基于深度特征的手绘草图检索图像方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要研究内容与挑战 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的课题来源 | 第15-16页 |
| 1.6 论文的贡献与章节安排 | 第16-17页 |
| 2 关键技术研究 | 第17-33页 |
| 2.1 形状提取算法 | 第17-26页 |
| 2.2 图像特征类型 | 第26-29页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第29-31页 |
| 2.4 特征的量化和匹配 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于深度特征的手绘草图检索图像方法 | 第33-56页 |
| 3.1 整个检索算法的流程图 | 第33-35页 |
| 3.2 数据处理模块 | 第35-41页 |
| 3.3 模型训练模块 | 第41-44页 |
| 3.4 模型分类测试模块 | 第44-46页 |
| 3.5 模型提取DSF特征模块 | 第46-51页 |
| 3.6 基于DSF的草图图像检索技术 | 第51-53页 |
| 3.7 草图匹配图像实现检索定位并修正检索 | 第53-54页 |
| 3.8 本章小结 | 第54-56页 |
| 4 实验结果与分析 | 第56-80页 |
| 4.1 DSF模型的训练 | 第56-60页 |
| 4.2 DSF模型的多角度分类测试 | 第60-64页 |
| 4.3 DSF模型的SBIR实验 | 第64-74页 |
| 4.4 DSF特征的对比与探讨 | 第74-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 5 总结与展望 | 第80-82页 |
| 5.1 全文总结 | 第80-81页 |
| 5.2 课题展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
