| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的篇章组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 基于草图的图像检索技术 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 SBIR 算法基本框架 | 第17-19页 |
| 2.3 研究现状 | 第19-27页 |
| 2.3.1 早期的 SBIR 研究 | 第19-20页 |
| 2.3.2 实际应用的 SBIR 系统 | 第20-21页 |
| 2.3.3 基于特征提取的检索算法 | 第21-24页 |
| 2.3.4 基于边界匹配的 SBIR 技术 | 第24-25页 |
| 2.3.5 基于空间关系的 SBIR 技术 | 第25-26页 |
| 2.3.6 现存算法的不足 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于边缘切线流场的多尺度结构张量检索算法 | 第28-52页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于全局特征提取的 SBIR 方法的基本原理 | 第28-36页 |
| 3.2.1 ARP 特征 | 第30-32页 |
| 3.2.2 EHD 特征 | 第32-33页 |
| 3.2.3 HoG 特征 | 第33-34页 |
| 3.2.4 HELO 特征 | 第34-35页 |
| 3.2.5 全局特征方法小结 | 第35-36页 |
| 3.3 基于边缘切线流场的多尺度结构张量检索算法 | 第36-45页 |
| 3.3.1 结构张量特征 | 第37-38页 |
| 3.3.2 边缘切线流场 | 第38-41页 |
| 3.3.3 ETFMSST 检索算法 | 第41-45页 |
| 3.4 算法评价标准 | 第45-47页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于感兴趣关键字模型的 SHoG 特征包算法 | 第52-73页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 BOF 方法基本原理 | 第52-59页 |
| 4.2.1 Spark 特征 | 第56页 |
| 4.2.2 SHoG 特征 | 第56-57页 |
| 4.2.3 梯度场 HoG 特征 | 第57-59页 |
| 4.2.4 BOF 方法小结 | 第59页 |
| 4.3 基于感兴趣关键字模型的 SHoG 特征包算法 | 第59-66页 |
| 4.3.1 图像到草图的转换 | 第60-62页 |
| 4.3.2 局部特征与参数 | 第62页 |
| 4.3.3 感兴趣关键字模型 | 第62-64页 |
| 4.3.4 加权相似性度量 | 第64-65页 |
| 4.3.5 算法流程 | 第65-66页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第66-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 总结与展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
