基于深度学习的图像特征识别方法研究

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基于深度学习的图像特征识别方法研究

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基于深度学习的图像特征识别方法研究

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	第11-13页
· 深度学习对图像特征识别的意义	第13-14页
· 研究现状	第14-16页
· 图像特征识别的研究现状	第14-15页
· 深度学习的研究现状	第15-16页
· 主要研究内容	第16-18页
第2章图像特征及其识别方法	第18-27页
· 图像特征及预处理	第18-20页
· 图像特征的内涵、特点与类型	第18-19页
· 图像噪声	第19页
· 图像预处理	第19-20页
· 基于单纯图像处理的特征识别	第20-21页
· 神经网络的基本理论	第21-24页
· 神经网络的特点	第21-22页
· 反向传播参数调整方法	第22-23页
· 监督训练与非监督训练	第23-24页
· 基于浅层网络的特征识别	第24页
· 基于传统图像特征识别方法的实验与分析	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章深度学习与深度网络	第27-44页
· 深度学习的基础	第27页
· 深度网络的拓扑结构与训练	第27-30页
· 限制Boltzmann机与深层置信网络	第30-32页
· 卷积神经网络	第32-36页
· 卷积核与卷积运算	第33-34页
· 池化与降采样	第34-35页
· 批量训练与网络参数调整	第35-36页
· 自编码与稀疏自编码网络	第36-41页
· 逐层自编码的原理	第36-38页
· 稀疏自编码网络	第38-41页
· 深度网络的分类器模块	第41-43页
· 本章小结	第43-44页
第4章玉米籽粒图像大规模数据准备	第44-57页
· 玉米籽粒完整性特征识别问题	第44-45页
· 玉米籽粒图像的获取	第45-46页
· 图像预处理及单籽粒化	第46-53页
· 实验数据准备	第53-55页
· 深度学习网络的数据准备	第53-54页
· 浅层BP网络的数据准备	第54-55页
· 本章小结	第55-57页
第5章基于深度学习的图像特征识别实验	第57-75页
· 图像特征识别的深度学习机制	第57-66页
· MNIST数据来源及实验网络构建	第57-59页
· SAE深度学习网络编码有效性与重建原理研究	第59-64页
· 影响SAE深度网络图像特征识别有效性的因素研究	第64-66页
· 玉米籽粒完整性特征识别方法	第66-70页
· 基于SAE的识别实验	第66-68页
· 基于CNN的识别实验	第68-70页
· 基于浅层网络的对比试验	第70-72页
· 实验结果比较与分析	第72-74页
· 本章小结	第74-75页
结论	第75-77页
参考文献	第77-83页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果	第83-84页
致谢	第84-85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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