| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景 | 第12-16页 |
| ·网络成为信息化条件下舆论战的主战场 | 第12-13页 |
| ·图像式网络舆论攻击日益普遍且难以防范 | 第13页 |
| ·图像式网络舆论攻击的主要模式分析 | 第13-16页 |
| ·图像式网络舆论攻击的反制方法 | 第16-19页 |
| ·基于数字图像鉴别技术的反制方法 | 第17-18页 |
| ·基于数字图像举证技术的反制方法 | 第18-19页 |
| ·论文研究内容 | 第19-20页 |
| ·论文组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 面向图像式网络舆论攻击的数字图像举证反制相关技术研究 | 第22-28页 |
| ·数字图像举证技术的基本概念 | 第22-23页 |
| ·数字图像举证相关技术国内外研究现状 | 第23-27页 |
| ·概述 | 第23-24页 |
| ·图像举证中基于底层特征的相似图像检索方法 | 第24-26页 |
| ·图像举证中基于高层语义特征的相似图像检索方法 | 第26页 |
| ·结论与讨论 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于对象组合特征的公共事件图像检索方法 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·对象组合特征 | 第29-30页 |
| ·公共事件图像检索方法 | 第30-37页 |
| ·公共事件图像中感兴趣对象类别的挖掘 | 第30-31页 |
| ·基于TextonBoost 算法的结构化对象识别方法 | 第31-34页 |
| ·基于视觉颜色模型的非结构化对象识别方法 | 第34-35页 |
| ·公共事件图像的识别与分类 | 第35-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-41页 |
| ·感兴趣对象的识别结果 | 第37-39页 |
| ·对象组合特征的有效性验证 | 第39-40页 |
| ·具体公共事件的图像检索结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 举证反制中的相似图像检索方法研究 | 第42-62页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·构建实验数据集 | 第43-44页 |
| ·基于SIFT 特征的相似图像检索方法 | 第44-53页 |
| ·SIFT 特征及提取过程 | 第45-48页 |
| ·相似性度量与匹配准则 | 第48-50页 |
| ·基于RANSAC 的错误匹配点去除方法 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·基于对象的相似图像检索方法 | 第53-61页 |
| ·基于图模型的人机交互式图像对象分割方法 | 第54-56页 |
| ·图像对象的学习与自动标注 | 第56-58页 |
| ·基于对象的相似性度量与匹配准则 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于SIFT 和对象特征相结合的相似图像检索方法SOFC | 第62-68页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·相似图像检索方法SOFC | 第63-66页 |
| ·SOFC 方法的算法流程 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 结束语 | 第68-71页 |
| ·本文的主要工作 | 第68-69页 |
| ·进一步的研究方向 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第78页 |
