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基于SVM反馈和多特征融合的图像检索技术研究

摘要第1-3页
Abstract第3-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·课题背景第7-8页
   ·国内外的相关研究第8-10页
   ·CBIR 研究存在的主要问题第10-11页
   ·本文研究的主要内容及其编排第11-13页
     ·本文主要研究内容第11页
     ·本文结构安排第11-13页
第二章 基于内容的图像检索技术概述第13-23页
   ·引言第13页
   ·特征提取第13-17页
     ·颜色第13-14页
     ·纹理第14-15页
     ·形状第15页
     ·空间关系第15-16页
     ·不同特征的特点比较第16-17页
   ·相似度度量第17-19页
     ·常用向量距离第17-18页
     ·直方图相交第18页
     ·二次式距离第18页
     ·马氏(Mahalanobis)距离第18页
     ·其他一些相似性度量方法第18-19页
   ·检索中的交互反馈第19页
   ·语义特征第19-20页
   ·图像检索性能评价第20-22页
     ·系统性能指标和评价准则第20-21页
     ·评价方法分类第21-22页
     ·MPEG-7 推荐的评价准则第22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于颜色特征的图像检索第23-37页
   ·引言第23页
   ·颜色模型第23-27页
     ·RGB 颜色空间第23-24页
     ·HSV 颜色空间第24-25页
     ·YCbCr 颜色空间第25页
     ·HMMD 颜色空间第25-26页
     ·RGB 空间到HSV 空间、YCbCr 空间、HMMD 颜色空间的转化第26-27页
   ·颜色特征提取第27-29页
     ·颜色直方图及累积直方图第27-28页
     ·主要颜色描述符(DCD)第28页
     ·颜色结构描述符(CSD)第28-29页
     ·颜色分布描述符(CLD)第29页
     ·可调性颜色描述符(SCD)第29页
   ·特征匹配算法第29-31页
     ·直方图相交法第29-30页
     ·直方图匹配法第30页
     ·中心矩法第30-31页
   ·颜色空间量化第31-32页
   ·评价准则第32-33页
   ·实验结果及分析第33-35页
   ·本章小结第35-37页
第四章 基于纹理特征的图像检索第37-45页
   ·引言第37页
   ·纹理描述模型第37-38页
     ·基于空间性质的纹理模型第37-38页
     ·基于频域性质的纹理模型第38页
     ·基于结构感知性质的纹理模型第38页
   ·纹理描述符第38-42页
     ·灰度共生矩阵第39-40页
     ·Gabor 小波第40-41页
     ·MPEG7 所推荐的纹理描述符第41-42页
   ·实验结果及分析第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 融合颜色、纹理特征的图像检索技术第45-50页
   ·引言第45页
   ·颜色特征的特点第45页
   ·纹理特征的特点第45-46页
   ·多特征融合技术第46-47页
     ·特征向量的归一化第46-47页
     ·权值的分配算法第47页
   ·实验结果及分析第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第六章 基于支持向量机的相关反馈第50-60页
   ·引言第50页
   ·相关反馈提出的背景第50-51页
   ·相关反馈技术概述第51-52页
   ·支持向量机的学习反馈模式第52-57页
     ·支持向量机基本理论第52-56页
     ·在图像检索中的SVM 算法第56-57页
   ·实验结果及分析第57-58页
   ·本章小结第58-60页
第七章 原型系统的实现第60-66页
   ·引言第60页
   ·基于内容图像检索的体系结构第60-61页
   ·原型系统的实现第61-65页
     ·实验系统环境和开发工具第61-62页
     ·检索系统的功能设计第62-63页
     ·系统部分检索界面第63-65页
   ·本章小结第65-66页
第八章 总结与展望第66-68页
   ·研究工作总结第66页
   ·存在的问题和进一步的工作第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-72页

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