基于稀疏表示理论的社群图像标签排序算法的研究与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-18页 |
| ·选题背景 | 第10-14页 |
| ·图像检索技术 | 第10-12页 |
| ·社群网络图像标签 | 第12-14页 |
| ·标签排序研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究内容及意义 | 第15-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-18页 |
| 2 图像标签排序涉及技术和理论知识 | 第18-40页 |
| ·图像底层特征表示 | 第18-25页 |
| ·颜色特征 | 第18-23页 |
| ·纹理特征 | 第23-24页 |
| ·形状特征 | 第24-25页 |
| ·图像分割技术 | 第25-29页 |
| ·颜色量化 | 第26-27页 |
| ·空间分割 | 第27-29页 |
| ·现存标签排序算法 | 第29-39页 |
| ·图像标签相关性排序 | 第29-35页 |
| ·图像标签显著性排序 | 第35-37页 |
| ·图像自适应标签排序 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 3 基于稀疏表示的图像标签排序算法 | 第40-55页 |
| ·稀疏表示理论概述 | 第40-41页 |
| ·问题描述 | 第41-43页 |
| ·图像显著性预分类 | 第43-46页 |
| ·著度图生成算法 | 第43-44页 |
| ·基于显著度图的图像预分类 | 第44-46页 |
| ·基于稀疏表示的标签相关性排序 | 第46-48页 |
| ·基于稀疏表示的标签显著性排序 | 第48-54页 |
| ·基于稀疏表示算法选择示例原型 | 第49-51页 |
| ·基于示例原型的标签特征映射 | 第51-54页 |
| ·图像显著性分析及标签排序 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 4 实验设置与结果分析 | 第55-61页 |
| ·图像库及实验设计 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |
