基于局部不变特征融合的图像检索技术研究

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基于局部不变特征融合的图像检索技术研究

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基于局部不变特征融合的图像检索技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 课题研究现状	第11-12页
1.3 本论文的研究内容与创新	第12-13页
1.4 本论文结构安排	第13-14页
第二章基于局部不变特征的图像检索基础	第14-23页
2.1 基于内容的图像检索基础	第14-17页
2.1.1 基本框架	第14-15页
2.1.2 图像特征提取	第15-16页
2.1.3 特征匹配	第16-17页
2.2 图像局部不变特征	第17-19页
2.2.1 Hessian-Affine检测算子	第18-19页
2.2.2 SIFT描述子	第19页
2.3 基于局部不变特征的图像相似度度量	第19-20页
2.3.1 匹配原则	第20页
2.3.2 融合原则	第20页
2.4 图像检索数据库与性能评价标准	第20-22页
2.4.1 实验图像数据库描述	第20-22页
2.4.2 性能评价标准	第22页
2.5 本章小结	第22-23页
第三章基于BOW模型的局部不变特征融合方法研究	第23-41页
3.1 词袋模型	第23-25页
3.1.1 文本词袋模型	第23-24页
3.1.2 视觉词袋模型	第24-25页
3.2 基于BOW模型的局部不变特征融合方法	第25-29页
3.2.1 基于K-means的字典学习	第25-26页
3.2.2 特征编码	第26-28页
3.2.3 特征池化	第28页
3.2.4 算法问题分析	第28-29页
3.3 改进的基于BOW模型的局部不变特征融合算法	第29-35页
3.3.1 基于Kd-Tree的特征编码	第30-31页
3.3.2 特征系数的白化处理	第31-32页
3.3.3 表示向量的幂律归一化处理	第32页
3.3.4 基于稀疏自编码器的特征优化	第32-34页
3.3.5 算法总结	第34-35页
3.4 图像检索实验	第35-40页
3.4.1 实验环境描述	第35-36页
3.4.2 实验数据分析	第36-40页
3.5 本章小结	第40-41页
第四章基于Fisher Kernel的局部不变特征融合方法研究	第41-59页
4.1 费希尔核模型	第41-42页
4.2 基于Fisher Kernel的局部不变特征融合算法	第42-47页
4.2.1 基于高斯混合模型的费希尔向量	第42-44页
4.2.2 局部融合的描述子向量	第44-45页
4.2.3 三角嵌入法	第45-46页
4.2.4 算法总结	第46-47页
4.3 基于局部约束线性编码的费希尔向量	第47-53页
4.3.1 稀疏表示模型与局部约束线性编码	第47-49页
4.3.2 字典梯度向量	第49-50页
4.3.3 费希尔信息矩阵	第50-51页
4.3.4 改进的白化降维算法	第51-52页
4.3.5 算法总结	第52-53页
4.4 图像检索实验	第53-58页
4.4.1 基本实验步骤	第53-54页
4.4.2 算法参数分析与优化	第54-57页
4.4.3 综合实验效果对比	第57-58页
4.5 本章小结	第58-59页
第五章总结与展望	第59-61页
5.1 本文工作总结	第59-60页
5.2 未来工作展望	第60-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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