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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,点击这进入下载页面
 
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