基于内容自组织的交互式图像检索方法研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·图像检索技术的发展和现状 | 第8-12页 |
| ·图像检索技术的发展 | 第8-9页 |
| ·国外研究发展现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究发展现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要问题与论文结构 | 第12-14页 |
| ·本文研究的主要问题 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基于内容相似性的图像组织结构 | 第14-22页 |
| ·图像对象模型 | 第14页 |
| ·图像组织结构划分 | 第14-22页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第15页 |
| ·聚类分析的分类 | 第15-16页 |
| ·基于目标函数的模糊聚类分析 | 第16-22页 |
| ·数据集的c 划分 | 第16-17页 |
| ·聚类目标函数 | 第17-22页 |
| 第三章 基于相关反馈的交互式图像检索 | 第22-37页 |
| ·基于内容与相关反馈的图像检索系统 | 第22-24页 |
| ·图像检索系统的一般结构 | 第22-23页 |
| ·基于内容与相关反馈的图像检索 | 第23-24页 |
| ·相关反馈的基本思想 | 第24-26页 |
| ·相关反馈的概念与发展 | 第25页 |
| ·相关反馈的基本思想 | 第25-26页 |
| ·相关反馈技术的分类 | 第26-27页 |
| ·经典算法介绍 | 第27-37页 |
| ·查询向量转移算法 | 第27-29页 |
| ·权重调整算法 | 第29-32页 |
| ·基于贝叶斯理论的相关反馈算法 | 第32-33页 |
| ·SVM 的相关反馈算法 | 第33-34页 |
| ·上述方法的总结比较 | 第34-37页 |
| 第四章 基于内容自组织的交互式图像检索方法 | 第37-60页 |
| ·模糊c 均值聚类算法研究 | 第37-47页 |
| ·c 均值聚类算法 | 第38-39页 |
| ·模糊c 均值聚类算法 | 第39-41页 |
| ·模糊c 均值聚类算法在本文中的具体应用 | 第41-44页 |
| ·实验结果 | 第44-47页 |
| ·交互式图像检索算法研究 | 第47-59页 |
| ·相似度计算方法的研究 | 第47-56页 |
| ·相似公理 | 第48-49页 |
| ·相似度匹配算法研究 | 第49-51页 |
| ·基于最小距离判决的相似度算法 | 第51-53页 |
| ·实验结果 | 第53-56页 |
| ·自动的特征权重分配算法 | 第56-59页 |
| ·算法流程 | 第56-57页 |
| ·实验结果 | 第57-59页 |
| ·图像检索系统框图 | 第59-60页 |
| 第五章 系统实现及结果分析 | 第60-64页 |
| ·仿真实验环境 | 第60-61页 |
| ·系统实现 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-63页 |
| ·结论 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-67页 |
| ·本文完成的工作 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 摘要 | 第71-74页 |
| Abstract | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
