| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-11页 |
| 第2章 综述 | 第11-25页 |
| ·概述 | 第11页 |
| ·基于形状上下文的形状匹配算法(Shape Context) | 第11-14页 |
| ·形状上下文 | 第11-14页 |
| ·相似度度量 | 第14页 |
| ·基于几何模糊的形状匹配算法(Geometric Blur) | 第14-16页 |
| ·几何模糊描述符 | 第14-15页 |
| ·几何模糊相似度度量 | 第15-16页 |
| ·SIFT特征匹配技术 | 第16-21页 |
| ·宽基线特征匹配概述 | 第16-17页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第17-21页 |
| ·文本分类中语义相似度的计算方法 | 第21-25页 |
| ·文本相似度的归一化定义 | 第22页 |
| ·谓词语义识别法 | 第22-23页 |
| ·D.Lin对相似度的信息论定义 | 第23页 |
| ·T.K.Landauer的潜义分析法LSA | 第23-25页 |
| 第3章 基于Angle Context的相似人脸匹配算法 | 第25-42页 |
| ·相似人脸匹配 | 第25页 |
| ·人脸检测 | 第25-30页 |
| ·人脸检测技术 | 第25-30页 |
| ·基于主动外观模型(AAM)的人脸特征点提取 | 第30-34页 |
| ·AAM算法 | 第30-31页 |
| ·AAM模型的建立 | 第31-32页 |
| ·AAM训练 | 第32-33页 |
| ·AAM拟合算法 | 第33-34页 |
| ·基于Angle Context的相似人脸匹配 | 第34-41页 |
| ·Angle Context概述 | 第34-35页 |
| ·Angle Context基准点的选择 | 第35页 |
| ·角度直方图的提取及Angle Context矩阵的建立 | 第35-36页 |
| ·相似度度量 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37-41页 |
| ·本章总结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于本体论框架的相关人脸检索 | 第42-49页 |
| ·概述 | 第42页 |
| ·本体论 | 第42-44页 |
| ·人脸图像的ontology元数据标注 | 第44-45页 |
| ·LSA学习对本体论框架的语义补充 | 第45-49页 |
| ·LSA的定义 | 第45-47页 |
| ·LSA结果对本体论框架的补充 | 第47-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
