多层次图像检索
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的工作和论文结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本文的工作 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 多层次图像检索系统概述 | 第13-21页 |
| 2.1 多层次图像检索系统的定义与优势 | 第13-14页 |
| 2.2 多层次图像检索系统中的关键技术 | 第14-18页 |
| 2.2.1 图像特征 | 第14-16页 |
| 2.2.2 索引搜索 | 第16-18页 |
| 2.3 多层次图像检索系统的框架 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于类别概念的图像检索 | 第21-35页 |
| 3.1 神经网络基础 | 第21-25页 |
| 3.1.1 从人类视觉机理到多层感知器 | 第21-22页 |
| 3.1.2 神经网络算法的信息处理方式 | 第22-23页 |
| 3.1.3 卷积与梯度下降 | 第23-25页 |
| 3.2 图像识别 | 第25-32页 |
| 3.2.1 训练数据与概念选取 | 第25-26页 |
| 3.2.2 神经网络结构 | 第26-28页 |
| 3.2.3 模型训练 | 第28-32页 |
| 3.3 概念提取与文本检索 | 第32-33页 |
| 3.3.1 概念提取 | 第32页 |
| 3.3.2 文字检索 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 检索结果重排序 | 第35-43页 |
| 4.1 重排序模块的必要性 | 第35-36页 |
| 4.2 重排序模块的框架 | 第36-37页 |
| 4.3 重排序模块的实现细节 | 第37-41页 |
| 4.3.1 基于关键点的特征描述 | 第37-40页 |
| 4.3.2 BOW与图片文档 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第43-53页 |
| 5.1 测试数据集 | 第43-45页 |
| 5.2 性能评价方法与实验结果分析 | 第45-51页 |
| 5.2.1 性能评价方法 | 第45-46页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第46-51页 |
| 5.3 时间性能 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 论文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 未来展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
