基于深度学习的动物图像检索算法研究

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基于深度学习的动物图像检索算法研究

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基于深度学习的动物图像检索算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章绪论	第10-19页
· 课题研究背景和意义	第10-12页
· 国内外研究现状	第12-17页
· 动物图像检索的研究现状	第12-16页
· 深度学习的研究现状	第16-17页
· 本文的主要研究内容	第17-19页
第2章基于内容的图像检索	第19-51页
· 基于内容的图像检索系统结构	第19-20页
· 图像的特征提取	第20-45页
· 颜色特征	第20-24页
· 形状特征	第24-35页
· 纹理特征	第35-45页
· 图像的特征匹配	第45-49页
· 常用的特征相似度匹配度量	第45-47页
· 颜色特征匹配	第47-48页
· 形状特征匹配	第48页
· 纹理特征匹配	第48-49页
· 图像检索的评判标准	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
第3章深度学习的相关理论	第51-63页
· 深度学习概述	第51-53页
· 深度学习的简介	第51页
· 深度学习基本思想	第51-52页
· 深度学习的网络结构和训练方法	第52-53页
· 深度学习常用模型与方法	第53-62页
· 自动编码器	第53-55页
· 稀疏自编码网络	第55-57页
· 深度信念网络	第57-59页
· 深度卷积网络	第59-62页
· 本章小结	第62-63页
第4章基于深度学习的动物图像检索研究	第63-74页
· 图像库的建立	第63页
· 基于内容的动物图像检索	第63-68页
· 基于颜色直方图特征的动物图像检索	第63-65页
· 基于SIFT形状特征的动物图像检索	第65-67页
· 基于Gabor小波纹理特征的动物图像检索	第67-68页
· 深度卷积网络	第68-72页
· 网络结构的建立	第68-70页
· 网络的训练	第70-71页
· 检索结果	第71-72页
· 检索结果对比分析	第72-73页
· 本章小结	第73-74页
结论	第74-75页
参考文献	第75-80页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果	第80-81页
致谢	第81-82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。

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