| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究问题及现状 | 第10-13页 |
| ·论文内容与贡献 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基于视觉一致性的图像检索 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·基于视觉一致性的图像分割 | 第17-19页 |
| ·视觉一致性区域定义及特征描述 | 第19-22页 |
| ·图像检索实验 | 第22-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像语义子流形学习算法 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·图像检索中的流形学习 | 第27-29页 |
| ·图嵌入的数据降维 | 第29-33页 |
| ·问题描述 | 第29-30页 |
| ·ARE(Augmented Relation Embedding) | 第30-31页 |
| ·MMP(Maximize Margin Projection) | 第31-32页 |
| ·SDA(Semi-supervised Discriminate Analysis) | 第32-33页 |
| ·关系图增强算法 | 第33-35页 |
| ·建立分级的关系矩阵 | 第34-35页 |
| ·ESDA和目标函数的求解 | 第35页 |
| ·实验部分 | 第35-39页 |
| ·实验设置 | 第35-36页 |
| ·图像检索实验 | 第36-37页 |
| ·图像相关反馈实验 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于差异最大化编码的码书模型 | 第40-58页 |
| ·引言 | 第40-42页 |
| ·基于码书模型的图像分类技术 | 第42-45页 |
| ·码书的创建 | 第42页 |
| ·图像特征的编码 | 第42-44页 |
| ·分类器的学习 | 第44-45页 |
| ·差异最大化编码方法 | 第45-48页 |
| ·问题描述 | 第45页 |
| ·差异最大化编码 | 第45-48页 |
| ·图像语义分类实验部分 | 第48-57页 |
| ·实验设置 | 第48-50页 |
| ·实验一:15个场景类 | 第50-52页 |
| ·实验二:8个运动场景类 | 第52-54页 |
| ·实验三和实验四:Caltech-101和Caltech-256 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-61页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
