基于VLAD_CB的图像检索
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-14页 |
| 1.2 图像检索的研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 基于内容的图像检索系统 | 第14-16页 |
| 1.2.2 基于内容的图像检索方法 | 第16-19页 |
| 1.3 内容安排及主要创新点 | 第19-21页 |
| 1.3.1 内容安排 | 第19页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第19-21页 |
| 第2章 基于BOF特征的图像检索 | 第21-31页 |
| 2.1 图像特征的提取 | 第21-27页 |
| 2.1.1 构建尺度空间 | 第22-23页 |
| 2.1.2 检测DoG尺度空间的极值点 | 第23页 |
| 2.1.3 过滤特征点进行精确定位 | 第23-25页 |
| 2.1.4 确定方向 | 第25页 |
| 2.1.5 关键点描述子的生成 | 第25-27页 |
| 2.2 对特征库进行聚类处理 | 第27-30页 |
| 2.3 建立词袋特征 | 第30-31页 |
| 第3章 VLAD_CB图像全局表达特征算法 | 第31-39页 |
| 3.1 传统的VLAD算法 | 第31-33页 |
| 3.2 VLAD的缺陷 | 第33页 |
| 3.3 VLAD_CB全局表达特征 | 第33-39页 |
| 3.3.1 相关工作介绍 | 第33-34页 |
| 3.3.2 VLAD_CB算法 | 第34-39页 |
| 第4章 检索框架 | 第39-42页 |
| 4.1 VLAD_CB检索框架 | 第39-40页 |
| 4.2 实验数据库 | 第40-41页 |
| 4.3 评估标准及实验设置 | 第41-42页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第42-54页 |
| 5.1 INRIA HOLIDAYS库 | 第42-49页 |
| 5.1.1 实验数据及分析 | 第42-48页 |
| 5.1.2 实验结果 | 第48-49页 |
| 5.2 OXFORD5K数据库 | 第49-54页 |
| 5.2.1 实验数据及分析 | 第49-53页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
