| 内容提要 | 第1-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究背景 | 第9-13页 |
| ·国内外研究热点及发展现状 | 第13-17页 |
| ·本论文的主要工作 | 第17页 |
| ·论文的框架及章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于多维特征的图像分类器 | 第19-43页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·多媒体信息多维表述 | 第19-24页 |
| ·针对多媒体多维数据集分析中存在的相关概念 | 第21-22页 |
| ·对多维数据的操作 | 第22-24页 |
| ·基于多维特征的图像分类器 | 第24-29页 |
| ·图像特征的提取 | 第24-26页 |
| ·特征纹理的提取 | 第26-28页 |
| ·几种常用的核函数介绍 | 第28-29页 |
| ·基于AdaBoost 的SVM 分类器语义映射 | 第29-39页 |
| ·AdaBoost 简介 | 第31页 |
| ·AdaBoost 与SVM 特点分析及比较 | 第31-35页 |
| ·基于多维特征的弱分类器方法 | 第35-39页 |
| ·基于多维特征的图像检索精度分类器测试与分析 | 第39-42页 |
| ·相关对比实验结果及分析精度分类器多分类测试 | 第39-41页 |
| ·基于多维特征的分类器精度测试 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于多维存储框架的多维特征权重自适应调整 | 第43-69页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·半结构化数据与XML 在多媒体的应用 | 第43-47页 |
| ·半结构化数据的概念及其特点 | 第43-45页 |
| ·XML 技术 | 第45-47页 |
| ·多维矢量矩阵的定义及运算准则 | 第47-51页 |
| ·多维矢量矩阵的基本定义 | 第47页 |
| ·多维矢量矩阵基本运算准则 | 第47-51页 |
| ·基于多维特征的步长统计算法 | 第51-55页 |
| ·基于多维特征的步长统计算法相关方法 | 第51-52页 |
| ·多维特征图像检索实现步骤 | 第52页 |
| ·基于多维特征的步长统计算法 | 第52-55页 |
| ·基于多维特征的权重自动设置 | 第55-63页 |
| ·遗传算法的特点 | 第55-56页 |
| ·遗传算法在权重自动设置的应用 | 第56-60页 |
| ·基于多维度特征的权重自动设置算法及实现 | 第60-62页 |
| ·基于多维特征的权重自动设置检索流程 | 第62-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-68页 |
| ·图像及特征库 | 第63页 |
| ·算法评价标准 | 第63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-68页 |
| ·本章总结 | 第68-69页 |
| 第4章 高层语义框架模型及其应用 | 第69-99页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·图像语义层次模型 | 第70-74页 |
| ·高层语义框架数学模型及检索算法 | 第74-80页 |
| ·矩阵分裂定义及基本运算准则 | 第74-77页 |
| ·基于矩阵分裂方法的高层语义用户检索结果部分优先算法 | 第77-78页 |
| ·检索性能分析 | 第78-80页 |
| ·语义分支模型 | 第80-86页 |
| ·本体概念及建模 | 第80-82页 |
| ·语义分支结构 | 第82-86页 |
| ·基于语义分支结构的视频关键帧聚类 | 第86-93页 |
| ·视频关键帧语义表述方式 | 第86-87页 |
| ·聚类算法 | 第87-93页 |
| ·实验结果比较 | 第93-98页 |
| ·底层特征与高层语义聚类结果比较 | 第93-95页 |
| ·不同语义向量效果比较 | 第95-96页 |
| ·语义分支模型的聚类效果 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第5章 多媒体检索系统的设计与实现 | 第99-106页 |
| ·引言 | 第99页 |
| ·系统总体框架 | 第99-102页 |
| ·多维多媒体检索系统实现 | 第102-104页 |
| ·系统实现及流程 | 第102-103页 |
| ·交互式查询模块 | 第103-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 第6章 总结与展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 在学期间研究成果及发表的论文 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 摘要 | 第118-120页 |
| Abstract | 第120-122页 |