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复杂场景中的实时目标识别
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复杂场景中的实时目标识别
论文目录
 
摘要第1-6 页
英文摘要第6-7 页
目录第7-9 页
插图目录第9-13 页
第一章 绪论第13-20 页
　　· 研究背景及选题意义第13-15 页
　　· 相关研究现状概述第15-18 页
　　　　· 目标识别问题描述第15-17 页
　　　　· 目标识别的相关研究与历史发展第17-18 页
　　· 本文贡献及主要工作第18-20 页
　　　　· 本文贡献第18-19 页
　　　　· 主要工作与内容安排第19-20 页
第二章 目标识别模型研究第20-37 页
　　21 概述第20 页
　　· Bag of Words第20-24 页
　　· 轮廓与边界第24-25 页
　　· 图像分割第25 页
　　· Constellation与Codebook第25-29 页
　　· 改进的Bag of Words-SOAW模型第29-36 页
　　　　· 系统背景与特点分析第29-32 页
　　　　· 作为特征的小尺寸目标-SOAW模型第32-34 页
　　　　· 对SOAW可行性的相关研究论证第34-36 页
　　· 本章小结第36-37 页
第三章 目标特征提取与描述研究第37-53 页
　　· 概述第37 页
　　· 特征检测与提取第37-42 页
　　　　· 检测子分类第37-39 页
　　　　· 使用一阶导数第39 页
　　　　· 使用二阶导数第39-40 页
　　　　· 不使用导数的检测子第40-41 页
　　　　· 检测子评估第41-42 页
　　· 特征描述第42-43 页
　　· 一种新的特征-多区域角点第43-49 页
　　　　· 概述第43 页
　　　　· 多区域角点定义第43-44 页
　　　　· 多区域角点检测第44-47 页
　　　　· 多区域角点描述第47 页
　　　　· 多区域角点应用效果第47-49 页
　　· 本章小结第49-53 页
第四章 学习分类器与识别研究第53-62 页
　　· 概述第53-54 页
　　· 最大期望(EM)第54 页
　　· 基于Boosting的学习第54-55 页
　　· 支持向量机第55-57 页
　　· SOAW模型下的快速学习与识别第57-60 页
　　　　· 快速学习与识别算法要求第57-58 页
　　　　· 基于SOAW模型的朴素贝叶斯学习与识别第58-59 页
　　　　· 基于SOAW模型的k-NN学习与识别第59-60 页
　　· 本章小结第60-62 页
第五章 复杂场景下的实时目标识别系统研究整合第62-79 页
　　· 概述第62 页
　　· 基于SOAW模型的目标识别系统流程第62-64 页
　　· 使用片元特征与灰度直方图描述第64-67 页
　　　　· 系统设计第64-65 页
　　　　· 实验结果与分析第65-67 页
　　· 使用角点特征与区域描述第67-73 页
　　　　· 系统设计第67-71 页
　　　　· 实验结果与分析第71-73 页
　　· 相关识别系统对比与分析第73-78 页
　　· 本章小结第78-79 页
第六章 本文总结与展望第79-81 页
　　· 本文工作第79 页
　　· 工作展望第79-81 页
参考文献第81-91 页
攻读硕士学位期间的研究成果第91-92 页
致谢第92 页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。
 
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