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图像检索技术中相似性搜索方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-26页
    1.1 研究背景及意义第13-16页
    1.2 国内外研究现状第16-23页
        1.2.1 基于内容的图像检索系统第16-18页
        1.2.2 基于内容的图像检索方法第18-23页
    1.3 本文内容安排及主要创新点第23-26页
        1.3.1 本文内容安排第23-24页
        1.3.2 本文主要创新点第24-26页
第二章 视觉词袋模型第26-37页
    2.1 基本思想第26页
    2.2 模型框架第26-29页
        2.2.1 组成部分第26-27页
        2.2.2 检索框架第27-29页
    2.3 特征提取第29-32页
    2.4 特征量化第32-34页
    2.5 索引结构第34-36页
    2.6 本章小结第36-37页
第三章 基于有序量化的检索方法第37-69页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 现有的检索方法第38-40页
        3.2.1 VWTI 方法第38-39页
        3.2.2 STI 方法第39-40页
        3.2.3 现有检索方法的局限性第40页
    3.3 基于有序量化的检索方法第40-52页
        3.3.1 方法框架第40-41页
        3.3.2 有序量化第41-45页
        3.3.3 多维倒排索引第45-49页
        3.3.4 近似 RANSAC 算法第49-52页
    3.4 实验结果与分析第52-68页
        3.4.1 图像数据库第52-53页
        3.4.2 评估标准第53-54页
        3.4.3 实验设置第54页
        3.4.4 实验结果和分析第54-68页
    3.5 本章小结第68-69页
第四章 基于尺度不变视觉词组的检索方法第69-100页
    4.1 引言第69-70页
    4.2 现有的检索方法第70-74页
        4.2.1 基于视觉词组的检索方法第70-71页
        4.2.2 基于几何保存视觉词组的检索方法第71-73页
        4.2.3 现有检索方法的局限性第73-74页
    4.3 基于尺度不变视觉词组的检索方法第74-84页
        4.3.1 方法框架第74-75页
        4.3.2 创建尺度不变视觉词组第75-78页
        4.3.3 基于尺度不变视觉词组的倒排索引第78-80页
        4.3.4 主方向一致性算法第80-84页
    4.4 实验结果与分析第84-99页
        4.4.1 图像数据库第84页
        4.4.2 评估标准第84页
        4.4.3 实验设置第84-85页
        4.4.4 实验结果和分析第85-99页
    4.5 本章小结第99-100页
第五章 基于自适应矩形窗口的检索方法第100-125页
    5.1 引言第100-102页
    5.2 G-means 算法及其局限性第102-103页
    5.3 基于自适应矩形窗口的检索方法第103-115页
        5.3.1 方法框架第103-104页
        5.3.2 自适应矩形窗口创建第104-112页
        5.3.3 自适应矩形窗口索引第112-115页
    5.4 实验结果与分析第115-123页
        5.4.1 图像数据库第115-116页
        5.4.2 评估标准第116页
        5.4.3 实验设置第116-117页
        5.4.4 实验结果和分析第117-123页
    5.5 本章小结第123-125页
第六章 总结与展望第125-127页
    6.1 全文工作总结第125-126页
    6.2 未来工作展望第126-127页
参考文献第127-140页
攻读博士学位期间已发表或录用的论文第140-141页
攻读博士学位期间申请的专利第141页
攻读博士学位期间参与的科研项目第141-142页
致谢第142页

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