对图像的理解不足很低。

发布时间:2019-09-01 浏览:
对图像的理解不足很低。
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摘要1-7摘要Page 7-9 Page 9-12 Page 1简介Page 12-26 1。
1研究背景和主题页面含义12-14。
2研究状况摘要表14-18。
3检查本文档的内容和创新点,第18-19页。
4第19至20页上的文件结构参考:第20至26页第2章低点和低点的一般说明问题26至48。
1“定义散射问题”第26-27页
2解决27到39页的问题。
3低级问题定义39-40页2。
4 40-43页低频解决方案2
第5章摘要第43-44页请参见第44-48页第3章BoW 48-66模型页面上的分布式表示。
1简介48-49页3。
型号2 BoW(包字),pgs。49-55
2
1计算机视觉的自然语言处理,pp。49-51
2
2计算机视觉中的BoW模型,pp。51-55
3信任分散以在第55-59页上找到重要的代码字。
3
1BoW型号的问题在第55-57页。
3
2我们的方法是在第57-58页。
3
在第58-59页,显示了三个分散表达式的含义。
第59-63页的4“实验分析”。
4
1个数据库页面59-61 3。
4
2实验配置页61-62 3。
4
3 62至63个实验结果。
第5章摘要Page 63参考页63-66,第4章分类问题中的类约束散射,p。59. 66-82
1第66-67页简介4。
图2显示了第67-70页的“系数限制”。
3故障排除第70-73页4。
4实验分析,pp。73-78,4。
4
第73-74页上的一个小数据集。
4
2 Face Library,第74-77页,4。
4
3手写识别页面77-78 4。
4
4自然图像分类Page 78 4。
第5章摘要第78-79页请参阅第79-82页第5章基于属性的分类问题12,1标准,p。8582-100。
1简介Page 82 5
两页上的82-86视觉属性。
2
一页82-84的视觉属性的定义。
2
2相关作品,p。84 5。
2
84-86页面研究的三个原因。
3在第86到88页上,使用多标签学习来预测属性。
3
1 86-87预测。
3
2模型学习,pp。87-88,5
4对象类预测的标准l2.1在第88-91页。
4
1目标功能(第88至89页)。
4
2解决第89-90页上的目标函数。
4
三个分类90-91页。
5 91-96实验分析。

1个数据库页面91-92。

2第92-93页的“实验设置”。

3 93-95属性预测。

4P预测对象类别。95-96
第6章摘要Page 96-97页97-100页6,第6章,下物体检测范围,100-122。
1简介Page 100 6
2研究和相关研究动机,第100-104页。
2
1调查动机,100-103,6页。
2
2相关论文,pp。103-104,6。
第3-104页上对对象清晰度的鲁棒检测。
3
1在第104-105页上生成一组候选边界框。
3
2第105-107页上的问题描述。
3
在第107-108页中找到了使用三个系数的Z矩阵。
3
分辨率为108-110页的4个型号。
第4页110-118的实验分析。
4
一个110-111页的数据库。
4
2 111到112个实验设置。
4
3 112-118页的实验结果。
第5章摘要Page 118参见第118-122页第7章摘要和观点Page 122-124缩略语第124-126页致谢126-128页本科专业发表的学术论文128页
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