基于多标签学习的图像区域语义自动标注算法研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
第一章 图像检索与图像标定	第9-26页
·图像检索的发展	第9-13页
·核心技术介绍	第13-24页
·图像的特征描述	第15-21页
·图像特征描述的相似性计算	第21-22页
·聚类和分类	第22-24页
·本文的主要工作	第24-25页
·本文的组织结构	第25-26页
第二章 SIFT与词袋模型	第26-39页
·局部特征	第26-27页
·局部特征匹配	第27-28页
·SIFT特征	第28-36页
·图像多尺度表示	第28-29页
·SIFT的提出及其特点	第29-30页
·SIFT的提取过程	第30-36页
·图像与词袋模型	第36-38页
·本章小结	第38-39页
第三章 最大期望算法原理与建模	第39-47页
·EM的历史发展	第39页
·EM算法描述	第39-41页
·高斯混合模型举例	第41-43页
·EM算法证明	第43-45页
·EM算法建模	第45-46页
·模型概要介绍	第45页
·EM具体过程	第45-46页
·本章小结	第46-47页
第四章 实验分析	第47-55页
·数据集	第47-48页
·评价准则	第48-49页
·实验预处理	第49-50页
·实验结果及分析	第50-54页
·本章小结	第54-55页
第五章 总结和展望	第55-56页
参考文献	第56-60页
附录一 硕士期间的科研成果	第60-61页
致谢	第61-62页