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大规模图像数据中相似图像的快速搜索

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 相似图像搜索简介第11-12页
    1.2 大规模相似图像搜索系统架构第12-13页
    1.3 研究背景第13-16页
        1.3.1 图像特征提取背景介绍第13-15页
        1.3.2 图像特征倒排索引背景介绍第15页
        1.3.3 图像特征快速排序背景介绍第15-16页
    1.4 本文的内容安排第16-19页
第二章 图像特征提取第19-41页
    2.1 浅层图像特征第20-23页
        2.1.1 SIFT描述子第20-21页
        2.1.2 HOG特征第21-22页
        2.1.3 GIST特征第22页
        2.1.4 讨论第22-23页
    2.2 中层图像特征第23-26页
        2.2.1 Bag of Words第23-24页
        2.2.2 Spatial Pyramid Matching第24-25页
        2.2.3 讨论第25-26页
    2.3 深层图像特征第26-29页
        2.3.1 为什么使用深层特征第26-27页
        2.3.2 一个经典的学习深层图像特征的模型第27-28页
        2.3.3 讨论第28-29页
    2.4 训练深层图像特征所需的数据集的构建第29-41页
        2.4.1 研究动机第29-30页
        2.4.2 研究现状第30-31页
        2.4.3 基于自动编码器的无监督杂质去除算法第31-33页
        2.4.4 更具指示性的用于去除杂质的自动编码器第33-37页
        2.4.5 实验验证第37-40页
        2.4.6 小结第40-41页
第三章 图像特征倒排索引第41-61页
    3.1 背景介绍第41-43页
        3.1.1 倒排索引第41-42页
        3.1.2 图像倒排索引第42-43页
    3.2 研究现状第43-45页
        3.2.1 多次倒排索引第45页
        3.2.2 乘积倒排索引第45页
    3.3 联合倒排索引第45-51页
        3.3.1 研究动机第45-47页
        3.3.2 问题建模第47-48页
        3.3.3 具体方法第48-49页
        3.3.4 方法示例第49-51页
    3.4 实验验证第51-58页
        3.4.1 实验数据集第51-52页
        3.4.2 与多次倒排索引方法的比较第52-54页
        3.4.3 与乘积倒排索引方法的比较第54-58页
    3.5 总结和讨论第58-61页
第四章 图像特征排序第61-83页
    4.1 背景介绍第61-62页
    4.2 研究现状第62-64页
        4.2.1 编码误差第62页
        4.2.2 The Iterative Quantization第62-63页
        4.2.3 Bilinear Projection 和 Circulant Binary Embedding第63-64页
    4.3 稀疏投影编码第64-69页
        4.3.1 研究动机第64页
        4.3.2 目标推导第64-65页
        4.3.3 问题建模第65-66页
        4.3.4 优化方法第66-69页
    4.4 实验验证第69-80页
        4.4.1 最近邻搜索实验第70-77页
        4.4.2 图像检索实验第77-79页
        4.4.3 图像分类实验第79-80页
    4.5 总结和讨论第80-83页
第五章 大规模相似图像搜索系统实践第83-89页
    5.1 系统构架和搜索流程第83-85页
        5.1.1 功能模块第83-84页
        5.1.2 离线任务第84页
        5.1.3 在线搜索流程第84-85页
    5.2 相似图像搜索结果第85页
    5.3 总结和讨论第85-89页
第六章 工作总结与展望第89-93页
    6.1 论文的主要工作第89-90页
    6.2 论文的主要创新点第90页
    6.3 前景展望第90-93页
参考文献第93-97页
致谢第97-99页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第99页

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