| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 图像检索与分类的研究背景及现状 | 第14-16页 |
| 1.1.1 图像检索的研究背景及现状 | 第14-15页 |
| 1.1.2 图像分类的研究背景及现状 | 第15-16页 |
| 1.2 图像检索概述 | 第16-18页 |
| 1.2.1 基于文本的图像检索 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于内容的图像检索 | 第17-18页 |
| 1.2.3 基于语义的图像检索 | 第18页 |
| 1.3 图像分类概述 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要研究工作及章节安排 | 第19-22页 |
| 第二章 相关基础理论介绍 | 第22-30页 |
| 2.1 词袋模型基本原理 | 第22-23页 |
| 2.2 几种常用的图像编码方法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 适量量化编码 | 第23-24页 |
| 2.2.2 稀疏编码 | 第24页 |
| 2.2.3 局部线性约束编码 | 第24-25页 |
| 2.3 PCA降维基础理论 | 第25-26页 |
| 2.4 相似性度量 | 第26-27页 |
| 2.5 图像检索和图像分类的评价方法 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于重排序的图像检索方法 | 第30-46页 |
| 3.1 SLIC超像素分割及特征提取 | 第30-32页 |
| 3.1.1 SLIC超像素分割 | 第30-31页 |
| 3.1.2 超像素块的特征提取 | 第31-32页 |
| 3.2 两个特征空间下的图像编码 | 第32-35页 |
| 3.2.1 建立码本 | 第32-34页 |
| 3.2.2 图像编码及初排序 | 第34-35页 |
| 3.3 图像检索重排序 | 第35-38页 |
| 3.3.1 基于加权SVM分类器的图像检索重排序 | 第35-37页 |
| 3.3.2 基于多示例算法的图像检索重排序 | 第37-38页 |
| 3.4 算法步骤与流程图 | 第38-39页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第39-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于Fisher Vector的图像细分类方法 | 第46-62页 |
| 4.1 Fisher Vector和混合高斯模型 | 第46-48页 |
| 4.1.1 Fisher Vector的获取及混合高斯模型的建立 | 第46-47页 |
| 4.1.2 Fisher Vector的改进 | 第47-48页 |
| 4.2 模板的获取及其特征表示 | 第48-49页 |
| 4.3 图像的编码表示 | 第49-53页 |
| 4.3.1 基于空间金字塔的图像编码 | 第49-50页 |
| 4.3.2 基于模板码本的图像编码 | 第50-53页 |
| 4.4 算法步骤和流程图 | 第53-54页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第54-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |