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基于脉冲耦合神经网络和单类支持向量机的纹理检索

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基于脉冲耦合神经网络和单类支持向量机的纹理检索
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
第一章 绪论第7-13页
  · 选题背景及研究意义第7-8页
  · 图像检索简介第8-12页
    · 图像检索及方法第8-10页
    · 图像不变特征检索的提出及关键技术第10-11页
    · 图像不变特征检索现状第11-12页
  · 论文研究内容安排第12-13页
第二章 脉冲耦合神经网络第13-18页
  · PCNN简介第13-14页
  · PCNN用于特征提取第14-15页
  · 交叉皮层模型第15-17页
  · 本章小结第17-18页
第三章 单类支持向量机第18-25页
  · 支持向量机第18-22页
    · SVM分类的基本理论第18-21页
    · 非线性分类问题与核函数第21页
    · 支持向量机的特点及应用第21-22页
  · 单类支持向量机第22-24页
    · 单类问题第22页
    · 单类支持向量机方法第22-24页
    · 单类支持向量机的应用第24页
  · 本章小结第24-25页
第四章 基于PCNN和OCSVM的几何不变性纹理检索第25-34页
  · 检索图像库第25页
  · 几何不变性纹理检索系统第25-26页
  · 使用工具及平台介绍第26-27页
  · 实验分析与结论第27-33页
    · 实验参数设置第27-28页
    · 不同参数v下的实验结果第28-29页
    · 比较实验第29-32页
    · 实验分析与总结第32-33页
  · 本章小结第33-34页
第五章 基于PCNN和OCSVM的抗噪性纹理检索第34-47页
  · 数字图像中常见的噪声第34-35页
    · 脉冲噪声第34页
    · 高斯噪声第34-35页
    · 斑点噪声第35页
  · 抗噪性纹理检索系统第35-36页
  · 抗噪性实验第36-45页
    · 实验参数第36-37页
    · 实验结果与分析第37-45页
  · 本章小结第45-47页
第六章 总结与展望第47-49页
参考文献第49-54页
在学期间的研究成果第54-55页
致谢第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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