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無約束場景下奶牛個體識別算法研究

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無約束場景下奶牛個體識別算法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
abstract第4-8頁
1 引言第8-15頁
 1.1 研究背景與意義第8-10頁
 1.2 國內外研究現狀第10-13頁
  1.2.1 奶牛個體識別研究現狀第10-12頁
  1.2.2 圖像識別研究現狀第12-13頁
 1.3 論文組織安排第13-15頁
2 BOF模型及HOG特征介紹第15-28頁
 2.1 傳統BOF模型第15-23頁
  2.1.1 特征提取及描述第16-19頁
  2.1.2 構造視覺詞典第19-20頁
  2.1.3 分類器分類第20-23頁
 2.2 基于SPM的BOF模型第23-25頁
 2.3 HOG特征第25-27頁
 2.4 本章小結第27-28頁
3 基于改進BOF模型的奶牛個體識別算法第28-43頁
 3.1 優化HOG特征簡介第28-31頁
 3.2 直方圖交叉核第31-34頁
 3.3 算法描述第34-41頁
 3.4 本章小結第41-43頁
4 實驗結果及分析第43-50頁
 4.1 實驗環境第43頁
 4.2 實驗數據集第43頁
 4.3 實驗結果與分析第43-48頁
  4.3.1 識別性能分析第45-47頁
  4.3.2 算法對比分析第47-48頁
 4.4 本章小結第48-50頁
5 基于灰度對數變換和改進BOF模型的奶牛個體識別算法第50-62頁
 5.1 灰度變換第50-54頁
  5.1.1 灰度線性變換第51-52頁
  5.1.2 灰度非線性變換第52-53頁
  5.1.3 直方圖均衡化第53-54頁
 5.2 算法描述第54-56頁
 5.3 實驗環境與數據集第56頁
 5.4 實驗結果與分析第56-61頁
  5.4.1 常見灰度變換對視覺效果的影響第57-58頁
  5.4.2 常見灰度變換對奶牛個體識別的影響第58-61頁
 5.5 本章小結第61-62頁
6 總結與展望第62-64頁
 6.1 總結第62-63頁
 6.2 展望第63-64頁
致謝第64-65頁
參考文獻第65-69頁
附錄第69頁

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