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鸟类局部特征的细粒度图像分类方法研究

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鸟类局部特征的细粒度图像分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-19页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 研究现状第10-14页
    1.2.1 图像局部特征提取第10-12页
    1.2.2 细粒度图像分类第12-14页
  1.3 研究思路及主要工作第14-16页
  1.4 论文组织结构及内容概要第16-18页
  1.5 本章小结第18-19页
第2章 基于SIFT的鸟类局部特征提取第19-33页
  2.1 SIFT特征属性分析第19-22页
    2.1.1 尺度不变性分析第19-21页
    2.1.2 旋转不变性分析第21-22页
  2.2 SIFT特征优化第22-27页
    2.2.1 问题分析第22-23页
    2.2.2 优化方法第23-27页
  2.3 实验与分析第27-31页
    2.3.1 SIFT特征点的提取与匹配测试第27-28页
    2.3.2 基于SIFT特征的细粒度分类实验第28-31页
  2.4 本章小结第31-33页
第3章 基于CNN的鸟类局部特征提取第33-45页
  3.1 卷积神经网络模型分析第33-36页
    3.1.1 基本结构理解第33-35页
    3.1.2 卷积原理分析第35-36页
  3.2 特征提取方案第36-39页
    3.2.1 问题分析第36-37页
    3.2.2 改进策略第37-39页
  3.3 实验与分析第39-44页
    3.3.1 CNN的设计与训练第39-42页
    3.3.2 基于CNN特征的细粒度分类实验第42-44页
  3.4 本章小结第44-45页
第4章 组合多种鸟类局部特征的细粒度图像分类第45-51页
  4.1 基本组合思想第45-46页
  4.2 整体实现流程第46-48页
  4.3 实验与分析第48-50页
    4.3.1 局部特征的选取与组合第48-49页
    4.3.2 基于组合特征的细粒度分类实验第49-50页
  4.4 本章小结第50-51页
第5章 总结与展望第51-53页
  5.1 总结第51-52页
  5.2 展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-57页
攻读硕士期间发表的学术论文第57页

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