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基于显著性检测的自然场景图像分类算法研究

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基于显著性检测的自然场景图像分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 图像分类研究现状第10-12页
    1.2.2 显著性检测研究现状第12-13页
  1.3 研究内容和技术路线第13-15页
  1.4 论文结构第15-17页
第2章 基于SEEDS超像素分割的显著性检测第17-37页
  2.1 SEEDS超像素分割算法第17-20页
  2.2 融合纹理特征的超像素分割第20-23页
    2.2.1 纹理特征提取第21-22页
    2.2.2 纹理特征融合第22-23页
  2.3 基于超像素和流行排序的显著性检测方法第23-30页
    2.3.1 流行排序算法第24-26页
    2.3.2 背景种子点筛选第26-28页
    2.3.3 算法实现流程第28-30页
  2.4 实验与分析第30-36页
    2.4.1 超像素分割实验与分析第30-32页
    2.4.2 显著性检测评价指标第32-33页
    2.4.3 显著性检测实验与分析第33-36页
  2.5 本章小结第36-37页
第3章 基于显著性检测的自然场景图像分类模型第37-62页
  3.1 AlexNet卷积神经网络模型第37-42页
    3.1.1 卷积层和池化层第39-40页
    3.1.2 激活层和归一化层第40-41页
    3.1.3 全连接层第41-42页
  3.2 AlexNet网络训练第42-46页
    3.2.1 网络训练方法第42-43页
    3.2.2 网络训练过程第43-46页
  3.3 基于显著性检测的图像分类模型第46-54页
    3.3.1 图像分类模型实现流程第46-48页
    3.3.2 显著图的二值化处理第48-49页
    3.3.3 选取最大连通区域第49-51页
    3.3.4 GrabCut算法实现前景分割第51-52页
    3.3.5 网络参数优化第52-54页
  3.4 实验与分析第54-61页
    3.4.1 数据集第54-55页
    3.4.2 评价指标第55页
    3.4.3 实验环境第55-56页
    3.4.4 前景分割实验与分析第56-57页
    3.4.5 图像分类实验与分析第57-61页
  3.5 本章小结第61-62页
第4章 总结与展望第62-64页
  4.1 总结第62-63页
  4.2 展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
攻读学位期间发表的论文第69页

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图像分类 超像素分割 显著性检测 卷积神经网络
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