自动图像标注及标注改善算法的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·本文研究背景 | 第13-15页 |
| ·本文研究意义 | 第15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 研究基础及相关工作 | 第19-31页 |
| ·视觉内容与特征表示 | 第19-23页 |
| ·区域选择 | 第19-21页 |
| ·特征提取 | 第21-23页 |
| ·特征量化 | 第23页 |
| ·图像标注模型 | 第23-26页 |
| ·基于分类的图像标注 | 第23-24页 |
| ·基于概率模型的图像标注 | 第24-25页 |
| ·基于主题的图像标注 | 第25-26页 |
| ·其他模型 | 第26页 |
| ·图像标注评价 | 第26-28页 |
| ·以词为单位的评价 | 第27页 |
| ·以图为单位的评价 | 第27-28页 |
| ·经典图像数据集 | 第28-29页 |
| ·Corel5k 数据集 | 第28页 |
| ·IAPR TC-12 数据集 | 第28-29页 |
| ·其他图像数据集 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 改进的相关标注模型 | 第31-47页 |
| ·改进的 CMRM 算法 | 第31-36页 |
| ·原始 CMRM 算法 | 第31-32页 |
| ·改进的 CMRM 算法 | 第32-34页 |
| ·结合区域相似度的改进 CMRM | 第34页 |
| ·实验与结论 | 第34-36页 |
| ·改进思想在其他算法中的应用 | 第36-40页 |
| ·MBRM 算法分析 | 第36-38页 |
| ·改进的 MBRM 算法 | 第38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-40页 |
| ·相关模型标注方法的关键技术 | 第40-45页 |
| ·通用的标注模型 | 第40-42页 |
| ·“图图”视觉相似度 | 第42页 |
| ·“图词”相关性 | 第42-43页 |
| ·实验与结论 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于分类的图像标注 | 第47-63页 |
| ·现有方法分析 | 第47-50页 |
| ·正反例标志性向量标注 | 第50-52页 |
| ·问题的提出 | 第50-51页 |
| ·基本思想 | 第51页 |
| ·基本方法 | 第51-52页 |
| ·视觉词汇的生成 | 第52-57页 |
| ·视觉词袋模型 | 第52-53页 |
| ·区域选择 | 第53页 |
| ·特征抽取 | 第53-55页 |
| ·特征量化 | 第55页 |
| ·视觉直方图 | 第55-56页 |
| ·正反例标志性向量 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-61页 |
| ·Corel5k 数据集实验 | 第57-59页 |
| ·IAPR TC-12 数据集实验 | 第59-60页 |
| ·其他特征向量的实验 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 基于局部学习的 PLSA 图像标注 | 第63-85页 |
| ·概率潜语义模型 | 第63-68页 |
| ·概率潜语义模型简介 | 第63-66页 |
| ·潜语义分析在图像标注中的应用 | 第66-67页 |
| ·PLSA 图像标注 | 第67-68页 |
| ·基于局部学习的 PLSA 标注模型 | 第68-77页 |
| ·现有的 PLSA 标注模型分析 | 第68-70页 |
| ·LL_PLSA 的基本思想 | 第70-71页 |
| ·多模态检索确定相关图像 | 第71-75页 |
| ·LL-PLSA 标注过程 | 第75-77页 |
| ·实验结果与分析 | 第77-83页 |
| ·Corel5k 数据集实验 | 第77-81页 |
| ·IAPR TC-12 数据集实验 | 第81-82页 |
| ·系统标注效率 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 基于互信息的图像标注改善 | 第85-99页 |
| ·引言 | 第85-87页 |
| ·基于互信息的标注改善算法 | 第87-91页 |
| ·互信息概念 | 第87-88页 |
| ·基于互信息的标注改善 | 第88-89页 |
| ·加权互信息的标注改善 | 第89-91页 |
| ·实验结果与分析 | 第91-97页 |
| ·实验设计 | 第91页 |
| ·实验结果与分析 | 第91-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第7章 总结与展望 | 第99-103页 |
| ·工作总结 | 第99-100页 |
| ·未来展望 | 第100-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第111-113页 |
| 在学期间参加的科研项目 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115页 |
