	第76-77页
4.5 本章小结	第77-78页
第五章综合实验	第78-83页
5.1 实验数据与实验流程	第78-80页
5.2 实验结果分析	第80-83页
第六章总结与展望	第83-85页
参考文献	第85-92页

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