聚类在基于语义图像检索中的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·语义图像检索研究现状 | 第12-14页 |
| ·聚类方法研究现状 | 第14-15页 |
| ·基于聚类的语义图像检索系统结构 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作内容 | 第16-19页 |
| 第2章 图像检索相关技术研究 | 第19-27页 |
| ·图像的检索方式 | 第19-20页 |
| ·相似性度量 | 第20-23页 |
| ·图像检索的性能评价方法与标准 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 语义图像检索方法研究 | 第27-37页 |
| ·语义鸿沟 | 第27页 |
| ·语义图像检索方法 | 第27-29页 |
| ·语义模型 | 第29-30页 |
| ·图像的底层特征 | 第30-34页 |
| ·图像的高层语义特征 | 第34-36页 |
| ·图像的对象语义特征 | 第34-35页 |
| ·图像的空间关系语义特征 | 第35页 |
| ·图像的场景语义特征 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于聚类的语义图像分类算法 | 第37-55页 |
| ·聚类分析在图像检索中的应用 | 第37-45页 |
| ·距离测度 | 第38-42页 |
| ·聚类的准则函数 | 第42-44页 |
| ·分类效果性能评价标准 | 第44-45页 |
| ·基于K-means聚类的语义图像分类算法 | 第45-48页 |
| ·K-means聚类算法 | 第46页 |
| ·图像分类实现步骤 | 第46-47页 |
| ·分类实验结果 | 第47-48页 |
| ·基于NCut聚类的语义图像分类算法 | 第48-53页 |
| ·NCut算法 | 第48-50页 |
| ·图像分类实现步骤 | 第50页 |
| ·分类实验结果 | 第50-53页 |
| ·两种聚类算法分类效果对比分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于聚类的语义图像检索系统设计与实现 | 第55-75页 |
| ·基于聚类的语义图像检索系统概述 | 第55页 |
| ·基于聚类的语义图像检索系统设计步骤 | 第55-61页 |
| ·颜色特征提取 | 第55-58页 |
| ·形状特征提取 | 第58-59页 |
| ·语义聚类 | 第59-60页 |
| ·相似性计算 | 第60-61页 |
| ·检索系统的实现 | 第61-62页 |
| ·基于非聚类的形状图像检索实验 | 第62-67页 |
| ·检索实验结果 | 第62-66页 |
| ·检索效果分析 | 第66-67页 |
| ·基于聚类的语义图像检索实验 | 第67-70页 |
| ·检索实验结果 | 第67-70页 |
| ·检索效果分析 | 第70页 |
| ·聚类检索和非聚类检索方法实验结果对比分析 | 第70-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·本文研究工作总结 | 第75页 |
| ·后续研究方向展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第83页 |
