图像分类技术在旅游服务中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 旅游图片分类方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像分类技术 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于内容的图像分类技术 | 第16-37页 |
| 2.1 基于内容的图像分类模型 | 第16-17页 |
| 2.2 基于低层特征的图像分类中的特征提取 | 第17-23页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第17-19页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第19-21页 |
| 2.2.3 边缘特征 | 第21-23页 |
| 2.3 基于中层语义的图像分类中的特征提取 | 第23-27页 |
| 2.3.1 Harris角点特征 | 第23-24页 |
| 2.3.2 SIFT特征 | 第24-27页 |
| 2.4 图像分类中常用的分类算法 | 第27-37页 |
| 2.4.1 K近邻法 | 第28-31页 |
| 2.4.2 贝叶斯分类 | 第31-32页 |
| 2.4.3 SVM支持向量机 | 第32-37页 |
| 第三章 面向旅游服务的图像分类算法研究 | 第37-60页 |
| 3.1 室内室外分类算法研究 | 第37-49页 |
| 3.1.1 特征选取 | 第37-43页 |
| 3.1.2 分类训练 | 第43-44页 |
| 3.1.3 实验结果和分析 | 第44-49页 |
| 3.2 室外图像分类算法研究 | 第49-60页 |
| 3.2.1 词袋模型原理 | 第49页 |
| 3.2.2 改进的词袋模型 | 第49-55页 |
| 3.2.3 整体算法流程 | 第55-57页 |
| 3.2.4 实验结果和分析 | 第57-60页 |
| 第四章 图像分类技术在旅游服务中的应用 | 第60-66页 |
| 4.1 系统总体架构 | 第60-65页 |
| 4.1.1 PC服务器端 | 第61-62页 |
| 4.1.2 手机客户端 | 第62-65页 |
| 4.2 系统测试 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
