基于纹理特征的地表覆盖分类算法研究

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基于纹理特征的地表覆盖分类算法研究

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基于纹理特征的地表覆盖分类算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
1 绪论	第9-21页
· 本文研究的背景与意义	第9-10页
· 智能汽车国内外研究现状	第10-14页
· 美国智能车辆发展及现状	第10-12页
· 欧洲智能车辆发展及现状	第12页
· 亚洲智能车辆发展及现状	第12-13页
· 我国智能车辆发展及现状	第13-14页
· 路表识别研究现状	第14-16页
· 与本文相关的前期工作	第16-19页
· 采集图像数据	第16-17页
· 标记图像	第17-18页
· 建立地表纹理数据库	第18-19页
· 本文研究的内容和结构安排	第19-21页
2 地表纹理多特征提取方法	第21-31页
· 颜色特征	第21-23页
· LBP特征	第23-25页
· SIFT特征	第25-29页
· 构建尺度空间	第25-27页
· 尺度空间极值点检测	第27-28页
· 为特征点分配方向值	第28页
· 生成特征描述子	第28-29页
· 实验结果	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
3 基于SVM的地表分类算法	第31-43页
· SVM算法	第31-33页
· 利用集成学习思想提高SVM分类性能的研究(KNN-SVM)	第33-36页
· 集成学习方法	第33-34页
· KNN分类器	第34-35页
· KNN-SVM算法	第35-36页
· 基于混合核函数的SVM	第36-40页
· 核函数	第36页
· 核函数支持向量机	第36-37页
· 混合核函数	第37-39页
· 混合核函数参数评价指标	第39-40页
· 实验结果	第40-42页
· 本章小结	第42-43页
4 基于随机森林的地表分类算法	第43-57页
· 决策树	第43-47页
· CLS算法	第43页
· ID3算法	第43-45页
· C4.5算法	第45-46页
· CART算法	第46-47页
· 随机森林	第47-49页
· 随机森林的随机性	第47页
· 随机森林算法示意图	第47-48页
· 随机森林的性能指标	第48-49页
· 基于分类间隔的随机森林	第49-52页
· 分类间隔研究简述	第49页
· 基于分类间隔的随机森林	第49-52页
· 实验结果	第52-56页
· 本章小结	第56-57页
5 基于多通道卷积神经网络的非结构化道路路表分析	第57-65页
· 卷积神经网络简介	第57-59页
· 基于多通道的卷积神经网络	第59-62页
· 反向传播算法(BP算法)在多通道卷积神经网络中的应用	第59-60页
· 多通道卷积神经网络模型	第60-61页
· 多通道卷积神经网络训练算法	第61-62页
· 实验结果	第62-63页
· 实验参数设定	第62页
· 实验结果	第62-63页
· 本章小结	第63-65页
6 总结与展望	第65-66页
致谢	第66-67页
参考文献	第67-71页
附录	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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