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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,
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