基于深度神经网络的图像检索算法的研究

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基于深度神经网络的图像检索算法的研究

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基于深度神经网络的图像检索算法的研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究的背景和意义	第9页
1.2 基于内容图像检索的研究历史，现状以及发展趋势	第9-12页
1.3 本文的主要工作和组织结构	第12-14页
第二章基于内容图像检索的相关理论与技术	第14-26页
2.1 CBIR的基本内容和基本结构	第14-15页
2.2 基于卷积神经网络的图像特征提取方法	第15-22页
2.2.1 卷积神经网络基本理论	第15页
2.2.2 卷积神经网络训练过程	第15-20页
2.2.3 卷积神经网络框架介绍	第20-22页
2.3 特征向量相似性度量方法	第22-24页
2.4 检索性能评价标准	第24-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章基于卷积神经网络和高效流形排序的图像检索	第26-43页
3.1 基于VGG-net的图像特征提取	第26-28页
3.2 特征降维	第28-32页
3.2.1 PCA基本理论	第28-29页
3.2.2 KPCA基本理论	第29-32页
3.3 基于图论的流形排序	第32-33页
3.4 高效流形排序	第33-35页
3.4.1 构建权重图	第33-34页
3.4.2 EMR的高效性计算	第34-35页
3.5 实验结果讨论与分析	第35-42页
3.5.1 图像库	第35-36页
3.5.2 实验结果	第36-42页
3.5.2.1 确定种子点的数量	第36-37页
3.5.2.2 Corel-1000 图像库上的实验结果	第37-40页
3.5.2.3 Caltech-70 图像库上的实验结果	第40-42页
3.6 本章小结	第42-43页
第四章基于眼动数据和相关反馈的图像检索	第43-61页
4.1 引言	第43-44页
4.2 图像初步检索	第44-49页
4.2.1 多类别分类的SVM算法	第44-46页
4.2.2 FCM聚类	第46-47页
4.2.3 图像初步筛选算法过程	第47-49页
4.3 眼动数据指导下的相关反馈	第49-56页
4.3.1 眼动数据的获取	第49-53页
4.3.2 相关反馈	第53-56页
4.4 实验结果与分析	第56-59页
4.4.1 图像库	第56页
4.4.2 实验结果	第56-59页
4.5 本章小结	第59-61页
第五章总结和展望	第61-63页
5.1 总结	第61-62页
5.2 未来工作展望	第62-63页
参考文献	第63-67页
研究生期间科研成果	第67-68页
致谢	第68-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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