| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究创新 | 第13-14页 |
| ·论文研究基本框架 | 第14-16页 |
| 第二章 基于改进 FCM 和贝叶斯分类的图像自动标注方法 | 第16-22页 |
| ·权重计算 | 第16页 |
| ·改进模糊 C 算法的聚类 | 第16-18页 |
| ·图像分割和图像特征的提取 | 第18-19页 |
| ·图像标注 | 第19-20页 |
| ·实验分析 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于改进 CMRM 法和视觉特征文本信息转化的图像检索技术 | 第22-28页 |
| ·改进的 CMRM 关联模型 | 第23-24页 |
| ·区域相似度度量 | 第24-25页 |
| ·实验分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于语义概念和特征加权的图像检索方法 | 第28-35页 |
| ·无监督自动标注模型 | 第28-29页 |
| ·标注改善 | 第29-30页 |
| ·图像检索 | 第30页 |
| ·图像分割与特征提取 | 第30-32页 |
| ·实验分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 总结与展望 | 第35-37页 |
| ·论文研究内容总结 | 第35页 |
| ·研究工作展望 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文、参与的项目 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41页 |