摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
·论文研究的背景和意义 | 第10-11页 |
·论文研究的背景 | 第10页 |
·论文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-14页 |
·国外研究现状 | 第11-13页 |
·国内研究现状 | 第13-14页 |
·本文的研究内容 | 第14-15页 |
·本文的结构 | 第15-16页 |
第2章 AIA_SSBTM 的总体结构描述 | 第16-24页 |
·图像语义层次模型 | 第16-18页 |
·底层语义 | 第16-17页 |
·中间层语义 | 第17页 |
·高层语义 | 第17-18页 |
·图像形式化描述方法 | 第18-19页 |
·AIA-SSBTM 的总体描述 | 第19-23页 |
·定义 | 第20页 |
·整体框架 | 第20-21页 |
·数据构造过程 | 第21-22页 |
·自动标注的实现 | 第22-23页 |
·标注性能评价机制 | 第23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第3章 AIA-SSBTM 中的图像联合相似性度量 | 第24-42页 |
·特征语义层的相似性度量 | 第24-26页 |
·对象语义层的相似性度量 | 第26-27页 |
·基于 UETI 的联合相似性度量 | 第27-29页 |
·问题的提出 | 第27-29页 |
·基于 UETI 的相似性度量 | 第29页 |
·实验 | 第29-40页 |
·实验设计 | 第30页 |
·数据集准备 | 第30页 |
·实验结果分析 | 第30-40页 |
·本章小结 | 第40-42页 |
第4章 基于语义的场景分类和 pLSA-GMM 标注方法 | 第42-52页 |
·基于语义的场景分类 | 第42-47页 |
·底层场景建模 | 第42-43页 |
·中层语义建模 | 第43-45页 |
·pLSA 进行基于语义的场景分类 | 第45-47页 |
·pLSA-GMM 标注方法 | 第47-51页 |
·GMM 模型 | 第47-48页 |
·pLSA-GMM 标注方法 | 第48-49页 |
·存在的不足及解决的思路 | 第49-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第5章 AIA-SSBTM 的构造和标注实现方法 | 第52-68页 |
·二叉树和 Ncut 分割 | 第52-54页 |
·二叉树 | 第52-53页 |
·Ncut 分割 | 第53-54页 |
·AIA-SSBTM 的构造和标注方法 | 第54-57页 |
·语义层C 的构造 | 第54-55页 |
·视觉层F 的构造 | 第55-56页 |
·AIA-SSBTM 标注算法 | 第56-57页 |
·实验及结果分析 | 第57-67页 |
·实验设计 | 第57页 |
·数据集准备和实验环境 | 第57-58页 |
·实验结果及分析 | 第58-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
结论 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-75页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
致谢 | 第76页 |