基于图像结构的目标检测方法研究

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基于图像结构的目标检测方法研究

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基于图像结构的目标检测方法研究

论文目录
论文摘要	第1-7 页
ABSTRACT	第7-13 页
第1章绪论	第13-22 页
· 引言	第13-14 页
· 目标检测方法概述	第14-20 页
· 相关研究工作	第14-16 页
· 基本方法	第16-20 页
· 本文的研究内容及结构	第20-21 页
· 本文的主要创新之处	第21-22 页
第2章基于图像稀疏结构学习的目标检测方法	第22-35 页
· 引言	第22-24 页
· 图像稀疏结构的学习	第24-28 页
· 码字表的构建	第25-26 页
· 图像的表示	第26-27 页
· 分类器学习	第27-28 页
· 目标检测方法	第28-29 页
· 实验结果	第29-33 页
· 小结	第33-35 页
第3章基于边缘结构的目标检测方法	第35-58 页
· 引言	第35-36 页
· 中低层边缘结构的检测	第36-39 页
· 底层边缘结构检测	第37-38 页
· 中层边缘结构的检测	第38-39 页
· 基于边缘对比结构学习的目标检测方法	第39-48 页
· 方法简介	第40-41 页
· 边流检测方法	第41-44 页
· 基于边流的特征描述	第44-46 页
· 核函数的学习	第46-47 页
· 实验结果	第47-48 页
· 基于轮廓的目标检测	第48-57 页
· 图像层次分割	第49-50 页
· Shape Context与目标轮廓定义	第50-52 页
· 检测方法	第52-55 页
· 实验结果	第55-57 页
· 小结	第57-58 页
第4章基于图像层次结构的目标检测方法	第58-72 页
· 引言	第58-59 页
· 基于拓扑层次结构的目标检测	第59-66 页
· 层次性拓扑结构的定义	第60-61 页
· 路径匹配与目标检测	第61-62 页
· 实验结果	第62-66 页
· 基于多尺度Shape Context的目标检测	第66-70 页
· 目标多尺度Shape Context的定义	第66-67 页
· 目标检测的概率模型	第67-69 页
· 实验结果	第69-70 页
· 小结	第70-72 页
第5章基于共享结构学习的目标检测方法	第72-93 页
· 引言	第72-73 页
· 相关方法	第73-76 页
· HOG方法	第73-74 页
· Mean-shift方法	第74-75 页
· Bayesian学习方法	第75-76 页
· 共享结构的学习模型	第76-78 页
· 特征提取	第78-82 页
· 稀疏取样	第78-81 页
· 密集取样	第81 页
· 两种取样方式的平衡	第81-82 页
· 特征描述的选择	第82 页
· 聚类和分层	第82-84 页
· 聚类	第82-84 页
· 分层	第84 页
· 稳定空间关系的检测	第84-87 页
· 空间关系的离散化	第85-86 页
· 投票方案	第86-87 页
· 实验结果	第87-92 页
· 单一目标的检测	第88 页
· 多目标检测	第88-92 页
· 小结	第92-93 页
第6章总结与展望	第93-96 页
· 本文总结	第93-95 页
· 研究展望	第95-96 页
参考文献	第96-105 页
作者攻读博士学位期间发表的学术论文	第105-106 页
后记	第106-107 页

本篇论文共107页，点击这进入下载页面。

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