| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究状况和发展趋势 | 第17-23页 |
| 1.2.1 图像压缩编码存储方面 | 第17-18页 |
| 1.2.2 图像检索方面 | 第18-22页 |
| 1.2.3 深度学习下的图像压缩与检索 | 第22-23页 |
| 1.3 本文主要工作内容与组织 | 第23-26页 |
| 第2章 相关基础理论 | 第26-32页 |
| 2.1 神经网络与深度学习 | 第26-29页 |
| 2.1.1 神经网络与深度学习发展史 | 第26-27页 |
| 2.1.2 反向传播算法 | 第27-29页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第29-32页 |
| 第3章 面向检索的图像深度表示方法 | 第32-44页 |
| 3.1 缩略图像压缩编码 | 第33-34页 |
| 3.2 图像特征提取与检索 | 第34-37页 |
| 3.3 面向检索的图像深度表示与编码方式 | 第37-40页 |
| 3.4 相关扩展工作 | 第40-44页 |
| 3.4.1 修改编码方式中第一部分结构和第二部分结构的码字数量比 | 第40-41页 |
| 3.4.2 使用只用来检索的码字辅助提高缩略图像重建工作效果 | 第41-44页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第44-56页 |
| 4.1 缩略图像压缩编码 | 第44-47页 |
| 4.2 图像特征提取与检索 | 第47-48页 |
| 4.3 面向检索的图像深度表示与编码方式 | 第48-51页 |
| 4.4 相关扩展实验 | 第51-56页 |
| 4.4.1 修改编码方式中第一部分结构和第二部分结构的码字数量比 | 第51-52页 |
| 4.4.2 使用只用来检索的码字辅助提高缩略图像重建工作效果 | 第52-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第64页 |
