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基于视觉兴趣区域的相似性分析与图像推荐

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 研究背景第12页
    1.3 研究现状和发展趋向第12-15页
        1.3.1 国内研究现状第13-14页
        1.3.2 国外研究现状第14页
        1.3.3 发展趋向第14-15页
    1.4 总体方案第15-18页
        1.4.1 视觉兴趣区域第16-17页
        1.4.2 相似性分析第17页
        1.4.3 图像推荐第17页
        1.4.5 总体设计第17-18页
    1.5 本章小结第18-19页
第二章 注视焦点图的提取第19-34页
    2.1 眼动仪第19-20页
        2.1.1 眼动仪简介第19-20页
        2.1.2 眼动仪交互过程第20页
    2.2 眼动数据预处理第20-22页
        2.2.1 确定有效注视信息第21页
        2.2.2 眼动数据坐标变换第21-22页
    2.3 区域生长法获取注视焦点图第22-25页
        2.3.1 区域生成法概述第22-23页
        2.3.2 注视点区域生长过程第23-24页
        2.3.3 焦点图的坐标集合第24页
        2.3.4 焦点图的注视程度第24-25页
    2.4 焦点图底层特征提取第25-30页
        2.4.1 纹理特征提取第25-26页
        2.4.2 颜色特征提取第26-28页
        2.4.3 形状特征提取第28-30页
    2.5 实验和分析第30-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第三章 视觉兴趣区域VROI的确定第34-44页
    3.1 模板匹配算法下的相关系数第35-36页
        3.1.1 矩形化焦点图第35页
        3.1.2 矩形区域的相关系数第35-36页
    3.2 加权融合特征向量间距离方法的相似性度量第36-38页
        3.2.1 特征的归一化处理第37页
        3.2.2 加权融合各特征距离第37-38页
    3.3 K-MEANS聚类方式获取视觉兴趣区域VROI第38-41页
        3.3.1 距离矩阵第38-39页
        3.3.2 k-means聚类过程和VROI的表示第39-41页
    3.4 实验和分析第41-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 测试图像处理和相似性分析第44-54页
    4.1 九宫格随机点选择方法第44-48页
        4.1.1 多组随机点中的优选组第45-47页
        4.1.2 单组随机点均进行区域生长方式第47页
        4.1.3 上述两种方式的结合第47-48页
    4.2 模拟注视焦点图的底层特征提取第48页
    4.3 模拟注视焦点图在测试图像中的显著性第48-49页
    4.4 VROI和测试图像基于区域的相似性分析第49-51页
        4.4.1 像素占比加权方式下的相似性度量第49-50页
        4.4.3 测试图像和VROI的相似归类第50-51页
    4.5 实验和分析第51-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第五章 基于相似性分析结果进行图像推荐第54-61页
    5.1 VROI对应的相似集的存储方式第55-56页
    5.2 相似性阈值和图像推荐数量第56-58页
        5.2.1 需求图像数量下相似性阈值的设定第56-57页
        5.2.2 程序中直接控制所推荐图像的数量第57页
        5.2.3 两者间的比较第57-58页
    5.3 图像推荐算法设计第58-60页
        5.3.1 推荐算法的描述第58-59页
        5.3.2 改变VROI倾向顺序的量值第59-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
    6.1 成果和创新第61-62页
        6.1.1 论文成果第61-62页
        6.1.2 论文创新点第62页
    6.2 未来展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-70页
攻读硕士学位期间参与科研项目第70-71页

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