| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 1 绪论 | 第12-26页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-22页 |
| ·图像场景分类的研究现状 | 第16-20页 |
| ·图像情感分类的研究现状 | 第20-22页 |
| ·论文的研究内容与成果 | 第22-25页 |
| ·论文的结构安排 | 第25-26页 |
| 2 基于信息瓶颈理论的图像场景分类算法 | 第26-56页 |
| ·问题描述 | 第26-29页 |
| ·现有方法介绍与分析 | 第29-36页 |
| ·基于低层特征的图像场景分类算法 | 第29-31页 |
| ·基于中层语义建模的图像场景分类算法 | 第31-36页 |
| ·基于信息瓶颈理论的图像场景分类算法 | 第36-45页 |
| ·信息瓶颈理论 | 第36-37页 |
| ·基于信息瓶颈理论的图像场景分类算法 | 第37-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-55页 |
| ·实验设置 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 3 基于上下文语义信息的图像场景分类算法 | 第56-82页 |
| ·问题描述 | 第56-58页 |
| ·现有方法介绍与分析 | 第58-63页 |
| ·多义和同义问题分析 | 第58-59页 |
| ·语义主题空间的构建 | 第59-62页 |
| ·上下文语义信息 | 第62-63页 |
| ·基于上下文语义信息的图像场景分类算法 | 第63-72页 |
| ·Markov随机场模型与伪似然度近似 | 第64-65页 |
| ·基于上下文语义信息的图像场景分类算法 | 第65-72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-80页 |
| ·实验设置 | 第72-73页 |
| ·实验结果 | 第73-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 4 基于Affective-pLSA模型的图像情感分类算法 | 第82-112页 |
| ·问题描述 | 第82-84页 |
| ·现有方法介绍与分析 | 第84-87页 |
| ·基于机器学习理论的图像情感分类算法 | 第84-86页 |
| ·基于视觉认知理论的图像情感分类算法 | 第86-87页 |
| ·基于Affective-pLSA模型的图像情感分类算法 | 第87-100页 |
| ·情感概念模型 | 第88-89页 |
| ·基于Affective-pLSA模型的图像情感分类算法 | 第89-100页 |
| ·实验结果与分析 | 第100-110页 |
| ·实验设置 | 第100-101页 |
| ·实验结果 | 第101-110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 5 论文工作总结与展望 | 第112-116页 |
| ·论文工作总结 | 第112-114页 |
| ·进一步的工作 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-126页 |
| 作者简历 | 第126页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文(第一作者) | 第126-130页 |
| 学位论文数据集 | 第130页 |
