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CBIR算法测试平台及其相关技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题背景及研究意义第11-12页
   ·课题来源第12页
   ·研究现状第12-15页
     ·CBIR 算法测试平台第12-13页
     ·索引结构第13-15页
     ·多特征融合检索第15页
   ·本文的主要研究工作第15页
   ·本文的组织结构第15-17页
第二章 相关技术研究第17-38页
   ·图像特征第17-20页
     ·颜色特征第17页
     ·纹理特征第17-18页
     ·形状特征第18-19页
     ·空间关系特征第19-20页
   ·特征的相似度计算方法第20-22页
     ·直方图相交法第21页
     ·Minkowski 距离法第21页
     ·二次型距离法第21-22页
     ·马氏距离法第22页
   ·特征的索引结构第22-26页
     ·高维数据及其索引结构的特点第22-23页
     ·高维索引结构的查询第23-24页
     ·高维索引结构的分类第24页
     ·VA-File 索引结构第24-26页
   ·检索评价第26-28页
   ·大型软件系统的重要分析设计方法第28-29页
   ·软件的接口与动态链接技术第29页
   ·融合检索的层次第29-31页
   ·多指标决策理论第31-37页
     ·权重赋值第32-35页
     ·决策方法第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第三章 CBIR 算法测试平台Kapoix 的设计与实现第38-51页
   ·需求分析第38-39页
   ·系统模块结构第39-40页
   ·主要模块的设计与实现第40-48页
     ·配置管理第40-42页
     ·图像库及元数据库管理第42-43页
     ·算法及算法库管理第43-45页
     ·索引及索引库管理第45-47页
     ·检索第47页
     ·评价方式第47-48页
   ·运行测试第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 CMVAI-File 索引结构第51-59页
   ·CMVAI-File 的原理与结构第51-52页
   ·子索引合并算法第52-53页
   ·数据添加算法第53-55页
   ·数据删除算法第55页
   ·检索算法第55-57页
   ·实验与分析第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 基于多指标决策理论的特征融合方法第59-66页
   ·融合原理与算法第59-61页
   ·实验与分析第61-65页
   ·本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第72-73页
致谢第73页

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