大规模图像数据库中多维特征索引的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·基于内容的图像检索研究现状概述 | 第10-17页 |
| ·基于内容的图像检索框架 | 第10-11页 |
| ·SIFT 特征 | 第11-12页 |
| ·基于特征驱动的多维索引方法 | 第12-14页 |
| ·基于数据驱动的多维索引方法 | 第14-15页 |
| ·TF-IDF 排序算法 | 第15-17页 |
| ·图像检索技术研究的难点 | 第17页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 引入特征驱动的词汇树模型 | 第19-37页 |
| ·基于内容图像检索的需求分析 | 第19-21页 |
| ·词汇树层次划分模型的优缺点 | 第21-23页 |
| ·引入特征驱动的词汇树模型(KDF-HKM) | 第23-28页 |
| ·使用随机K-D 森林进行最近聚类中心搜索 | 第24-26页 |
| ·使用随机K-D 森林进行词汇树搜索 | 第26-28页 |
| ·词汇树漂移算法 | 第28-30页 |
| ·实验结果 | 第30-35页 |
| ·图像数据库 | 第30-32页 |
| ·衡量标准 | 第32页 |
| ·引入特征驱动的词汇树模型的验证 | 第32-34页 |
| ·词汇树漂移算法的验证 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 排序与算法优化 | 第37-48页 |
| ·排序的需求分析 | 第37-39页 |
| ·TF-IDF 排序算法的缺点 | 第39页 |
| ·基于空间密度的IDF 权重计算 | 第39-40页 |
| ·部分匹配和目标匹配的排序准则修订 | 第40-42页 |
| ·特征匹配的空间约束条件及算法优化 | 第42-45页 |
| ·实验结果 | 第45-47页 |
| ·空间密度修正后IDF 权重的验证 | 第45-46页 |
| ·空间约束条件的对性能的影响 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 海报检索系统实验与平台 | 第48-56页 |
| ·海报检索系统介绍 | 第48页 |
| ·海报检索系统解决方案 | 第48-49页 |
| ·海报检索系统设计 | 第49-51页 |
| ·海报检索系统性能测试 | 第51-53页 |
| ·测试环境 | 第51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·海报检索结果演示 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
