摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
1.2 研究现状 | 第13-17页 |
1.2.1 少数民族服饰教育资源数字化现状 | 第13-14页 |
1.2.2 图像检索技术发展现状 | 第14-16页 |
1.2.3 图像检索技术在民族服饰检索中的应用 | 第16-17页 |
1.3 论文结构 | 第17-18页 |
第2章 民族服饰图像教育资源检索技术 | 第18-31页 |
2.1 少数民族服饰图像教育资源库的构建 | 第18-22页 |
2.1.1 民族服饰图像教育资源获取 | 第18-21页 |
2.1.2 图片预处理与图片库选取 | 第21-22页 |
2.2 基于内容的检索技术 | 第22-26页 |
2.2.1 基于颜色特征的图像检索 | 第22-23页 |
2.2.2 基于纹理特征的图像检索 | 第23-25页 |
2.2.3 基于形状特征的图像检索 | 第25-26页 |
2.3 基于全文的检索技术 | 第26-30页 |
2.3.1 基于Lucene的检索技术 | 第27-28页 |
2.3.2 基于LIRE的检索技术 | 第28-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-31页 |
第3章 卷积神经网络及相关算法 | 第31-46页 |
3.1 神经网络 | 第31-37页 |
3.1.1 神经网络概述 | 第31-34页 |
3.1.2 MLP(多层神经网络) | 第34-35页 |
3.1.3 神经网络BP算法 | 第35-37页 |
3.2 卷积神经网络原理及结构 | 第37-42页 |
3.2.1 卷积神经网络概述及原理 | 第37-38页 |
3.2.2 卷积神经网络结构 | 第38页 |
3.2.3 卷积与采样 | 第38-40页 |
3.2.4 Softmax回归 | 第40-42页 |
3.3 Caffe卷积神经网络框架 | 第42-44页 |
3.3.1 Caffe框架简介 | 第42-43页 |
3.3.2 Caffe架构核心模块 | 第43-44页 |
3.3.3 Caffe开发环境搭建 | 第44页 |
3.4 本章小结 | 第44-46页 |
第4章 基于卷积神经网络的民族服饰图像教育资源检索 | 第46-71页 |
4.1 引言 | 第46页 |
4.2 民族服饰图像数据库的建立 | 第46-49页 |
4.2.1 图像存储数据库的选取 | 第47页 |
4.2.2 数据ER图分析 | 第47-49页 |
4.3 样本预处理 | 第49-55页 |
4.3.1 训练数据集的选取 | 第49-51页 |
4.3.2 滤波去噪处理 | 第51-54页 |
4.3.3 图片归一化处理 | 第54-55页 |
4.4 卷积神经网络结构模型 | 第55-60页 |
4.4.1 LeNet网络模型 | 第55-56页 |
4.4.2 AlexNet网络模型 | 第56-57页 |
4.4.3 CaffeNet网络模型 | 第57-58页 |
4.4.4 训练效率对比 | 第58-60页 |
4.5 民族服饰图像特征提取及检索 | 第60-66页 |
4.5.1 神经网络训练 | 第61-62页 |
4.5.2 民族服饰特征提取 | 第62-65页 |
4.5.3 相似性匹配与检索 | 第65-66页 |
4.6 实验结果及分析 | 第66-69页 |
4.6.1 民族服饰检索准确率 | 第66-67页 |
4.6.2 系统检索性能对比 | 第67-69页 |
4.7 本章小结 | 第69-71页 |
第5章 民族服饰图像教育资源检索系统设计与实现 | 第71-85页 |
5.1 系统可行性分析 | 第71-72页 |
5.1.1 政策可行性 | 第71页 |
5.1.2 经济可行性 | 第71-72页 |
5.1.3 技术可行性 | 第72页 |
5.2 系统需求分析 | 第72-77页 |
5.2.1 业务需求分析 | 第72-73页 |
5.2.2 功能需求分析 | 第73-76页 |
5.2.3 非功能性需求 | 第76-77页 |
5.3 系统设计 | 第77-80页 |
5.3.1 系统框架设计 | 第77-79页 |
5.3.2 数据库设计 | 第79-80页 |
5.4 系统实现 | 第80-84页 |
5.4.1 开发环境设置 | 第80页 |
5.4.2 系统展示 | 第80-84页 |
5.5 本章小结 | 第84-85页 |
第6章 总结与展望 | 第85-87页 |
6.1 总结 | 第85-86页 |
6.2 展望 | 第86-87页 |
参考文献 | 第87-91页 |
攻读学位期间发表的论文和研究成果 | 第91-92页 |
致谢 | 第92页 |