| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-10页 |
| 第一章 基于内容的图像检索概述 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10页 |
| ·基于内容的图像检索技术的发展 | 第10-13页 |
| ·基于内容的图像检索的基本思想 | 第10-11页 |
| ·基于内容的图像检索技术的发展趋势 | 第11-13页 |
| ·国内外现有典型系统现状 | 第13-14页 |
| ·国内典型系统 | 第13页 |
| ·国外典型系统 | 第13-14页 |
| ·论文主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于内容的图像检索中相关反馈的关键技术 | 第16-21页 |
| ·基于空间变换的模型 | 第16-18页 |
| ·基于统计概率的模型 | 第18-19页 |
| ·基于聚类分析的模型 | 第19-20页 |
| ·基于机器学习的模型 | 第20-21页 |
| 第三章 基于迭代LOGISTIC 回归模型和贝叶斯决策的相关反馈 | 第21-34页 |
| ·相关反馈的重要性 | 第21-22页 |
| ·基于内容的图像检索的局限性 | 第21-22页 |
| ·相关反馈的交互过程 | 第22页 |
| ·LOGISTIC回归模型 | 第22-26页 |
| ·广义线性模型 | 第23-24页 |
| ·Logistic 回归模型构造 | 第24-26页 |
| ·贝叶斯决策理论 | 第26-27页 |
| ·条件概率和乘法定理 | 第26页 |
| ·全概率公式和贝叶斯定理 | 第26-27页 |
| ·基于迭代LOGISTIC回归和贝叶斯相关反馈方法 | 第27-34页 |
| ·建模特征向量的内部分量 | 第27-29页 |
| ·建模特征空间 | 第29-31页 |
| ·图像库中图像的预测概率 | 第31-33页 |
| ·图像的排序和输出 | 第33页 |
| ·ILRB算法的过程 | 第33-34页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第34-48页 |
| ·系统设计 | 第34-37页 |
| ·系统模型 | 第34-37页 |
| ·运行环境及系统配置 | 第37页 |
| ·检索性能评价标准 | 第37页 |
| ·检索效果与实验分析 | 第37-48页 |
| ·实验设计 | 第37-39页 |
| ·实验分析 | 第39-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| ·本文的工作总结 | 第48页 |
| ·未来工作展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第53页 |