摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 研究的背景与意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状和分析 | 第12-15页 |
1.2.1 Logo简介 | 第12-13页 |
1.2.2 基于内容的图像检索研究现状 | 第13-15页 |
1.2.3 Logo图像的识别与检索 | 第15页 |
1.3 本文研究的目标和内容 | 第15-17页 |
1.3.1 研究目标 | 第15-16页 |
1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
第2章 相关理论及技术 | 第19-27页 |
2.1 Logo识别 | 第19页 |
2.2 数据挖掘技术 | 第19-21页 |
2.2.1 无监督聚类 | 第19-20页 |
2.2.2 有监督分类 | 第20-21页 |
2.3 图像特征提取 | 第21-24页 |
2.3.1 图像的颜色直方图特征 | 第21页 |
2.3.2 图像的边缘直方图特征 | 第21页 |
2.3.3 图像的纹理特征 | 第21-22页 |
2.3.4 图像的形状特征 | 第22-23页 |
2.3.5 图像的梯度方向直方图特征 | 第23页 |
2.3.6 图像的SIFT特征 | 第23-24页 |
2.3.7 图像的SURF特征 | 第24页 |
2.4 图像及特征预处理 | 第24-25页 |
2.4.1 图像归一化 | 第24-25页 |
2.4.2 词袋模型 | 第25页 |
2.5 本章小结 | 第25-27页 |
第3章 基于图像多类型特征分类的Logo识别检索框架 | 第27-31页 |
3.1 图像中的Logo识别检索框架 | 第27-28页 |
3.2 分类器的构建 | 第28页 |
3.3 Logo区域的检测 | 第28-29页 |
3.4 Logo图像的匹配与检索 | 第29-30页 |
3.5 本章小结 | 第30-31页 |
第4章 基于图像多类型特征的分类器构建 | 第31-43页 |
4.1 图像特征预处理 | 第31-32页 |
4.2 图像特征数据集存储 | 第32-35页 |
4.2.1 Weka数据挖掘工具简介 | 第32-33页 |
4.2.2 特征分类属性表示 | 第33-34页 |
4.2.3 分类数据集的保存形式 | 第34-35页 |
4.3 分类器的构建 | 第35-37页 |
4.3.1 多维向量形式的属性预处理 | 第35-36页 |
4.3.2 分类算法选择 | 第36-37页 |
4.4 实验及分析 | 第37-42页 |
4.4.1 实验设计 | 第37-38页 |
4.4.2 实验结果及分析 | 第38-42页 |
4.5 本章小结 | 第42-43页 |
第5章 图像中的Logo区域检测 | 第43-55页 |
5.1 问题描述 | 第43-44页 |
5.1.1 问题提出 | 第43页 |
5.1.2 问题定义 | 第43-44页 |
5.2 包含Logo的图像随机切割 | 第44-49页 |
5.2.1 待检测图像特征提取 | 第44-45页 |
5.2.2 图像切割算法描述 | 第45-47页 |
5.2.3 图像矩形区域块特征保存 | 第47-49页 |
5.3 图像中的Logo区域检测 | 第49-51页 |
5.3.1 基于Logo分类的区域测试 | 第49-50页 |
5.3.2 候选Logo区域的确定 | 第50-51页 |
5.4 实验及分析 | 第51-53页 |
5.4.1 实验设计 | 第51-52页 |
5.4.2 实验结果与分析 | 第52-53页 |
5.5 本章小结 | 第53-55页 |
第6章 基于图像检索的Logo识别 | 第55-69页 |
6.1 问题描述 | 第55-56页 |
6.1.1 问题提出 | 第55-56页 |
6.1.2 问题定义 | 第56页 |
6.2 基于内容特征的Logo图像检索 | 第56-59页 |
6.2.1 图像的相似性度量 | 第56-57页 |
6.2.2 基于颜色特征的检索 | 第57-58页 |
6.2.3 基于纹理特征的检索 | 第58页 |
6.2.4 基于形状特征的检索 | 第58-59页 |
6.3 基于视觉词语的Logo块的匹配 | 第59-64页 |
6.3.1 带有空间信息的视觉词汇的生成 | 第59-63页 |
6.3.2 Logo图像之间的相似度计算 | 第63页 |
6.3.3 检索评价标准 | 第63-64页 |
6.4 实验及分析 | 第64-67页 |
6.4.1 实验设计 | 第64页 |
6.4.2 实验结果及分析 | 第64-67页 |
6.5 本章小结 | 第67-69页 |
第7章 结论及未来工作 | 第69-71页 |
7.1 本文主要工作 | 第69-70页 |
7.2 进一步工作 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
致谢 | 第75-77页 |
攻硕期间参与项目及发表论文 | 第77页 |