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基于模型的任意视点下三维目标识别研究
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基于模型的任意视点下三维目标识别研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-11页
注释表
第11-14页
缩略词
第14-15页
第一章 绪论
第15-22页
· 研究背景及意义
第15页
· 国内外研究现状
第15-20页
· 目标识别的数据类型
第15-16页
· 目标识别的对象层次
第16页
· 目标识别的方法
第16-19页
· 目标识别的识别层次
第19页
· 目标识别的评价要求
第19-20页
· 目标识别面临的问题
第20页
· 论文主要工作及组织结构
第20-22页
· 论文的主要工作
第20-21页
· 论文的组织结构
第21-22页
第二章 面向目标识别的三维模型数据库
第22-31页
· 基于 3DS MAX的三维目标建模
第22-23页
· 视点空间划分及特性视图建模
第23-28页
· 视点空间划分
第23-26页
· 特性视图建模
第26-28页
· 三维模型数据库管理
第28-30页
· 本地三维模型数据库管理软件
第28页
· 基于数据库的三维模型搜索站点
第28-30页
· 本章小结
第30-31页
第三章 基于特征选择的三维目标识别
第31-55页
· 引言
第31-32页
· 目标多特征描述
第32-38页
· 矩类
第32-35页
· 频谱类
第35-36页
· HSV颜色空间特征
第36-37页
· 灰度共生矩阵
第37-38页
· 基于CART-Ada Boost的目标识别算法
第38-42页
· Ada Boost分类器算法
第38-39页
· Gentle Ada Boost分类算法
第39-41页
· 基于多特征与CART-Ada Boost算法的三维目标识别算法
第41-42页
· 实验结果与分析
第42-54页
· 三维模型数据库上的实验步骤与结果分析
第42-48页
· 遥感图像机场数据库上的实验步骤与结果分析
第48-54页
· 本章小结
第54-55页
第四章 基于自适应部件划分的三维目标识别
第55-67页
· 引言
第55页
· 自适应部件选择
第55-59页
· 数据集
第56页
· 自适应部件选择
第56-59页
· 基于部件的三维目标识别算法
第59-63页
· 部件特征提取
第60-61页
· 组合分类器构建
第61页
· “中间视点”估计
第61-63页
· 实验结果与分析
第63-66页
· 部件定位实验
第63-64页
· 目标识别实验
第64-65页
· 视点估计实验
第65-66页
· 本章小节
第66-67页
第五章 基于三维边框匹配的目标识别
第67-83页
· 引言
第67-68页
· 基于可变形边框的目标全局几何表达
第68-71页
· 可变形三维边框获取
第68-70页
· 三维线框的二维平面投影
第70-71页
· 基于“有向Hausdorff距离”的模板匹配
第71-76页
· 边缘方向直方图计算
第72-73页
· 基于EOH的Hausdorff距离
第73-75页
· 匹配策略
第75-76页
· 实验结果与分析
第76-82页
· 边缘方向直方图特征提取
第77-80页
· 基于三维线框的三维目标识别
第80-82页
· 本章小结
第82-83页
第六章 总结与展望
第83-85页
参考文献
第85-89页
致谢
第89-90页
在学期间的学术成果
第90页
本篇论文共
90
页,
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。
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