| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 主动学习和排序学习 | 第12-19页 |
| ·主动学习 | 第12-15页 |
| ·池式主动学习 | 第12-14页 |
| ·流式主动学习 | 第14-15页 |
| ·成员查询式主动学习 | 第15页 |
| ·排序学习 | 第15-19页 |
| ·点对法 | 第15-16页 |
| ·实例对法 | 第16-17页 |
| ·列表对方法 | 第17-19页 |
| 第三章 基于改进的Ranking SVM 的主动重排序算法 | 第19-40页 |
| ·Ranking SVM 原理 | 第19-21页 |
| ·序列最小优化 | 第21-25页 |
| ·如何优化两个Lagrange 乘子的解 | 第22-24页 |
| ·选择Lagrange 乘子的策略 | 第24-25页 |
| ·图像特征 | 第25-27页 |
| ·颜色特征 | 第25-26页 |
| ·边缘特征 | 第26页 |
| ·纹理特征 | 第26-27页 |
| ·算法推导过程 | 第27-30页 |
| ·实验设计及其结果分析 | 第30-39页 |
| ·实验设计 | 第30-31页 |
| ·评价指标 | 第31-32页 |
| ·实验分析 | 第32-39页 |
| ·结论 | 第39-40页 |
| 第四章 基于视觉原型的网络图像的重排序算法 | 第40-51页 |
| ·“词袋”特征原理 | 第41-47页 |
| ·SIFT 特征 | 第42-43页 |
| ·“词袋”模型 | 第43-47页 |
| ·算法设计及实验分析 | 第47-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 第五章 结束语 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |