图像中目标精细检索关键技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 1 引言 | 第14-22页 |
| ·研究背景与意义 | 第14-17页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19-22页 |
| 2 国内外研究现状 | 第22-32页 |
| ·图像中目标的自动标注 | 第22-26页 |
| ·基于手绘草图的目标检索 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于改进与或图模型的目标区域标注 | 第32-52页 |
| ·算法框架 | 第32-33页 |
| ·预处理-生成超像素 | 第33-35页 |
| ·生成候选部位集合 | 第35-37页 |
| ·AND/OR图模型 | 第37-44页 |
| ·经典AND/OR图模型 | 第37-41页 |
| ·改进的AND/OR图模型 | 第41-43页 |
| ·AND/OR图模型的推理求解 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-50页 |
| ·训练集 | 第44页 |
| ·实验数据库 | 第44-46页 |
| ·对比实验 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 4 基于轮廓预测及增强的目标部位标注 | 第52-74页 |
| ·算法框架 | 第52-54页 |
| ·目标部位的特点 | 第52-54页 |
| ·基本思路 | 第54页 |
| ·轮廓边缘模式 | 第54-59页 |
| ·轮廓预测及增强 | 第59-64页 |
| ·轮廓预测 | 第59-63页 |
| ·轮廓增强 | 第63-64页 |
| ·实验结果 | 第64-72页 |
| ·基线特征 | 第64-67页 |
| ·分类器 | 第67-69页 |
| ·实验设置 | 第69-70页 |
| ·对比实验 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 5 基于边缘选择的手绘目标检索 | 第74-106页 |
| ·问题归纳 | 第74-75页 |
| ·框架概述 | 第75-78页 |
| ·词袋模型 | 第75-77页 |
| ·倒排索引 | 第77页 |
| ·方法框架 | 第77-78页 |
| ·HLR描述子 | 第78-83页 |
| ·预处理 | 第78-80页 |
| ·描述子设计 | 第80-83页 |
| ·轮廓边缘选择算法 | 第83-86页 |
| ·约束条件 | 第86-88页 |
| ·空间约束 | 第87-88页 |
| ·一致性约束 | 第88页 |
| ·轮廓边缘选择的快速算法 | 第88-92页 |
| ·实验结果 | 第92-104页 |
| ·数据库 | 第92-94页 |
| ·评价标准 | 第94页 |
| ·系统参数 | 第94-96页 |
| ·描述子变体 | 第96-97页 |
| ·对噪声边缘的鲁棒性 | 第97-98页 |
| ·快速算法对性能的影响 | 第98-99页 |
| ·对比实验 | 第99-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 6 基于最优局部匹配的手绘目标检索 | 第106-124页 |
| ·问题归纳 | 第106-107页 |
| ·框架概述 | 第107-108页 |
| ·SP描述子 | 第108-111页 |
| ·预处理 | 第108-109页 |
| ·描述子设计 | 第109-111页 |
| ·空间约束 | 第111-113页 |
| ·层次匹配算法 | 第113-115页 |
| ·“分解-组合”索引 | 第115-116页 |
| ·实验结果 | 第116-122页 |
| ·数据库 | 第116页 |
| ·评价标准 | 第116-117页 |
| ·对于边缘不稳定现象的鲁棒性 | 第117-118页 |
| ·对比实验 | 第118-122页 |
| ·本章小结 | 第122-124页 |
| 7 结论 | 第124-128页 |
| ·论文总结 | 第124-125页 |
| ·工作展望 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-144页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第144-148页 |
| 学位论文数据集 | 第148页 |
