基于内容的图像搜索中索引及优化技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-17页 |
| ·基于内容的图像搜索引擎系统简介 | 第10-12页 |
| ·基于内容的图像索引技术简介 | 第12-15页 |
| ·图像搜索优化技术简介 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第17页 |
| ·本文主要的研究结构和思路 | 第17-19页 |
| 2 系统架构设计和模块分析 | 第19-26页 |
| ·系统概述 | 第19-21页 |
| ·系统服务器端关键模块 | 第21-23页 |
| ·特征向量提取模块 | 第21页 |
| ·聚类索引模块 | 第21-22页 |
| ·分类检索模块 | 第22-23页 |
| ·系统浏览器端关键模块 | 第23-24页 |
| ·基于内存的结果缓存模块 | 第23页 |
| ·基于反馈的用户日志学习模块 | 第23-24页 |
| ·系统整体流程 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 3 基于图像内容的聚类索引方法 | 第26-43页 |
| ·聚类在CBIR 中的应用 | 第26-30页 |
| ·聚类在CBIR 中的应用原理 | 第26-27页 |
| ·K 均值(K-means)聚类算法 | 第27-29页 |
| ·K 均值聚类存在的问题 | 第29-30页 |
| ·一种动态自适应聚类索引 | 第30-38页 |
| ·测量图像相似性的方法 | 第30-32页 |
| ·自适应聚类索引的构造算法 | 第32-33页 |
| ·基于中心点的最佳聚类索引的构造 | 第33-36页 |
| ·多级层次聚类索引的构造 | 第36-37页 |
| ·多叉树分类检索 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 4 基于用户的搜索引擎优化技术 | 第43-58页 |
| ·传统搜索引擎的优化技术分析 | 第43-47页 |
| ·基于用户交互的多次反馈方法 | 第43-45页 |
| ·基于PageRank 的文本相关性排序方法 | 第45-46页 |
| ·控制结果集的排序方法 | 第46-47页 |
| ·基于用户日志的学习机制 | 第47-52页 |
| ·基于用户反馈的日志记录 | 第47-48页 |
| ·基于用户日志学习的原理 | 第48-50页 |
| ·基于用户日志的学习算法 | 第50-52页 |
| ·基于用户查询的结果缓存机制 | 第52-55页 |
| ·基于用户查询结果缓存的原理 | 第52-53页 |
| ·基于内存的结果缓存结构 | 第53-55页 |
| ·结果缓存的替换策略 | 第55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 5 系统测试 | 第58-65页 |
| ·功能测试 | 第58-60页 |
| ·测试环境 | 第58页 |
| ·样例查询测试 | 第58-60页 |
| ·性能测试 | 第60-64页 |
| ·动态自适应聚类索引的测试 | 第60页 |
| ·日志记录和日志学习的测试 | 第60-63页 |
| ·Cache 性能测试 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录1 攻读学位期间申请专利目录 | 第74-75页 |
| 附录2 攻读学位期间申请软件著作版权目录 | 第75页 |
