基于Bag of Features的图像分类和检索研究



基于Bag of Features的图像分类和检索研究

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基于Bag of Features的图像分类和检索研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-11页
· 课题研究的意义	第7-8页
· 国内外研究现状和发展	第8-9页
· 论文主要工作	第9页
· 论文章节安排	第9-11页
第二章图像的描述特征与高维数据索引技术	第11-25页
· 图像特征	第11-12页
· 图像的局部特征检测器	第12-13页
· 尺度不变检测器	第12-13页
· 仿射不变性检测器	第13页
· 局部特征描述算子	第13-15页
· 描述算子技术概述	第14-15页
· 常见描述算子	第15页
· SIFT局部特征	第15-19页
· SIFT算法	第16-18页
· SIFT优缺点分析	第18-19页
· 高维数据索引技术	第19-23页
· iDistance索引方法	第19-21页
· 向量近似方法	第21-23页
· 本章小结	第23-25页
第三章基于BOF的图像分类	第25-45页
· 图像语义描述的发展	第25-26页
· BOF的构建过程	第26-33页
· 检测和描述图像块	第27-28页
· 聚类算法简介	第28-29页
· K-Means聚类算法	第29-31页
· 码书对基于BOF的图像分类的影响因素	第31页
· 目标图像的BOF量化过程	第31-33页
· 基于BOF的图像分类技术	第33-36页
· PLSA分类算法	第33-35页
· SVM分类算法	第35-36页
· 实验与结果分析	第36-42页
· 实验结果的评估标准	第38-39页
· 兴趣点检测器评估	第39-40页
· 加权策略和码书尺寸的评估	第40-42页
· SVM核评估	第42页
· 本章小结	第42-45页
第四章基于BOF的图像搜索	第45-59页
· 图像检索技术的发展	第45-46页
· 穷尽搜索算法和SEA算法	第46-47页
· 多分辨率BOF	第47-53页
· 均匀量化方法（MRSA）构建多分辨率BOF	第47-49页
· 非均匀量化方法构建多分辨率BOF	第49-52页
· 使用VA-file的多分辨率BOF	第52页
· 基于多分辨BOF的图像查询算法	第52-53页
· 实验与结果分析	第53-58页
· 多分辨率BOF在检索中准确度方面的评估	第54-55页
· 候选者过滤效率实验结果比较	第55-57页
· 计算时间复杂度的比较	第57-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章总结与展望	第59-61页
· 工作总结	第59-60页
· 工作展望	第60-61页
参考文献	第61-67页
致谢	第67-69页
研究成果	第69-70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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