改进的SURF描述子及其在服饰图片检索中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 图像特征提取 | 第11-14页 |
| 1.2.2 图像特征匹配 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15页 |
| 1.4 创新点与贡献 | 第15-16页 |
| 1.5 本论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 特征点检测算法分析与实现 | 第17-25页 |
| 2.1 积分图像 | 第17-18页 |
| 2.2 近似Hessian矩阵 | 第18-19页 |
| 2.3 尺度空间 | 第19-21页 |
| 2.4 算法实现及结果 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于SURF的旋转不变描述子设计与实现 | 第25-39页 |
| 3.1 几种常见的局部特征描述子 | 第25-32页 |
| 3.1.1 SIFT描述子 | 第25-26页 |
| 3.1.2 SURF描述子 | 第26-27页 |
| 3.1.3 GLOH描述子 | 第27-28页 |
| 3.1.4 RIFT描述子 | 第28-29页 |
| 3.1.5 DAISY描述子 | 第29-30页 |
| 3.1.6 MROGH和MRRID描述子 | 第30-32页 |
| 3.2 基于SURF的旋转不变描述子 | 第32-37页 |
| 3.2.1 特征区域选取 | 第32-33页 |
| 3.2.2 分组策略及子区域划分 | 第33-34页 |
| 3.2.3 采样点梯度计算 | 第34-35页 |
| 3.2.4 特征向量构成 | 第35-37页 |
| 3.3 算法实现及结果 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 局部描述子匹配算法分析与实现 | 第39-60页 |
| 4.1 匹配策略 | 第39-42页 |
| 4.2 图像相似度计算 | 第42-44页 |
| 4.3 算法实现 | 第44-45页 |
| 4.4 服饰图像测试及结果分析 | 第45-55页 |
| 4.4.1 服饰图像库 | 第45-46页 |
| 4.4.2 测试策略 | 第46-48页 |
| 4.4.2.1 测试算法流程 | 第46-47页 |
| 4.4.2.2 测试策略 | 第47页 |
| 4.4.2.3 参数配置 | 第47-48页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第48-55页 |
| 4.5 旋转不变测试及结果分析 | 第55-59页 |
| 4.5.1 测试策略 | 第55-56页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于纹理的服饰检索系统设计与实现 | 第60-76页 |
| 5.1 系统架构 | 第60-64页 |
| 5.2 软件开发环境 | 第64页 |
| 5.3 系统主要模块设计与实现 | 第64-72页 |
| 5.3.1 用户交互模块 | 第64-67页 |
| 5.3.2 纹理算法模块 | 第67-70页 |
| 5.3.3 数据存储模块 | 第70-72页 |
| 5.3.4 图像库 | 第72页 |
| 5.4 测试及结果分析 | 第72-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 结论 | 第76-78页 |
| 6.1 本文工作 | 第76-77页 |
| 6.2 下一步工作的展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
