基于扩展监督主题模型的高分辨率合成孔径雷达图像的分类与标注

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基于扩展监督主题模型的高分辨率合成孔径雷达图像的分类与标注

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基于扩展监督主题模型的高分辨率合成孔径雷达图像的分类与标注

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
图录	第9-11页
表录	第11-12页
第一章绪论	第12-24页
· 研究背景	第12-15页
· 合成孔径雷达与其图像简介	第12-14页
· 高分辨率SAR 图像解译	第14-15页
· 国内外研究基础	第15-19页
· 国外研究基础	第15-16页
· 国内研究基础	第16-18页
· 发展趋势	第18页
· 国内现状与国外差距	第18-19页
· 主要问题	第19-21页
· 跨越语义鸿沟	第19-20页
· 可操作的获取场景先验信息	第20页
· 稳健、排他的地物特性计算与特征提取	第20-21页
· 其他问题	第21页
· 研究内容与章节安排	第21-24页
· 主要研究内容	第21-22页
· 项目支撑	第22页
· 章节安排	第22-24页
第二章主题模型理论基础	第24-47页
· 本章概述	第24页
· 模式识别理论基础	第24-30页
· 概率分布基础	第24-28页
· 参数估计基础	第28-30页
· 词包模型	第30-34页
· 特征检测	第32页
· 特征提取	第32-33页
· 生成字典	第33页
· 学习与推理	第33-34页
· pLSA 模型	第34-36页
· 定义	第34-35页
· 参数估计	第35-36页
· 特点	第36页
· LDA 模型	第36-43页
· 定义	第36-39页
· 参数估计	第39-41页
· 特点	第41-43页
· 监督主题模型	第43-46页
· USTM 在视觉领域的应用	第43-44页
· Correspondence LDA	第44-45页
· Supervised LDA	第45页
· 遥感领域的STM	第45-46页
· 本章小结	第46-47页
第三章工作框架	第47-67页
· 本章概述	第47-48页
· 先验知识的获取	第48-51页
· 实现流程	第48-49页
· 基于关键字的标注	第49页
· SARMAT	第49-51页
· 图像的词包表示	第51-61页
· 生成单词	第51页
· 特征提取	第51-56页
· 生成词典	第56-61页
· 词包统计	第61页
· 学习与推理	第61-63页
· 学习过程	第61-63页
· 推理过程	第63页
· 隐主题与实际主题的对应	第63-66页
· 分类结果的语义分析	第63-64页
· 隐主题分析	第64-65页
· 标注结果后处理	第65-66页
· 本章小结	第66-67页
第四章实验与分析	第67-87页
· 本章概述	第67页
· 地物分类结果的衡量	第67-68页
· 混淆矩阵	第67页
· 平均准确率	第67页
· 品质因数	第67-68页
· Kappa 系数	第68页
· 实验一	第68-77页
· 实验数据介绍	第68-69页
· 实验流程与结果展示	第69-77页
· 实验二	第77-82页
· 实验数据介绍	第77-79页
· 实验流程与结果展示	第79-82页
· 实验三	第82-86页
· 实验数据介绍	第82-83页
· 实验流程与结果展示	第83-86页
· 实验综述分析	第86-87页
第五章总结与展望	第87-91页
· 主要工作与创新点	第87-88页
· 后续研究工作	第88-91页
· ESTM 效率提升	第88页
· ESTM 性能的提升	第88-89页
· ESTM 的实用化与型号化	第89-91页
参考文献	第91-96页
致谢	第96-97页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文	第97-100页
附件	第100页

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