声明
摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.3 论文的研究内容与组织结构
第二章 马氏度量学习图像分类方法
2.1 常用距离度量
2.2 马氏度量学习
2.3 常用马氏度量学习图像分类方法
2.3.1 大间距近邻分类的距离度量学习
2.3.2 等价约束下的大规模度量学习
2.4 本章小结
第三章 基于椭圆马氏度量学习的图像分类算法
3.1.1 HSV与Lab直方图描述的颜色特征
3.1.2 LBPs描述的纹理特征
3.2 椭圆马氏度量学习
3.2.1 椭圆度量定义
3.2.2 椭圆马氏度量
3.2.3 椭圆马氏度量学习
3.3 模拟实验与分析
3.3.1 图像分类算法的流程
3.3.2 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章 基于二次判别分析的度量学习图像分类算法
4.1 特征提取
4.2 椭圆度量矩阵
4.3 基于二次判别分析的度量学习
4.4 模拟实验与分析
4.4.1 图像分类算法的流程
4.4.2 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 展望
参考文献
致谢
硕士期间发表的论文与参加的科研项目