基于显著性区域的分步聚类目标搜索
| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究意义及背景 | 第12-15页 |
| 1.1.1 目标搜索研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.2 目标搜索研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 目标搜索研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3 研究的主要问题和贡献 | 第19-21页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第21-22页 |
| 2 基于码本的图像表示模型 | 第22-30页 |
| 2.1 视觉词袋模型 | 第22-25页 |
| 2.1.1 BoVW模型介绍 | 第22-23页 |
| 2.1.2 BoVW模型的相关研究 | 第23-25页 |
| 2.2 VLAD模型 | 第25-27页 |
| 2.2.1 VLAD模型介绍 | 第25-26页 |
| 2.2.2 VLAD模型的相关研究 | 第26-27页 |
| 2.3 FV模型 | 第27-28页 |
| 2.4 基于码本的图像表示模型分析 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 码本构造和物体定位 | 第30-46页 |
| 3.1 数据集介绍 | 第30-31页 |
| 3.2 数据归一化 | 第31-32页 |
| 3.3 SURF特征降维 | 第32-36页 |
| 3.3.1 图像特征介绍 | 第32-33页 |
| 3.3.2 SURF特征降维 | 第33-35页 |
| 3.3.3 SURF特征降维实验 | 第35-36页 |
| 3.4 码本构造 | 第36-40页 |
| 3.4.1 聚类介绍 | 第36-37页 |
| 3.4.2 分步聚类 | 第37-38页 |
| 3.4.3 分步聚类实验 | 第38-40页 |
| 3.5 物体定位 | 第40-45页 |
| 3.5.1 特征捆绑介绍 | 第40-41页 |
| 3.5.2 多尺度图像分块 | 第41-42页 |
| 3.5.3 相似性计算和物体定位 | 第42页 |
| 3.5.4 多尺度图像分块实验 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于特征融合的图像表示和目标搜索 | 第46-64页 |
| 4.1 特征融合 | 第46-47页 |
| 4.2 目标搜索流程 | 第47-48页 |
| 4.3 特征融合实验 | 第48-53页 |
| 4.4 主成分分析降维 | 第53-58页 |
| 4.5 与其它方法比较 | 第58-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-64页 |
| 5 基于图像显著性区域的目标搜索 | 第64-72页 |
| 5.1 图像显著性区域 | 第64-65页 |
| 5.2 显著性加权VLAD | 第65-66页 |
| 5.3 基于显著性区域的多尺度图像分块 | 第66-67页 |
| 5.4 基于显著性区域的目标搜索 | 第67-70页 |
| 5.4.1 目标搜索流程 | 第67-68页 |
| 5.4.2 目标搜索实验 | 第68-70页 |
| 5.5 与其它方法比较 | 第70-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-84页 |
| 学位论文数据集 | 第84页 |
