基于属性约简的图像语义自动标注方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9-12页 |
| ·图像语义自动标注 | 第9-11页 |
| ·粗糙集及研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究的意义 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容和论文的组织安排 | 第13-15页 |
| 第二章 BOV模型与粗糙集理论 | 第15-22页 |
| ·BOV模型相关介绍 | 第15-20页 |
| ·尺度不变特征变换（SIFT） | 第15-18页 |
| ·BOV模型原理介绍 | 第18-19页 |
| ·缺陷分析 | 第19-20页 |
| ·粗糙集理论及相关概念 | 第20-21页 |
| ·基本概念 | 第20-21页 |
| ·基于粗糙集理论的研究方法 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 一种基于粗糙集的视觉词典生成方法 | 第22-30页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·BOV模型及粗糙集相关概念 | 第23-24页 |
| ·BOV模型相关概念 | 第23页 |
| ·粗糙集相关概念 | 第23-24页 |
| ·基于粗糙集的视觉词典方法 | 第24-25页 |
| ·实例分析 | 第25-27页 |
| ·实验结果以及实验分析 | 第27-29页 |
| ·结论 | 第29-30页 |
| 第四章 一种基于粗糙集的图像场景分类方法 | 第30-39页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·基本概念 | 第31-32页 |
| ·基于粗糙集的分类框架模型 | 第32-33页 |
| ·实例分析 | 第33-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·结论 | 第38-39页 |
| 第五章 基于粗糙集的图像语义自动标注原型系统 | 第39-43页 |
| ·系统功能和框架结构 | 第39-40页 |
| ·原型系统的演示 | 第40-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43-44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读硕士研究生期间主要成果 | 第50-51页 |
