基于区域特征的有监督图像语义标注

中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章 绪论	第9-14页
·图像标注的研究背景和意义	第9-11页
·研究现状	第11-12页
·论文的主要研究内容	第12页
·论文的章节安排	第12-14页
第二章 图像语义标注的相关技术概述	第14-23页
·图像标注的发展历程	第14-16页
·图像语义描述模型	第16-17页
·图像语义检索的组成模块	第17-22页
·底层特征提取与表达	第17-19页
·相似性度量方法	第19-20页
·“语义鸿沟”缩减	第20-22页
·本章小结	第22-23页
第三章 基于GMM 的有监督图像语义标注	第23-40页
·基于图像区域的监督语义概念标注	第23-25页
·基于GMM 的有监督图像语义标注方法	第25-31页
·图像分割和底层特征提取	第25-27页
·利用EM 算法和GMM 表示图像的语义	第27-29页
·基于决策融合和去噪的监督图像语义学习算法	第29-30页
·图像语义概念的自动标注	第30-31页
·实验配置和标注性能评价标准	第31-36页
·实验设置	第31-35页
·实验标注性能评价标准	第35-36页
·实验结果与分析	第36-39页
·Trecvid2005	第36-38页
·Corel5K	第38-39页
·本章小结	第39-40页
第四章 基于区域间关系的有监督图像语义标注	第40-48页
·基于区域间关系的方法的基本理论	第40-41页
·一种基于图像区域间关系的图像标注方法	第41-44页
·图像分割方法和底层特征的提取	第41-42页
·图像区域间关系的表示方法	第42-43页
·考虑图像区域间关系的图像标注方法	第43-44页
·实验结果	第44-47页
·实验配置	第44页
·实验结果及分析比较	第44-47页
·本章小结	第47-48页
第五章 总结和展望	第48-50页
·总结	第48页
·今后的工作和展望	第48-50页
参考文献	第50-56页
攻读硕士学位期间发表的论文	第56-57页
缩略词表	第57-58页
致谢	第58-59页