基于神经网络的图像检索相关反馈机制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题提出的背景 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究的问题以及结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 基于内容图像检索的关键技术 | 第12-21页 |
| ·特征提取与表达 | 第12-17页 |
| ·颜色特征 | 第12-15页 |
| ·纹理特征 | 第15-16页 |
| ·形状特征 | 第16-17页 |
| ·空间关系特征 | 第17页 |
| ·相似性度量 | 第17-19页 |
| ·评价标准 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 图像检索中的相关反馈技术 | 第21-32页 |
| ·相关反馈技术 | 第21-26页 |
| ·相关反馈的基本思想、目标及特点 | 第21-23页 |
| ·相关反馈的交互过程 | 第23-24页 |
| ·反馈中用户对相关判断的度量方式 | 第24-25页 |
| ·相关反馈中的用户模式 | 第25-26页 |
| ·图像检索中的相关反馈算法 | 第26-31页 |
| ·经典的相关反馈算法 | 第26-29页 |
| ·基于传统的统计学理论算法 | 第29-30页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第30-31页 |
| ·相关反馈中的记忆功能 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于颜色特征的图像检索 | 第32-47页 |
| ·颜色、颜色空间以及颜色量化 | 第32-37页 |
| ·颜色 | 第32页 |
| ·颜色空间的选择 | 第32-35页 |
| ·颜色的量化 | 第35-37页 |
| ·全局直方图检索算法 | 第37-38页 |
| ·分块直方图检索算法 | 第38-40页 |
| ·图像分块策略及权重分配 | 第38-39页 |
| ·基于分块直方图检索算法 | 第39-40页 |
| ·实验及结果分析 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于神经网络的相关反馈研究 | 第47-67页 |
| ·神经网络技术的发展及特点 | 第47-48页 |
| ·BP、FP神经网络在图像检索中的应用 | 第48-53页 |
| ·基于BP的相关反馈技术 | 第48-51页 |
| ·基于FP的相关反馈技术 | 第51-53页 |
| ·基于RBF神经网络的相关反馈技术 | 第53-66页 |
| ·RBF神经网络的结构及数学基础 | 第53-55页 |
| ·RBF神经网络的学习算法 | 第55-56页 |
| ·基于RBFN的三级相关反馈算法 | 第56-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 实验系统的设计与实现 | 第67-72页 |
| ·实验环境 | 第67页 |
| ·系统数据库 | 第67-68页 |
| ·系统的功能模块 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·完成的主要工作 | 第72页 |
| ·进一步研究的工作 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
