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图像场景识别的特征研究

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图像场景识别的特征研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-18页
  1.1 课题的研究背景及意义第12-13页
  1.2 图像场景识别的研究现状第13-16页
  1.3 论文的研究内容第16-17页
  1.4 论文的组织结构第17-18页
第2章 图像场景识别中各层特征第18-32页
  2.1 底层局部特征第18-23页
    2.1.1 尺度不变特征变换描述符第18-21页
    2.1.2 方向梯度直方图特征第21-23页
  2.2 中间层特征第23-27页
    2.2.1 基于词袋模型的中间层特征第23-24页
    2.2.2 基于稀疏编码的中间层特征第24-25页
    2.2.3 基于局部可变模型的中间层特征第25-27页
  2.3 高层特征第27-30页
    2.3.1 基于主题模型的高层特征第27-29页
    2.3.2 基于空间金字塔的高层特征第29-30页
  2.4 本章小结第30-32页
第3章 可高效提取和分类的主题特征第32-50页
  3.1 引言第32-33页
  3.2 主题模型与特征提取算法第33-39页
    3.2.1 特征与码书第34-35页
    3.2.2 模型结构第35-36页
    3.2.3 参数估计—Gibbs 采样第36-38页
    3.2.4 图像表示与主题特征第38-39页
  3.3 主题模型用于场景识别的相关研究第39-40页
  3.4 对比实验及结果分析第40-46页
    3.4.1 实验条件第40-41页
    3.4.2 LabelMe 和 UIUC-Sports 数据集第41-44页
    3.4.3 15-Scenes 数据集第44-46页
  3.5 可高效提取和分类的主题特征讨论第46-48页
  3.6 本章小结第48-50页
第4章 低维目标属性特征第50-74页
  4.1 引言第50-52页
  4.2 基于目标属性的图像场景识别相关工作第52-53页
  4.3 Object Bank 特征第53-56页
    4.3.1 目标滤波器及其响应第53页
    4.3.2 由响应值生成 OB 描述符第53-55页
    4.3.3 现有的 OB 降维特征第55-56页
  4.4 低维目标属性特征的提取模型与算法第56-62页
    4.4.1 合并特征的层次与尺度第56-58页
    4.4.2 模式分析与 pooling 降维理论第58-60页
    4.4.3 目标属性特征的降维算法第60-62页
  4.5 对比实验及结果分析第62-66页
    4.5.1 UIUC-Sports 数据集第63-65页
    4.5.2 LabelMe 数据集第65页
    4.5.3 15-Scenes 数据集第65-66页
  4.6 低维目标属性特征分析第66-72页
    4.6.1 关键策略的作用第66-68页
    4.6.2 算法复杂度第68-69页
    4.6.3 空间信息第69-72页
  4.7 本章小结第72-74页
第5章 基于快速稀疏编码的中间层特征第74-88页
  5.1 引言第74-75页
  5.2 基于快速稀疏编码的相关研究第75-76页
  5.3 稀疏编码的模型与算法第76-80页
    5.3.1 稀疏编码的模型假设第76-78页
    5.3.2 基于符号搜索的码字分配算法第78-79页
    5.3.3 拉格朗日乘数法更新词典第79-80页
  5.4 快速稀疏编码第80-82页
    5.4.1 词典学习的模型假设第80页
    5.4.2 快速词典学习算法第80-82页
  5.5 对比实验及结果分析第82-87页
    5.5.1 Caltech-101 数据集第83-85页
    5.5.2 15-Scenes 数据集第85-86页
    5.5.3 UIUC-Sports 数据集第86-87页
  5.6 本章小结第87-88页
第6章 全文总结第88-92页
  6.1 论文工作总结第88-89页
  6.2 工作展望第89-92页
参考文献第92-106页
作者简介及科研成果第106-108页
致谢第108-109页

本篇论文共109页,点击这进入下载页面
 
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