| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 图像检索概述 | 第9页 |
| 1.2 发展现状及问题 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 图像特征提取以及感知哈希算法相关理论 | 第13-27页 |
| 2.1 图像全局特征提取 | 第13-14页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第13页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第13-14页 |
| 2.2 图像局部特征提取 | 第14-20页 |
| 2.2.1 局部特征检索子的分类 | 第14-17页 |
| 2.2.2 局部特征点描述 | 第17-19页 |
| 2.2.3 局部特征点匹配算法 | 第19-20页 |
| 2.3 卷积神经网络特征提取 | 第20-25页 |
| 2.3.1 人工神经网络 | 第20-22页 |
| 2.3.2 卷积神经网络 | 第22-23页 |
| 2.3.3 卷积神经网络的训练 | 第23-25页 |
| 2.4 图像感知哈希技术 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于SURF算子的图像检索算法 | 第27-43页 |
| 3.1 SURF算法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 SURF特征点检测 | 第28-29页 |
| 3.1.2 SURF特征点描述 | 第29-30页 |
| 3.2 尺度金字塔构造方法的改进 | 第30-31页 |
| 3.3 基于SURF的图像哈希编码方法 | 第31-32页 |
| 3.4 计算图像的灰度直方图 | 第32-33页 |
| 3.5 改进近邻搜索匹配算法 | 第33-34页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第34-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于SIAMESE网络的图像检索算法 | 第43-55页 |
| 4.1 Siamese网络 | 第43-50页 |
| 4.1.1 Siamese网络结构 | 第44页 |
| 4.1.2 针对Siamese网络旋转以及平移不变性的改进 | 第44-46页 |
| 4.1.3 针对Siamese网络尺度不变性的改进 | 第46-48页 |
| 4.1.4 本文所采用的Siamese网络结构 | 第48-50页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64页 |