基于形状的商标图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外概况 | 第11-20页 |
| ·CBIR 的研究现状 | 第11-12页 |
| ·形状特征的提取和表达 | 第12-15页 |
| ·基于形状的商标图像检索 | 第15-20页 |
| ·高维索引技术 | 第20页 |
| ·课题主要研究工作 | 第20-22页 |
| 2 基于形状特征的商标图像检索算法研究 | 第22-38页 |
| ·典型的矩描述符分析 | 第22-26页 |
| ·适合灰度商标图的特征描述符 | 第22页 |
| ·几何不变矩 | 第22-23页 |
| ·连续正交矩 | 第23-26页 |
| ·典型的聚类算法分析 | 第26-28页 |
| ·迭代自适应聚类算法 | 第26页 |
| ·模糊C-均值聚类算法 | 第26-27页 |
| ·k-均值聚类算法 | 第27-28页 |
| ·基于聚类的 Zernike 矩检索算法 | 第28-33页 |
| ·图像规格化 | 第28-29页 |
| ·初始聚类 | 第29页 |
| ·修正的k-均值迭代 | 第29-30页 |
| ·区域的分裂与合并 | 第30-31页 |
| ·确定划分半径r | 第31页 |
| ·相似性距离的度量 | 第31-32页 |
| ·特征内部归一化 | 第32页 |
| ·确定权重系数 | 第32-33页 |
| ·算法总结 | 第33页 |
| ·实验及评价 | 第33-37页 |
| ·实验描述 | 第33-34页 |
| ·对比分析实验 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 3 高维空间数据索引算法研究 | 第38-53页 |
| ·高维数据分布特征 | 第38-39页 |
| ·超立方体的顶点、边和超平面 | 第39-40页 |
| ·相似搜索方法 | 第40页 |
| ·高维空间索引结构分析 | 第40-42页 |
| ·树型索引结构分析 | 第41页 |
| ·降维映射索引结构分析 | 第41-42页 |
| ·层次距离索引结构的设计与实现 | 第42-49页 |
| ·索引结构的形式化定义 | 第43-44页 |
| ·索引结构的设计方案 | 第44-46页 |
| ·KNN 查询 | 第46-48页 |
| ·商标图像库中的应用 | 第48-49页 |
| ·实验及评价 | 第49-51页 |
| ·实验描述 | 第49-50页 |
| ·DDIS 的检索效率 | 第50页 |
| ·对比分析实验 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 4 总结与展望 | 第53-56页 |
| ·全文总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第61页 |
