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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,点击这进入下载页面
 
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