基于码书模型的图像分类与检索方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究内容的现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 码书模型的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 图像分类方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 图像检索方法研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文的内容和贡献 | 第20-21页 |
| 1.4 论文组织 | 第21-22页 |
| 第二章 基于码书结构信息的图像分类 | 第22-40页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 经典的编码方法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 矢量量化 | 第24页 |
| 2.2.2 软编码 | 第24页 |
| 2.2.3 稀疏编码 | 第24-25页 |
| 2.2.4 局部约束线性编码 | 第25页 |
| 2.2.5 著性编码 | 第25页 |
| 2.3 基于码书结构信息的编码方法 | 第25-32页 |
| 2.3.1 码书结构分析 | 第25-27页 |
| 2.3.2 码书结构性编码 | 第27-31页 |
| 2.3.3 结构性码书在线学习方法 | 第31-32页 |
| 2.4 图像分类实验 | 第32-39页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第33-34页 |
| 2.4.2 实验1：15个场景类 | 第34-36页 |
| 2.4.3 实验2：Caltech-101 | 第36-38页 |
| 2.4.4 实验3：Caltech-256 | 第38-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于区域特征相关性编码的图像分类 | 第40-56页 |
| 3.1 引言 | 第40-42页 |
| 3.2 特征相关性编码 | 第42-44页 |
| 3.3 区域特征相关性编码 | 第44-49页 |
| 3.3.1 限制局部空间标签代价的单词选择 | 第45-48页 |
| 3.3.2 计算视觉单词编码系数 | 第48-49页 |
| 3.4 图像分类实验 | 第49-55页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第49-50页 |
| 3.4.2 实验1：UIUC-8个运动场景类 | 第50-52页 |
| 3.4.3 实验2：15个场景类 | 第52-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 结合蚁群算法和概率超图的图像检索 | 第56-71页 |
| 4.1 引言 | 第56-57页 |
| 4.2 蚁群算法与概率超图技术 | 第57-61页 |
| 4.2.1 蚁群算法 | 第58-59页 |
| 4.2.2 概率超图 | 第59-61页 |
| 4.3 结合蚁群算法与概率超图的图像检索 | 第61-65页 |
| 4.3.1 图像的BoW表示及距离度量 | 第61-62页 |
| 4.3.2 基于蚁群算法的亲和力增强算法 | 第62-63页 |
| 4.3.3 基于概率超图的图像检索 | 第63-65页 |
| 4.4 图像检索实验 | 第65-69页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第65-66页 |
| 4.4.2 距离度量方法比较 | 第66-67页 |
| 4.4.3 查全率与查准率 | 第67-68页 |
| 4.4.4 参数讨论 | 第68-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结和展望 | 第71-74页 |
| 5.1 总结 | 第71-72页 |
| 5.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-82页 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术成果 | 第82页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研课题 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间的获奖情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
