基于视觉注意的图像检索技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像检索技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 视觉注意技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 研究背景 | 第15-29页 |
| 2.1 视觉注意检测概述 | 第15-20页 |
| 2.1.1 IT 方法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 FT 方法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 HC 方法 | 第18-19页 |
| 2.1.4 RC 方法 | 第19-20页 |
| 2.2 基于内容的图像检索技术 | 第20-27页 |
| 2.2.1 图像特征的提取 | 第21-25页 |
| 2.2.2 图像相似度的度量 | 第25-27页 |
| 2.3 小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于频率调谐的区域显著检测算法 | 第29-35页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 基于频率调谐的区域级显著图 | 第30-31页 |
| 3.3 视觉注意转移 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-34页 |
| 3.4.1 显著图计算实验 | 第32-33页 |
| 3.4.2 视觉注意转移实验 | 第33-34页 |
| 3.5 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于视觉注意的图像搜索引擎 | 第35-45页 |
| 4.1 图像搜索引擎 | 第35-38页 |
| 4.1.1 图像搜索引擎构成 | 第35页 |
| 4.1.2 图像搜索引擎相关技术 | 第35-38页 |
| 4.2 基于视觉注意的图像搜索引擎 | 第38-39页 |
| 4.3 基于视觉注意模型的显著区域提取 | 第39-43页 |
| 4.3.1 单目标图像的显著区域提取算法 | 第39-41页 |
| 4.3.2 多目标图像的显著区域提取算法 | 第41页 |
| 4.3.3 显著区域提取实验 | 第41-43页 |
| 4.4 显著区域的特征提取 | 第43-44页 |
| 4.5 小结 | 第44-45页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第45-73页 |
| 5.1 系统设计 | 第45-53页 |
| 5.1.1 网络爬虫子模块 | 第46-52页 |
| 5.1.2 显著区域提取模块 | 第52-53页 |
| 5.2 系统主要功能 | 第53-62页 |
| 5.2.1 图像检索系统开发平台 | 第53-54页 |
| 5.2.2 网页爬取功能 | 第54-57页 |
| 5.2.3 图像检索功能 | 第57-62页 |
| 5.3 系统测试与评价 | 第62-72页 |
| 5.3.1 准确度 | 第62-71页 |
| 5.3.2 响应时间 | 第71-72页 |
| 5.4 小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 结论 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士期间的主要科研成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
