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基于区域空间的综合特征的图像语义分类技术研究
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基于区域空间的综合特征的图像语义分类技术研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-9页
第一章 绪论
第9-16页
· 研究背景与意义
第9-10页
· 基于语义图像分类技术
第10-13页
· 本文主要研究内容
第13-14页
· 本文目标及重点工作
第14-16页
第二章 图像分类相关技术知识概述
第16-23页
· 图像分类相关知识
第16-17页
· 图像分类技术
第16页
· 分类系统性能评价标准
第16-17页
· 图像底层特征的描述
第17-18页
· 颜色特征
第17页
· 纹理特征
第17页
· 形状特征
第17-18页
· 空间特征
第18页
· 机器学习及算法
第18-22页
· 机器学习
第18-19页
· 机器学习发展过程
第19-20页
· 机器学习常用算法
第20-22页
· 本章小结
第22-23页
第三章 遗传算法和支持向量机
第23-33页
· 遗传算法的基本思想
第23-25页
· 遗传算法的描述
第23页
· 遗传算法的一般步骤
第23-25页
· 自适应遗传算法
第25页
· 支持向量机
第25-32页
· SVM 的基本思想
第26-27页
· 线性支持向量机
第27-29页
· 非线性支持向量机
第29-31页
· 基于支持向量机的多类分类器的构造
第31-32页
· 本章小结
第32-33页
第四章 图像语义分类技术设计
第33-46页
· 分块区域的划分
第33页
· 图像特征提取
第33-35页
· 综合特征提取方法
第35-36页
· 本文提出的图像语义分类技术的设计
第36-45页
· 改进遗传算法
第37-39页
· 改进的多分类的支持向量机
第39-40页
· 基于块区域的综合特征的图像二分类算法的实现
第40-44页
· 基于块区域的综合特征的图像多分类算法的实现
第44-45页
· 本章小结
第45-46页
第五章 图像语义分类的实验与分析
第46-50页
· 引言
第46页
· 测试环境与测试对象
第46-48页
· 实验与分析
第48-49页
· 单一特征与分块区域的综合特征的对比
第48页
· 与非加权块区域综合特征的多分类SVM 的对比
第48-49页
· 本章小结
第49-50页
结论
第50-51页
参考文献
第51-54页
攻读硕士学位期间取得的研究成果
第54-55页
致谢
第55-56页
附件
第56页
本篇论文共
56
页,
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。
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