基于半监督和主动学习相结合的图像的检索研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及存在问题 | 第10-11页 |
| ·论文主要研究内容和结构布局 | 第11-14页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的结构布局 | 第12-14页 |
| 第二章 基于图像底层特征检索关键技术 | 第14-39页 |
| ·图像底层特征提取 | 第14-30页 |
| ·基于颜色特征的提取 | 第14-18页 |
| ·基于纹理特征的提取 | 第18-23页 |
| ·综合颜色和纹理的特征提取 | 第23-30页 |
| ·图像相似性度量 | 第30-35页 |
| ·基于颜色特征的相似度量 | 第31-34页 |
| ·基于纹理特征的相似度量 | 第34页 |
| ·非几何的相似度量 | 第34-35页 |
| ·图像检索算法的评判标准 | 第35-38页 |
| ·查准率和查全率 | 第35-36页 |
| ·命中准确率 | 第36-37页 |
| ·ANMRR | 第37页 |
| ·匹配百分数 | 第37-38页 |
| ·排序值评测法 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于半监督和主动学习相结合的图像检索方法 | 第39-55页 |
| ·相关反馈技术 | 第39-48页 |
| ·相关反馈的概念 | 第39-41页 |
| ·相关反馈算法 | 第41-48页 |
| ·基于半监督和主动学习相结合的图像检索 | 第48-53页 |
| ·TSVM 半监督学习 | 第48-49页 |
| ·SVMKNN 主动学习 | 第49-52页 |
| ·半监督与主动学习相结合的算法与实现 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 系统的设计与实现 | 第55-62页 |
| ·系统的体系结构 | 第55-56页 |
| ·系统设计与实现 | 第56-58页 |
| ·系统功能模块 | 第57页 |
| ·系统总体流程 | 第57-58页 |
| ·检索示例 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 实验 | 第62-68页 |
| ·实验说明 | 第62-63页 |
| ·实验设计 | 第63-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
