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基于改进非对称打包的CBIR相关反馈算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 研究现状第13-14页
    1.3 本文研究工作和创新点第14-15页
    1.4 本文的组织结构第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第2章 图像检索相关介绍第17-22页
    2.1 图像检索概述第17-19页
    2.2 基于内容的图像检索技术的研究第19-20页
    2.3 图像检索中分类算法及现状的研究第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第3章 相关反馈技术的基础研究第22-35页
    3.1 相关反馈技术综述第22-23页
    3.2 相关反馈技术中的用户模式类别第23页
    3.3 相关反馈技术研究第23-33页
        3.3.1 基于查询点移动的相关反馈研究第24-25页
        3.3.2 基于特征权重调整的相关反馈研究第25-27页
        3.3.3 基于统计理论的相关反馈研究第27-29页
        3.3.4 基于机器学习的相关反馈研究第29-31页
        3.3.5 基于群智能的相关反馈研究第31-33页
    3.4 综合比较第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 改进的非对称打包反馈算法第35-51页
    4.1 改进IABFSVM的研究第35-39页
        4.1.1 研究动机第35-36页
        4.1.2 IAB提出第36-37页
        4.1.3 特征的提取算法的选取第37-39页
    4.2 分类器的适应性改进第39-44页
        4.2.1 基础支持向量机基本原理第40-41页
        4.2.2 线性转换—核函数第41-43页
        4.2.3 改进的支持向量机第43-44页
    4.3 IAB-FSVM的研究第44-50页
        4.3.1 系统框架流程第44-45页
        4.3.2 样本相关性度量第45-46页
        4.3.3 模糊度量的定义第46-48页
        4.3.4 IAB算法实现第48-50页
        4.3.5 集成分类器第50页
    4.4 本章小结第50-51页
第5章 实验结果与分析第51-58页
    5.1 实验分析准则及检索性能的评估第51-52页
    5.2 MIVIA数据集实验第52-55页
    5.3 Corel数据集实验第55-57页
    5.4 实验分析总结第57页
    5.5 本章小结第57-58页
第6章 总结与展望第58-60页
    6.1 工作总结第58页
    6.2 未来展望第58-60页
参考 文献第60-67页
硕士学习期间成果第67-68页
致谢第68页

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