图像语义标注方法研究及其系统实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·图像标注模型 | 第10-12页 |
| ·多媒体标注工具 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 图像检索技术概述 | 第15-27页 |
| ·基于文本的图像检索 | 第15-17页 |
| ·描述性文本提取 | 第15-16页 |
| ·图像检索模型 | 第16页 |
| ·目前存在的问题 | 第16-17页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第17-20页 |
| ·CBIR 的基本原理 | 第17-18页 |
| ·图像内容特征表示 | 第18-19页 |
| ·图像相似度模型 | 第19-20页 |
| ·图像检索中相关反馈 | 第20页 |
| ·基于语义的图像检索 | 第20-25页 |
| ·图像语义层次模型 | 第21页 |
| ·图像语义提取 | 第21-24页 |
| ·图像语义标注 | 第24-25页 |
| ·典型的图像检索系统 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 一种实时图像语义标注方法 | 第27-53页 |
| ·RALIP 基本思想 | 第27-29页 |
| ·相关概念 | 第27页 |
| ·RALIP 基本思想 | 第27-28页 |
| ·RALIP 实时性 | 第28-29页 |
| ·图像特征提取 | 第29-30页 |
| ·图像相似性度量 | 第30-33页 |
| ·存在的问题 | 第30-31页 |
| ·Mallows 距离 | 第31-32页 |
| ·图像相似性 | 第32-33页 |
| ·D2 聚类算法 | 第33-38页 |
| ·D2 聚类基本理论 | 第33-37页 |
| ·D2 聚类初始化 | 第37-38页 |
| ·MM 混合模型 | 第38-42页 |
| ·假设局部映射 | 第38-40页 |
| ·模型参数估计 | 第40-41页 |
| ·求解非线性方程 | 第41-42页 |
| ·图像语义标注 | 第42-44页 |
| ·基于MM 混合模型的标注方法 | 第42-43页 |
| ·一种近似的图像相似性度量 | 第43-44页 |
| ·线性规划问题 | 第44-49页 |
| ·线性规划表示 | 第44-46页 |
| ·单纯形算法 | 第46-49页 |
| ·基于不确定性推理的决策级融合 | 第49-52页 |
| ·RALIP 问题分析 | 第49-50页 |
| ·不确定性推理 | 第50-52页 |
| ·决策级融合标注结果 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 实时图像语义标注系统 | 第53-75页 |
| ·图像检索系统简介 | 第53-54页 |
| ·实时图像语义标注系统设计 | 第54-60页 |
| ·系统总体框架 | 第54-55页 |
| ·系统模块设计 | 第55-57页 |
| ·数据结构设计 | 第57-59页 |
| ·主要文件设计 | 第59-60页 |
| ·实时图像语义标注系统实现 | 第60-69页 |
| ·特征提取模块 | 第60页 |
| ·模型建立模块 | 第60-64页 |
| ·图像标注模块 | 第64-67页 |
| ·优化功能实现 | 第67-69页 |
| ·实验和分析 | 第69-74页 |
| ·图像数据集 | 第69-70页 |
| ·实验和分析 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 在学校期间的研究成果 | 第82-83页 |
