| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 符号说明 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 背景 | 第10-11页 |
| 1.2 基于内容的图像检索技术的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 应用现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 现存的挑战 | 第14页 |
| 1.3 本文研究内容及贡献 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 主要贡献 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于局部特征的图像检索关键技术 | 第16-48页 |
| 2.1 局部不变特征 | 第18-23页 |
| 2.1.1 SIFT | 第19-22页 |
| 2.1.2 CSIFT | 第22-23页 |
| 2.2 Bag-of-Visual-Words模型中的码本训练 | 第23-30页 |
| 2.2.1 k-means | 第23-24页 |
| 2.2.2 两种大规模码本的训练方法：HKM和AKM | 第24-26页 |
| 2.2.3 CSLC | 第26-30页 |
| 2.3 倒排索引结构与查找 | 第30-32页 |
| 2.4 几何校验 | 第32-36页 |
| 2.4.1 RANSAC | 第33-34页 |
| 2.4.2 二元视觉词组 | 第34-36页 |
| 2.5 实验与分析 | 第36-42页 |
| 2.5.1 数据集 | 第36-37页 |
| 2.5.2 评价指标 | 第37-38页 |
| 2.5.3 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 2.6 TRECVID 2013 INSTANCE SEARCH | 第42-48页 |
| 第三章 基于点击数据的语义重排序 | 第48-62页 |
| 3.1 点击数据 | 第49-50页 |
| 3.2 基于关键词的图像检索中的重排序 | 第50-55页 |
| 3.2.1 点击数据预处理 | 第51-52页 |
| 3.2.2 正样本查找 | 第52-53页 |
| 3.2.3 k-近邻打分器 | 第53页 |
| 3.2.4 在线度量学习 | 第53-55页 |
| 3.3 基于内容的图像检索中的重排序 | 第55-56页 |
| 3.4 实验与分析 | 第56-62页 |
| 第四章 总结和展望 | 第62-66页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 未来展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |
