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基于稀疏编码技术和极限学习机的场景识别

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基于稀疏编码技术和极限学习机的场景识别
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-19页
  1.1 课题的研究背景和意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 基于底层特征的场景识别研究现状第10-12页
    1.2.2 基于中层特征的场景识别研究现状第12-14页
    1.2.3 场景识别分类器的研究现状第14页
    1.2.4 基于深度学习的图像识别研究现状第14-15页
  1.3 场景识别的研究难点第15-17页
  1.4 本论文的主要研究内容第17-18页
  1.5 本论文的组织安排第18-19页
第二章 特征提取与场景识别总框架第19-23页
  2.1 引言第19页
  2.2 特征提取与场景识别总框架第19-22页
    2.2.1 基于稀疏编码技术的中层特征提取框架第20-21页
    2.2.2 基于深度学习的特征提取框架第21页
    2.2.3 识别算法第21-22页
  2.3 场景识别难点的解决第22页
  2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于稀疏编码技术的特征提取算法第23-34页
  3.1 引言第23页
  3.2 Dense SIFT特征提取第23-26页
    3.2.1 关键点选取第24页
    3.2.2 梯度幅值和方向第24-25页
    3.2.3 特征描述子的生成第25-26页
  3.3 特征稀疏编码第26-32页
    3.3.1 HIHT编码算法第27-29页
    3.3.2 Feature-sign搜索算法第29-30页
    3.3.3 词典学习第30-32页
  3.4 空间池化第32-33页
  3.5 本章小结第33-34页
第四章 基于卷积神经网络的特征提取算法第34-44页
  4.1 引言第34页
  4.2 卷积神经网络简介第34-36页
    4.2.1 卷积神经网络的网络结构第34-35页
    4.2.2 卷积神经网络的特性第35-36页
  4.3 卷积神经网络的训练过程第36-40页
    4.3.1 卷积神经网络的前向计算第37-38页
    4.3.2 反向传播第38-40页
    4.3.3 参数更新第40页
  4.4 基于卷积神经网络的特征提取第40-43页
    4.4.1 Alex-net模型简介第40-41页
    4.4.2 特征提取第41-43页
  4.5 本章小结第43-44页
第五章 基于ELM的场景识别算法第44-51页
  5.1 引言第44页
  5.2 ELM的结构第44-46页
  5.3 ELM的训练过程第46-48页
  5.4 基于ELM分类器的场景识别过程第48-49页
  5.5 基于核函数ELM的场景识别算法第49页
  5.6 ELM的分析第49-50页
  5.7 本章小结第50-51页
第六章 实验结果及分析第51-64页
  6.1 引言第51页
  6.2 场景数据库介绍第51-52页
  6.3 实验参数设置第52-53页
    6.3.1 Dense SIFT特征提取算法参数设置第52页
    6.3.2 词典个数设置第52-53页
    6.3.3 ELM参数设置第53页
  6.4 实验结果与整体性能分析第53-57页
    6.4.1 基于中层特征提取的场景识别结果分析第54-55页
    6.4.2 基于深度学习特征提取的场景识别结果分析第55-57页
  6.5 分模块性能分析第57-62页
    6.5.1 两种稀疏编码算法分析第57-59页
    6.5.2 不同的空间布局划分方式的池化分析第59-60页
    6.5.3 ELM分类器参数分析第60-62页
  6.6 本章小结第62-64页
总结与展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
附录第71-72页
个人简历第72-73页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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