基于高阶空间特征提取的图像检索
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 全局特征 | 第9-10页 |
| 1.2.2 局部特征 | 第10-11页 |
| 1.2.3 词包模型 | 第11-12页 |
| 1.2.4 商业系统 | 第12-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 图像检索技术介绍 | 第16-30页 |
| 2.1 局部特征 | 第16-19页 |
| 2.1.1 局部特征及SIFT | 第17-18页 |
| 2.1.2 局部特征区分力 | 第18-19页 |
| 2.2 词包模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 词包模型概述 | 第19-21页 |
| 2.2.2 词包模型的改进工作 | 第21-23页 |
| 2.3 空间关系信息 | 第23-27页 |
| 2.3.1 空间信息 | 第23-24页 |
| 2.3.2 捆绑特征 | 第24-27页 |
| 2.4 索引技术介绍 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 图像检索系统设计 | 第30-39页 |
| 3.1 高阶特征设计 | 第30-35页 |
| 3.1.1 传统方法的缺陷 | 第31-32页 |
| 3.1.2 基于聚类的高阶特征 | 第32-33页 |
| 3.1.3 AP聚类 | 第33-35页 |
| 3.2 高阶特征及其匹配准则 | 第35-37页 |
| 3.2.1 高阶特征 | 第35-36页 |
| 3.2.2 匹配准则 | 第36-37页 |
| 3.3 高阶特征的索引与检索 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 实验与分析 | 第39-44页 |
| 4.1 实验配置 | 第39页 |
| 4.2 实验过程与结果分析 | 第39-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 总结和展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
