基于机器学习的图像检索方法研究



基于机器学习的图像检索方法研究

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基于机器学习的图像检索方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 研究课题的背景和意义	第10-11页
· 国内外研究现状综述	第11-15页
· 论文主要工作和组织结构	第15-17页
第2章相关理论概述	第17-37页
· 基于内容的图像检索	第17-19页
· CBIR的主要任务	第17-19页
· 多媒体对象模型	第19-20页
· 图像库的预处理	第20-21页
· 语义建模	第21-22页
· 相关反馈	第22-23页
· 分类	第23-24页
· 贝叶斯分类方法	第24-29页
· 贝叶斯定理	第24页
· 贝叶斯定理在分类中的应用	第24-26页
· 朴素贝叶斯分类器	第26-27页
· 朴素贝叶斯分类器应用举例	第27-28页
· 朴素贝叶斯分类器的特征	第28-29页
· 支持向量机	第29-36页
· 支持向量机简介	第29-32页
· 线性分类器	第32-36页
· 本章小结	第36-37页
第3章基于半监督学习和相关反馈的图像检索算法	第37-48页
· 引言	第37-38页
· 主要研究工作	第38-40页
· RCAS算法	第40-47页
· 从日志中挖掘语义相似性	第41-42页
· 从标记和未标记的图像学习视觉相似性	第42-44页
· 从视觉内容和隐藏语义协同学习相似性	第44-47页
· 本章小结	第47-48页
第4章实验结果分析与性能评估	第48-59页
· 引言	第48-49页
· 实验环境和设置	第49-50页
· 算法对比实验	第50-51页
· 性能评估	第51-58页
· 准确率和召回率	第51-52页
· 实验结果	第52-58页
· 本章小结	第58-59页
第5章基于内容的图像检索系统设计与实现	第59-67页
· 引言	第59页
· 需求分析	第59-62页
· 总体结构框架	第60页
· 子功能模块划分	第60-62页
· 系统实现	第62-66页
· 系统开发和运行环境	第62-63页
· 系统界面	第63-64页
· 系统流程及实现细节	第64-66页
· 本章小结	第66-67页
第6章总结与展望	第67-69页
参考文献	第69-74页
致谢	第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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