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面向图像的垂直搜索引擎关键技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第1章 绪论第11-20页
   ·研究背景第11-12页
   ·图像搜索技术的发展第12-18页
     ·基于文本的图像搜索技术第13-14页
     ·基于内容的图像搜索技术第14-18页
   ·本文工作第18-20页
第2章 基于文本的图像垂直搜索第20-53页
   ·背景第20页
   ·垂直搜索引擎概述第20-22页
   ·基于上下文的图像垂直搜索引擎框架第22页
   ·图像及上下文信息采集第22-28页
     ·网络蜘蛛技术第23-26页
     ·上下文主题相关性第26-28页
   ·图像及上下文信息抽取第28-34页
     ·基于HTML的信息提取技术原理第28-30页
     ·基于DOM主题块提取第30-33页
     ·则表达式提取第33-34页
   ·上下文信息索引第34-41页
     ·索引模块建立第34-37页
     ·中文分词第37-41页
     ·信息检索第41页
   ·移动图像垂直搜索引擎第41-48页
     ·移动终端及移动搜索引擎分析第42-43页
     ·基于WAP的移动搜索模型第43-44页
     ·移动搜索引擎设计框架第44-46页
     ·翻译器模型及算法第46-48页
     ·WAP接口设计第48页
   ·基于规则的搜索结果推荐第48-52页
     ·基于规则的知识库的建立第48-51页
     ·知识库的管理第51-52页
   ·本章小结第52-53页
第3章 基于内容的图像垂直搜索第53-102页
   ·基于内容图像搜索技术概述第53-58页
     ·图像特征提取第54-56页
     ·相似性度量第56-57页
     ·图像搜索性能评价第57-58页
   ·图像颜色特征的提取第58-68页
     ·颜色特征表达方法概述第58-60页
     ·颜色空间模型第60-63页
     ·颜色空间的转化第63-65页
     ·颜色特征的提取第65-68页
   ·图像纹理特征的提取第68-75页
     ·概述第68-69页
     ·纹理特征描述模型第69-70页
     ·纹理特征表示方法第70-71页
     ·灰度共生矩阵与小波变换第71-74页
     ·一种改进的纹理特征提取方法第74-75页
   ·图像边缘特征的提取第75-82页
     ·图像边缘特征概述第76-77页
     ·傅立叶形状描述符第77-79页
     ·不变矩第79-80页
     ·边缘特征的提取第80-82页
   ·图像多特征融合技术第82-87页
     ·多特征综合概述第82-83页
     ·特征向量归一化第83-84页
     ·特征权值分配第84-85页
     ·加权图像分割第85-87页
   ·基于SVM的多特征融合图像搜索第87-102页
     ·统计学习理论第88-89页
     ·支持向量机第89-92页
     ·SVM多分类与概念模型库第92-93页
     ·模糊支持向量机第93-97页
     ·图像语义索引与关联度计算第97-99页
     ·实验与分析第99-102页
第4章 基于内容的图像色彩传递第102-129页
   ·背景第102-104页
   ·新型的图像染色技术第104-120页
     ·RGB与Lαβ颜色空间的相互转换第104-108页
     ·颜色信息传递第108-113页
     ·图像染色第113-119页
     ·小结第119-120页
   ·基于内容的图像染色技术第120-129页
     ·基于颜色直方图的像素点采样第122-124页
     ·基于图像特征的源图像检索第124-128页
     ·小结第128-129页
结论第129-130页
参考文献第130-140页
攻读学位期间公开发表论文和科研成果第140-142页
 1 公开发表论文第140页
 2 申请专利第140-141页
 3 申请软件著作权第141-142页
致谢第142-143页
作者简介第143页

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