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基于视觉词典稀疏表示的商品检索
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基于视觉词典稀疏表示的商品检索
论文目录
致谢
第1-6页
摘要
第6-7页
ABSTRACT
第7-11页
1 绪论
第11-19页
1.1 研究背景及意义
第11-14页
1.1.1 商品检索的背景
第11-12页
1.1.2 基于内容的图像检索背景
第12-14页
1.2 图像检索现有方法研究
第14-16页
1.2.1 基于颜色的图像检索
第14-15页
1.2.2 基于纹理的图像检索
第15-16页
1.2.3 基于形状的图像检索
第16页
1.3 图像检索研究的热点及难点
第16-17页
1.4 本文研究内容
第17-19页
2 基于视觉词袋(Bovw)方法的图像检索
第19-31页
2.1 视觉词袋图像检索概述
第19-21页
2.1.1 视觉词袋模型简介
第19-20页
2.1.2 视觉词袋图像检索整体框架
第20-21页
2.2 Sift特征描述子
第21-23页
2.3 视觉词典的建立
第23-26页
2.3.1 K-means
第24页
2.3.2 模糊K-means
第24-25页
2.3.3 近似K-means
第25页
2.3.4 分层K-means
第25-26页
2.4 图像的相似性匹配
第26-27页
2.4.1 将描述子量化到视觉词典
第26页
2.4.2 特征相似性计算
第26-27页
2.5 倒排索引
第27-29页
2.6 图像检索的评价指标
第29-30页
2.7 本章小结
第30-31页
3 基于视觉词典稀疏表示分类的图像检索
第31-43页
3.1 图像分类常用方法
第31-32页
3.2 稀疏表示理论
第32-37页
3.2.1 信号稀疏表示模型
第33-34页
3.2.2 稀疏编码
第34-36页
3.2.3 字典构造
第36-37页
3.3 稀疏表示分类器的使用
第37-41页
3.4 本章小结
第41-43页
4 基于自适应特征融合的图像检索
第43-61页
4.1 特征融合
第43-44页
4.2 融合特征描述子
第44-52页
4.2.1 二进制嵌入的Sift特征描述子
第44-46页
4.2.2 Gist特征
第46-49页
4.2.3 HSV特征
第49-51页
4.2.4 CNN特征
第51-52页
4.3 特征融合
第52-55页
4.3.1 融合法则
第52-54页
4.3.2 计算权重
第54-55页
4.4 实验结果及分析
第55-59页
4.5 本章小结
第59-61页
5 商品检索系统的设计与实现
第61-71页
5.1 商品检索的系统框架
第61-63页
5.2 图像数据库简介
第63-64页
5.3 图像检索的系统原型
第64-69页
5.3.1 图像分类识别模块功能与设计描述
第65-67页
5.3.2 特征提取和检索模块功能与设计描述
第67-69页
5.4 实验结果及分析
第69-70页
5.5 本章小结
第70-71页
6 总结与展望
第71-72页
参考文献
第72-75页
作者简历
第75-77页
学位论文数据集
第77页
本篇论文共
77
页,
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。
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