| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 | 第9-11页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第9-10页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 图像特征提取 | 第11-25页 |
| 2.1 图像全局特征 | 第11-14页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第11-12页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第12-13页 |
| 2.1.3 形状特征 | 第13页 |
| 2.1.4 空间关系特征 | 第13-14页 |
| 2.2 局部特征简介 | 第14页 |
| 2.3 SIFT特征提取 | 第14-25页 |
| 2.3.1 尺度空间理论 | 第15-16页 |
| 2.3.2 尺度空间极值点检测 | 第16-20页 |
| 2.3.3 关键点定位 | 第20-21页 |
| 2.3.4 关键点方向分配 | 第21-23页 |
| 2.3.5 关键点描述 | 第23-25页 |
| 第三章 改进的Bag-of-Features模型 | 第25-35页 |
| 3.1 Bag-of-Features模型 | 第25-30页 |
| 3.1.1 Bag-of-Features模型原理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 特征映射改进 | 第27-28页 |
| 3.1.3 K-means聚类算法 | 第28-30页 |
| 3.2 特征加权 | 第30-35页 |
| 3.2.1 卡方检验 | 第30-32页 |
| 3.2.2 TF-IDF原理 | 第32-33页 |
| 3.2.3 TF-IDF改进 | 第33-35页 |
| 第四章 实验分析 | 第35-43页 |
| 4.1 支持向量机 | 第35-40页 |
| 4.1.1 线性可分支持向量机 | 第35-38页 |
| 4.1.2 线性支持向量机 | 第38-39页 |
| 4.1.3 非线性支持向量机 | 第39-40页 |
| 4.2 实验环境和数据集 | 第40-42页 |
| 4.3 特征映射方法的改进实验 | 第42页 |
| 4.4 TF-IDF算法的改进实验 | 第42-43页 |
| 第五章 总结和展望 | 第43-46页 |
| 5.1 工作总结 | 第43-45页 |
| 5.2 工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49页 |