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海量图像语义分析和检索技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-16页
第一章 绪论第16-38页
   ·研究背景第16-18页
     ·检索技术落后于海量图像数据的发展第16-17页
     ·基于tag的新型资源描述有待挖掘利用第17-18页
   ·研究现状第18-30页
     ·图像检索方式第18-22页
     ·语义特征分析第22-24页
     ·图像分类、聚类第24-26页
     ·语义相似检索技术第26-29页
     ·研究现状总结第29-30页
   ·研究内容第30-34页
     ·语义特征提取的研究第31页
     ·语义分析及知识表达的研究第31-32页
     ·语义相似度量的研究第32-33页
     ·语义相似查询算法研究第33页
     ·基于tag的结果聚类和迭代检索模式研究第33页
     ·原型系统设计实现第33-34页
   ·论文成果及内容安排第34-38页
     ·本文工作的主要贡献和创新第34-36页
     ·论文结构第36-38页
第一部分 图像语义理解和检索技术研究第38-104页
 第二章 基于知识建模的图像语义分析第40-68页
   ·引言第40页
   ·多形式融合语义提取框架第40-54页
     ·图像低层特征抽取第41-46页
     ·语义标注获取第46-54页
   ·语义分析建模的相关工作第54-56页
     ·结构化模型第54页
     ·基于学习的建模第54-56页
   ·层次化语义数据模型第56-67页
     ·词汇上下文层次结构:Lexical Hierarchy第57-61页
     ·图像语义层次结构:Image-Semantic Hierarchy第61-65页
     ·原子语义单元:ASD(Atomic Semantic Domain)第65-67页
   ·小结第67-68页
 第三章 分阶段融合语义检索算法第68-86页
   ·引言第68-69页
   ·语义相似度量第69-72页
     ·视觉特征测度空间度量第69-70页
     ·文本语义非测度空间度量第70-72页
     ·相似度融合度量第72页
   ·分阶段检索算法第72-84页
     ·基于剪枝的检索算法第73-78页
     ·二次过滤检索算法第78-84页
   ·小结第84-86页
 第四章 原型系统HISA及实验第86-104页
   ·引言第86-87页
   ·HISA系统介绍第87-88页
     ·系统实现框架第87页
     ·系统操作功能第87-88页
   ·实验分析第88-103页
     ·实验准备第88-90页
     ·基于剪枝的检索算法实验分析第90-99页
     ·二次过滤检索算法实验分析第99-103页
   ·小结第103-104页
第二部分 带tag图像的语义检索模式研究第104-152页
 第五章 结合tag关联分析的迭代聚类检索模式第106-130页
   ·引言第106-110页
     ·Tag模式特点第106-107页
     ·Tag语义局限性第107-108页
     ·基于tag的检索第108-110页
   ·图像检索聚类及相关工作第110-112页
   ·Tag语义关联分析第112-120页
     ·Tag词语分析相关工作第112-115页
     ·Tag数据结构构建第115-117页
     ·Tag语义分析的关键应用第117-120页
   ·Pivot Browsing迭代聚类检索模式第120-129页
     ·基于一致性的查询扩展第121-122页
     ·面向事件和语义分类的tag聚类第122-127页
     ·聚类摘要生成第127-129页
   ·小结第129-130页
 第六章 原型系统PivotBrowser及实验第130-148页
   ·引言第130页
   ·PivotBrowser系统介绍第130-133页
     ·界面第130-131页
     ·迭代查询第131-133页
   ·实验分析第133-146页
     ·实验准备第133-134页
     ·聚类过程统计分析结果第134-136页
     ·实例分析第136-144页
     ·比较实验第144-145页
     ·用户交互分析第145-146页
   ·小结第146-148页
 第七章 结论和展望第148-152页
   ·工作总结第148-150页
   ·进一步研究及展望第150-152页
参考文献第152-161页
攻读博士学位期间的研究成果第161-162页
致谢第162-164页

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