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基于内容和情感的层次化商品图像检索研究 |
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论文目录 |
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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 |
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