基于主体检测的图像检索方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 研究内容与章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 卷积神经网络模型基础 | 第16-24页 |
| 2.1 物体识别网络模型 | 第16-19页 |
| 2.2 目标检测网络模型 | 第19-23页 |
| 2.3 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于目标级特征的图像检索 | 第24-34页 |
| 3.1 深度目标级特征提取及检索 | 第24-27页 |
| 3.1.1 神经网络训练 | 第24-26页 |
| 3.1.2 使用目标级表征检索 | 第26-27页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第27-33页 |
| 3.2.1 数据集简介 | 第27-29页 |
| 3.2.2 不同特征表示方法检索结果对比 | 第29-30页 |
| 3.2.3 网络训练对比实验 | 第30-32页 |
| 3.2.4 相似性度量效果验证 | 第32-33页 |
| 3.3 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于主体检测的多标签图像检索 | 第34-44页 |
| 4.1 图像主体判断及检索 | 第35-38页 |
| 4.1.1 图像主体判断方法 | 第35-37页 |
| 4.1.2 基于图像主体的检索方法 | 第37-38页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 4.2.1 性能评价指标 | 第39-40页 |
| 4.2.2 阈值选择 | 第40-41页 |
| 4.2.3 对比实验 | 第41-42页 |
| 4.3 小结 | 第42-44页 |
| 第五章 结合哈希机制的多标签图像检索 | 第44-52页 |
| 5.1 哈希生成及检索 | 第44-48页 |
| 5.1.1 哈希生成算法 | 第45-46页 |
| 5.1.2 快速图像检索 | 第46-48页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 5.2.1 检索结果 | 第48页 |
| 5.2.2 对比实验 | 第48-50页 |
| 5.3 小结 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 在学期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
