Lifelog数据快速自动分类方法的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论与研究 | 第19-27页 |
| 2.1 图像处理基础 | 第19-23页 |
| 2.1.1 图像低层特征 | 第19-20页 |
| 2.1.2 颜色空间 | 第20-23页 |
| 2.2 聚类分析概念和方法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 聚类分析概念 | 第23页 |
| 2.2.2 聚类分析主要方法 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 Lifelog数据自动分割方法的研究 | 第27-47页 |
| 3.1 问题分析 | 第27-28页 |
| 3.2 数据收集及特征选择 | 第28-30页 |
| 3.2.1 数据收集 | 第28-29页 |
| 3.2.2 特征选择 | 第29-30页 |
| 3.3 相关定义 | 第30页 |
| 3.4 数据预处理 | 第30-34页 |
| 3.4.1 Autographer数据 | 第31-32页 |
| 3.4.2 Moves数据 | 第32-34页 |
| 3.5 事件划分算法 | 第34-46页 |
| 3.5.1 根据活动类型划分事件 | 第35-38页 |
| 3.5.2 根据图像低层特征划分事件 | 第38-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 实验结果及分析 | 第47-63页 |
| 4.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.2 实验数据 | 第47-51页 |
| 4.2.1 数据存储 | 第47-49页 |
| 4.2.2 数据分析 | 第49-51页 |
| 4.3 评价标准 | 第51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-60页 |
| 4.4.1 根据活动类型划分事件实验结果 | 第52-57页 |
| 4.4.2 根据图像低层特征划分事件实验结果 | 第57-60页 |
| 4.5 融合实验 | 第60页 |
| 4.6 对比实验 | 第60-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 Lifelog照片管理系统的设计与实现 | 第63-73页 |
| 5.1 设计原则 | 第63页 |
| 5.2 系统开发环境及工具 | 第63-64页 |
| 5.3 系统框架 | 第64-65页 |
| 5.4 系统设计 | 第65-68页 |
| 5.4.1 功能模块设计 | 第65-67页 |
| 5.4.2 数据库设计 | 第67-68页 |
| 5.5 系统实现 | 第68-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第6章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 结论 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
