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多视角目标类检测算法研究
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多视角目标类检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-13页
　　1.1 课题背景第10-11页
　　1.2 本文工作第11-12页
　　1.3 论文结构第12-13页
第二章 多视角目标检测研究现状第13-24页
　　2.1 单视角目标类检测算法第13-18页
　　　　2.1.1 基于词袋的方法第14-15页
　　　　2.1.2 基于块结构的方法第15-17页
　　　　2.1.3 判别型方法第17-18页
　　2.2 多视角目标类检测的主要方法第18-23页
　　　　2.2.1 多2D模型方法第18-19页
　　　　2.2.2 带有视角间约束的多2D模型方法第19-21页
　　　　2.2.3 式3D模型第21-23页
　　2.3 本章小结第23-24页
第三章 基于多分类器融合的目标检测算法第24-36页
　　3.1 多视角分类器球面模型概述第24-25页
　　3.2 单视角分类器第25-28页
　　　　3.2.1 特征选取第25-26页
　　　　3.2.2 BOOSTING算法第26-27页
　　　　3.2.3 单视角分类器第27-28页
　　3.3 多视角融合第28-30页
　　3.4 实验与讨论第30-35页
　　　　3.4.1 Leuven数据库第30-33页
　　　　3.4.2 自建多视角数据库第33-35页
　　3.5 本章小结第35-36页
第四章 多视角视觉码本的建立及应用第36-51页
　　4.1 单视角视觉码本第36-41页
　　　　4.1.1 特征选择第37-38页
　　　　4.1.2 基于树结构的单视角视觉码本第38-41页
　　4.2 多视角视觉码本的建立第41-45页
　　　　4.2.1 SIFT flow特征匹配第41-42页
　　　　4.2.2 视角码本间关联建立第42-45页
　　4.3 使用多视角码本进行目标检测第45-46页
　　4.4 实验结果与分析第46-50页
　　　　4.4.1 数据集分析第46-47页
　　　　4.4.2 多视角置信增益第47-48页
　　　　4.4.3 目标检测与视角估计第48-50页
　　4.5 本章小结第50-51页
第五章 结束语第51-53页
　　5.1 本文成果第51-52页
　　5.2 缺陷分析与未来展望第52-53页
参考文献第53-56页
附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文第56-57页
致谢第57-58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。
 
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