一种基于DTW的图像时间序列相似度检索方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容与论文组织结构 | 第17-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基于内容的图像检索技术 | 第19-26页 |
| 2.1 观基于内容的图像检索技术概述 | 第19-20页 |
| 2.2 CBIR流程 | 第20-21页 |
| 2.3 图像像特征向量的提取 | 第21-24页 |
| 2.4 特征向量相似性判断 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 高维向量文本化 | 第26-38页 |
| 3.1 高维数据以及特点 | 第26-28页 |
| 3.2 改进后的高维向量文本表示方法 | 第28-32页 |
| 3.3 高维数据索引方法 | 第32-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于DTW的图像时间序列匹配模型 | 第38-47页 |
| 4.1 时间序列概念 | 第38-41页 |
| 4.2 DTW算法原理 | 第41-43页 |
| 4.3 DTW的图像相似度时间序列模型的建立 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验与分析 | 第47-55页 |
| 5.1 实验设计 | 第47-48页 |
| 5.1.1 实验数据 | 第47页 |
| 5.1.2 实验环境 | 第47页 |
| 5.1.3 实验方案 | 第47-48页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第48-53页 |
| 5.2.1 实现效果图 | 第48-49页 |
| 5.2.2 实验结果和分析 | 第49-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读学位期间所参与的主要项目 | 第62页 |
