| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 符号对照表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-20页 |
| 1.1.1 形状特征及其鲁棒性 | 第15-17页 |
| 1.1.2 基于内容的图像检索与商品图像检索 | 第17-20页 |
| 1.1.3 形状特征在商品图像检索中的应用 | 第20页 |
| 1.2 课题意义 | 第20-21页 |
| 1.3 论文主要工作和成果 | 第21-23页 |
| 1.3.1 基于主物体区域多特征融合的商品图像检索 | 第21-22页 |
| 1.3.2 基于压缩度量的检索结果重排 | 第22页 |
| 1.3.3 基于分割块的通用物体检测与分割 | 第22-23页 |
| 1.3.4 具有形变鲁棒性的模糊形状上下文 | 第23页 |
| 1.3.5 有序形元直方图 | 第23页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第23-25页 |
| 第二章 基于主物体区域多特征融合的商品图像检索 | 第25-41页 |
| 2.1 背景与相关工作 | 第25-27页 |
| 2.2 主物体区域的提取 | 第27-29页 |
| 2.3 特征提取 | 第29-33页 |
| 2.3.1 形状特征：圆谐傅立叶矩 | 第30-31页 |
| 2.3.2 颜色特征：模糊颜色直方图 | 第31-32页 |
| 2.3.3 实现方法 | 第32-33页 |
| 2.3.4 特征融合 | 第33页 |
| 2.4 实验 | 第33-39页 |
| 2.4.1 评估标准 | 第33-34页 |
| 2.4.2 PI100数据库 | 第34-36页 |
| 2.4.3 应用实例：移动商品图像检索 | 第36-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于压缩度量的检索结果重排 | 第41-51页 |
| 3.1 背景和相关工作 | 第41-42页 |
| 3.2 对CK方法的扩充 | 第42-45页 |
| 3.2.1 CK方法 | 第42-43页 |
| 3.2.2 为什么选择CK方法 | 第43-44页 |
| 3.2.3 图像的预处理 | 第44页 |
| 3.2.4 CK-4距离度量方法 | 第44-45页 |
| 3.3 Top-K检索排序 | 第45-46页 |
| 3.4 实验 | 第46-49页 |
| 3.4.1 重排结果示例 | 第46页 |
| 3.4.2 统计结果 | 第46-48页 |
| 3.4.3 用户体验分析 | 第48页 |
| 3.4.4 Top-K检索排序与用户体验 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于分割块的通用物体检测与分割 | 第51-69页 |
| 4.1 研究背景 | 第51-54页 |
| 4.1.1 专用物体检测和通用物体检测 | 第52-53页 |
| 4.1.2 通用物体检测和图像显著性检测 | 第53-54页 |
| 4.2 相关工作 | 第54-55页 |
| 4.3 检测框架 | 第55-59页 |
| 4.3.1 框架描述 | 第55-56页 |
| 4.3.2 算法复杂度分析 | 第56-57页 |
| 4.3.3 自顶向下的搜索策略 | 第57-59页 |
| 4.3.4 分割算法 | 第59页 |
| 4.4 物体性检测的特征 | 第59-63页 |
| 4.4.1 图像显著性 | 第59-60页 |
| 4.4.2 颜色对比 | 第60页 |
| 4.4.3 边缘强度 | 第60页 |
| 4.4.4 区域特性 | 第60-62页 |
| 4.4.5 贝叶斯框架下的特征融合 | 第62-63页 |
| 4.5 实验 | 第63-67页 |
| 4.5.1 MSRA Salient Object Database | 第63-65页 |
| 4.5.2 PASCAL VOC 2012 | 第65-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 具有形变鲁棒性的模糊形状上下文 | 第69-85页 |
| 5.1 基于直方图的描述子及其模糊化方法 | 第69-71页 |
| 5.1.1 特征域模糊模型 | 第70页 |
| 5.1.2 度量域模糊模型 | 第70-71页 |
| 5.2 直方图模糊化的数学模型 | 第71-72页 |
| 5.3 形状上下文及其模糊模型 | 第72-73页 |
| 5.4 模糊形状上下文 | 第73-74页 |
| 5.5 多层模糊形状上下文 | 第74-76页 |
| 5.5.1 多层模糊形状上下文描述子 | 第74页 |
| 5.5.2 多层模糊模型与扩散距离的关系 | 第74-76页 |
| 5.6 多尺度模糊形状上下文 | 第76-79页 |
| 5.6.1 多尺度模糊形状是上下文 | 第78页 |
| 5.6.2 距离度量 | 第78-79页 |
| 5.7 实验 | 第79-83页 |
| 5.7.1 模糊形状上下文和多层模糊形状上下文 | 第79页 |
| 5.7.2 铰接式形状数据库 | 第79-80页 |
| 5.7.3 商品图像检索 | 第80-81页 |
| 5.7.4 模糊形状上下文和多尺度模糊形状上下文 | 第81-83页 |
| 5.8 本章小结 | 第83-85页 |
| 第六章 有序形元直方图 | 第85-95页 |
| 6.1 背景和相关工作 | 第85-88页 |
| 6.1.1 内部距离下形状上下文和形元描述子 | 第87-88页 |
| 6.1.2 有序词包模型 | 第88页 |
| 6.2 有序形元直方图 | 第88-91页 |
| 6.2.1 模糊形元 | 第88-89页 |
| 6.2.2 有序形元直方图 | 第89-90页 |
| 6.2.3 有序形元直方图的匹配 | 第90页 |
| 6.2.4 形元距离矩阵和n子集的有序形元直方图 | 第90-91页 |
| 6.3 实验 | 第91-93页 |
| 6.3.1 MPEG7 CE-Shape-1测试集 | 第91-92页 |
| 6.3.2 商品图像检索 | 第92-93页 |
| 6.4 本章小结 | 第93-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-99页 |
| 7.1 论文总结 | 第95-97页 |
| 7.2 研究展望 | 第97-99页 |
| 附录A 积分图模型 | 第99-101页 |
| 附录B 层次分割算法 | 第101-103页 |
| B.1 利用层次分割算法生成图像块 | 第101页 |
| B.2 层次边缘作为检测特征 | 第101-103页 |
| 附录C 扩散距离的概念 | 第103-105页 |
| 附录D 缩略语表 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第117页 |
