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基于支持张量机的遥感图像目标分级识别研究

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基于支持张量机的遥感图像目标分级识别研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-18页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第9-10页
  1.2 国内外的研究现状及分析第10-16页
    1.2.1 遥感图像目标信息提取的国内外研究现状第11-13页
    1.2.2 支持张量机的国内外研究现状第13-15页
    1.2.3 国内外文献综述第15-16页
  1.3 论文主要研究内容和结构安排第16-18页
第2章 目标局部特征提取与特征张量模型表达第18-32页
  2.1 引言第18页
  2.2 光学遥感图像空间局部特征提取方法第18-25页
    2.2.1 基于高斯差分的尺度不变特征变换第19-21页
    2.2.2 基于加速鲁棒的特征变换第21-24页
    2.2.3 SIFT特征与SURF特征的比较第24-25页
  2.3 光学遥感图像特征张量表达模型第25-31页
    2.3.1 目标特征张量表达模型第26-28页
    2.3.2 基于高斯差分的尺度不变特征的特征张量表达第28-30页
    2.3.3 基于加速鲁棒特性特征的特征张量表达第30-31页
  2.4 本章小结第31-32页
第3章 支持张量机模型的学习与训练第32-48页
  3.1 引言第32页
  3.2 张量与张量代数运算第32-35页
  3.3 支持向量机的一般模型与学习算法第35-39页
    3.3.1 支持向量机的基本思想第36页
    3.3.2 支持向量机模型的分类算法第36-39页
    3.3.3 支持向量机模型的优势与缺点分析第39页
  3.4 支持张量机的一般模型与学习算法第39-45页
    3.4.1 支持张量机学习模型的一般形式第39-40页
    3.4.2 基于梯度下降的支持张量机学习算法第40-45页
  3.5 支持张量机的训练与算法验证第45-47页
  3.6 本章小结第47-48页
第4章 基于支持张量机的目标分级识别实验分析第48-67页
  4.1 引言第48页
  4.2 遥感图像目标分级识别的基本流程第48-49页
  4.3 遥感图像飞机目标的分级识别实验第49-59页
    4.3.1 目标基本情况介绍第49-51页
    4.3.2 基于支持张量机的遥感图像飞机目标识别实验研究第51-55页
    4.3.3 基于支持张量机的飞机目标部位识别实验研究第55-57页
    4.3.4 实验结果总结与分析第57-59页
  4.4 遥感图像舰船目标的分级识别实验第59-66页
    4.4.1 目标基本情况介绍第59-60页
    4.4.2 基于支持张量机的遥感图像舰船目标识别实验研究第60-62页
    4.4.3 基于支持张量机的舰船目标部位识别实验研究第62-65页
    4.4.4 实验结果总结与分析第65-66页
  4.5 本章小结第66-67页
结论第67-68页
参考文献第68-73页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第73-75页
致谢第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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