| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 缩略语对照表 | 第14-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-24页 |
| 1.2.1 网络图像检索研究概况 | 第19-21页 |
| 1.2.2 国内外典型系统 | 第21-24页 |
| 1.3 国内外研究热点 | 第24-25页 |
| 1.4 论文主要研究工作及章节安排 | 第25-30页 |
| 1.4.1 论文主要章节安排 | 第25-27页 |
| 1.4.2 论文主要创新及贡献 | 第27-30页 |
| 第二章 基于视觉特征的图像检索技术分析 | 第30-46页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 视觉特征提取 | 第31-42页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第31-36页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第36-39页 |
| 2.2.3 形状特征 | 第39-41页 |
| 2.2.4 空间关系特征 | 第41页 |
| 2.2.5 语义特征 | 第41-42页 |
| 2.2.6 多特征融合 | 第42页 |
| 2.3 相似性度量 | 第42-43页 |
| 2.3.1 距离度量 | 第42-43页 |
| 2.3.2 相似系数度量 | 第43页 |
| 2.4 相关反馈 | 第43-44页 |
| 2.4.1 基于距离度量的算法 | 第43-44页 |
| 2.4.2 基于统计分析的算法 | 第44页 |
| 2.4.3 基于机器学习的算法 | 第44页 |
| 2.5 检索性能的评价 | 第44-45页 |
| 2.5.1 查全率和查准率 | 第44-45页 |
| 2.5.2 命中准确率 | 第45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于稳定兴趣点空域划分的图像检索算法(SIPRD) | 第46-64页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 基于灰度的兴趣点检测 | 第47-51页 |
| 3.2.1 Moravec检测算法 | 第47-48页 |
| 3.2.2 SUSAN检测算法 | 第48-49页 |
| 3.2.3 Harris检测算法 | 第49-51页 |
| 3.2.4 Harris-Laplace检测算法 | 第51页 |
| 3.3 基于优化梯度滤波(ODF)的稳定兴趣点检测算法 | 第51-53页 |
| 3.4 基于稳定兴趣点空域划分的图像检索算法 | 第53-57页 |
| 3.4.1 凸包区域划分 | 第54-55页 |
| 3.4.2 环形区域划分 | 第55-56页 |
| 3.4.3 特征提取 | 第56-57页 |
| 3.4.4 相似性度量 | 第57页 |
| 3.5 实验与分析 | 第57-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 基于显著区域不变特征的图像检索算法(SRIF) | 第64-84页 |
| 4.1 引言 | 第64-65页 |
| 4.2 尺度空间 | 第65-69页 |
| 4.2.1 线性尺度空间 | 第65-68页 |
| 4.2.2 非线性尺度空间 | 第68-69页 |
| 4.3 基于尺度不变兴趣点的显著区域检测算法 | 第69-77页 |
| 4.3.1 尺度不变兴趣点 | 第69-75页 |
| 4.3.2 显著区域检测 | 第75-77页 |
| 4.4 基于显著区域伪泽尼克矩的图像检索 | 第77-78页 |
| 4.4.1 伪泽尼克矩 | 第77-78页 |
| 4.4.2 特征提取 | 第78页 |
| 4.4.3 相似性度量 | 第78页 |
| 4.5 实验与分析 | 第78-82页 |
| 4.6 本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章 基于生态选择粒子群优化反馈(r/KPSO-RF)的图像检索算法 | 第84-96页 |
| 5.1 引言 | 第84页 |
| 5.2 生态学粒子群优化算法 | 第84-89页 |
| 5.3 r/KPSO-RF | 第89-91页 |
| 5.4 实验与分析 | 第91-95页 |
| 5.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第六章 面向网络的图像检索系统框架研究 | 第96-114页 |
| 6.1 引言 | 第96-97页 |
| 6.2 功能模块研究 | 第97-101页 |
| 6.2.1 人机交互 | 第97-99页 |
| 6.2.2 图像抓取 | 第99-101页 |
| 6.2.3 数据库管理 | 第101页 |
| 6.3 WIIRS系统设计 | 第101-107页 |
| 6.3.1 WIIRS框架设计 | 第101-105页 |
| 6.3.2 实验结果分析 | 第105-107页 |
| 6.4 非法信息过滤系统(PIRF)设计 | 第107-113页 |
| 6.4.1 肤色模型匹配层 | 第108-109页 |
| 6.4.2 偏暗图像检测层 | 第109-111页 |
| 6.4.3 决策层 | 第111页 |
| 6.4.4 实验结果分析 | 第111-113页 |
| 6.5 本章小结 | 第113-114页 |
| 第七章 结论与展望 | 第114-118页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第114-116页 |
| 7.2 研究展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 作者简介 | 第132-134页 |
