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基于深度学习理论的纹身图像检测研究

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基于深度学习理论的纹身图像检测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-10页
第1章 绪论第10-30页
  · 研究背景与意义第10-14页
    · 研究背景第10-13页
    · 研究意义第13-14页
  · 国内外研究现状第14-23页
    · 纹身研究现状第14-17页
    · 深度学习研究现状第17-23页
    · 深度学习与纹身图像的契合性分析第23页
  · 论文的主要工作第23-28页
    · 研究思路第23-25页
    · 主要研究内容第25-28页
  · 论文结构安排第28-30页
第2章 相关理论的基本技术和方法第30-52页
  · 图像底层特征表达第30-37页
    · 颜色特征第30-32页
    · 形状特征第32-33页
    · 纹理特征第33-37页
  · 词包模型第37-38页
  · 空间金字塔概述第38-39页
  · 深度置信网络概述第39-43页
    · 受限波尔兹曼机第40-42页
    · 深度置信网络模型第42-43页
  · 卷积神经网络第43-47页
    · 卷积神经网络的结构第43-46页
    · 卷积神经网络的计算第46-47页
  · 图像数据集第47-50页
    · NIST数据集第47-48页
    · Flickr数据集第48-50页
  · 本章小结第50-52页
第3章 深度学习算法在纹身图像检测中的比较研究第52-74页
  · 纹身图像概述第52-57页
    · 纹身图像的特点第53-54页
    · 纹身图案的分类第54-57页
  · 深度学习算法第57-65页
    · 卷积神经网络第57-59页
    · 深度置信网络第59-62页
    · 稀疏编码第62-63页
    · 自动编码机第63-65页
  · 对比实验与分析第65-72页
    · 数据集第65-66页
    · 实验结果第66-67页
    · 结果比较与分析第67-72页
  · 本章小结第72-74页
第4章 基于多特征融合的DBN纹身图像检测改进算法第74-104页
  · 基于多特征融合的DBN纹身图像检测改进算法(MF-DBN)第75-78页
    · 特征选取第75页
    · 深度置信网络分类器构建第75-78页
  · 基于视觉词包的DBN纹身图像检测改进算法(BOVW-DBN)第78-85页
    · SIFT特征选取第78-81页
    · 构建BOVW词包第81-82页
    · BOVW-DBN算法第82-85页
  · 基于空间金字塔的DBN纹身图像检测改进算法(SP-DBN)第85-88页
    · 空间金字塔构建第85-86页
    · SP-DBN算法第86-88页
  · 基于深度置信网络改进算法在Caltech 101 分类中的应用第88-93页
    · 三种改进算法在Caltech 101 上的分类结果第90-93页
    · 三种改进算法在Caltech 101 上的结果比较与分析第93页
  · 基于深度置信网络改进算法在纹身图像检测中的应用第93-102页
    · 三种改进算法在NIST上的分类结果第94-95页
    · 三种改进算法在Flickr上的分类结果第95-97页
    · 纹身数据集分类结果比较与分析第97-102页
  · 本章小结第102-104页
第5章 基于全连接层的CNN纹身图像检测改进算法第104-140页
  · 卷积神经网络基本结构第105-106页
    · 深度卷积神经网络的一般结构第105-106页
    · 深度卷积神经网络的优缺点第106页
  · 基于卷积神经网络的改进算法第106-126页
    · 图像预处理第107-110页
    · 基础纹身卷积神经网络结构(T-CNN)设计第110-111页
    · 基于多通道全连接层融合的CNN设计(CFT-CNN)第111-112页
    · 实验与结果分析第112-126页
  · 基于三通道RCNN的纹身检测(CFT Faster R-CNN)第126-138页
    · Faster R-CNN第126-127页
    · CFT Faster R-CNN纹身检测算法第127-129页
    · CFT Faster R-CNN实验第129-138页
  · 本章小结第138-140页
第6章 总结与展望第140-145页
  · 论文工作总结第140-144页
  · 工作展望第144-145页
致谢第145-146页
参考文献第146-154页
攻读学位期间的研究成果第154页

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