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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,点击这进入下载页面
 
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