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基于视觉感知和相关反馈机制的图像检索算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
1 绪论第13-24页
   ·研究背景和意义第13-16页
   ·国内外研究现状第16-20页
   ·论文的主要研究工作第20-22页
   ·本论文的组织结构第22-23页
   ·本章小结第23-24页
2 基于内容图像检索的基础知识第24-40页
   ·CBIR的系统结构及特点第24-25页
   ·图像内容的视觉特征描述第25-35页
     ·颜色特征第25-30页
       ·图像的颜色空间第25-28页
       ·颜色特征提取第28-30页
     ·纹理特征第30-32页
     ·形状特征第32-35页
   ·图像的相似性度量计算第35-36页
     ·L_1距离和L_2距离第35-36页
     ·直方图相交第36页
     ·二次式距离第36页
   ·图像检索的相关反馈机制第36-38页
     ·查询点移动的相关反馈第36-37页
     ·权值调整的相关反馈第37页
     ·基于统计学习理论的相关反馈第37页
     ·基于机器学习理论的相关反馈第37-38页
   ·图像检索算法的评价准则第38页
   ·本章小结第38-40页
3 融合视觉注意与Contourlet变换的多分辨率分析图像检索算法第40-57页
   ·引言第40-45页
     ·Itti视觉注意模型第40-43页
     ·Contourlet变换第43-44页
     ·LBP-HF直方图第44-45页
   ·融合视觉注意与Contourlet变换的多分辨率分析图像检索算法第45-51页
     ·视觉注意特征的抽取第46-48页
     ·Contourlet方向子带的特征提取第48-51页
     ·相似性度量第51页
   ·实验结果分析第51-56页
     ·实验设置第52-56页
     ·实验结果分析第56页
   ·本章小结第56-57页
4 基于视觉注意机制的图像检索算法第57-76页
   ·基于引入粗糙度特征Itti视觉注意模型的图像检索算法第57-63页
     ·基于引入粗糙度特征Itti注意模型的特征抽取算法第58-63页
     ·基于引入粗糙度特征Itti视觉注意模型的图像检索第63页
   ·基于形状边缘信息融入Itti视觉注意模型的图像检索算法第63-69页
     ·形状边缘信息融入Itti视觉注意模型的特征抽取算法第63-69页
     ·基于形状边缘信息融入Itti视觉注意模型的图像检索第69页
   ·实验结果分析第69-75页
     ·实验设置第69-74页
     ·实验结果分析第74-75页
   ·本章小结第75-76页
5 基于距离测度学习线性近邻传递的相关反馈算法第76-90页
   ·引言第76-79页
     ·基于流形排序的图像检索算法第77-78页
     ·线性近邻标签传递算法第78-79页
   ·基于一种改进半监督线性近邻传递的相关反馈算法第79-83页
     ·SLNP算法第80-82页
     ·基于SLNP的相关反馈SLNP-RF第82-83页
   ·基于局部自适应逼近的半监督反馈算法第83-86页
     ·局部自适应距离测度第83-85页
     ·局部自适应逼近线性近邻传递的相关反馈算法(LALNP-RF)第85-86页
   ·实验结果分析第86-89页
     ·实验设置第86-88页
     ·实验结果分析第88-89页
   ·本章小结第89-90页
6 基于子空间学习的相关反馈机制第90-105页
   ·增强LE与LNP融合的相关反馈算法第90-95页
     ·LE算法第90-91页
     ·增强的LE算法第91-93页
     ·增强LE与LNP融合的相关反馈算法(ILELNP-RF)第93-95页
   ·半监督局部鉴别嵌入与LNP融合的相关反馈算法第95-100页
     ·线性鉴别分析(LDA)第96-97页
     ·半监督局部鉴别嵌入算法第97-99页
     ·半监督局部鉴别嵌入与LNP相融合的相关反馈算法(SLDELNP-RF)第99-100页
   ·实验结果分析第100-103页
     ·实验设置第100-103页
     ·实验结果分析第103页
   ·本章小结第103-105页
7 结束语第105-107页
致谢第107-108页
参考文献第108-118页
附录第118页

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