细粒度物体分类方法设计与实现



细粒度物体分类方法设计与实现

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细粒度物体分类方法设计与实现

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-9页
目录	第9-11页
1 引言	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.3 论文主要研究工作	第15-16页
1.4 论文组织结构	第16-17页
2 物体分类相关理论介绍	第17-30页
2.1 物体分类中常用特征综述	第17-25页
2.1.1 HOG 特征	第18-19页
2.1.2 SIFT 特征	第19-22页
2.1.3 LBP 特征	第22-24页
2.1.4 Gabor 特征	第24-25页
2.2 物体分类模型综述	第25-28页
2.2.1 基于词包模型的物体分类	第25-26页
2.2.2 基于深度学习的物体分类	第26-28页
2.3 细粒度物体分类综述	第28-29页
2.4 本章小结	第29-30页
3 基于部件模型的细粒度物体分类方法	第30-53页
3.1 部件模型	第30-37页
3.1.1 HOG特征金字塔	第30-32页
3.1.2 滤波器	第32-33页
3.1.3 部件模型	第33-35页
3.1.4 隐支持向量机	第35页
3.1.5 部件模型的训练	第35-37页
3.2 特征提取	第37-43页
3.2.1 部件区域选取与描述	第37-40页
3.2.2 融入中层特征的图像特征描述	第40-43页
3.3 细粒度动物类别图像数据库的构建	第43-44页
3.4 实验分析	第44-52页
3.4.1 实验设置	第44-45页
3.4.2 实验结果比较	第45-52页
3.5 本章小结	第52-53页
4 基于卷积神经网络的细粒度物体分类方法	第53-62页
4.1 卷积神经网络的基本原理	第53-54页
4.2 基于卷积神经网络的细粒度物体分类方法	第54-59页
4.2.1 卷积神经网络结构	第55-57页
4.2.2 卷积神经网络的训练	第57-58页
4.2.3 深度卷积激活特征	第58-59页
4.3 实验分析与比较	第59-60页
4.3.1 实验设置	第59页
4.3.2 实验结果比较	第59-60页
4.4 本章小结	第60-62页
5 总结与展望	第62-64页
5.1 总结	第62-63页
5.2 展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
作者简历	第68-70页
学位论文数据集	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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