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目录
1 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要工作及论文结构
2 距离度量学习与分类算法概述
2.1 距离度量学习
2.2 常用的距离度量
2.3 常用的分类算法
2.4 本章小结
3 基于 RGB-D 图像的三维物体连续表面纹理提取研究
3.1 深度图像坐标与世界坐标转换
3.2 原始数据处理
3.3 基于混合高斯模型的背景建模
3.4 基于区域生长及最小二乘法的平面纹理提取
3.5 本章小结
4 基于度量学习的纹理识别实验
4.1 基于局部二值模式(LBP)的特征提取
4.2 基于支持向量机的纹理识别
4.3 基于 KNN 算法的纹理识别
4.4 基于 LMNN-KNN 算法的纹理识别
4.5 基于 ITML-KNN 算法的纹理识别
4.6 本章小结
5 基于 ITML-KNN 的三维物体表面纹理识别
5.1 实验设计
5.2 实验结果及分析
5.3 本章小结
6 总结及展望
参考文献
致谢
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