| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 基于内容匹配的图像检索技术介绍 | 第9页 |
| 1.2 基于内容匹配的图像检索技术的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第10-11页 |
| 1.4 本文研究内容和组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 基于内容的图像检索方法简述 | 第12-23页 |
| 2.1 特征提取和特征匹配方法简介 | 第12-19页 |
| 2.1.1 特征提取方法 | 第12-15页 |
| 2.1.2 图像特征相似度匹配方法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 传统方法的局限与存在的问题 | 第16-19页 |
| 2.2 图像检索系统架构设计简介 | 第19-23页 |
| 2.2.1 图像检索系统的特点及存在的问题 | 第19-20页 |
| 2.2.2 结合传统检索技术提升图像检索性能 | 第20页 |
| 2.2.3 适用于图像检索技术的互联网数据抓取及分析技术 | 第20-21页 |
| 2.2.4 适用于图像检索系统的数据库系统解决方案 | 第21-23页 |
| 第3章 基于多动机增强学习算法的图像检索方法 | 第23-32页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 多动机增强学习简介 | 第23-30页 |
| 3.2.1 两种具体的算法 | 第25-29页 |
| 3.2.2 多动机增强学习算法与传统增强学习算法的关系 | 第29-30页 |
| 3.3 基于多动机增强学习的图像检索方法 | 第30-32页 |
| 3.3.1 问题建模 | 第30页 |
| 3.3.2 状态表示 | 第30页 |
| 3.3.3 动机和动作表示 | 第30-31页 |
| 3.3.4 动机和动作选择策略 | 第31-32页 |
| 第4章 基于多动机增强学习的图像检索原型系统的实现 | 第32-42页 |
| 4.1 原型系统需求说明 | 第32页 |
| 4.2 原型系统需求分析 | 第32-34页 |
| 4.3 本文原型系统总体设计与系统模块划分 | 第34页 |
| 4.4 原型系统数据抓取及分析模块设计 | 第34-36页 |
| 4.5 原型系统数据库模块设计 | 第36-40页 |
| 4.6 原型系统 Web 后台模块设计 | 第40-42页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第42-45页 |
| 第6章 总结和未来研究展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 作者简介 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
