| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 近重复图像去冗技术综述 | 第16-32页 |
| 2.1 技术概要 | 第16-23页 |
| 2.1.1 图像特征 | 第16-20页 |
| 2.1.2 图像聚类算法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 倒排索引 | 第21-22页 |
| 2.1.4 图像相关性分析算法 | 第22-23页 |
| 2.2 FAIDA:一种快速精确的图像消冗方案 | 第23-25页 |
| 2.3 Geo-tag:基于带地理标签的近重复照片去冗方案 | 第25-28页 |
| 2.4 K-way:网络垃圾图像过滤方案 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于PageRank算法的近重复图像去冗方案 | 第32-51页 |
| 3.1 系统流程 | 第32-33页 |
| 3.2 方案设计 | 第33-42页 |
| 3.2.1 近重复图像聚类 | 第33-39页 |
| 3.2.2 冗余图像去除 | 第39-42页 |
| 3.3 实验评估 | 第42-50页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第42-43页 |
| 3.3.2 相关工作 | 第43-44页 |
| 3.3.3 性能评估标准 | 第44-45页 |
| 3.3.4 参数评估 | 第45-46页 |
| 3.3.5 性能分析 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小节 | 第50-51页 |
| 第四章 基于融合IRG分析的近重复图像去冗方案 | 第51-65页 |
| 4.1 系统流程 | 第51-52页 |
| 4.2 方案设计 | 第52-59页 |
| 4.2.1 基于全局特征的粗略聚类 | 第52-55页 |
| 4.2.2 基于局部特征的聚类优化 | 第55-56页 |
| 4.2.3 IRG的构建与融合 | 第56-58页 |
| 4.2.4 初始图像追踪 | 第58-59页 |
| 4.3 实验评估 | 第59-64页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第59-60页 |
| 4.3.2 评估标准和对比方案 | 第60页 |
| 4.3.3 聚类性能评估 | 第60-61页 |
| 4.3.4 参数设置 | 第61-62页 |
| 4.3.5 去冗性能评估 | 第62-63页 |
| 4.3.6 效率分析 | 第63-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结及展望 | 第65-67页 |
| 5.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |