| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 图表目录 | 第9-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11页 |
| ·传统的商标检索技术 | 第11-13页 |
| ·基于分类的商标检索 | 第12页 |
| ·基于文本标注的商标检索 | 第12页 |
| ·传统商标检索技术的不足 | 第12-13页 |
| ·基于内容的商标检索技术 | 第13页 |
| ·基于内容商标检索技术现状与分析 | 第13-15页 |
| ·国外基于内容的商标检索技术现状 | 第13-14页 |
| ·国内基于内容的商标检索技术现状 | 第14-15页 |
| ·研究现状分析 | 第15页 |
| ·本文的研究工作 | 第15-16页 |
| ·本文的内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于内容的商标检索中的特征提取 | 第17-36页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·现有的基于内容商标检索的特征提取方法 | 第17-23页 |
| ·基于轮廓的特征提取 | 第17-19页 |
| ·基于区域的特征提取 | 第19-21页 |
| ·基于点特征的特征提取 | 第21-22页 |
| ·现有的检索算法及性能分析 | 第22-23页 |
| ·SIFT 特征提取方法及其过程 | 第23-30页 |
| ·尺度空间极值点检测 | 第24-27页 |
| ·精确定位关键点 | 第27-28页 |
| ·计算关键点的主方向 | 第28-29页 |
| ·构造特征描述子 | 第29-30页 |
| ·两种改进的SIFT 算法：PCA-SIFT 和SURF | 第30-32页 |
| ·PCA-SIFT 算法 | 第30-31页 |
| ·SURF 算法 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-36页 |
| ·实验数据 | 第32页 |
| ·实验标准 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·实验分析 | 第34-36页 |
| 第三章 一种新的利用空间金字塔编码的特征匹配算法 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·PCA-SIFT 及相关算法的特征匹配 | 第36-39页 |
| ·基于 K-D 树的特征空间划分 | 第36-37页 |
| ·基于 Best Bin First（BBF）算法的匹配对搜索 | 第37-38页 |
| ·传统匹配算法存在的问题 | 第38-39页 |
| ·改进的特征匹配算法 | 第39-44页 |
| ·算法思想 | 第39-40页 |
| ·算法步骤 | 第40-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·实验数据 | 第44-45页 |
| ·评价标准 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-47页 |
| ·实验分析 | 第47-48页 |
| 第四章 在线的基于内容商标检索系统设计 | 第48-56页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·实验系统设计意义 | 第48页 |
| ·实验系统的预期效果 | 第48-49页 |
| ·实验系统结构和主要模块 | 第49-51页 |
| ·创建离线商标图像特征库 | 第49-50页 |
| ·在线商标检索系统 | 第50-51页 |
| ·实验系统界面和运行效果 | 第51-54页 |
| ·离线商标特征库实验系统界面 | 第52页 |
| ·在线检索实验系统界面 | 第52-54页 |
| ·实验结果和分析 | 第54-56页 |
| ·实验数据 | 第54页 |
| ·评价标准 | 第54页 |
| ·实验结果 | 第54-55页 |
| ·实验分析 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-59页 |
| ·本文总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |