基于特定目标的大规模图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-13页 |
| ·基本文本的图像检索技术 | 第9页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第9-10页 |
| ·基于语义的图像检索技术 | 第10-13页 |
| ·本文的工作和研究成果 | 第13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论 | 第15-27页 |
| ·信息检索模型 | 第15-17页 |
| ·向量空间模型 | 第15-16页 |
| ·概率模型 | 第16-17页 |
| ·图像特征提取理论 | 第17-18页 |
| ·尺度空间 | 第17-18页 |
| ·二阶矩矩阵 | 第18页 |
| ·图像特征 | 第18-21页 |
| ·全局特征-颜色特征 | 第18-19页 |
| ·局部特征-sift特征 | 第19-21页 |
| ·相关反馈技术 | 第21-23页 |
| ·基于修改查询向量的相关反馈算法 | 第21-22页 |
| ·基于修改特征权重的相关反馈算法 | 第22页 |
| ·基于机器学习的相关反馈算法 | 第22-23页 |
| ·基于记忆模型的相关反馈算法 | 第23页 |
| ·倒排索引 | 第23-27页 |
| 第三章 大规模图像检索系统的设计 | 第27-50页 |
| ·系统框架 | 第27-28页 |
| ·关键技术 | 第28-45页 |
| ·特征提取-Harris角点检测算法 | 第28-29页 |
| ·数据降维-pca算法 | 第29-31页 |
| ·特征量化-K-means | 第31-35页 |
| ·特征量化-软分配 | 第35-38页 |
| ·空间验证-RANSAC | 第38-42页 |
| ·查询扩张 | 第42-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-50页 |
| ·软、硬分配的比较 | 第45-47页 |
| ·空间验证前后的比较 | 第47页 |
| ·查询扩张前后的比较 | 第47-50页 |
| 第四章 典型应用 | 第50-55页 |
| ·手机识别电影海报 | 第50-51页 |
| ·功能描述 | 第50页 |
| ·相关设计 | 第50-51页 |
| ·机器人识别图书 | 第51-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文贡献 | 第55页 |
| ·将来的工作 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
