基于RGB-D图像和度量学习的三维物体表面纹理识别

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基于RGB-D图像和度量学习的三维物体表面纹理识别

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基于RGB-D图像和度量学习的三维物体表面纹理识别

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-15页
· 课题背景与研究意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 度量学习研究现状	第11-12页
· 纹理特征提取与纹理分类的研究现状	第12-13页
· 主要工作及论文结构	第13-15页
· 主要工作及创新点	第13页
· 论文结构安排	第13-15页
2 距离度量学习与分类算法概述	第15-31页
· 距离度量学习	第15-21页
· 有监督距离度量学习	第16-20页
· 无监督距离度量学习	第20-21页
· 常用的距离度量	第21-23页
· 常用的分类算法	第23-30页
· 朴素贝叶斯分类算法	第23-24页
· 决策树算法	第24-25页
· Boosting 算法	第25-26页
· K 近邻(KNN)算法	第26-27页
· 支持向量机(SVM)	第27-30页
· 本章小结	第30-31页
3 基于 RGB-D 图像的三维物体连续表面纹理重建研究	第31-46页
· 深度图像坐标与世界坐标转换	第31-32页
· 原始数据处理	第32-38页
· 多帧统计平均去噪方法及实验分析	第33-34页
· 去噪算法研究	第34-38页
· 基于混合高斯模型的背景建模	第38-40页
· 混合高斯模型原理	第39-40页
· 实验与分析	第40页
· 基于区域生长及最小二乘法的平面纹理提取	第40-45页
· 基于最小二乘法的平面拟合	第40-42页
· 基于区域生长的平面提取	第42-43页
· 利用仿射变换获取平面的纹理图像	第43-44页
· 实验设计及结果	第44-45页
· 本章小结	第45-46页
4 基于度量学习的纹理识别实验	第46-61页
· 基于局部二值模式(LBP)的特征提取	第46-50页
· 原理介绍	第46-48页
· 基于 LBP 的特征提取	第48-50页
· 基于支持向量机的纹理识别	第50-54页
· 实验设计	第50-52页
· 实验结果及分析	第52-54页
· 基于 KNN 算法的纹理识别	第54-56页
· 实验设计	第54-55页
· 实验结果及分析	第55-56页
· 基于 LMNN-KNN 算法的纹理识别	第56-58页
· 算法描述及实验设计	第56-57页
· 实验结果及分析	第57-58页
· 基于 ITML-KNN 算法的纹理识别	第58-60页
· 算法描述及实验设计	第58-59页
· 实验结果及分析	第59-60页
· 本章小结	第60-61页
5 基于 ITML-KNN 的三维物体表面纹理识别	第61-64页
· 实验设计	第61-62页
· 实验结果及分析	第62-63页
· 本章小结	第63-64页
6 总结及展望	第64-66页
参考文献	第66-69页
致谢	第69-70页
个人简历	第70页
发表的学术论文	第70-71 页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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