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 |