基于核心语义的图像检索算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 神经网络理论基础 | 第16-24页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第16-19页 |
| 2.1.1 单个神经元 | 第16-17页 |
| 2.1.2 前馈神经网络 | 第17-19页 |
| 2.1.3 反向传播 | 第19页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第19-23页 |
| 2.2.1 卷积 | 第20-21页 |
| 2.2.2 池化 | 第21页 |
| 2.2.3 局部连接 | 第21-22页 |
| 2.2.4 权值共享 | 第22页 |
| 2.2.5 CNN整体结构 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于残差网络的图像自动语义标注 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 图像文本语义对齐模型的构建 | 第25-29页 |
| 3.2.1 图像特征表示 | 第25-26页 |
| 3.2.2 句子特征表示 | 第26-28页 |
| 3.2.3 图像文本语义对齐模型 | 第28-29页 |
| 3.3 文本生成模型 | 第29-30页 |
| 3.4 实验仿真研究 | 第30-35页 |
| 3.4.1 数据库介绍 | 第30-31页 |
| 3.4.2 数据预处理 | 第31页 |
| 3.4.3 评价指标 | 第31-33页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于循环神经网络的图像核心语义自动标注 | 第37-47页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 图像特征表示 | 第37-39页 |
| 4.3 文本特征表示 | 第39-40页 |
| 4.4 核心语义选取及输出 | 第40-43页 |
| 4.5 实验仿真研究 | 第43-46页 |
| 4.5.1 评价指标 | 第43页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第43-44页 |
| 4.5.3 定性实验结果展示 | 第44-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于核心语义的以图搜图算法 | 第47-57页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 基于内容的以图搜图 | 第47-49页 |
| 5.2.1 图像特征表示 | 第47页 |
| 5.2.2 相似性度量 | 第47-49页 |
| 5.3 基于语义的以图搜图 | 第49-50页 |
| 5.4 评价指标 | 第50-51页 |
| 5.5 实验仿真研究 | 第51-56页 |
| 5.5.1 基于VGG-16的以图搜图 | 第51-54页 |
| 5.5.2 基于核心语义的以图搜图 | 第54-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
