基于内容的实时图像检索系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·基于文字的图像检索(TBIR） | 第9-11页 |
| ·基于内容的图像检索(CBIR) | 第11页 |
| ·两种方式结合 | 第11-12页 |
| ·论文主要工作 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于内容的图像检索概述 | 第14-27页 |
| ·CBIR 技术简介 | 第14-21页 |
| ·CBIR 抽象层次 | 第14-15页 |
| ·图像特征 | 第15-19页 |
| ·特征距离度量 | 第19-21页 |
| ·典型的CBIR 系统 | 第21-23页 |
| ·通用CBIR 系统组成 | 第23-25页 |
| ·CBIR 系统应用 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像特征提取 | 第27-47页 |
| ·特征提取接口 | 第27-28页 |
| ·提取颜色特征 | 第28-37页 |
| ·颜色模型 | 第28-32页 |
| ·直方图 | 第32-34页 |
| ·颜色分布 | 第34-37页 |
| ·颜色相关矩 | 第37页 |
| ·提取局部特征SIFT | 第37-45页 |
| ·尺度空间极值检查 | 第38-40页 |
| ·精确定位关键点 | 第40-42页 |
| ·指定方向参数 | 第42-43页 |
| ·局部描述子 | 第43-44页 |
| ·关键点匹配 | 第44页 |
| ·SIFT 特征匹配测试 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 图像检索加速 | 第47-63页 |
| ·基本方法 | 第47页 |
| ·加速框架 | 第47-48页 |
| ·聚类加速 | 第48-55页 |
| ·动态K-Means 聚类 | 第48-49页 |
| ·D-2 聚类 | 第49-55页 |
| ·GPU 加速 | 第55-61页 |
| ·GPU 和CPU 的对比 | 第55-57页 |
| ·CUDA 编程模型简介 | 第57-59页 |
| ·CUDA 加速检索 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第63-76页 |
| ·基于内容的图像检索系统 | 第63-67页 |
| ·系统框架 | 第63-64页 |
| ·系统实现 | 第64页 |
| ·系统接口 | 第64-67页 |
| ·基于内容的视频检索系统 | 第67-76页 |
| ·系统简介 | 第67-68页 |
| ·实验结果 | 第68-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-77页 |
| ·总结 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 个人简介和攻读硕士期间的成果 | 第80-81页 |
