| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基于文本主题分析理论的场景分类模型 | 第15-23页 |
| ·基于文本主题分析理论的场景分类基础 | 第15-16页 |
| ·词包模型的基本理论 | 第16-17页 |
| ·潜在语义提取模型的基本理论 | 第17-22页 |
| ·PLSA 模型建立的原理 | 第17-20页 |
| ·PLSA 模型的优缺点 | 第20-21页 |
| ·LDA 模型 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于EILBP 视觉特征结合PLSA 模型的场景分类算法 | 第23-34页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·系统组成 | 第24-25页 |
| ·EILBP 视觉特征的形成 | 第25-27页 |
| ·图像词包模型与基于PLSA 模型潜在语义提取 | 第27-28页 |
| ·图像的词包模型 | 第27页 |
| ·基于PLSA 模型的潜在语义提取 | 第27-28页 |
| ·实验仿真 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于EICS-LBP 与统计边缘主色对视觉特征的场景分类算法 | 第34-52页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·系统组成 | 第35-36页 |
| ·EICS-LBP 与统计边缘主色对视觉特征的形成 | 第36-40页 |
| ·EICS-LBP 特征的形成 | 第36-38页 |
| ·统计边缘主色对特征的形成 | 第38-40页 |
| ·图像的词包模型与基于扩展PLSA 模型潜在语义提取 | 第40-42页 |
| ·图像的词包模型 | 第40页 |
| ·基于扩展PLSA 模型的潜在语义提取 | 第40-42页 |
| ·实验仿真 | 第42-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于上下文语义结合扩展PLSA 模型的场景分类算法 | 第52-61页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·系统组成 | 第53-55页 |
| ·含有上下文语义信息视觉特征的形成 | 第55-57页 |
| ·上下文归一化交互序列的形成 | 第55-56页 |
| ·视觉特征的形成 | 第56-57页 |
| ·图像的词包模型与基于扩展PLSA 模型潜在语义提取 | 第57页 |
| ·实验仿真 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
