基于特征融合的服装图像情感语义分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·图像分类技术的研究现状和存在的问题 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 服装图像情感语义分类 | 第16-38页 |
| ·图像语义模型介绍 | 第16-18页 |
| ·图像单一特征提取 | 第18-25页 |
| ·图像颜色特征 | 第18-20页 |
| ·图像纹理特征 | 第20-21页 |
| ·图像形状特征 | 第21-25页 |
| ·图像特征的融合表示 | 第25-28页 |
| ·颜色特征的量化 | 第25-26页 |
| ·形状特征的计算 | 第26-27页 |
| ·颜色─边缘方向角二维直方图 | 第27-28页 |
| ·服装低阶特征与情感语义的对应关系 | 第28-36页 |
| ·色彩对服装情感的影响 | 第28-32页 |
| ·形状对服装情感的影响 | 第32-33页 |
| ·影响服装情感的综合因素 | 第33-36页 |
| ·本章小节 | 第36-38页 |
| 第三章 图像分类框架 | 第38-56页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第39-44页 |
| ·人工神经元模型 | 第39-41页 |
| ·网络拓扑结构 | 第41-44页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第44-47页 |
| ·径向基函数的网络模型 | 第44-46页 |
| ·径向基函数神经网络的学习规则 | 第46-47页 |
| ·概率神经网络 | 第47-50页 |
| ·贝叶斯定理与模式识别 | 第47-49页 |
| ·概率神经网络模型结构图 | 第49-50页 |
| ·概率神经网络分类原理 | 第50页 |
| ·径向基概率神经网络 | 第50-54页 |
| ·径向基概率神经网络模型 | 第50-54页 |
| ·径向基概率神经网络的映射能力 | 第54页 |
| ·算法整体流程 | 第54-55页 |
| ·本章小节 | 第55-56页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第56-66页 |
| ·系统开发背景 | 第56-57页 |
| ·系统整体流程 | 第57-62页 |
| ·系统结构 | 第57-58页 |
| ·实验流程 | 第58-62页 |
| ·系统实现细节 | 第62-65页 |
| ·系统实现内容及特点与难点 | 第65-66页 |
| 第五章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·本文的主要工作和结论 | 第66-67页 |
| ·未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者在研究生期间发表的论文 | 第73页 |
