| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-13页 |
| ·基于文本的图像检索技术 | 第9-10页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第10-12页 |
| ·基于语义的图像检索技术 | 第12-13页 |
| ·研究目标 | 第13页 |
| ·论文结构与主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 图像自动标注技术概述 | 第15-25页 |
| ·图像内容表示 | 第15-20页 |
| ·图像自动标注中常用低层特征 | 第16-17页 |
| ·基于全局的图像内容表示 | 第17-18页 |
| ·基于局部的图像内容表示 | 第18-19页 |
| ·“词袋”模型 | 第19-20页 |
| ·图像多标签标注 | 第20-22页 |
| ·问题转化方法 | 第20-21页 |
| ·算法适应方法 | 第21页 |
| ·基于条件随机场的图像标注算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-25页 |
| 第3章 基于RoI-BoW模型的图像检索算法 | 第25-39页 |
| ·基于RoI-BoW的图像内容表示 | 第26页 |
| ·基于兴趣区域的“词袋”模型(RoI-BoW) | 第26-29页 |
| ·关键点过滤 | 第26-27页 |
| ·兴趣区域 | 第27-28页 |
| ·特征提取 | 第28页 |
| ·构建视觉词汇表 | 第28-29页 |
| ·兴趣区域的图像内容表示 | 第29页 |
| ·算法结构 | 第29-31页 |
| ·实验 | 第31-37页 |
| ·实验数据及评估标准 | 第31-32页 |
| ·基于RoI-BoW模型的图像检索实验及分析 | 第32-33页 |
| ·不同粒度分割下的图像内容表示方法实验及分析 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于多层分割内容表示的图像多标签自动标注模型 | 第39-63页 |
| ·基于多层分割的图像标注模型 | 第39-47页 |
| ·多层分割 | 第39-42页 |
| ·特征提取 | 第42-44页 |
| ·基于区域的“词袋”模型 | 第44-46页 |
| ·二阶条件随机场 | 第46-47页 |
| ·算法结构 | 第47-52页 |
| ·实验 | 第52-62页 |
| ·实验数据及评估标准 | 第52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-54页 |
| ·不同图像内容表示方法的对比实验 | 第54-59页 |
| ·不同标注算法的对比实验 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63页 |
| ·未来展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 附录1 发表论文目录 | 第75页 |