致谢 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-11页 |
1 绪论 | 第11-19页 |
·引言 | 第11-15页 |
·本文研究的主要问题和贡献 | 第15-18页 |
·论文组织结构 | 第18-19页 |
2 图像检索的研究综述 | 第19-41页 |
·图像检索技术的发展历史 | 第19-22页 |
·图像特征的提取与表示 | 第22-29页 |
·全局特征 | 第22-24页 |
·局部特征 | 第24-29页 |
·基于内容的图像检索框架 | 第29-39页 |
·词包技术在图像检索中的应用及相关扩展 | 第30-39页 |
·本章小结 | 第39-41页 |
3 跨媒体检索的研究综述 | 第41-47页 |
·跨媒体与跨媒体检索的含义 | 第41-42页 |
·跨媒体检索相关研究 | 第42-45页 |
·本章小结 | 第45-47页 |
4 图像检索中的近邻关系可逆性问题 | 第47-63页 |
·图像检索中近邻关系可逆性问题的分析 | 第47-52页 |
·对图像检索中近邻关系可逆性问题的观察 | 第47-49页 |
·近邻关系可逆性学习算法——CDM算法 | 第49-51页 |
·近邻关系可逆性问题对于近邻数量选择的敏感性分析 | 第51-52页 |
·基于近邻可逆性验证的重排序算法 | 第52-55页 |
·基于近邻可逆性验证的硬重排序算法 | 第52-53页 |
·基于近邻可逆性验证的软重排序算法 | 第53-54页 |
·近邻数量自适应选择算法 | 第54-55页 |
·实验部分 | 第55-61页 |
·实验设置 | 第56-57页 |
·基于近邻关系可逆性验证的重排序算法间的比较 | 第57-58页 |
·近邻关系可逆性问题对近邻数量选择的敏感性 | 第58-60页 |
·两类近邻关系可逆性学习算法的比较 | 第60-61页 |
·本章小结 | 第61-63页 |
5 跨媒体检索中近邻关系可逆性问题 | 第63-73页 |
·跨媒体检索框架--LE-RBF框架 | 第63-68页 |
·建立多模态特征空间 | 第64-66页 |
·跨媒体检索 | 第66-68页 |
·LE-RBF框架中近邻关系可逆性问题的分析与改进 | 第68-69页 |
·LE-RBF框架中的近邻关系可逆性问题 | 第68页 |
·对LE-RBF框架中利用近邻关系的改进 | 第68-69页 |
·实验部分 | 第69-72页 |
·实验设置 | 第69-70页 |
·实验结果 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
6 结论 | 第73-75页 |
参考文献 | 第75-81页 |
作者简历 | 第81-85页 |
学位论文数据集 | 第85页 |