基于特征相似性测量码书学习的黑色素瘤良恶性分类算法研究
Bag-of-Features论文 码书学习论文 特征相似性测量论文
论文详情
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基础知识 | 第16-28页 |
| 2.1 黑色素瘤常用特征 | 第16-22页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第16-18页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第18-22页 |
| 2.2 Bag-of-Features模型 | 第22-25页 |
| 2.2.1 提取图像局部特征 | 第23页 |
| 2.2.2 码书学习 | 第23-25页 |
| 2.2.3 建立统计直方图 | 第25页 |
| 2.3 支持向量机 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于特征相似性测量码书学习的黑色素瘤良恶性分类算法 | 第28-35页 |
| 3.1 预处理 | 第28-30页 |
| 3.2 特征提取 | 第30-31页 |
| 3.3 基于特征相似性测量的码书学习算法 | 第31-33页 |
| 3.4 直方图建立及融合 | 第33-34页 |
| 3.5 分类器训练和测试 | 第34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第35-46页 |
| 4.1 数据集 | 第35-36页 |
| 4.2 评价指标 | 第36-37页 |
| 4.3 实验方案 | 第37-38页 |
| 4.4 结果与分析 | 第38-44页 |
| 4.4.1 不同码书学习算法的码字分布比较实验 | 第38-40页 |
| 4.4.2 不同码书学习算法分类结果的比较 | 第40-42页 |
| 4.4.3 不同特征的分类结果比较 | 第42页 |
| 4.4.4 本文方法与State-of-the-art方法的分类结果比较 | 第42-43页 |
| 4.4.5 在非皮肤镜图像库上的分类评估 | 第43-44页 |
| 4.4.6 讨论 | 第44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第46页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的学术论文和参与的科研项目 | 第53页 |
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