针对典型室内场景的稀疏表示识别方法研究



针对典型室内场景的稀疏表示识别方法研究

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针对典型室内场景的稀疏表示识别方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
专用术语注释表	第8-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 场景识别的研究背景和意义	第9-10页
1.2 室内场景识别的研究现状	第10-12页
1.3 论文的主要工作	第12-13页
1.4 论文的组织结构	第13页
1.5 本章小结	第13-14页
第二章相关原理知识	第14-21页
2.1 图像分类系统	第14页
2.2 显著性检测介绍	第14-17页
2.3 常用分类算法	第17-20页
2.3.1 KNN分类算法	第17页
2.3.2 SVM分类算法	第17-18页
2.3.3 稀疏表示分类算法	第18-20页
2.4 本章小结	第20-21页
第三章针对室内场景的显著性检测算法	第21-34页
3.1 显著性检测介绍	第21-25页
3.1.1 显著性特征描述方法	第22-24页
3.1.2 视觉显著性检测原理	第24-25页
3.2 代表性的显著性检测方法	第25-32页
3.2.1 IT算法	第25-27页
3.2.2 FT（Frequency- tuned）算法	第27-29页
3.2.3 DRFI显著性检测方法	第29-32页
3.2.4 各算法效果对比分析	第32页
3.3 本章小结	第32-34页
第四章适用于显著性检测的稀疏分类方法	第34-47页
4.1 稀疏表示概述	第34-35页
4.2 字典学习	第35-39页
4.2.1 最优方向算法	第36-37页
4.2.2 K-奇异值分解算法	第37-39页
4.3 稀疏求解	第39-44页
4.3.1 贪婪算法	第40-42页
4.3.2 凸松弛算法	第42-44页
4.4 各分类方法与显著性检测结合效果分析	第44-46页
4.5 本章小结	第46-47页
第五章基于显著性检测的室内场景稀疏分类系统	第47-55页
5.1 系统的基本框架	第47-48页
5.2 图像数据库介绍	第48-49页
5.3 实验结果与数据分析	第49-54页
5.3.1 实验场景设置	第49-50页
5.3.2 实验结果与数据分析	第50-53页
5.3.3 实验效果对比	第53-54页
5.4 本章小结	第54-55页
第六章总结与展望	第55-57页
6.1 工作总结	第55页
6.2 工作展望	第55-57页
参考文献	第57-60页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第60-61页
致谢	第61页

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