基于多特征的分层图像检索技术研究及应用实现

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基于多特征的分层图像检索技术研究及应用实现

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基于多特征的分层图像检索技术研究及应用实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 课题研究背景及意义	第10-11页
1.2 图像检索的研究现状及存在的问题	第11-13页
1.3 本文的主要研究内容及创新	第13-14页
1.4 本文的章节安排	第14-16页
第二章基于内容的图像检索理论及技术	第16-30页
2.1 基于内容的图像检索系统结构	第16页
2.2 图像视觉特征	第16-27页
2.2.1 颜色特征	第17-21页
2.2.2 纹理特征	第21-24页
2.2.3 形状特征	第24-27页
2.3 相似性度量方法	第27-28页
2.4 图像检索性能评价准则	第28-29页
2.5 本章小结	第29-30页
第三章基于稀疏分类的图像筛选	第30-46页
3.1 基本思想	第30-31页
3.2 CEDD特征提取	第31-38页
3.2.1 颜色信息	第31-35页
3.2.2 边缘纹理信息	第35-38页
3.2.3 CEDD特征	第38页
3.3 稀疏分类	第38-41页
3.3.1 稀疏求解及表示	第38-39页
3.3.2 稀疏重建	第39-40页
3.3.3 改进的稀疏分类	第40-41页
3.4 实验	第41-45页
3.4.1 稀疏解参数分析	第42-43页
3.4.2 传统SRC分类结果分析	第43页
3.4.3 本文多类别SRC分类结果分析	第43-44页
3.4.4 分类方法结果分析	第44-45页
3.5 本章小结	第45-46页
第四章多特征融合的精确图像检索	第46-62页
4.1 基本思想及流程	第46页
4.2 SiftBowDirfk特征提取	第46-55页
4.2.1 SIFT特征提取	第47-50页
4.2.2 BOW视觉词典构造及图像表示	第50-53页
4.2.3 引入Dirichlet Fisher核特征转换	第53-55页
4.2.4 SiftBowDirfk特征	第55页
4.3 本文的加权特征融合算法	第55-56页
4.4 实验结果与分析	第56-61页
4.4.1 Dirichlet Fisher核特征转换性能分析	第56-57页
4.4.2 单一特征检索性能分析	第57-58页
4.4.3 多特征融合检索性能分析	第58-60页
4.4.4 分层图像检索性能分析	第60-61页
4.5 本章小结	第61-62页
第五章多特征分层技术在商品检索应用的系统实现	第62-71页
5.1 系统设计与实现	第62-65页
5.1.1 系统模块设计	第62-63页
5.1.2 系统流程设计	第63-64页
5.1.3 系统界面设计	第64-65页
5.2 实验平台与数据	第65-66页
5.3 实验结果及分析	第66-70页
5.3.1 商品筛选层实验及分析	第66-67页
5.3.2 精确商品检索层实验及分析	第67-68页
5.3.3 多特征分层商品检索实验及分析	第68-69页
5.3.4 商品检索界面显示	第69-70页
5.3.5 商品检索时间分析	第70页
5.4 本章小结	第70-71页
第六章总结与展望	第71-73页
6.1 本文内容总结	第71-72页
6.2 未来工作展望	第72-73页
致谢	第73-74页
参考文献	第74-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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