Web服装图像检索系统研究与实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图像检索系统关键技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 图像检索技术优缺点 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究方法 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 2 CBIR特征技术 | 第16-34页 |
| 2.1 颜色特征 | 第16-23页 |
| 2.1.1 颜色特征的表达 | 第16-22页 |
| 2.1.2 颜色特征的提取 | 第22-23页 |
| 2.2 形状特征 | 第23-27页 |
| 2.2.1 形状特征的表达 | 第23-26页 |
| 2.2.2 形状特征的提取 | 第26-27页 |
| 2.3 纹理特征 | 第27-31页 |
| 2.3.1 纹理特征的表达 | 第27-30页 |
| 2.3.2 纹理特征的提取 | 第30-31页 |
| 2.4 相似度度量 | 第31-32页 |
| 2.5 CBIR实例 | 第32-34页 |
| 3 词袋模型与特征提取 | 第34-52页 |
| 3.1 SIFT算法 | 第34-41页 |
| 3.1.1 极值探测 | 第35-38页 |
| 3.1.2 最佳局部特征点 | 第38-39页 |
| 3.1.3 指派特征点方向 | 第39-40页 |
| 3.1.4 特征点描述向量 | 第40-41页 |
| 3.2 SURF算法 | 第41-48页 |
| 3.2.1 积分图像 | 第42页 |
| 3.2.2 Fast-Hessian矩阵 | 第42-45页 |
| 3.2.3 Haar小波 | 第45-47页 |
| 3.2.4 SURF演示 | 第47-48页 |
| 3.3 K-means算法 | 第48-49页 |
| 3.4 BoF码 | 第49-52页 |
| 4 系统架构与实现 | 第52-65页 |
| 4.1 技术基础 | 第52-57页 |
| 4.1.1 全文检索引擎Lucene | 第52-56页 |
| 4.1.2 CBIR图像检索库LIRe | 第56页 |
| 4.1.3 开源MVC框架Struts2 | 第56-57页 |
| 4.2 开发环境 | 第57-59页 |
| 4.2.1 硬件规格 | 第57页 |
| 4.2.2 软件工具 | 第57-58页 |
| 4.2.3 搭建开发环境 | 第58-59页 |
| 4.3 核心模块 | 第59-62页 |
| 4.3.1 创建索引 | 第60-61页 |
| 4.3.2 提取特征 | 第61-62页 |
| 4.3.3 特征检索 | 第62页 |
| 4.3.4 返回结果 | 第62页 |
| 4.4 运行实例 | 第62-65页 |
| 5 实验与结果分析 | 第65-69页 |
| 5.1 实验数据 | 第65页 |
| 5.2 实验方法 | 第65-66页 |
| 5.3 实验结果 | 第66-69页 |
| 5.3.1 关键参数对BoF-SURF算法的影响 | 第66-67页 |
| 5.3.2 BoF-SURF算法与其他算法对比 | 第67-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 | 第75页 |
| A.代码说明 | 第75页 |
