基于内容的影印证书图像检索方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 影印证书图像检索的研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 基于内容的图像检索的研究现状及存在的问题 | 第9-12页 |
| 1.3 主要的研究工作和内容安排 | 第12-14页 |
| 2 基于内容的图像检索相关技术介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 概述 | 第14-15页 |
| 2.2 特征提取及表示 | 第15-20页 |
| 2.2.1 颜色特征及表示方法 | 第15-17页 |
| 2.2.2 纹理特征及表示方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 形状特征及表示方法 | 第18-20页 |
| 2.2.4 空间位置关系特征及表示方法 | 第20页 |
| 2.3 相似性度量方法 | 第20-21页 |
| 2.4 基于内容的图像检索性能指标 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 一种基于局部对象的影印证书图像检索方法 | 第23-35页 |
| 3.1 概述 | 第23-24页 |
| 3.2 影印证书图像预处理 | 第24-26页 |
| 3.3 局部特征提取及其索引特征 | 第26-30页 |
| 3.3.1 圆章局部对象提取 | 第27-28页 |
| 3.3.2 局部对象HSV颜色空间量化 | 第28-29页 |
| 3.3.3 索引特征提取 | 第29-30页 |
| 3.4 相似度匹配 | 第30-31页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第31-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于随机森林算法的图像检索方法 | 第35-48页 |
| 4.1 概述 | 第35页 |
| 4.2 决策树 | 第35-37页 |
| 4.2.1 决策树算法 | 第35-36页 |
| 4.2.2 决策属性的选择 | 第36-37页 |
| 4.3 随机森林算法 | 第37-39页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第37-38页 |
| 4.3.2 泛化误差 | 第38-39页 |
| 4.4 基于随机森林的图像检索 | 第39-45页 |
| 4.4.1 构建随机森林分类器 | 第40-43页 |
| 4.4.2 目标图像分类 | 第43-44页 |
| 4.4.3 目标图像检索 | 第44-45页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 影印证书图像检索系统设计与实现 | 第48-57页 |
| 5.1 概述 | 第48页 |
| 5.2 系统设计 | 第48-49页 |
| 5.2.1 开发环境配置 | 第48页 |
| 5.2.2 系统框架 | 第48-49页 |
| 5.3 系统实现 | 第49-53页 |
| 5.3.1 系统主界面 | 第49-50页 |
| 5.3.2 功能模块 | 第50-53页 |
| 5.4 系统实验与性能分析 | 第53-56页 |
| 5.4.1 系统实验 | 第53-55页 |
| 5.4.2 性能分析 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 工作总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 未来的工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
