基于特征的图像数据挖掘模型的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·多媒体数据挖掘概述 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第10页 |
| ·本文安排 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘理论 | 第11-25页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘的历史背景 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第12页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的范围 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第14页 |
| ·数据挖掘的任务、方法、及技术 | 第14-23页 |
| ·数据挖掘的挖掘任务 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的分析方法 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的分析过程 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的常用技术 | 第18-23页 |
| ·数据挖掘局限性 | 第23页 |
| ·数据挖掘未来研究方向 | 第23-25页 |
| 第三章 图像数据特征库 | 第25-32页 |
| ·特征库特征 | 第25页 |
| ·面向对象数据模型 | 第25页 |
| ·支持基于多种特征的图像查询 | 第25页 |
| ·特征库数据类型高层视图与显著对象 | 第25-27页 |
| ·特征类型 | 第25-26页 |
| ·数据类型的高层视图 | 第26-27页 |
| ·逻辑显著对象与物理显著对象 | 第27页 |
| ·空间特征 | 第27-29页 |
| ·空间位置 | 第27页 |
| ·空间关系 | 第27-29页 |
| ·颜色形状纹理及其它特性 | 第29-32页 |
| ·颜色特征 | 第29页 |
| ·形状特征 | 第29-30页 |
| ·纹理特征及其它特性 | 第30-32页 |
| 第四章 多媒体对象查询语言MOQL | 第32-39页 |
| ·多媒体对象查询语言与查询系统 | 第32-34页 |
| ·多媒体对象查询语言MOQL | 第32-34页 |
| ·查询系统 | 第34页 |
| ·相似匹配 | 第34-36页 |
| ·模式 | 第34页 |
| ·相似度 | 第34页 |
| ·相似匹配 | 第34-36页 |
| ·图像特征的相似匹配 | 第36-39页 |
| ·复合形状匹配方法 | 第36页 |
| ·颜色匹配方法 | 第36-37页 |
| ·纹理匹配方法 | 第37页 |
| ·空间匹配方法 | 第37-39页 |
| 第五章 图像数据挖掘 | 第39-52页 |
| ·WEB 数据挖掘 | 第39-41页 |
| ·web 挖掘的概念 | 第39页 |
| ·web 挖掘的任务 | 第39-40页 |
| ·web 挖掘的分类 | 第40-41页 |
| ·基于特征的图像检索 | 第41-43页 |
| ·基于特征的图像检索 | 第41-42页 |
| ·基于特征检索的主要特点 | 第42-43页 |
| ·系统总体结构设计 | 第43-44页 |
| ·人机界面设计 | 第44-45页 |
| ·WEB 图像搜索引擎主要结构 | 第45-46页 |
| ·挖掘模块部分 | 第46-48页 |
| ·图像数据特征立方体 | 第48-49页 |
| ·其它部分的结构设计 | 第49-51页 |
| ·图像挖掘面临的障碍和挑战 | 第51-52页 |
| 第六章 结束语 | 第52-53页 |
| ·下一步的工作 | 第52页 |
| ·结语 | 第52-53页 |
| 主要参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和参加的研究工作 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
