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图像检索中的特征表示模型和多信息源融合方式的研究

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图像检索中的特征表示模型和多信息源融合方式的研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-15页
第1章 绪论第15-21页
  · 课题研究的背景第15-16页
  · 本文的主要研究工作第16页
  · 本文的主要研究成果第16-18页
  · 本文结构安排第18-19页
  参考文献第19-21页
第2章 图像检索技术综述第21-37页
  · 图像检索第21-23页
  · 图像特征表示第23-27页
    · 全局特征第24-25页
    · 局部特征第25-27页
  · 多信息源融合方式第27-29页
  · 图像的聚类技术第29-30页
  · 图像相似性的度量第30-31页
  · 迁移学习第31-32页
  · 小结第32页
  参考文献第32-37页
第3章 Bag-of-Phrases图像特征表示模型第37-57页
  · Bag-of-Words模型第37-46页
    · SIFT特征提取第38-44页
    · K-means聚类构建视觉词典第44-46页
    · 特征矢量量化第46页
  · Bag-of-Phrases模型第46-52页
    · 引言第47-48页
    · BoP模型概述第48-49页
    · 视觉词汇的形成——层次聚类第49-50页
    · 视觉短语的构建——视觉词汇的空间位置共现模式第50-52页
  · 实验第52-55页
    · 数据集第52页
    · 分类工具及性能评价准则第52-53页
    · 实验设置及参数选择第53页
    · 实验结果与分析第53-55页
  · 关于BoP特征表示模型的进一步讨论第55页
  · 小结第55页
  参考文献第55-57页
第4章 基于多媒体信息融合的网络图像聚类第57-69页
  · 引言第57-58页
  · 动态加权聚类的框架第58页
  · 动态权重的学习第58-60页
  · 加权相似矩阵第60-61页
  · 对称非负矩阵分解第61-62页
  · 实验第62-67页
    · 数据集第62-63页
    · 实验设置第63-65页
    · 实验结果与分析第65-67页
  · 小结第67页
  参考文献第67-69页
第5章 基于多媒体信息融合的网络图像分类第69-96页
  · 引言第69-70页
  · 动态加权分类算法第70-71页
  · 基于图像区域的语义概念融合第71-76页
    · 语义概念的提取第72-73页
    · 图像分割第73-74页
    · 图像区域的特征提取第74页
    · 基于区域的语义概念分类第74-76页
  · 多媒体信息融合框架第76-83页
    · 多媒体信息融合框架的流程图第76-78页
    · 文本数据的预处理第78-81页
    · 基于多媒体信息融合框架的分类第81-83页
  · 实验第83-94页
    · 数据集第83-85页
    · 分类工具及性能评价准则第85-86页
    · 实验设置第86-87页
    · 实验结果与分析第87-94页
  · 小结第94页
  参考文献第94-96页
第6章 基于交叉域相关性知识的网络多媒体目标分类第96-113页
  · 引言第96-98页
  · 框架概述第98页
  · 相关性知识的提取第98-100页
  · 特征的生成及分类第100-101页
  · 实验第101-110页
    · 数据集第102页
    · 实验工具及性能评价准则第102-103页
    · 实验结果与分析第103-110页
  · 小结第110-111页
  参考文献第111-113页
第7章 总结和展望第113-117页
  · 论文总结第113-115页
  · 研究展望第115-117页
攻读博士学位期间发表的学术论文第117-118页
致谢第118-119 页

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