| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 引言 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第9-12页 |
| 1.2 图像检索关键技术研究进展 | 第12-16页 |
| 1.2.1 哈希技术研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 视觉词典生成研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要工作及组织结构 | 第16-19页 |
| 2 CBIR关键技术综述 | 第19-31页 |
| 2.1 CBIR基本框架 | 第19-20页 |
| 2.2 CBIR关键技术 | 第20-25页 |
| 2.2.1 图像的特征提取 | 第20-22页 |
| 2.2.2 高维数据索引降维 | 第22-23页 |
| 2.2.3 图像相似度量 | 第23-24页 |
| 2.2.4 图像检索评价准则 | 第24-25页 |
| 2.3 树形索引算法 | 第25-26页 |
| 2.4 图像哈希算法 | 第26-28页 |
| 2.4.1 位置敏感核哈希(KLSH) | 第26-27页 |
| 2.4.2 多索引哈希技术(MIH) | 第27-28页 |
| 2.5 空间金字塔匹配方法 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 基于监督核哈希生成视觉词袋模型的图像检索 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 监督核哈希 | 第31-33页 |
| 3.3 基于监督核哈希函数的图像检索 | 第33-37页 |
| 3.3.1 基于KSH构造BOVW模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于监督核哈希生成视觉词袋模型应用于图像分类 | 第35-36页 |
| 3.3.3 基于监督核哈希生成视觉词袋模型应用于图像检索 | 第36-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.4.1 图像分类性能分析 | 第37-39页 |
| 3.4.2 图像检索性能分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于改进的视觉词袋模型的图像检索 | 第43-49页 |
| 4.1 空间金字塔视觉词袋模型 | 第43-44页 |
| 4.2 基于监督核哈希和空间金字塔的视觉词袋模型生成方法 | 第44页 |
| 4.3 基于监督核哈希和空间金字塔的视觉词袋模型应用于图像分类 | 第44-45页 |
| 4.4 基于监督核哈希和空间金字塔的视觉词袋模型应用于图像检索 | 第45页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.5.1 图像分类性能分析 | 第45-47页 |
| 4.5.2 图像检索性能分析 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 作者简历 | 第56-57页 |
| 学位论文数据集 | 第57页 |
