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基于内容的图像检索关键技术的研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第1章 绪论第7-12页
    1.1 课题背景意义第7页
    1.2 国内外研究现状第7-10页
    1.3 主要研究内容及论文结构安排第10-12页
第2章 图像内容检索的技术基础第12-22页
    2.1 基于颜色特征的图像检索第12-13页
        2.1.1 颜色直方图第12页
        2.1.2 颜色矩第12-13页
        2.1.3 分块提取颜色特征第13页
    2.2 基于纹理特征的图像检索第13-15页
        2.2.1 灰度共生矩阵第13-15页
        2.2.2 小波变换第15页
    2.3 基于SIFT的图像检索第15页
    2.4 深度学习模型第15-21页
        2.4.1 卷积神经网络第16-19页
        2.4.2 AlexNet模型第19-20页
        2.4.3 相似性匹配第20-21页
    2.5 本章小结第21-22页
第3章 基于深度学习的图像检索系统第22-25页
    3.1 检索系统的设计流程与架构第22-24页
    3.2 本章小结第24-25页
第4章 基于AlexNet模型的图像特征提取第25-29页
    4.1 AlexNet模型的训练第25-26页
        4.1.1 预训练模型第25页
        4.1.2 微调模型第25-26页
    4.2 图像特征的提取第26-28页
        4.2.1 基于AlexNet的特征图生成第26-27页
        4.2.2 图像特征提取第27-28页
    4.3 本章小结第28-29页
第5章 基于局部敏感哈希的图像特征索引第29-37页
    5.1 局部敏感哈希第29-30页
    5.2 p-stable分布的局部敏感哈希第30-32页
        5.2.1 p-stable分布第31页
        5.2.2 哈希函数第31-32页
    5.3 基于p-stable分布的局部敏感哈希的KNN相似性搜索算法第32-34页
    5.4 实验与分析第34-36页
        5.4.1 数据集与评价测度第34页
        5.4.2 实验结果与分析第34-36页
    5.5 本章小结第36-37页
第6章 实验与结果分析第37-47页
    6.1 实验数据和实验环境第37-39页
        6.1.1 实验数据第37-38页
        6.1.2 实验环境第38-39页
    6.2 实验流程第39-40页
    6.3 实验结果与分析第40-46页
    6.4 本章小结第46-47页
第7章 总结与展望第47-48页
参考文献第48-52页
致谢第52页

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