基于内容的图像索引研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文组织安排 | 第14-15页 |
| 第二章 图像特征提取 | 第15-29页 |
| 2.1 全局特征 | 第15-21页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第15-18页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第18-19页 |
| 2.1.3 形状特征 | 第19-21页 |
| 2.2 局部特征 | 第21-26页 |
| 2.2.1 SIFT特征 | 第21-24页 |
| 2.2.2 SURF特征 | 第24-26页 |
| 2.3 特征计算量度 | 第26-28页 |
| 2.4 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于局部敏感哈希的图像索引 | 第29-47页 |
| 3.1 局部敏感哈希原理 | 第29-31页 |
| 3.2 常见局部敏感哈希 | 第31-33页 |
| 3.3 基于汉明距离的LSH检索优化 | 第33-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-45页 |
| 3.4.1 实验环境与评估指标 | 第37-38页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第38-45页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第45页 |
| 3.5 小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于词袋模型的图像索引 | 第47-65页 |
| 4.1 词袋模型的基本原理 | 第47-50页 |
| 4.2 视觉词典构建 | 第50-53页 |
| 4.2.1 传统K-means聚类算法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 K-means初始聚类点的改进 | 第52-53页 |
| 4.3 词频向量检索优化 | 第53-55页 |
| 4.4 倒排索引 | 第55-58页 |
| 4.5 特征加权 | 第58-59页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第59-63页 |
| 4.6.1 实验结果 | 第59-62页 |
| 4.6.2 结果分析 | 第62-63页 |
| 4.7 小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73页 |
