基于区域特征的有监督图像语义标注

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基于区域特征的有监督图像语义标注

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基于区域特征的有监督图像语义标注

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
· 图像标注的研究背景和意义	第9-11 页
· 研究现状	第11-12 页
· 论文的主要研究内容	第12 页
· 论文的章节安排	第12-14 页
第二章图像语义标注的相关技术概述	第14-23 页
· 图像标注的发展历程	第14-16 页
· 图像语义描述模型	第16-17 页
· 图像语义检索的组成模块	第17-22 页
· 底层特征提取与表达	第17-19 页
· 相似性度量方法	第19-20 页
· “语义鸿沟”缩减	第20-22 页
· 本章小结	第22-23 页
第三章基于GMM 的有监督图像语义标注	第23-40 页
· 基于图像区域的监督语义概念标注	第23-25 页
· 基于GMM 的有监督图像语义标注方法	第25-31 页
· 图像分割和底层特征提取	第25-27 页
· 利用EM 算法和GMM 表示图像的语义	第27-29 页
· 基于决策融合和去噪的监督图像语义学习算法	第29-30 页
· 图像语义概念的自动标注	第30-31 页
· 实验配置和标注性能评价标准	第31-36 页
· 实验设置	第31-35 页
· 实验标注性能评价标准	第35-36 页
· 实验结果与分析	第36-39 页
· Trecvid2005	第36-38 页
· Corel5K	第38-39 页
· 本章小结	第39-40 页
第四章基于区域间关系的有监督图像语义标注	第40-48 页
· 基于区域间关系的方法的基本理论	第40-41 页
· 一种基于图像区域间关系的图像标注方法	第41-44 页
· 图像分割方法和底层特征的提取	第41-42 页
· 图像区域间关系的表示方法	第42-43 页
· 考虑图像区域间关系的图像标注方法	第43-44 页
· 实验结果	第44-47 页
· 实验配置	第44 页
· 实验结果及分析比较	第44-47 页
· 本章小结	第47-48 页
第五章总结和展望	第48-50 页
· 总结	第48 页
· 今后的工作和展望	第48-50 页
参考文献	第50-56 页
攻读硕士学位期间发表的论文	第56-57 页
缩略词表	第57-58 页
致谢	第58-59 页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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