基于高层语义的图像检索研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·图像语义分类方法 | 第14-15页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 基于视觉注意机制的感兴趣区提取 | 第17-30页 |
| ·视觉感兴趣区 | 第17页 |
| ·视觉注意机制 | 第17-19页 |
| ·视觉注意生物机理 | 第18页 |
| ·视觉注意模型 | 第18-19页 |
| ·感兴趣区提取模型 | 第19-27页 |
| ·模型框架分析 | 第19-20页 |
| ·视觉特征提取 | 第20-21页 |
| ·高斯金字塔多尺度变换 | 第21页 |
| ·特征图 | 第21-25页 |
| ·多特征图合并方法研究 | 第25-26页 |
| ·感兴趣区提取 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于支持向量机的图像高层语义获取 | 第30-40页 |
| ·感兴趣区特征提取 | 第30-35页 |
| ·颜色特征 | 第30-31页 |
| ·纹理特征 | 第31-33页 |
| ·形状特征 | 第33-35页 |
| ·基于支持向量机的高层语义获取模型 | 第35-38页 |
| ·支持向量机理论 | 第35-37页 |
| ·SVM 语义分类器结构 | 第37页 |
| ·参数设置 | 第37页 |
| ·SVM 训练与测试 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第40-49页 |
| ·系统设计 | 第40-41页 |
| ·系统框架 | 第40页 |
| ·开发平台 | 第40-41页 |
| ·系统开发关键技术及实现 | 第41-42页 |
| ·图像数据库的管理 | 第41页 |
| ·Matlab 与Java 数据交换 | 第41-42页 |
| ·JavaBean 组件 | 第42页 |
| ·M 文件编译 | 第42页 |
| ·系统主要功能 | 第42-47页 |
| ·功能模块设计 | 第43-44页 |
| ·主要功能界面 | 第44-47页 |
| ·系统测试与评价 | 第47-48页 |
| ·准确度 | 第47-48页 |
| ·响应时间 | 第48页 |
| ·负载能力 | 第48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |
