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基于ISA的视频目标特征提取方法研究

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基于ISA的视频目标特征提取方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 特征提取方法第10-11页
    1.2.2 独立子空间分析ISA第11-13页
  1.3 研究内容及章节安排第13-15页
第2章 目标特征提取方法第15-28页
  2.1 SIFT第15-22页
    2.1.1 二维高斯函数第15-16页
    2.1.2 图像的二维高斯模糊第16-17页
    2.1.3 尺度空间极值检测第17-19页
    2.1.4 关键点定位第19-20页
    2.1.5 关键点方向分配第20-22页
  2.2 稀疏编码第22-25页
    2.2.1 稀疏编码基本思路第22-23页
    2.2.2 学习算法第23-25页
    2.2.3 稀疏特征可视化第25页
  2.3 ISA第25-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于ISA的图像场景分类方法第28-48页
  3.1 独立子空间特征提取第28-34页
    3.1.1 ISA网络模型第29-31页
    3.1.2 ISA基元优化第31-34页
  3.2 BoW模型第34-35页
  3.3 空间金字塔匹配SPM第35-36页
  3.4 K-means聚类第36页
  3.5 SVM分类器第36-39页
    3.5.1 线性可分第36-38页
    3.5.2 线性不可分第38-39页
    3.5.3 SVM用于多类分类第39页
  3.6 实验结果与分析第39-47页
    3.6.1 图像特征学习和特征基元第40-42页
    3.6.2 场景分类及相关参数第42-45页
    3.6.3 与常用经典方法的对比分析第45-47页
  3.7 本章小结第47-48页
第4章 基于ISA网络的视频人体行为分类识别第48-63页
  4.1 神经网络第48-50页
    4.1.1 简单神经网络第48-49页
    4.1.2 深度神经网络第49-50页
  4.2 ISA深度网络结构第50-53页
  4.3 数据处理第53-55页
    4.3.1 数据归一化第53页
    4.3.2 PCA数据白化第53-55页
  4.4 实验结果与分析第55-62页
    4.4.1 特征提取过程第56-59页
    4.4.2 实验结果对比分析第59-62页
  4.5 本章小结第62-63页
第5章 总结与展望第63-65页
  5.1 本文工作总结第63-64页
  5.2 未来工作展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-71页
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果第71页

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