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面向交通场景的图像分类研究

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面向交通场景的图像分类研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-18页
  · 课题研究背景和意义第11-12页
  · 课题国内外研究现状第12-14页
  · 面向交通场景的图像分类简介第14页
  · 现有图像特征提取方法分析第14-16页
    · 颜色特征提取第15页
    · 纹理特征提取第15页
    · 形状特征提取第15-16页
    · 场景结构法第16页
    · 视觉词汇法第16页
  · 本文主要研究内容与结构安排第16-18页
第2章 交通场景的图像特征提取技术简介第18-29页
  · 实验数据第18-19页
  · 图像特征第19页
    · 图像全局特征第19页
    · 图像局部特征第19页
  · 特征匹配计术第19-21页
    · 计量定理第20页
    · Minkowsky距离第20-21页
    · 直方图相交法第21页
  · 尺度不变特征变换(SIFT)简介第21-26页
    · 尺度空间的极值检测第21-24页
    · 特征点的精确定位第24页
    · 确定特征点方向第24-25页
    · 生成特征点描述符第25-26页
  · 评价标准第26-27页
  · 支持向量机第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第3章 基于低层特征和视觉词汇的图像分类第29-48页
  · 基于低层特征的交通场景图像分类第29-34页
    · 局部二值模式(LBP)第30-33页
    · 局部二值模式实验结果第33-34页
  · 基于视觉词汇的图像分类第34-45页
    · SIFT特征检测和描述第35-37页
    · K-means聚类第37页
    · 图像的视觉词汇描述第37-39页
    · 基于视觉词汇的图像分类实验结果第39-42页
    · 基于直方图相交核的图像分类实验结果第42-45页
  · 局部二值模式与视觉词汇的图像分类比较第45-46页
  · 本章小结第46-48页
第4章 基于空间金字塔的交通图像分类第48-62页
  · 金字塔匹配模型第48-49页
  · 空间金字塔匹配第49-52页
    · 空间金字塔原理第49-50页
    · 基于空间金字塔匹配的图像分类第50-52页
  · 基于空间金字塔的图像分类实验结果第52-56页
    · 基于空间金字塔的图像分类第52-54页
    · 基于直方图相交核的图像分类第54-56页
  · 基于LLC空间金字塔的图像分类第56-60页
    · 两种编码方式及比较第57-58页
    · 基于LLC编码的特征向量形成第58-59页
    · 基于LLC编码的图像分类实验结果第59-60页
  · 本文中算法对图像分类性能比较第60-61页
  · 本章小结第61-62页
结论第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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