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 |