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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,
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。
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