基于深度学习理论的纹身图像识别与检测研究

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第一章绪论 1

一、引言 3

二、深度学习 5

三、纹身图像 12

四、纹身图像识别与检测 22

第二章纹身图像处理理论基础 27

一、图像底层特征 29

二、词包模型 36

三、空间金字塔概述 37

四、深度置信网络概述 38

五、卷积神经网络 42

第三章深度学习算法在纹身图像检测中的比较研究 47

一、深度学习算法 49

二、对比实验与分析 56

第四章基于多特征融合的DBN纹身图像识别与检测 63

一、引言 65

二、基于多特征融合的DBN纹身图像检测改进算法 66

三、基于视觉词包的DBN纹身图像检测改进算法（BOV W-DBN） 68

四、基于空间金字塔的DBN纹身图像检测改进算法（SP-DBN） 74

五、基于DBN改进算法在Caltech 101分类中的应用 78

六、基于DBN改进算法在纹身图像检测中的应用 82

第五章基于全连接层的CNN纹身图像检测 93

一、CNN基本结构 96

二、基于CNN的改进算法 97

三、基于三通道R-CNN的纹身检测（CFT Faster R-CNN） 118

主要参考文献 130

后记 143