| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基于内容的图像检索相关技术概述 | 第16-23页 |
| ·视觉特征提取 | 第16-20页 |
| ·相似性度量 | 第20-21页 |
| ·图像检索性能评估 | 第21-23页 |
| 第3章 融合聚类的半监督主动学习 | 第23-52页 |
| ·相关反馈中的动态距离度量算法 | 第23-29页 |
| ·构建图像模型 | 第24页 |
| ·动态相似性度量融入相关反馈过程 | 第24-26页 |
| ·规范化 | 第26-28页 |
| ·权值调整 | 第28-29页 |
| ·相关反馈中的聚类方法 | 第29-35页 |
| ·聚类算法的选择与聚类个数 | 第31-34页 |
| ·谱聚类算法在相关反馈中的融合 | 第34-35页 |
| ·融合谱聚类的半监督主动学习框架 | 第35-43页 |
| ·SVM(Support Vector Machine)算法概述 | 第35-36页 |
| ·融合谱聚类的SVM主动学习SVM-AL-DC | 第36-38页 |
| ·融合谱聚类的基于半监督主动学习SSAIR-DC | 第38-39页 |
| ·融合谱聚类的基于半监督集成学习RS-AS3VM-AL-DC | 第39-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-52页 |
| ·实验涉及算法分析与对比 | 第43页 |
| ·实验设置 | 第43-45页 |
| ·结果与讨论 | 第45-52页 |
| 第4章 图像检索系统的设计与实现 | 第52-58页 |
| ·CBIR系统总体结构需求分析与设计 | 第52-54页 |
| ·系统总体结构框架 | 第52-53页 |
| ·功能模块划分 | 第53-54页 |
| ·系统实现 | 第54-58页 |
| ·系统开发和运行环境介绍 | 第54-55页 |
| ·系统实现界面 | 第55-56页 |
| ·系统流程及实现细节 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |