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基于马尔科夫稳态特性的图像检索系统设计与实现

目录第3-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 本文研究重点第10-11页
    1.4 本文的组织结构第11-12页
第二章 图像检索相关技术第12-20页
    2.1 常用图像特征提取技术第12-15页
        2.1.1 颜色特征第12-13页
        2.1.2 方向梯度直方图HOG第13页
        2.1.3 金字塔型的梯度直方图PHOG第13-14页
        2.1.4 常用特征提取方法分析第14-15页
    2.2 常用图像分类技术第15-20页
        2.2.1 K-means算法第15-16页
        2.2.2 神经网络第16-17页
        2.2.3 支持向量机第17-19页
        2.2.4 贝叶斯分类器第19页
        2.2.5 图像分类方法分析总结第19-20页
第三章 基于马尔科夫稳态特性的梯度直方图特征提取方法第20-29页
    3.1 梯度及梯度直方图第20-21页
    3.2 直方图分辨层次第21-23页
    3.3 马尔科夫链第23-26页
        3.3.1 相关图第23-24页
        3.3.2 马尔科夫链第24-26页
    3.4 特征详细计算步骤第26-29页
第四章 主动禁忌搜索算法第29-37页
    4.1 图像分类第29-30页
    4.2 几何流形熵第30-31页
    4.3 主动禁忌搜索第31-37页
        4.3.1 禁忌搜索第32页
        4.3.2 邻域第32-34页
        4.3.3 禁忌表第34页
        4.3.4 特赦规则及终止规则第34-35页
        4.3.5 主动禁忌搜索第35-37页
第五章 实验结果分析第37-43页
    5.1 图像检索系统整体框架第37-38页
    5.2 实验数据集及实验过程第38-40页
    5.3 实验结果与分析第40-43页
第六章 总结与展望第43-44页
    6.1 总结第43页
    6.2 进一步的工作第43-44页
参考文献第44-47页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的项目第47-48页
    发表的论文第47页
    参加的项目第47-48页
致谢第48-49页

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