基于语义距离及特征融合的图像分类与检索研究
| 摘要 | 第10-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第16-40页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.2 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.3 关键技术研究动态 | 第19-33页 |
| 1.3.1 图像特征 | 第20-23页 |
| 1.3.2 模型技术 | 第23-27页 |
| 1.3.3 评估标准 | 第27-30页 |
| 1.3.4 图像数据集 | 第30-33页 |
| 1.4 主要技术挑战 | 第33-37页 |
| 1.5 论文的主要工作 | 第37-39页 |
| 1.6 论文的组织安排 | 第39-40页 |
| 第二章 距离测度学习理论 | 第40-52页 |
| 2.1 距离度量方法简介 | 第40-44页 |
| 2.1.1 距离度量概述 | 第40-41页 |
| 2.1.2 常用距离度量方法 | 第41-44页 |
| 2.2 距离测度学习 | 第44-50页 |
| 2.2.1 距离测度学习简介 | 第44-45页 |
| 2.2.2 常见的距离测度学习算法 | 第45-50页 |
| 2.3 距离测度学习存在的问题 | 第50-52页 |
| 第三章 基于高斯混合语言模型的图像分类方法 | 第52-69页 |
| 3.1 引言 | 第52-55页 |
| 3.1.1 视觉词袋模型优缺点分析 | 第52-54页 |
| 3.1.2 本文提出的方法 | 第54-55页 |
| 3.2 高斯混合语言模型分类技术 | 第55-63页 |
| 3.2.1 相关工作 | 第55-56页 |
| 3.2.2 基于图像分割信息的距离测度学习 | 第56-59页 |
| 3.2.3 高斯混合视觉词袋生成模型 | 第59-61页 |
| 3.2.4 语言模型分类器 | 第61-63页 |
| 3.3 实验与讨论 | 第63-68页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第63页 |
| 3.3.2 距离测度及码本大小对性能的影响 | 第63-65页 |
| 3.3.3 与其它模型方法的比较 | 第65-67页 |
| 3.3.4 DML训练数据大小对性能的影响 | 第67-68页 |
| 3.4 总结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于语义距离的最近邻分类模型 | 第69-87页 |
| 4.1 引言 | 第69-70页 |
| 4.1.1 传统最近邻模型的缺点 | 第69-70页 |
| 4.1.2 本文提出的方法 | 第70页 |
| 4.2 改进的最近邻分类模型 | 第70-77页 |
| 4.2.1 相关工作 | 第70-71页 |
| 4.2.2 语义距离测度学习方法 | 第71-73页 |
| 4.2.3 最近邻模型框架 | 第73-75页 |
| 4.2.4 基于文本信息的熵加权方法 | 第75-76页 |
| 4.2.5 多视觉特征融合方法 | 第76-77页 |
| 4.3 实验与讨论 | 第77-85页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第77-78页 |
| 4.3.2 最近邻模型实验 | 第78-82页 |
| 4.3.3 与其它模型的对比实验 | 第82-84页 |
| 4.3.4 语义距离测度学习实验 | 第84-85页 |
| 4.4 总结 | 第85-87页 |
| 第五章 基于SVM的多特征融合方法 | 第87-103页 |
| 5.1 引言 | 第87-89页 |
| 5.1.1 研究的出发点 | 第87-88页 |
| 5.1.2 本文提出的方法 | 第88-89页 |
| 5.2 SVM多特征融合模型 | 第89-91页 |
| 5.3 特征选择方法 | 第91-94页 |
| 5.4 ImageCLEF图像自动标注实验 | 第94-99页 |
| 5.4.1 特征选择实验 | 第94-97页 |
| 5.4.2 SVM模型实验 | 第97-99页 |
| 5.5 遥感图像分类实验 | 第99-102页 |
| 5.6 总结 | 第102-103页 |
| 第六章 图像与文本特征相融合的多分类器模型 | 第103-115页 |
| 6.1 引言 | 第103-106页 |
| 6.1.1 研究的出发点 | 第103-104页 |
| 6.1.2 本文提出的方法 | 第104-106页 |
| 6.2 面向语义的图像自动标注 | 第106-109页 |
| 6.2.1 基于文本特征的分类器 | 第106-107页 |
| 6.2.2 实验数据介绍 | 第107-108页 |
| 6.2.3 实验结果与讨论 | 第108-109页 |
| 6.3 面向语义的图像检索 | 第109-113页 |
| 6.3.1 基于文本特征的检索檬型 | 第109-111页 |
| 6.3.2 实验数据介绍 | 第111页 |
| 6.3.3 实验结果与讨论 | 第111-113页 |
| 6.4 总结 | 第113-115页 |
| 第七章 总结与展望 | 第115-119页 |
| 7.1 总结 | 第115-117页 |
| 7.2 不足与展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 读博期间的主要研究成果及参与的科研项目 | 第139-140页 |
