基于直推式支持向量机的图像分类算法研究与应用

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基于直推式支持向量机的图像分类算法研究与应用

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基于直推式支持向量机的图像分类算法研究与应用

论文目录
致谢	第1-6 页
中文摘要	第6-7 页
ABSTRACT	第7-10 页
1 引言	第10-17 页
· 研究背景	第10 页
· 机器学习分类	第10-16 页
· 有监督学习	第11-14 页
· 无监督学习	第14-15 页
· 半监督学习(直推式学习)	第15-16 页
· 本文行文结构	第16-17 页
2 半监督学习(Semi-supervised learning)	第17-26 页
· 直推式学习(Transdutive learning)	第17-22 页
· 直推式支持向量机(TSVM)	第17-20 页
· Co-Training算法	第20-22 页
· EM算法	第22 页
· 对于半监督学习的改进	第22-26 页
· 对SVM以及TSVM的改进算法	第22-25 页
· 其他对半监督学习算法的改进	第25-26 页
3 对于直推式支持向量机的改进算法MY-TSVM及实验	第26-39 页
· MY-TSVM算法介绍	第26-30 页
· TSVM的改进算法MY-TSVM	第26 页
· 时间复杂度上的改进	第26-29 页
· 其他方面的改进	第29-30 页
· 基于内容的图像检索	第30-33 页
· 图像内容的描述模型	第30-31 页
· 颜色特征的描述	第31-32 页
· 纹理特征的描述	第32-33 页
· 特征归一化	第33 页
· 初步实验结果和分析	第33-39 页
· 实验使用的图像集以及评价指标	第34 页
· 采用方法一(将距离δ内的点标注)的实验	第34-36 页
· 采用方法二(将距离最近m个点标注)的实验	第36-38 页
· 不足和改进	第38-39 页
4 实验检索系统的设计和实现	第39-59 页
· 实验检索系统的结构	第39-41 页
· 实验检索系统的整体架构	第39-40 页
· MY-TSVM在相关反馈检索中的应用	第40-41 页
· 图像检索系统功能介绍	第41-48 页
· 系统图像数据库结构介绍	第41-44 页
· 系统图像库的基本操作	第44-45 页
· 用户自定义创建语义类分类器	第45-46 页
· 渐进式感兴趣图像检索	第46-47 页
· 基于图像语义的图像自动分类	第47-48 页
· 图像检索的界面和其它功能	第48 页
· 实验检索系统使用的图像集及其特征	第48-50 页
· 实验使用的图像集及其特征	第48-49 页
· 关于特征选择	第49-50 页
· 实验检索系统的实验及示例	第50-59 页
· 实验设定	第50-51 页
· 实验过程	第51-53 页
· 实验结果	第53-59 页
5 总结和展望	第59-61 页
· 工作总结	第59 页
· 进一步的研究	第59-61 页
· 关于机器学习算法	第59 页
· 图像检索的语义特征	第59-60 页
· 关于图像检索方式	第60-61 页
参考文献	第61-64 页
作者简历	第64-66 页
学位论文数据集	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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