基于韦伯局部特征和形状上下文的图像识别与匹配算法

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 传统的特征提取方法

1.2.2 传统特征提取算法

1.2.3 传统图像匹配算法

1.3 研究难点

1.4 创新点

1.5 论文结构

第二章 传统特征提取算法与图像上下文匹配算法

2.1 传统特征提取算法

2.1.1 SIFT特征

2.1.2 HOG特征

2.1.3 LBP特征

2.2 图像匹配算法

2.2.1 基于特征的图像匹配算法

2.2.2 基于亮度的图像匹配算法

2.3 本章小结

第三章 WLD特征及应用

3.1 引言

3.2 WLD特征提取与选择

3.2.1 韦伯法则

3.2.2 差分激励(Differential Excitation)

3.2.3 梯度方向(Orientation)

3.2.4 WLD直方图

3.3 WLD的特点

3.4 WLD尺度分析

3.5 WLD改进方法

3.6 WLD人脸检测

3.6.1 经典人脸检测

3.6.2 基于WLD的人脸检测

3.6.3 检测数据库

3.6.4 基于WLD的分类器

3.7 实验结果

3.8 本章小结

第四章 基于形状上下文的图像匹配算法

4.1 引言

4.2 形状上下文匹配

4.2.1 形状上下文特征

4.2.2 图像匹配算法

4.2.3 不变形与鲁棒性

4.3 图像匹配

4.3.1 归一化与缩放特性

4.4 原型样本匹配

4.4.1 图像匹配距离

4.4.2 匹配原型样本的建立

4.5 匹配算法的提高

4.6 实验结果

4.7 本章小结

第五章 总结和展望

5.1 总结

5.1.1 韦伯局部特征

5.1.2 韦伯局部特征创新点

5.1.3 基于形状上下文的图像匹配

5.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢