開放環(huán)境下圖像源識別技術

第一章 緒論
1．1 研究背景
1．2 研究意義
1．3 研究內容
1．4 本書結構
1．5 本章小結
第二章 圖像源識別研究現(xiàn)狀
2．1 引言
2．2 圖像源識別研究現(xiàn)狀
2．2．1 基于元數(shù)據(jù)的方法
2．2．2 基于數(shù)字水印的方法
2．2．3 基于圖像特征的方法
2．2．4 小 結
2．3 基于圖像特征的圖像源識別研究現(xiàn)狀
2．3．1 圖像特征表示
2．3．2 基于統(tǒng)計學習的圖像源識別
2．4 本章小結
第三章 有未知模型的圖像源識別技術
3．1 引言
3．2 有未知模型的圖像源識別系統(tǒng)框架
3．2．1 未知圖像源數(shù)據(jù)識別
3．2．2 魯棒訓練集的建立
3．2．3 算法復雜度分析
3．3 實驗結果分析
3．3．1 實驗數(shù)據(jù)及設置
3．3．2 實驗結果及分析
3．4 本章小結
第四章 抗噪的圖像源識別方法
4．1 引言
4．2 噪聲樣本影響的理論分析
4．3 抗噪的圖像源識別系統(tǒng)框架
4．4 抗噪的圖像源識別系統(tǒng)算法
4．4．1 噪聲級別評估
4．4．2 基于噪聲級別的采樣
4．5 抗噪的圖像源識別方法有效性驗證
4．6 實驗結果分析
4．6．1 實驗數(shù)據(jù)及特征提取
4．6．2 實驗評估指標
4．6．3 實驗結果與分析
4．7 本章小結
第五章 基于集合約束的圖像源識別技術
5．1 引言
5．2 基于約束的聚類方法
5．3 基于集合約束的圖像源聚類方法
5．4 實驗結果及分析
5．4．1 實驗數(shù)據(jù)及設置
5．4．2 實驗結果及分析
5．5 本章小結
第六章 探索圖像源識別的特征耦合與模型耦合
6．1 引言
6．2 特征耦合與模型耦合問題研究
6．2．1 特征耦合
6．2．2 模型耦合
6．3 捕獲特征耦合與模型耦合的方法研究
6．3．1 耦合特征表示
6．3．2 耦合概率表示
6．4 實驗結果與分析
6．4．1 數(shù)據(jù)集以及實驗設置
6．4．2 試驗評估指標
6．4．3 耦合特征表示的評估
6．4．4 耦合概率表示的評估
6．4．5 單個模型識別性能評估
6．4．6 計算成本評估
6．4．7 方法比較
6．5 本章小結
參考文獻