| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| Table of Contents | 第10-16页 |
| List of Figures | 第16-18页 |
| List of tables | 第18-19页 |
| Chapter 1 Introduction | 第19-32页 |
| ·Motivation | 第19-21页 |
| ·Objectives of Research | 第21-22页 |
| ·Introduction to Image Retrieval | 第22-25页 |
| ·Introduction to Content-Based Image Retrieval | 第25-27页 |
| ·Introduction to Shape Based Retrieval in CBIR | 第27-31页 |
| ·Contribution of Thesis | 第31页 |
| ·Organization of Thesis | 第31-32页 |
| Chapter 2 Shape Based Retrieval in CBIR | 第32-67页 |
| ·Background | 第32-33页 |
| ·Visual Contents of CBIR | 第33-40页 |
| ·Color Image Content Descriptor | 第34-36页 |
| ·Texture Image Content Descriptor | 第36-37页 |
| ·Shape Image Content Descriptor | 第37-40页 |
| ·Spatial Information | 第40页 |
| ·Structural Description of Trademark Images | 第40-41页 |
| ·Shape Description Techniques | 第41-50页 |
| ·Boundary-Based Shape Description Techniques | 第43-45页 |
| ·Chain Code | 第44页 |
| ·Fourier Descriptors | 第44-45页 |
| ·Polygonal Representation | 第45页 |
| ·Region Based Shape Description Techniques | 第45-50页 |
| ·Moment Invariants | 第46-47页 |
| ·Wavelet Transform | 第47页 |
| ·Quadtrees Shape Representation | 第47-49页 |
| ·Polar Coordinate Shape Representation | 第49-50页 |
| ·Shape Segmentation | 第50-51页 |
| ·Features Extraction | 第51-54页 |
| ·Local Features | 第51-53页 |
| ·Global Features | 第53-54页 |
| ·Background of Genetic Algorithm | 第54-57页 |
| ·Introduction | 第54-55页 |
| ·Features of Genetic Algorithm | 第55-57页 |
| ·Population Dynamics | 第55页 |
| ·Chromosome Representation | 第55-56页 |
| ·Selection Function | 第56页 |
| ·Genetic Operators | 第56页 |
| ·Crossover | 第56-57页 |
| ·Mutation | 第57页 |
| ·Initialization, Termination and Evaluation Function | 第57页 |
| ·Shape Matching: Similarity Function Measures | 第57-66页 |
| ·Euclidian Distance Method | 第59-63页 |
| ·Bottleneck Distance Method | 第63页 |
| ·Cosine Distance Method | 第63-64页 |
| ·Hausdorff Distance Method | 第64-65页 |
| ·Frechet Distance Method | 第65-66页 |
| ·Summary | 第66-67页 |
| Chapter 3 Shape Based Trademark Retrieval using GA | 第67-87页 |
| ·Introduction | 第67页 |
| ·Problem Statement | 第67-70页 |
| ·Basic Theory and our Contribution | 第70-75页 |
| ·Finding Weight in Dissimilarity Function using Genetic Algorithm | 第71-73页 |
| ·Chromosome Representation | 第72-73页 |
| ·Selection Function | 第73页 |
| ·Genetic Operators | 第73页 |
| ·Initialization, Termination and Evaluation Function | 第73页 |
| ·Normalized Distance and Normalized Hausdorff distance | 第73-75页 |
| ·Segmentation Method of Shape Based Retrieval | 第75页 |
| ·Shape Based Features | 第75-79页 |
| ·Compute the Shape Orientation | 第75-76页 |
| ·Local Features | 第76-77页 |
| ·Hu Invariant Moments Group and Eccentricity | 第77-79页 |
| ·Overview of Operations of Algorithms | 第79-86页 |
| ·Implementation of Polar Coordinate Algorithm | 第80-81页 |
| ·Implementation of Genetic Algorithm | 第81-83页 |
| ·Objective of Genetic Algorithm in Trademark Similarity | 第81页 |
| ·Finding Weight in Dissimilarity Function using the Code | 第81-83页 |
| ·Implementation of Normalized Hausdorff Distance and Database Indexing | 第83-86页 |
| ·Conclusion | 第86-87页 |
| Chapter 4 Experiments and Evaluation | 第87-108页 |
| ·Simulation Environment | 第87-88页 |
| ·Simulation Results | 第88-90页 |
| ·Database Trademark Images Structure | 第90-94页 |
| ·Introduction | 第90-91页 |
| ·Basic Structure | 第91-94页 |
| ·The Pixel Data | 第94页 |
| ·The program | 第94-99页 |
| ·Operation of the Database Trademark Images Program | 第94-95页 |
| ·Analysis of Results | 第95-99页 |
| ·Effect of Shape Orientation and Sub Block Division | 第95-96页 |
| ·Accuracy of Global and Local Features Combination | 第96页 |
| ·Effect Normalization and Weighting Assignment to the Retrieval Similarity | 第96-98页 |
| ·Application | 第98-99页 |
| ·Retrieval Results Analysis | 第99-108页 |
| ·The Cosine and Euclidian Distances Methods | 第99-103页 |
| ·Summary | 第103页 |
| ·Results Analysis for NHD and DHD Methods | 第103-105页 |
| ·Summary | 第105页 |
| ·Results Analysis for Genetic Algorithm Weighting Assignment | 第105-107页 |
| ·Summary | 第107-108页 |
| Chapter 5 Conclusion and Future Work | 第108-111页 |
| ·Conclusion and Contribution | 第108-109页 |
| ·Future Work | 第109-111页 |
| References | 第111-118页 |
| Acknowledgements | 第118-119页 |
| Achievements | 第119页 |
