基于特征融合的视觉实例检索研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-24页 |
| 1.2.1 问题阐述 | 第19-21页 |
| 1.2.2 基于底层特征的实例检索 | 第21-22页 |
| 1.2.3 基于语义特征的实例检索 | 第22-23页 |
| 1.2.4 特征融合实例检索研究 | 第23-24页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第24-25页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第25-27页 |
| 第二章 背景知识 | 第27-39页 |
| 2.1 视觉实例检索方案的基本框架 | 第27-29页 |
| 2.1.1 经典视觉实例检索 | 第27-28页 |
| 2.1.2 深度视觉实例检索 | 第28-29页 |
| 2.2 视觉特征提取算法 | 第29-36页 |
| 2.2.1 HSV特征 | 第29-31页 |
| 2.2.2 SIFT特征及改进 | 第31-35页 |
| 2.2.3 CNN特征 | 第35-36页 |
| 2.3 索引技术 | 第36-38页 |
| 2.3.1 倒排索引技术 | 第36-37页 |
| 2.3.2 局部敏感哈希(LSH)技术 | 第37-38页 |
| 2.3.3 乘积量化(PQ)技术 | 第38页 |
| 2.4 总结 | 第38-39页 |
| 第三章 特征融合算法 | 第39-47页 |
| 3.1 问题概述 | 第39页 |
| 3.2 特征的选择和改进 | 第39-43页 |
| 3.2.1 颜色层表示 | 第40-41页 |
| 3.2.2 点层表示 | 第41页 |
| 3.2.3 场景层表示 | 第41页 |
| 3.2.4 目标层表示 | 第41-43页 |
| 3.3 特征融合算法 | 第43-44页 |
| 3.3.1 计算权重 | 第43页 |
| 3.3.2 串连加权融合 | 第43-44页 |
| 3.3.3 PCA白化 | 第44页 |
| 3.4 性能分析 | 第44-45页 |
| 3.5 总结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于MIV的视觉实例检索方案 | 第47-59页 |
| 4.1 问题分析 | 第47页 |
| 4.2 构建MIV | 第47-51页 |
| 4.2.1 计算索引标识 | 第48-49页 |
| 4.2.2 填充PQ编码 | 第49-51页 |
| 4.3 基于MIV的实例检索方案 | 第51-53页 |
| 4.3.1 预处理过程 | 第51-52页 |
| 4.3.2 检索方案 | 第52-53页 |
| 4.4 索引优化 | 第53-56页 |
| 4.4.1 哈希编码构建过程 | 第54-55页 |
| 4.4.2 优化的检索方案 | 第55-56页 |
| 4.5 性能分析 | 第56-57页 |
| 4.5.1 空间复杂性分析 | 第56页 |
| 4.5.2 计算复杂性分析 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第59-73页 |
| 5.1 实验配置说明 | 第59-62页 |
| 5.1.1 数据集 | 第59-60页 |
| 5.1.2 性能评估准则 | 第60-61页 |
| 5.1.3 实验参数设置 | 第61-62页 |
| 5.2 实验结果 | 第62-72页 |
| 5.2.1 融合特征CCRC检索结果 | 第62-65页 |
| 5.2.2 MIV检索结果 | 第65-68页 |
| 5.2.3 优化索引检索结果 | 第68-70页 |
| 5.2.4 综合比较 | 第70-72页 |
| 5.3 总结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
