声明
第一章 绪论
1.1 本文研究背景及意义
1.2 图像识别领域的关键技术
1.3 国内外研究现状及主要存在问题
1.4 本文主要工作及组织结构
第二章 HOG和随机森林特征抽取算法
2.1 结合图像固有特征的重要性选择算法
2.2 梯度方向直方图
2.3 随机森林
2.4 本章小结
第三章 基于极限学习机的图像分类
3.1 单隐层前馈神经网络
3.2 极限学习机原理
3.3 结合HOG和随机森林的极限学习机分类
3.4 本章小结
第四章 实验结果和分析
4.1 数据集以及实验参数说明
4.2 实验环境
4.3 实验结果展示
4.4 结果分析
第五章 结论与展望
5.1 本文主要工作
5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
附录攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目