基于低级视觉和深度语义相结合的图像检索研究

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 主要研究内容及章节安排

2 图像检索相关理论及方法

2.1 图像检索框架

2.2 低级视觉特征

2.2.1 颜色特征

2.2.2 纹理特征

2.2.3 形状特征

2.2.4 局部特征

2.3 高级语义特征

2.4 相似性匹配

2.5 检索性能评估指标

2.6 本章小结

3 基于基元加权方案和多阶段相似性匹配的图像检索

3.1 颜色空间转换

3.2 计算视觉特征图

3.3 基元加权方案

3.4 多阶段相似性匹配

3.5 检索实验与结果分析

3.5.1 数据集

3.5.2 算法评估与分析

3.6 本章小结

4 基于低级视觉和深度语义相结合的图像检索

4.1 深度卷积模型

4.1.1 Alexnet 模型

4.1.2 VGG16模型

4.1.3 Googlenet 模型

4.2 本章算法

4.2.1 深度语义特征获取

4.2.2 PCA 降维

4.2.3 特征融合与表示

4.3 检索实验与结果分析

4.3.1 数据集

4.3.2 算法评估

4.3.3 性能分析

4.4 本章小结

5 结论

参考文献

攻读硕士学位期间的科研情况

致谢

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