相关反馈方法及FP算法在基于内容图像检索中的应用

1 引言	第1-8页
2 基于内容图像检索	第8-16页
·概述	第8-10页
·基于内容图像检索的技术要素	第8-9页
·检索方式	第9-10页
·图像相似性度量	第10-12页
·几何矩阵模型	第10-11页
·集合理论模型	第11-12页
·图像检索效果评价方法	第12-13页
·典型的CBIR系统介绍	第13-16页
3 图像特征的提取及其描述和表示	第16-32页
·颜色	第16-20页
·不同颜色空间的转换公式	第17-18页
·颜色特征相似性度量	第18-20页
·纹理	第20-27页
·统计方法	第21-26页
·结构、频谱方法	第26-27页
·形状	第27-32页
·边缘检测方法	第27-29页
·矩	第29页
·边界描述方法及其形状检索	第29-32页
4 基于神经网络的图像检索相关反馈算法设计	第32-53页
·神经网络及其学习算法的介绍	第32-41页
·FP学习算法	第33-35页
·M-P神经元的几何意义	第35-39页
·交叉覆盖算法的设计	第39-41页
·相关反馈检索方法	第41-45页
·传统信息检索模型	第42-43页
·Bayes方法	第43-44页
·其他方法	第44-45页
·相似性度量中权值的规一化处理	第45-49页
·相关反馈方法及FP算法在图像检索中的具体应用	第49-53页
5 数值实验	第53-58页
·实验环境	第53-54页
·实验结果	第54-58页
总结	第56-58页
致谢	第58-59页
参考文献	第59-62页