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基于相关反馈和粒子群的图像检索技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·课题研究的背景及意义第10页
   ·图像检索技术的发展历程第10-12页
   ·国内外研究现状及分析第12-14页
     ·国内外研究现状第12-13页
     ·主要存在的问题第13-14页
   ·本文的主要研究内容以及章节安排第14-16页
第2章 基于内容的图像检索的关键技术第16-27页
   ·基于内容的图像检索概述第16-17页
     ·基于内容的图像检索的基本原理和框架第16-17页
   ·图像特征的提取第17-23页
     ·颜色特征第17-18页
     ·纹理特征第18-21页
     ·形状特征第21-23页
   ·图像的相似度计算第23-24页
   ·相关反馈技术第24-25页
     ·特征权重更新第24-25页
     ·查询点平移第25页
   ·性能评价准则第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 基于粒子群的图像检索技术第27-45页
   ·粒子群优化算法第27-29页
     ·粒子群算法简介第27页
     ·粒子群算法原理第27-29页
   ·基于相关反馈和粒子群的图像检索技术第29-33页
     ·基本思路和流程第29-30页
     ·相关反馈和特征权重更新第30-31页
     ·基于粒子群的图像检索模型的构建第31-33页
   ·基于相关反馈和粒子群多种群的图像检索方法第33-39页
     ·多种群初始化位置的设置第34-36页
     ·查询点的筛选第36-37页
     ·综合相似度的计算方法第37-39页
   ·实验结果与分析第39-43页
   ·本章小结第43-45页
第4章 一种高效的相关反馈机制第45-54页
   ·传统的相关反馈机制中存在的问题第45-46页
     ·待反馈信息的冗余第45页
     ·用户的反馈负担第45-46页
   ·基于三次筛选的相关反馈机制第46-48页
     ·第一次筛选第46-47页
     ·第二次筛选第47-48页
     ·第三次筛选第48页
   ·实验结果与分析第48-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 基于MPSO-ERF的图像检索系统的实验分析第54-60页
   ·参数分析第54-57页
   ·性能比较分析第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
攻读硕士学位期间的研究成果第67-68页

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