| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 预排序图像高维特征匹配与检索 | 第13-25页 |
| 2.1 引言 | 第13-14页 |
| 2.2 预排序算法的简介和工作原理 | 第14-15页 |
| 2.2.1 预排序算法简介 | 第14页 |
| 2.2.2 预排序算法的工作原理 | 第14-15页 |
| 2.3 基于GIST特征的预排序图像检索 | 第15-17页 |
| 2.3.1 图像检索的训练过程 | 第15-16页 |
| 2.3.2 图像检索的测试过程 | 第16-17页 |
| 2.4 基于SIFT特征的预排序图像检索 | 第17-19页 |
| 2.4.1 图像检索的训练过程 | 第17-18页 |
| 2.4.2 图像检索的测试过程 | 第18-19页 |
| 2.5 算法的结果和比较 | 第19-25页 |
| 2.5.1 基于GIST特征的预排序图像检索算法结果和比较 | 第21-23页 |
| 2.5.2 基于SIFT特征的预排序图像检索算法结果和比较 | 第23-25页 |
| 第3章 基于k-d树的二进制汉明空间r-近邻查找 | 第25-39页 |
| 3.1 r-近邻的常规解决方法 | 第25-26页 |
| 3.2 多索引哈希 | 第26-27页 |
| 3.3 k-d树算法概述 | 第27-29页 |
| 3.4 k-d树哈希进行r-近邻查找 | 第29-39页 |
| 3.4.1 算法思路 | 第29-33页 |
| 3.4.2 k-d树的建立 | 第33-34页 |
| 3.4.3 k-d树查找算法 | 第34-39页 |
| 第4章 高维度下的k-d树的二进制汉明空间r-近邻查找 | 第39-49页 |
| 4.1 线性查找算法 | 第39页 |
| 4.2 k-d树查找算法思路 | 第39-41页 |
| 4.3 k-d树的建立 | 第41页 |
| 4.4 k-d树查找算法 | 第41-49页 |
| 第5章 算法的结果比较与分析 | 第49-61页 |
| 5.1 算法复杂度分析 | 第49-51页 |
| 5.2 实验结果和性能对比 | 第51-61页 |
| 第6章 论文总结 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简介及在学校期间所取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
