菜单
　　
    摘要局部特征描述子在图像识别过程中起着举足轻重的作用。本文主要介绍了尺度不变特征变换算法（简称SIFT），方向梯度直方图算法（简称 HOG），方向纹理曲线算法（简称OTC）等局部特征描述子方法；同时也介绍了词包模型（BOW） ，空间金字塔模型（SPM）等特征编码方法以及支持向量机分类器。实现了图像识别的框架，并在此框架中完成了几种算法在不同图像数据库上的分类实验，比较了 SIFT，HOG，OTC 在不同数据库、不同实验参数、不同编码方式下的识别性能。本文用 Matlab 实现了OTC 局部特征描述子，针对 OTC 特征描述子的特征可视化部分为 H-bin 添加了一个权重，使之能适应不同的输入图像。为了提升OTC 特征的计算效率，我们利用 PCA对OTC每个局部区域的高文特征进行了数约减。 26041
    毕业论文关键词  局部特征描述子  主成分分析  特征编码  支持向量机  图像识别
     Title Local Descriptors and Applications in   Image Recognition                   
     Abstract
    A fine local feature descriptor plays a significant role in image recognition.
    This paper firstly introduces the Scale Invariant Feature Transform, Histogram
    of Oriented Gradient,  and Oriented  Texture Curves.  Then the  feature coding models
    including the Bag of Words and its extension to the Spatial Pyramid Matching are
    described.  Finally , SVM is introduced and employed for classification.  We
    implement  the  framework  of  image recognition and  report  the  performances  of SIFT,
    HOG, OTC with several parameters and feature coding schemes in different image
    databases. We  re-implement OTC  method  in  Matlab  and  add a weighted  value for H-bin
    in order to achieve a better visual performance of OTC features. PCA is utilized
    to reduce the high feature dimension of each image patch.
     Keywords    local descriptor  PCA  feature coding  SVM  images recognition
     
    目   次
    1 引言    1
    1.1 局部描述子的研究背景和意义    1
    1.2 国内外发展现状    1
    1.3 局部描述子的研究内容与研究方法  ..  1
    1.4 本文研究内容与章节安排  .  4
    2 经典局部描述子提取算法    5
    2.1 尺度不变特征变换描述子  .  5
    2.2 梯度方向直方图描述子    7
    2.3 方向纹理曲线描述子  .  10
    2.4 本章小结  ..  14
    3 图像识别部分相关理论  .  15
    3.1 主成分分析    15
    3.2 词包模型  ..  16
    3.3 空间金字塔匹配模型  .  17
    3.4 聚类算法-K-means    19
    3.5 支持向量机    19
    3.6 本章小结  ..  21
    4 实验与分析  ..  22
    4.1 图像识别  ..  22
    4.2 OTC 描述子结构特征可视化及改进  ..  23
    4.3 局部描述子在图像识别中的应用    24
    4.4 本章小结  ..  31
    结  论  ..  32
    致  谢  ..  33
    参 考 文 献    34
    附  录36
    1 引言
    1.1 局部描述子的研究背景和意义
    随着计算机科学技术、模式识别和人工智能理论的不断发展和完善，机器视觉这门新技
    术应运而生。该技术主要研究目的是让以计算为核心任务的机器像人类一样去获取并处理视
    觉图像信息。为了高效地对图像信息进行分析和理解，需要用定义明确的数值、符号或者图
  1. 上一篇：基于MFC的数字信号处理软件设计与实现
  2. 下一篇：基于深度学习的时序模式识别

  1. C#基于ARCGIS的校园电子地图查询系统设计

  2. 电子商务信用机制研究

  3. 基于余弦积分图像的快速...

  4. asp.net+sqlserver医院电子病历...

  5. asp.net+sqlserver二手电子产品...

  6. 网络环境下电子报纸开发利用现状及模式研究

  7. 网络外部性下电子商务网...

  8. 十二层带中心支撑钢结构...

  9. java+mysql车辆管理系统的设计+源代码

  10. 酸性水汽提装置总汽提塔设计+CAD图纸

  11. 中考体育项目与体育教学合理结合的研究

  12. 电站锅炉暖风器设计任务书

  13. 杂拟谷盗体内共生菌沃尔...

  14. 当代大学生慈善意识研究+文献综述

  15. 河岸冲刷和泥沙淤积的监测国内外研究现状

  16. 大众媒体对公共政策制定的影响

  17. 乳业同业并购式全产业链...

　　

About

751论文网手机版...

主页：http://www.751com.cn

关闭返回