| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 基于内容分析的图片管理相关技术概述 | 第15-28页 |
| 2.1 图像内容的分析方法 | 第15页 |
| 2.2 传统的图像内容分析方法 | 第15-16页 |
| 2.2.1 传统图像分类方法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 传统目标检测方法 | 第16页 |
| 2.3 深度学习的图像内容分析方法 | 第16-23页 |
| 2.3.1 深度学习概述 | 第17-20页 |
| 2.3.2 深度学习图像分类方法 | 第20-22页 |
| 2.3.3 深度学习目标检测方法 | 第22-23页 |
| 2.4 管理平台相关技术概述 | 第23-27页 |
| 2.4.1 Android操作系统相关技术 | 第23-25页 |
| 2.4.2 数据库相关技术 | 第25-26页 |
| 2.4.3 管理平台算法支撑框架 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小节 | 第27-28页 |
| 3 面向移动端图片内容分析的改进算法 | 第28-42页 |
| 3.1 图像内容分析与多标签分类方法 | 第28页 |
| 3.2 共享特征图的HCP网络 | 第28-33页 |
| 3.2.1 HCP基础网络 | 第29-30页 |
| 3.2.2 Fast R-CNN基础网络 | 第30-31页 |
| 3.2.3 实现共享特征图的HCP网络 | 第31-33页 |
| 3.3 面向移动端的共享特征图HCP网络优化 | 第33-37页 |
| 3.3.1 MobileNet基础网络 | 第33-35页 |
| 3.3.2 使用MobileNet提取共享特征的HCP网络 | 第35-37页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第37-41页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第37页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第37-39页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于内容的图片管理平台设计与实现 | 第42-59页 |
| 4.1 图片管理平台设计目标 | 第42页 |
| 4.2 图片管理平台需求分析 | 第42-43页 |
| 4.3 图片管理平台整体设计 | 第43-49页 |
| 4.3.1 平台整体结构 | 第43-44页 |
| 4.3.2 平台View层的分析与设计 | 第44-45页 |
| 4.3.3 平台Presenter层的分析与设计 | 第45页 |
| 4.3.4 平台Model层的分析与设计 | 第45-46页 |
| 4.3.5 平台数据层的分析 | 第46-49页 |
| 4.4 分类网络移植到移动端的实现与对比 | 第49-51页 |
| 4.5 图片管理平台主要功能模块实现 | 第51-58页 |
| 4.5.1 用户拍照模块 | 第52-53页 |
| 4.5.2 获取图片信息模块 | 第53页 |
| 4.5.3 相册分类模块 | 第53-55页 |
| 4.5.4 图片管理模块 | 第55-58页 |
| 4.6 本章小节 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 论文总结 | 第59-60页 |
| 5.2 平台的展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |