| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 基于内容的图像检索 | 第15-28页 |
| ·图像的颜色特征 | 第15-20页 |
| ·颜色模型 | 第15-17页 |
| ·颜色特征 | 第17-20页 |
| ·图像的纹理特征 | 第20-23页 |
| ·LBP 算子 | 第21-22页 |
| ·Tamura 纹理特征 | 第22-23页 |
| ·图像的形状特征 | 第23-25页 |
| ·相似性度量 | 第25-26页 |
| ·相关反馈 | 第26-27页 |
| ·性能评价 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 支持向量机 | 第28-34页 |
| ·线性支持向量机 | 第28-29页 |
| ·非线性支持向量机 | 第29-31页 |
| ·技术原理 | 第29-30页 |
| ·常用核函数 | 第30-31页 |
| ·一类支持向量机 | 第31-32页 |
| ·多类分类问题 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于SVM的图像注释和检索的方法研究 | 第34-40页 |
| ·SVM 在图像注释中的应用 | 第34-36页 |
| ·SVM 在图像检索中的应用 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于多SVM和相关反馈的图像检索算法与实现 | 第40-59页 |
| ·详细算法 | 第40-43页 |
| ·低层特征及核函数 | 第40-41页 |
| ·算法详细设计 | 第41-43页 |
| ·图像检索系统的设计与实现 | 第43-53页 |
| ·系统功能模块设计 | 第43-45页 |
| ·低层特征提取 | 第45-48页 |
| ·SVM 训练 | 第48-49页 |
| ·系统界面设计及实现 | 第49-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |