基于深度学习理论的纹身图像识别与检测研究PDF电子书下载

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