基于空间邻域词袋模型的图像标注技术

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-15页
·研究背景与意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-13页
·本文结构	第13-15页
2. 场景分类技术介绍	第15-29页
·场景分类引言	第15-16页
·词袋模型	第16-18页
·SIFT 尺度不变关键点	第18-20页
·视觉词汇表	第20-22页
·支持向量机学习	第22-23页
·基于用户先验的目标提取	第23-27页
·本章小结	第27-29页
3. 融合空间信息场景分类	第29-39页
·空间金字塔模型	第29-33页
·融合空间邻域信息场景分类算法	第33-35页
·实验结果	第35-38页
·本章小结	第38-39页
4. 融合邻域信息和多尺度分割的图像标注技术	第39-54页
·引言	第39页
·多分割模型	第39-41页
·融合相邻区域的特征信息	第41-43页
·Graph Cut 介绍	第43-45页
·条件随机场对分类结果的优化	第45-46页
·实验结果	第46-53页
·本章总结	第53-54页
5 系统分析	第54-57页
·数据集的选取	第54页
·评价方法	第54-55页
·实验环境	第55页
·系统分析	第55-56页
·本章小结	第56-57页
6 总结与展望	第57-59页
·工作总结	第57页
·未来工作	第57-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-65页
附录 1 攻读学位期间发表论文研究成果	第65页