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基于内容的商品图像分类方法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
目录第10-13页
CONTENTS第13-16页
图表目录第16-18页
主要符号表第18-19页
1 绪论第19-36页
   ·电子商务中的商品图像分类与检索第19-22页
   ·基于内容的(商品)图像分类第22-29页
     ·概述第22-26页
     ·基于内容商品图像分类面临的挑战第26-28页
     ·性能评价第28-29页
   ·分类测试图像库第29-32页
     ·商品图像分类测试库PI100第29页
     ·通用图像分类测试库第29-32页
   ·本文的主要研究工作和章节安排第32-35页
   ·本文的创新点摘要第35-36页
2 图像分类中的图像表示方法及模型第36-46页
   ·引言第36页
   ·底层特征表示第36-39页
   ·中间语义表示第39-45页
   ·本章小结第45-46页
3 商品图像类描述与图像-类最近邻分类第46-64页
   ·引言第46-47页
   ·商品图像特征提取与描述第47-50页
     ·塔式梯度直方图(PHOG)第47-49页
     ·塔式关键词直方图(PHOW)第49-50页
   ·基于图像类描述的最近邻分类器第50-54页
   ·实验与结果分析第54-63页
     ·实验设置第54-55页
     ·结果与讨论第55-63页
   ·小结第63-64页
4 基于局部特征多级聚类的朴素贝叶斯最近邻商品图像分类第64-79页
   ·引言第64-65页
   ·朴素贝叶斯最近邻图像分类器第65-67页
   ·局部特征多级聚类与图像-类最近邻商品图像分类第67-72页
     ·图像及图像类的局部特征表示第67页
     ·多级聚类第67-69页
     ·图像-类距离计算第69-72页
   ·实验及结果分析第72-77页
     ·实验设置第72页
     ·实验结果与讨论第72-77页
   ·本章小结第77-79页
5 基于支持向量机与核技巧的商品图像分类第79-91页
   ·引言第79页
   ·支持向量机与核函数第79-82页
   ·基于图像直方图的核函数第82-83页
   ·基于二次卡方距离的广义高斯核第83-87页
     ·直方图之间距离第84-85页
     ·基于TF-IDF规则的加权二次卡方距离第85-86页
     ·构建基于加权二次卡方距离的直方图核函数第86-87页
   ·实验及结果分析第87-89页
   ·本章小结第89-91页
6 多特征联合商品图像分类方法研究第91-117页
   ·引言第91-92页
   ·基于多核联合的商品图像分类方法第92-103页
     ·基本概念第92-93页
     ·多核联合方法第93-98页
     ·实验及结果分析第98-103页
   ·基于多分类器联合的商品图像分类方法第103-116页
     ·基本概念第103-104页
     ·图像多分类器联合算法框架第104-105页
     ·基于标签输出分类器联合第105-109页
     ·基于概率输出的分类器联合第109-111页
     ·实验及结果分析第111-116页
   ·本章小结第116-117页
7 结论与展望第117-121页
   ·本文工作总结第117-118页
   ·创新点摘要第118-119页
   ·后续研究工作展望第119-121页
参考文献第121-129页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第129-131页
致谢第131-132页
作者简介第132-133页

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