基于支持向量机的相关反馈图像检索算法设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要的研究工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的内容及章节安排 | 第19-22页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第22-30页 |
| 2.1 基于内容的图像检索技术 | 第22-26页 |
| 2.1.1 图像特征提取 | 第22-24页 |
| 2.1.2 相似度测量 | 第24-25页 |
| 2.1.3 性能评价 | 第25-26页 |
| 2.2 相关反馈技术 | 第26-28页 |
| 2.2.1 相关反馈概念 | 第26-27页 |
| 2.2.2 常用相关反馈技术 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于支持向量机的图像检索算法 | 第30-40页 |
| 3.1 支持向量机 | 第30-36页 |
| 3.1.1 最优分类面 | 第30-31页 |
| 3.1.2 线性支持向量机 | 第31-33页 |
| 3.1.3 非线性支持向量机 | 第33页 |
| 3.1.4 核函数 | 第33-34页 |
| 3.1.5 实验对比 | 第34-36页 |
| 3.2 一种改进的支持向量机 | 第36-38页 |
| 3.2.1 小波核 | 第36-37页 |
| 3.2.2 多尺度小波核 | 第37-38页 |
| 3.2.3 实验对比 | 第38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于支持向量机的相关反馈检索系统设计 | 第40-48页 |
| 4.1 系统整体设计 | 第40-41页 |
| 4.2 系统功能设计 | 第41-45页 |
| 4.2.1 图像特征提取 | 第41-43页 |
| 4.2.2 相似度测量 | 第43-44页 |
| 4.2.3 基于内容图像检索 | 第44页 |
| 4.2.4 样本标注 | 第44页 |
| 4.2.5 主动学习 | 第44-45页 |
| 4.2.6 相关反馈检索 | 第45页 |
| 4.3 数据库设计 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于支持向量机的相关反馈检索系统实现 | 第48-59页 |
| 5.1 系统实现 | 第48-53页 |
| 5.1.1 图像特征提取实现 | 第48页 |
| 5.1.2 相似度测量实现 | 第48-49页 |
| 5.1.3 基于内容图像检索实现 | 第49-50页 |
| 5.1.4 样本标注实现 | 第50-51页 |
| 5.1.5 主动学习实现 | 第51-52页 |
| 5.1.6 相关反馈检索实现 | 第52-53页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第53-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
