声明
1 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 课题研究内容
1.4 论文的结构安排
2.1引言
2.2 SIFT特征提取方法
2.3 更高层特征表达方法
2.4 改进的词袋模型与SIFT结合
2.5 不同特征表达方法下的图像分类实验结果
3.1 引言
3.2 常用的浅层图像分类识别算法
3.3 结合稀疏的支持向量机图像分类方法
3.4 浅层图像分类方法的优化
3.5 基于DARTS算法的SVM分类实验结果和分析
4 基于深层网络的图像分类识别方法
4.1 基于卷积神经网络的图像特征提取
4.2 卷积神经网络的分类方法研究
4.3 卷积神经网络测试的流程及结果
5 实验与结果分析
5.1 深层网络的环境搭建
5.2 数据库的构建
5.3 道路卡口车辆类型分类测评
5.4 基于ImageNet的CNN分类方法测评
5.5 设计大规模图像分类方法APP
6 总结与展望
6.1 主要工作总结
6.2 存在的问题及进一步研究
致谢
参考文献