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基于分层和反馈技术的矢量图形检索研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-17页
 1.1 研究背景和意义第8-9页
 1.2 相关理论和国内外研究现状第9-15页
  1.2.1 目前国内外研究现状第9-11页
  1.2.2 相似性度量理论第11-12页
  1.2.3 相关反馈技术第12页
  1.2.4 测试数据库和检索性能评价第12-14页
  1.2.5 典型的图形检索系统第14-15页
 1.3 论文主要工作第15页
 1.4 论文结构安排第15-17页
第二章 矢量图形检索算法概述第17-30页
 2.1 基于象素点的矢量图形检索方法第17-18页
 2.2 基于拓扑算法的矢量图形检索方法第18-21页
 2.3 基于分类反馈技术的检索方法第21-24页
 2.4 基于空间特性的检索方法第24-28页
  2.4.1 空间关系图SRG第24-26页
  2.4.2 约束满意度第26-28页
 2.5 本章小结第28-30页
第三章 特征提取算法研究第30-42页
 3.1 矢量图形的预处理第30-34页
  3.1.1 删除图形的细节特征第30-31页
  3.1.2 统一坐标系和比例尺第31-32页
  3.1.3 多边形的分解第32页
  3.1.4 拟合曲线近似化圆弧第32-34页
 3.2 特征提取算法第34-40页
  3.2.1 尺寸第35页
  3.2.2 形状第35-36页
  3.2.3 图形的整体特征第36-38页
  3.2.4 各图元的局部特征第38-40页
 3.3 特征向量数据结构第40-41页
 3.4 本章小结第41-42页
第四章 分层检索结构第42-52页
 4.1 检索结构分析第42-43页
 4.2 分层检索算法结构第43页
 4.3 分层结构的实现第43-46页
  4.3.1 第一层检索第43-45页
  4.3.2 第二层检索第45-46页
 4.4 数据库存储系统第46-48页
  4.4.1 基于OdaMfcApp系统的数据库第46-47页
  4.4.2 基于SDE接口的数据库第47-48页
 4.5 实验结果分析第48-51页
 4.6 本章小结第51-52页
第五章 基于反馈的检索技术第52-63页
 5.1 相关反馈理论概述第52-53页
 5.2 Rocchio反馈算法第53-54页
 5.3 基于非负矩阵分解的反馈算法第54-57页
  5.3.1 非负矩阵分解第54-55页
  5.3.2 NMF的计算第55-56页
  5.3.3 图像检索中的NMF相关反馈算法第56-57页
 5.4 加权反馈算法第57-59页
 5.5 试验结果分析第59-62页
 5.6 本章小结第62-63页
第六章 结论和展望第63-65页
 6.1 全文总结第63页
 6.2 后续工作第63-65页
参考文献第65-70页
攻读学位期间完成论文情况第70-71页
致谢第71页

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