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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于内容和情感的层次化商品图像检索研究
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基于内容和情感的层次化商品图像检索研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-14页
   ·选题背景与意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·本文主要内容和结构第13-14页
2 基于内容的商品图像检索第14-31页
   ·引言第14-15页
   ·基于内容的图像检索概述第15-19页
     ·可视化特征提取第16-17页
     ·相似性度量第17-18页
     ·相关反馈第18-19页
   ·基于内容的商品图像检索第19-25页
     ·基于颜色的商品图像检索第19-22页
     ·基于纹理的商品图像检索第22-24页
     ·基于形状的商品图像检索第24-25页
   ·实验结果和分析第25-30页
     ·图像库和评价指标第25-26页
     ·颜色、纹理和形状特征的实验测试和结果分析第26-30页
   ·本章小结第30-31页
3 基于改进的 SIFT匹配算法的商品图像检索第31-42页
   ·引言第31页
   ·SIFT特征提取算法第31-34页
     ·检测尺度空间极值点第31-33页
     ·精确定位极值点第33页
     ·为每个关键点指定方向参数第33页
     ·关键点描述子的生成第33-34页
   ·改进的 SIFT特征匹配算法第34-37页
     ·关键点匹配第35页
     ·阈值处理第35页
     ·相似性度量第35-37页
   ·基于改进的SIFT匹配算法的商品图像检索第37页
   ·实验结果和分析第37-41页
     ·SIFT特征提取的实验结果第37-38页
     ·算法鲁棒性实验第38-39页
     ·图像分块的影响实验第39页
     ·改进算法性能的比较实验第39-41页
   ·本章小结第41-42页
4 基于情感的商品图像检索第42-59页
   ·引言第42页
   ·情感模型第42-45页
     ·颜色和情感关联模型第42-45页
     ·形状纹理和情感关联模型第45页
   ·基于情感的商品图像检索第45-52页
     ·基于图像分割的背景去除第46页
     ·查询颜色码和查询灰度码的生成方法第46-47页
     ·DB颜色码和 DB灰度码的生成方法第47-48页
     ·相似度计算第48-49页
     ·权值调整和相关反馈第49-52页
   ·实验结果与分析第52-55页
     ·无相关反馈的检索结果第52页
     ·使用相关反馈后的检索结果第52-54页
     ·反馈后的情感权值变化第54-55页
   ·层次化的商品图像检索第55-58页
     ·层次化图像检索原理第55-57页
     ·层次化商品图像检索实验第57-58页
   ·本章小结第58-59页
5 总结与展望第59-62页
   ·工作总结第59-60页
   ·工作展望第60-62页
参考文献第62-65页
附录A 常见的图像颜色模型第65-68页
附录B 30种颜色模型的人类情感估值第68-69页
附录C 像素色调和色调区域之间的匹配规则第69-70页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第70-71页
致谢第71-72页

 
 
论文编号BS627734,这篇论文共72
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