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基于多特征的分层图像检索技术研究及应用实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 图像检索的研究现状及存在的问题第11-13页
    1.3 本文的主要研究内容及创新第13-14页
    1.4 本文的章节安排第14-16页
第二章 基于内容的图像检索理论及技术第16-30页
    2.1 基于内容的图像检索系统结构第16页
    2.2 图像视觉特征第16-27页
        2.2.1 颜色特征第17-21页
        2.2.2 纹理特征第21-24页
        2.2.3 形状特征第24-27页
    2.3 相似性度量方法第27-28页
    2.4 图像检索性能评价准则第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于稀疏分类的图像筛选第30-46页
    3.1 基本思想第30-31页
    3.2 CEDD特征提取第31-38页
        3.2.1 颜色信息第31-35页
        3.2.2 边缘纹理信息第35-38页
        3.2.3 CEDD特征第38页
    3.3 稀疏分类第38-41页
        3.3.1 稀疏求解及表示第38-39页
        3.3.2 稀疏重建第39-40页
        3.3.3 改进的稀疏分类第40-41页
    3.4 实验第41-45页
        3.4.1 稀疏解参数分析第42-43页
        3.4.2 传统SRC分类结果分析第43页
        3.4.3 本文多类别SRC分类结果分析第43-44页
        3.4.4 分类方法结果分析第44-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 多特征融合的精确图像检索第46-62页
    4.1 基本思想及流程第46页
    4.2 SiftBowDirfk特征提取第46-55页
        4.2.1 SIFT特征提取第47-50页
        4.2.2 BOW视觉词典构造及图像表示第50-53页
        4.2.3 引入Dirichlet Fisher核特征转换第53-55页
        4.2.4 SiftBowDirfk特征第55页
    4.3 本文的加权特征融合算法第55-56页
    4.4 实验结果与分析第56-61页
        4.4.1 Dirichlet Fisher核特征转换性能分析第56-57页
        4.4.2 单一特征检索性能分析第57-58页
        4.4.3 多特征融合检索性能分析第58-60页
        4.4.4 分层图像检索性能分析第60-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第五章 多特征分层技术在商品检索应用的系统实现第62-71页
    5.1 系统设计与实现第62-65页
        5.1.1 系统模块设计第62-63页
        5.1.2 系统流程设计第63-64页
        5.1.3 系统界面设计第64-65页
    5.2 实验平台与数据第65-66页
    5.3 实验结果及分析第66-70页
        5.3.1 商品筛选层实验及分析第66-67页
        5.3.2 精确商品检索层实验及分析第67-68页
        5.3.3 多特征分层商品检索实验及分析第68-69页
        5.3.4 商品检索界面显示第69-70页
        5.3.5 商品检索时间分析第70页
    5.4 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 本文内容总结第71-72页
    6.2 未来工作展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页

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