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基于多特征融合的花粉图像识别算法研究

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基于多特征融合的花粉图像识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
第一章 前言第8-13页
  1.1 研究目的及意义第8页
  1.2 国内外研究现状第8-11页
  1.3 研究内容及方法第11-12页
  1.4 论文组织结构第12-13页
第二章 基本概念原理介绍第13-24页
  2.1 Zemike矩描述子第13-14页
  2.2 方向梯度直方图HOG特征第14-15页
  2.3 SURF快速鲁棒性特征描述子第15-17页
  2.4 K-Means聚类算法和SVM支持向量机第17-20页
  2.5 CNN卷积神经网络第20-23页
  2.6 本章小结第23-24页
第三章 基于Zernike矩与BoF-SURF特征融合的花粉图像分类识别算法第24-34页
  3.1 Zemike矩描述子第24-25页
  3.2 SURF斑点特征描述子第25-27页
  3.3 BoF-SURF特征包第27页
  3.4 特征融合以及分类识别第27-29页
  3.5 实验结果及分析第29-33页
  3.6 本章小结第33-34页
第四章 基于卷积神经网络CNN特征融合的花粉图像分类识别算法第34-47页
  4.1 图像标准化处理第34-36页
  4.2 方向梯度直方图特征化处理第36-37页
  4.3 卷积神经网络CNN改进及结构设计第37-41页
  4.4 基于卷积神经网络CNN特征融合算法描述第41-42页
  4.5 实验结果及分析第42-46页
  4.6 本章小结第46-47页
第五章 两种特征融合算法的实验对比分析第47-52页
  5.1 Confocal图像库上的实验结果第47-49页
  5.2 Pollenmonitor图像库上的实验结果第49-50页
  5.3 两种算法平均性能的对比第50-51页
  5.4 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-54页
  6.1 研究总结第52-53页
  6.2 展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-60页
作者简介第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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