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融合颜色属性和形变模型的不良图像检测方法研究

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融合颜色属性和形变模型的不良图像检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-15页
  · 研究背景与意义第7页
  · 研究现状第7-12页
    · 感兴趣区域提取第8-9页
    · 图像视觉内容表达第9-11页
    · 分类器的设计第11-12页
  · 论文内容及章节安排第12-15页
第二章 不良图像的特征表示第15-25页
  · 引言第15页
  · HOG 特征第15-18页
  · 颜色属性第18-23页
    · 概率隐含语义分析第18-20页
    · 颜色属性的学习过程第20-22页
    · 不良图像的颜色属性表示第22-23页
  · 本章小结第23-25页
第三章 基于形变模型的不良图像检测第25-39页
  · 引言第25页
  · 形变模型检测算法第25-30页
    · 形变模型第26-29页
    · 混合形变模型第29-30页
  · 形变模型的训练过程第30-36页
    · 隐含支持向量机第31-33页
    · 参数学习第33-34页
    · 模型初始化第34页
    · 不良图像检测时的匹配过程第34-36页
  · 实验结果与分析第36-38页
  · 本章小结第38-39页
第四章 融合颜色属性和形变模型的不良图像检测第39-45页
  · 引言第39页
  · 颜色属性与形变模型的融合第39-41页
    · 融合过程第39-40页
    · 算法流程第40-41页
  · 实验结果与分析第41-43页
  · 本章小结第43-45页
第五章 总结与展望第45-47页
  · 总结第45页
  · 展望第45-47页
致谢第47-49页
参考文献第49-55页
作者在硕士研究生阶段参与的科研工作和研究成果第55-56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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