| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| ·图像检索 | 第8-9页 |
| ·语义图像检索 | 第9-10页 |
| ·国内外研究状况和不足 | 第10-12页 |
| ·论文的研究内容与安排 | 第12-14页 |
| 第2章 语义图像检索的相关知识 | 第14-29页 |
| ·图像语义检索简介 | 第14-20页 |
| ·语义的表示 | 第14-16页 |
| ·语义提取模型 | 第16-18页 |
| ·基于语义的图像检索技术 | 第18-20页 |
| ·BP 神经网络 | 第20-24页 |
| ·BP 神经网络的思想 | 第20-21页 |
| ·标准BP 算法及改进的算法 | 第21-24页 |
| ·BP 神经网络的主要能力 | 第24页 |
| ·图像的底层特征 | 第24-28页 |
| ·颜色特征 | 第24-26页 |
| ·纹理特征 | 第26-27页 |
| ·形状特征 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章风景图像底层内容的处理 | 第29-42页 |
| ·风景图像的分割 | 第29-30页 |
| ·风景图像的底层特征提取 | 第30-39页 |
| ·新的颜色特征的提取 | 第31-36页 |
| ·共生矩阵的提取 | 第36-38页 |
| ·不变矩的提取 | 第38-39页 |
| ·数据处理 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 改进的BP 神经网络的风景图像语义算法与实现 | 第42-52页 |
| ·构建一个BP 神经网络 | 第42-44页 |
| ·隐层节点的选取 | 第42-43页 |
| ·构造训练样本集 | 第43-44页 |
| ·训练BP 神经网络 | 第44-48页 |
| ·训练步骤 | 第44-45页 |
| ·训练过程 | 第45-48页 |
| ·选取合适的阈值 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验结果分析 | 第52-57页 |
| ·风景图像检索分类的结果 | 第52-54页 |
| ·实验分析 | 第54-55页 |
| ·BP 神经网络泛化能力的分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间录用的论文 | 第62页 |