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基于多层个性化情感模型的图像检索系统

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·引言第10页
   ·研究背景及意义第10-14页
     ·图像检索的研究历史第10-11页
     ·图像检索的分类第11-14页
   ·情感图像检索的国内外应用现状第14-15页
   ·论文研究的主要内容第15-16页
   ·论文研究的组织结构第16-18页
第二章 情感模型第18-22页
   ·情感空间第18-19页
   ·情感空间的选择第19页
   ·情感模型第19-20页
   ·多层个性化情感模型第20-22页
第三章 图像的特征与情感第22-32页
   ·图像特征与情感的关系第22-24页
     ·颜色与情感第22-23页
     ·纹理与情感的对应关系第23-24页
   ·图像颜色特征第24-28页
     ·HSV颜色空间第24-26页
     ·颜色直方图(Color Histogram)第26-27页
     ·颜色矩(Color Moments)第27-28页
   ·图像的纹理特征第28-30页
     ·Gabor小波函数第28-30页
   ·特征提取算法的选择第30-32页
     ·色彩空间和格式第30页
     ·特征提取算法第30-32页
第四章 多层个性化情感模型第32-38页
   ·情感空间的选择第32页
   ·公共情感模型建立第32-33页
   ·用户社会特征的获取第33页
   ·系统初始化第33-34页
   ·个性化情感层的建立第34页
   ·多层个性化情感模型的推理第34-38页
第五章 个性化情感图像检索验证性系统第38-48页
   ·系统的开发目标及原则第38页
   ·系统的总体设计结构第38-39页
     ·系统的设计思路第38-39页
   ·系统总体框架第39-40页
   ·系统地实现技术第40-44页
     ·系统技术选型的优势分析第41-44页
   ·系统的部署和配置第44-48页
     ·数据库设计第44-45页
     ·系统部署及配置第45-48页
第六章 验证性系统的实验结果及评价第48-70页
   ·测试数据集的建立第48页
   ·评价方法第48-50页
     ·量化评价标准第48-49页
     ·基于用户反馈的主观评价方法第49页
     ·本文采用的评价标准第49-50页
   ·图像的预处理第50-52页
   ·系统实验情况第52-69页
   ·实验结果分析第69-70页
第七章 结论与展望第70-72页
   ·本文的主要工作和结论第70-71页
   ·未来工作展望第71-72页
参考文献第72-78页
致谢第78-80页
攻读学位期间发表的学术论文目录第80页

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