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基于特征学习的微血管图像分类算法研究

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基于特征学习的微血管图像分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 课题背景和研究意义第10-12页
    1.1.1 研究背景第10-11页
    1.1.2 研究意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状与分析第12-14页
  1.3 论文的研究目标和研究内容第14-15页
  1.4 论文的结构安排第15-16页
第二章 微血管图像分类的算法框架第16-28页
  2.1 微血管图像分类算法的基本框架第16页
  2.2 微血管图像的分割第16-19页
  2.3 微血管图像特征提取第19-24页
    2.3.1 全局特征第19-20页
    2.3.2 局部特征第20-23页
    2.3.3 全局特征和局部特征比较第23-24页
  2.4 微血管图像的分类器第24-27页
  2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于空间特征的微血管图像分类算法第28-40页
  3.1 基于空间金字塔模型的微血管图像分类第28-32页
    3.1.1 微血管图像的视觉词包模型第28-31页
    3.1.2 微血管特征的空间金字塔模型第31-32页
  3.2 基于Fisher向量特征的微血管图像分类第32-36页
    3.2.1 微血管图像的Fisher向量特征第32-35页
    3.2.2 基于空间金字塔的微血管Fisher向量分类第35-36页
  3.3 基于VLAD模型的微血管图像分类第36-39页
    3.3.1 微血管图像的VLAD模型第36-38页
    3.3.2 基于空间金字塔的微血管VLAD特征分类第38-39页
  3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于稀疏编码的微血管图像分类算法第40-47页
  4.1 基于稀疏编码的微血管图像分类第40-43页
  4.2 基于组稀疏的微血管图像分类第43-46页
    4.2.1 组稀疏的编码算法第43-45页
    4.2.2 组稀疏的字典学习第45-46页
  4.3 本章小结第46-47页
第五章 基于深度学习的微血管图像分类算法第47-62页
  5.1 深度学习第47-53页
    5.1.1 神经网络模型第47-49页
    5.1.2 BP算法第49-51页
    5.1.3 深度学习方法第51-53页
  5.2 卷积神经网络第53-57页
    5.2.1 卷积神经网络的稀疏表示第53-54页
    5.2.2 卷积神经网络结构第54-56页
    5.2.3 卷积神经网络的训练方法第56-57页
  5.3 基于卷积神经网络的微血管图像分类第57-61页
    5.3.1 Caffe卷积神经网的框架第57-58页
    5.3.2 卷积神经网络的结构设计第58-61页
  5.4 本章小结第61-62页
第六章 实验结果与分析第62-72页
  6.1 实验数据集和评价标准第62-64页
  6.2 实验结果与分析第64-71页
    6.2.1 基于空间特征的微血管图像分类实验第64-68页
    6.2.2 基于稀疏编码的微血管图像分类实验第68-69页
    6.2.3 基于深度学习的微血管图像分类实验第69-71页
  6.3 本章小结第71-72页
第七章 总结和展望第72-73页
  7.1 论文工作总结第72页
  7.2 未来工作展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-80页

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