基于多特征的图像检索研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 应用现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 技术现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 基于内容的图像检索相关理论 | 第15-29页 |
| 2.1 基于内容的图像检索系统框架 | 第15-16页 |
| 2.2 图像底层特征的提取 | 第16-24页 |
| 2.2.1 颜色特征提取 | 第16-19页 |
| 2.2.2 纹理特征提取 | 第19-20页 |
| 2.2.3 形状特征提取 | 第20页 |
| 2.2.4 局部特征提取 | 第20-24页 |
| 2.3 特征匹配的相似性度量 | 第24-26页 |
| 2.4 TF-IDF加权技术 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 二维倒排索引的构建 | 第29-39页 |
| 3.1 词袋模型概述 | 第29-30页 |
| 3.1.1 文本检索中的词袋模型 | 第29页 |
| 3.1.2 图像检索中的视觉词袋模型 | 第29-30页 |
| 3.2 特征向量的量化 | 第30-32页 |
| 3.2.1 单层K-means聚类 | 第30-31页 |
| 3.2.2 多层K-means聚类 | 第31-32页 |
| 3.3 传统倒排索引 | 第32-34页 |
| 3.4 二维倒排索引 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 联合图像语义属性特征的二维倒排索引 | 第39-47页 |
| 4.1 图像语义属性特征 | 第39-43页 |
| 4.1.1 局部描述子HOG | 第40-41页 |
| 4.1.2 局部描述子LBP | 第41-42页 |
| 4.1.3 局部坐标编码（LCC） | 第42页 |
| 4.1.4 SVM分类器 | 第42-43页 |
| 4.2 二维倒排索引的更新 | 第43-46页 |
| 4.2.1 图像语义相似性的度量 | 第43-44页 |
| 4.2.2 语义相似图像的插入 | 第44-45页 |
| 4.2.3 图像相似度计算的更新 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验与分析 | 第47-55页 |
| 5.1 图像数据集 | 第47-48页 |
| 5.2 图像检索算法的评价标准 | 第48-49页 |
| 5.3 实验流程及参数设置 | 第49-51页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第63页 |
