基于判别性特征表示的图像检索算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| Contents | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 图像检索概述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于文本的图像检索 | 第13页 |
| 1.2.2 基于内容的图像检索 | 第13-14页 |
| 1.2.3 图像检索相关技术介绍 | 第14-16页 |
| 1.3 流行系统介绍 | 第16-18页 |
| 1.4 技术难点与研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 文章结构与内容 | 第19-21页 |
| 第二章 词袋模型 | 第21-35页 |
| 2.1 词袋模型 | 第21-22页 |
| 2.2 局部特征点检测 | 第22-24页 |
| 2.2.1 基于稀疏采样的特征点检测 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于稠密采样的特征点检测 | 第24页 |
| 2.3 局部特征点描述 | 第24-31页 |
| 2.4 聚类方法 | 第31-32页 |
| 2.4.1 Kmeans | 第31-32页 |
| 2.4.2 逼近均值聚类(AKM) | 第32页 |
| 2.4.3 分层Kmeans(HKM) | 第32页 |
| 2.5 小结 | 第32-35页 |
| 第三章 基于空间最小哈希的图像检索算法 | 第35-47页 |
| 3.1 最小哈希 算法及其其变形算法 | 第35-38页 |
| 3.1.1 最小哈希算法 | 第35-37页 |
| 3.1.2 加权最小哈希 | 第37-38页 |
| 3.2 空间最小哈希 | 第38页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第38-45页 |
| 3.3.1 图像库介绍 | 第38-40页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第40-45页 |
| 3.4 小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于局部空间金字塔表示的匹配验证算法 | 第47-61页 |
| 4.1 空间金字塔表示 | 第48-50页 |
| 4.2 局部空间金字塔表示 | 第50-55页 |
| 4.2.1 MSER特征区域检测算法 | 第51-53页 |
| 4.2.2 Harris角点检测 | 第53页 |
| 4.2.3 局部空间金字塔算法步骤 | 第53-55页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第55-60页 |
| 4.4 小结 | 第60-61页 |
| 第五章 自然场景中文字符检索 | 第61-71页 |
| 5.1 自然场景中文字符识别概述 | 第61-62页 |
| 5.2 中文字符图像的特征表示算法 | 第62-66页 |
| 5.2.1 HOG | 第62-64页 |
| 5.2.2 ITQ(迭代量化方法) | 第64-66页 |
| 5.3 编辑距离 | 第66-67页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第67-70页 |
| 5.5 小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 研究生期间参与的科研活动及科研成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
