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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--探索提高目标/图像分类性能的细节问题
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探索提高目标/图像分类性能的细节问题
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号说明第13-14页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 引言第14页
    1.2 目标/图像分类识别的发展现状第14-16页
    1.3 本文内容安排第16-18页
第二章 目标成像的基础理论第18-24页
    2.1 刚体变换第18-19页
    2.2 透视投影第19-21页
    2.3 畸变校正第21-22页
    2.4 图像数字化第22-23页
    2.5 小结第23-24页
第三章 目标/图像分类识别系统第24-42页
    3.1 图像预处理第24-30页
        3.1.1 颜色空间的转换第24-27页
        3.1.2 灰度化第27-28页
        3.1.3 二值化第28-29页
        3.1.4 平滑处理第29页
        3.1.5 锐化处理第29-30页
    3.2 图像特征的提取与表达第30-38页
        3.2.1 低级特征第30-36页
        3.2.2 中级特征第36-38页
        3.2.3 高级特征第38页
    3.3 分类器第38-42页
        3.3.1 KNN 分类器第39页
        3.3.2 SVM支持向量机分类器第39-42页
第四章 特征共生矩阵算法第42-57页
    4.1 定义第43-44页
    4.2 可行性证明及算法优点第44-45页
    4.3 实验验证第45-53页
        4.3.1 实验数据库第45-49页
        4.3.2 主成分分析第49-50页
        4.3.3 实验设计与结果第50-53页
    4.4 理论引申及其实验验证第53-56页
        4.4.1 特征空间内的词共生矩阵第53-54页
        4.4.2 实验验证第54-56页
    4.5 小结第56-57页
第五章 面向印章识别的图像表达结合及分类设计第57-67页
    5.1 描述符原理第59页
    5.2 数据库第59-61页
    5.3 基于分类器的有效印文提取第61-63页
    5.4 真伪印章印文识别的实验设计第63-64页
        5.4.1 可行性研究第63-64页
        5.4.2 真伪印章印文识别分类器第64页
    5.5 实验验证第64-66页
    5.6 小结第66-67页
第六章 结论和展望第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-73页
研究成果及发表的学术论文第73-74页
导师简介第74-75页
作者简介第75-76页
附件第76-77页

 
 
论文编号BS2962948,这篇论文共77
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