| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 图像搜索重排序的研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像搜索重排序的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 维数约简 | 第11-17页 |
| 2.1 维数约简的概念 | 第11-12页 |
| 2.2 维数约简的研究现状 | 第12-14页 |
| 2.3 典型维数约简算法 | 第14-17页 |
| 第三章 排序学习技术 | 第17-29页 |
| 3.1 排序学习技术简介 | 第17-21页 |
| 3.1.1 传统排序模型 | 第17-19页 |
| 3.1.2 排序模型应用 | 第19页 |
| 3.1.3 排序学习的分类 | 第19-21页 |
| 3.2 排序学习方法 | 第21-29页 |
| 3.2.1 基于点的排序学习方法 | 第22-23页 |
| 3.2.2 基于对的排序学习方法 | 第23-27页 |
| 3.2.3 基于列表的排序学习方法 | 第27-29页 |
| 第四章 基于 RFDA 维数约简的图像搜索重排序 | 第29-48页 |
| 4.1 图像搜索重排序 | 第29-32页 |
| 4.1.1 图像特征和相似性度量 | 第29-30页 |
| 4.1.2 基于文本的图像搜索 | 第30-31页 |
| 4.1.3 基于内容的图像搜索重排序 | 第31-32页 |
| 4.2 基于 Fisher 判别分析算法的图像重排序 | 第32-36页 |
| 4.3 基于 RFDA 维数约简的图像重排序 | 第36-41页 |
| 4.3.1 局部 Fisher 判别分析算法 | 第37-38页 |
| 4.3.2 基于排序信息的 FDA 维数约简算法 | 第38-41页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第41-48页 |
| 4.4.1 实验的数据准备 | 第41-42页 |
| 4.4.2 实验过程 | 第42-44页 |
| 4.4.3 评价机制 | 第44页 |
| 4.4.4 结果与分析 | 第44-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 本文研究内容 | 第48页 |
| 5.2 工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |