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图像检索的归并多示例学习算法

摘要第2-3页
Abstract第3页
目录第4-6页
第一章 引言第6-8页
    1.1 研究背景第6-7页
    1.2 论文安排第7-8页
第二章 基于区域的图像检索技术第8-22页
    2.1 图像分割第8-11页
    2.2 低层次特征提取第11-14页
        2.2.1 颜色特征第12-13页
        2.2.2 纹理特征第13页
        2.2.3 形状特征第13-14页
        2.2.4 其他特征第14页
    2.3 多示例学习(MIL)第14-21页
        2.3.1 多示例学习第14-19页
        2.3.2 其他多示例学习算法第19-21页
    2.4 交叉检验(k-fold Cross-Validation)第21-22页
第三章 我们的算法MergeMIL第22-34页
    3.1 改进的JSEG图像分割算法第23-25页
    3.2 特征提取第25-27页
    3.3 分类算法第27-34页
        3.3.1 K-means聚类第28-32页
        3.3.2 聚类中心的筛选融合第32-34页
第四章 实验部分第34-38页
第五章 工作展望第38-40页
参考文献第40-45页
致谢第45页

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