图像标注方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·相关工作 | 第10-12页 |
| ·基于分类的图像标注 | 第10页 |
| ·基于概率模型的图像标注 | 第10-12页 |
| ·基于主题的图像标注 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 CMRM相关标注模型 | 第14-24页 |
| ·CMRM算法及改进措施 | 第14-18页 |
| ·CMRM算法 | 第14-15页 |
| ·改进算法1(CMRM-1) | 第15-16页 |
| ·改进算法2(CMRM-2) | 第16-17页 |
| ·实验与分析 | 第17-18页 |
| ·改进思想在MBRM中的应用 | 第18-22页 |
| ·MBRM算法分析 | 第18-20页 |
| ·改进的MBRM算法 | 第20-21页 |
| ·实验与分析 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于分类的图像标注 | 第24-38页 |
| ·现有方法分析 | 第24-27页 |
| ·正反例标志性向量标注 | 第27-29页 |
| ·问题的提出 | 第27-28页 |
| ·基本思想 | 第28页 |
| ·实现方法 | 第28-29页 |
| ·视觉词汇的生成 | 第29-34页 |
| ·视觉词袋模型 | 第29-30页 |
| ·区域选择 | 第30页 |
| ·特征抽取 | 第30-32页 |
| ·特征量化 | 第32页 |
| ·视觉直方图 | 第32-33页 |
| ·正反例标志性向量 | 第33-34页 |
| ·实验与分析 | 第34-37页 |
| ·基于Corel5k的实验 | 第34-36页 |
| ·基于IAPR TC-12的实验 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 总结与展望 | 第38-40页 |
| ·工作总结 | 第38页 |
| ·未来展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
