属性论指导、含有反馈机制、基于内容的图像分类
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 概述 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·互联网图像检索研究的意义 | 第9-10页 |
| ·IPRT是互联网视频搜索的基础 | 第10-11页 |
| ·图像检索方法的研究综述 | 第11-16页 |
| ·基于文本的检索方法 | 第11-12页 |
| ·基于内容的检索方法 | 第12-15页 |
| ·包含语义的图像检索 | 第15页 |
| ·用户反馈技术 | 第15页 |
| ·图像检索系统得性能指标和评价标准 | 第15-16页 |
| ·面向互联网的图像检索(IPRT)的研究特点 | 第16-17页 |
| ·本文的研究思路 | 第17-19页 |
| ·“伪语义”检索 | 第17页 |
| ·多特征整合检索 | 第17页 |
| ·特征压缩处理 | 第17-18页 |
| ·基于用户操作反馈的心理权重调节 | 第18-19页 |
| 第2章 属性论方法 | 第19-35页 |
| ·属性论的基本思想 | 第19-23页 |
| ·人工智能是否存在统一规律 | 第19-21页 |
| ·属性论的研究思路 | 第21页 |
| ·智能的基础是属性 | 第21-22页 |
| ·属性的两种特征值 | 第22-23页 |
| ·定性映射 | 第23-26页 |
| ·定性映射的定义和性质 | 第23-24页 |
| ·整合性质的定性映射 | 第24-26页 |
| ·基于属性坐标学习和分析的评估和决策模型 | 第26-33页 |
| ·属性坐标分析法的基本思路 | 第27-28页 |
| ·局部最满意解 | 第28-30页 |
| ·局部最满意解集(或心理标准线) | 第30-32页 |
| ·局部和全局满意度 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 IPRT的特征抽取设计 | 第35-55页 |
| ·颜色特征的提取 | 第35-40页 |
| ·颜色模型 | 第35-37页 |
| ·颜色模型的转化 | 第37-38页 |
| ·HSV颜色空间的压缩 | 第38页 |
| ·颜色特征的抽取和表示 | 第38-39页 |
| ·颜色特征的相似性度量 | 第39-40页 |
| ·算法复杂性分析 | 第40页 |
| ·纹理特征的提取 | 第40-44页 |
| ·傅里叶变换和小波分析 | 第41-42页 |
| ·HSV直方图的统计矩 | 第42页 |
| ·平滑度描绘算子 | 第42页 |
| ·K阶矩描绘算子 | 第42-43页 |
| ·一致性描绘算子 | 第43页 |
| ·平均熵值量度 | 第43页 |
| ·纹理相似性 | 第43-44页 |
| ·算法复杂性分析 | 第44页 |
| ·形状特征的提取 | 第44-51页 |
| ·三层轮廓法的基本思想 | 第44-45页 |
| ·自适应空域一阶微分高通滤波器 | 第45-47页 |
| ·图像分块与背景色 | 第47页 |
| ·兴趣点的检测和过滤 | 第47-48页 |
| ·基于兴趣点的特征描述 | 第48-50页 |
| ·三层轮廓特征的归一化处理 | 第50页 |
| ·相似性度量 | 第50-51页 |
| ·算法复杂性 | 第51页 |
| ·草图特征的提取 | 第51-53页 |
| ·分块HSV平均值 | 第51-52页 |
| ·人眼的视觉特性 | 第52页 |
| ·DHAV方法的 HSV平均值差分计算 | 第52-53页 |
| ·相似度计算和算法复杂性 | 第53页 |
| ·特征提取预处理 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 IPRT检索算法 | 第55-61页 |
| ·伪语义检索 | 第55-56页 |
| ·图像特征整合 | 第56页 |
| ·心理权重的学习 | 第56-57页 |
| ·反馈机制 | 第57-58页 |
| ·图像分类 | 第58-60页 |
| ·支持向量基 | 第58-59页 |
| ·属性坐标分类法 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 IPRT检索的实现与实验结果 | 第61-68页 |
| ·IPRT系统的实现 | 第61-63页 |
| ·系统主界面 | 第61-62页 |
| ·单一属性图象检索模式 | 第62-63页 |
| ·整合属性搜索界面 | 第63页 |
| ·特征提取实验 | 第63-65页 |
| ·特征提取的速度 | 第63-64页 |
| ·形状特征提取效果实验 | 第64-65页 |
| ·有反馈的整合属性检索实验 | 第65-67页 |
| ·查准率和查全率实验 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论和展望 | 第68-70页 |
| ·本文结论 | 第68页 |
| ·思考与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录 | 第75页 |
| 研究生阶段发表论文 | 第75页 |
| 研究生阶段获得荣誉 | 第75页 |
