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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,
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。
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