基于视觉词袋模型的图像标注研究



基于视觉词袋模型的图像标注研究

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基于视觉词袋模型的图像标注研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
第1章绪论	第9-21页
· 图像标注的研究背景	第9-10页
· 图像标注的模型与方法	第10-12页
· 基于机器学习的模型	第10-11页
· 基于概率统计的模型	第11-12页
· 基于检索的方法	第12页
· 图像标注研究的主要瓶颈	第12-15页
· 照度（Illumination）	第12-13页
1.3.2 遮挡与角度旋转（Occlusion and Rotation）	第13页
· 尺度(Scale)	第13-14页
· 同类差异与异类相似	第14-15页
· 图像标注的研究现状与进展	第15页
1.5 BoVW 建模图像标注	第15-19页
1.5.1 BoVW 模型的基本框架	第15-17页
1.5.2 BoVW 的研究现状与最新进展	第17-18页
1.5.3 BoVW 建模图像标注的基础性问题	第18-19页
· 本文的研究目的和任务	第19页
· 主要内容和结构安排	第19-21页
第2章 BoVW 模型的相关原理与背景知识	第21-33页
· 引言	第21页
· 视觉特征的类型	第21-23页
· 色彩特征	第22页
· 纹理特征	第22-23页
· 形状特征	第23页
2.2.4 不变性特征（Invariant Feature）	第23页
· 局部视觉特征的采样定位	第23-25页
· 稠密采样	第23-24页
· 稀疏采样	第24-25页
· 局部视觉特征的描述	第25-26页
· 视觉词汇表的构建	第26-28页
· 向量量化	第26页
2.5.2 高斯混合模型 GMM	第26-27页
· 稀疏编码	第27-28页
· 图像特征的表示	第28-29页
· 空间金字塔	第28-29页
2.6.2 Fisher 向量	第29页
· 分类算法介绍	第29-32页
2.7.1 支持向量机 SVM	第30-31页
2.7.2 核区别分析 KDA	第31-32页
· 图像标注测试集介绍	第32-33页
第3章基于视觉单词模糊权重的图像标注	第33-51页
· 引言	第33页
· 问题定义	第33-35页
· 视觉单词的含糊性	第33-34页
· 视觉单词的权重度量	第34-35页
· 相关工作	第35-39页
· 视觉单词的映射机制分析	第35-38页
· 视觉单词的权重方案分析	第38-39页
3.4 OC-SVM 原理	第39-40页
3.5 模糊权重方案 FWS	第40-45页
· 构建视觉词汇表	第40-42页
3.5.2 FWS 映射与模糊计权原理	第42-45页
· 实验	第45-50页
· 实验一	第46-47页
· 实验二	第47-50页
· 结论	第50-51页
第4章基于多尺度空间优化的图像标注	第51-67页
· 引言	第51页
· 问题定义	第51页
· 相关工作	第51-52页
· 多尺度特征	第52-54页
4.5 Msso-BoVW 原理	第54-56页
· 多核学习与权重优化	第56-59页
· 实验	第59-65页
· 实验一	第59-63页
· 实验二	第63-65页
· 结论	第65-67页
第5章结论与展望	第67-69页
· 本文的总结	第67-68页
· 研究展望	第68-69页
参考文献	第69-74页
缩略语词汇表	第74-77页
致谢	第77-78页
攻读硕士学位期间的研究成果	第78 页

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