| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-24页 |
| ·图像语义标注研究现状 | 第12-15页 |
| ·社会网络研究现状 | 第15-17页 |
| ·Web图像检索和聚合的主要研究困难 | 第17-20页 |
| ·本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| ·论文章节安排 | 第22-24页 |
| 2. 基于SIFT图像指纹的Web图像检索算法 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·图像检索算法综述 | 第25-26页 |
| ·基于颜色特征空间的图像检索算法 | 第25页 |
| ·基于多尺度形状特征的图像检索算法 | 第25-26页 |
| ·基于纹理特征的图像检索算法 | 第26页 |
| ·基于SIFT图像指纹生成算法 | 第26-31页 |
| ·SIFT特征提取 | 第27-30页 |
| ·图像相似度匹配 | 第30-31页 |
| ·算法应用 | 第31页 |
| ·实验与分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3. 社会关系网络社区结构划分算法 | 第34-42页 |
| ·引言 | 第34-36页 |
| ·基于Girvan-Newman算法的社区划分算法 | 第36-37页 |
| ·实验与分析 | 第37-40页 |
| ·社会关系网络数据库的建立 | 第37-38页 |
| ·算法有效性验证 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 4. 基于社会网络的图像标签学习算法 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·社会标签学习算法综述 | 第43-44页 |
| ·基于最近邻投票算法的图像标注算法 | 第44-52页 |
| ·图像标签改进 | 第45-46页 |
| ·图像标签统计 | 第46-51页 |
| ·社区主题生成 | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-57页 |
| ·图像库的建立 | 第52-53页 |
| ·算法有效性验证 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5. 基于社会网络语义标注的Web图像聚合平台设计与实现 | 第58-69页 |
| ·系统的总体结构设计 | 第58-63页 |
| ·系统设计原则 | 第58-59页 |
| ·系统设计目标 | 第59页 |
| ·系统的整体框架结构 | 第59-60页 |
| ·系统的功能模块介绍 | 第60-62页 |
| ·数据存储层设计 | 第62-63页 |
| ·Web图像聚合系统的实现 | 第63-66页 |
| ·开发环境 | 第63-64页 |
| ·系统界面及功能实现计 | 第64-66页 |
| ·系统关键技术 | 第66-68页 |
| ·基于RIA的自由定位界面技术 | 第66-67页 |
| ·基于树型层次性存储技术 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6. 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·本文主要工作总结 | 第69-70页 |
| ·未来工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士研究生期间主要的研究成果 | 第78页 |