基于稀疏编码技术和极限学习机的场景识别

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基于稀疏编码技术和极限学习机的场景识别

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基于稀疏编码技术和极限学习机的场景识别

论文目录
中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第一章绪论	第9-19页
1.1 课题的研究背景和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-15页
1.2.1 基于底层特征的场景识别研究现状	第10-12页
1.2.2 基于中层特征的场景识别研究现状	第12-14页
1.2.3 场景识别分类器的研究现状	第14页
1.2.4 基于深度学习的图像识别研究现状	第14-15页
1.3 场景识别的研究难点	第15-17页
1.4 本论文的主要研究内容	第17-18页
1.5 本论文的组织安排	第18-19页
第二章特征提取与场景识别总框架	第19-23页
2.1 引言	第19页
2.2 特征提取与场景识别总框架	第19-22页
2.2.1 基于稀疏编码技术的中层特征提取框架	第20-21页
2.2.2 基于深度学习的特征提取框架	第21页
2.2.3 识别算法	第21-22页
2.3 场景识别难点的解决	第22页
2.4 本章小结	第22-23页
第三章基于稀疏编码技术的特征提取算法	第23-34页
3.1 引言	第23页
3.2 Dense SIFT特征提取	第23-26页
3.2.1 关键点选取	第24页
3.2.2 梯度幅值和方向	第24-25页
3.2.3 特征描述子的生成	第25-26页
3.3 特征稀疏编码	第26-32页
3.3.1 HIHT编码算法	第27-29页
3.3.2 Feature-sign搜索算法	第29-30页
3.3.3 词典学习	第30-32页
3.4 空间池化	第32-33页
3.5 本章小结	第33-34页
第四章基于卷积神经网络的特征提取算法	第34-44页
4.1 引言	第34页
4.2 卷积神经网络简介	第34-36页
4.2.1 卷积神经网络的网络结构	第34-35页
4.2.2 卷积神经网络的特性	第35-36页
4.3 卷积神经网络的训练过程	第36-40页
4.3.1 卷积神经网络的前向计算	第37-38页
4.3.2 反向传播	第38-40页
4.3.3 参数更新	第40页
4.4 基于卷积神经网络的特征提取	第40-43页
4.4.1 Alex-net模型简介	第40-41页
4.4.2 特征提取	第41-43页
4.5 本章小结	第43-44页
第五章基于ELM的场景识别算法	第44-51页
5.1 引言	第44页
5.2 ELM的结构	第44-46页
5.3 ELM的训练过程	第46-48页
5.4 基于ELM分类器的场景识别过程	第48-49页
5.5 基于核函数ELM的场景识别算法	第49页
5.6 ELM的分析	第49-50页
5.7 本章小结	第50-51页
第六章实验结果及分析	第51-64页
6.1 引言	第51页
6.2 场景数据库介绍	第51-52页
6.3 实验参数设置	第52-53页
6.3.1 Dense SIFT特征提取算法参数设置	第52页
6.3.2 词典个数设置	第52-53页
6.3.3 ELM参数设置	第53页
6.4 实验结果与整体性能分析	第53-57页
6.4.1 基于中层特征提取的场景识别结果分析	第54-55页
6.4.2 基于深度学习特征提取的场景识别结果分析	第55-57页
6.5 分模块性能分析	第57-62页
6.5.1 两种稀疏编码算法分析	第57-59页
6.5.2 不同的空间布局划分方式的池化分析	第59-60页
6.5.3 ELM分类器参数分析	第60-62页
6.6 本章小结	第62-64页
总结与展望	第64-66页
参考文献	第66-70页
致谢	第70-71页
附录	第71-72页
个人简历	第72-73页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第73页

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