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基于深度学习的图像目标识别研究

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基于深度学习的图像目标识别研究
论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第12-18页
  · 课题研究的目的及意义第12页
  · 图像目标识别的研究现状第12-14页
  · 深度学习的研究现状第14-15页
  · 论文的主要研究内容及章节安排第15-18页
第二章 深度学习的基本原理第18-28页
  · 引言第18页
  · 深度学习的人类视觉系统启示第18-19页
  · 深度学习的模型及性能研究第19-22页
  · 深度学习的标准HMAX模型第22-26页
  · 标准HMAX模型的缺陷及改进第26-27页
  · 小结第27-28页
第三章 基于切线方向场的卷积层(S1层)稀疏化研究第28-36页
  · 引言第28页
  · Gabor滤波器概述及参数设置第28-31页
  · 基于图像切线方向场的卷积层稀疏化第31-33页
  · 稀疏化性能评估第33-34页
  · 小结第34-36页
第四章 基于梯度场的匹配层(C1层)优化研究第36-47页
  · 引言第36页
  · SIFT特征点简述第36-40页
    · 尺度空间极值检测第37-39页
    · 计算参数第39-40页
  · 基于梯度场的SIFT特征提取方法第40-43页
    · 高斯滤波第41页
    · 基于梯度场的特征点去冗余第41-43页
  · 定量的特征点分布比较第43-46页
  · 小结第46-47页
第五章 基于Relief/SVM-RFE的特征层(C2层)选择研究第47-62页
  · 引言第47页
  · 特征选择简述第47-49页
  · Relief算法第49-50页
  · SVM-RFE算法第50-55页
    · 支持向量机(SVM)第51-54页
    · 递归特征去除方法(RFE)第54-55页
  · 基于Relief/SVM-RFE的特征选择算法第55-58页
    · 阈值 δ 的选取第56-57页
    · 去噪声特征的SVM-RFE算法研究第57-58页
  · 特征选择算法的结果比较及分析第58-61页
    · 实验数据集第58页
    · 实验参数及方法第58-59页
    · 实验结果及讨论第59-61页
  · 小结第61-62页
第六章 基于深度学习的识别实验结果及分析第62-69页
  · 引言第62页
  · Caltech101数据库介绍第62-63页
  · 识别实验的训练及测试方法第63页
  · 识别实验的结果及分析第63-66页
  · 特征筛选得到的特征块第66-68页
  · 小结第68-69页
结束语第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-76页
作者在学期间取得的学术成果第76-77页
附录A 第六章实验“car_side”用到的训练集、测试集举例第77-79页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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