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基于查询向量转移和聚类相结合的相关反馈技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·引言第8页
   ·研究目的及意义第8-9页
   ·研究现状第9-11页
   ·本文主要研究内容第11页
   ·论文结构第11-13页
第二章 相关关键技术第13-27页
   ·基于内容的图像检索第13-18页
     ·图像特征提取第13-16页
     ·相似度匹配第16-18页
   ·相关反馈技术第18-22页
     ·相关反馈技术的分类第18-21页
     ·相关判断的度量方式第21-22页
   ·聚类第22-24页
     ·聚类方法分类第22-23页
     ·现有主要聚类方法第23-24页
   ·CBIR系统的性能评价标准第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 基于聚类和向量转移相结合的相关反馈算法研究第27-43页
   ·颜色特征提取第27-32页
     ·颜色空间模型第27-28页
     ·颜色特征量化第28-29页
     ·颜色空间分布第29-32页
   ·相似度匹配方法的选择第32-33页
   ·向量转移算法的研究与改进第33-37页
     ·提高向量转移的速度第34页
     ·提高向量转移的精度第34-36页
     ·实验结果及性能评价第36-37页
   ·聚类和向量转移相结合的相关反馈算法第37-42页
     ·聚类算法的选择第38页
     ·聚类算法的改进第38-40页
     ·聚类和向量转移相结合的相关反馈算法设计第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 基于相关反馈的图像检索系统的设计与实现第43-51页
   ·实验环境设定第43页
   ·系统主要功能模块第43-48页
     ·特征提取模块第44-45页
     ·图像管理模块第45-46页
     ·聚类模块第46页
     ·查询模块第46-47页
     ·相关反馈模块第47-48页
   ·实验结果及性能分析第48-50页
   ·本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-57页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第57-58页
致谢第58页

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