声明
摘要
1 绪论
1.1 论文研究背景和选题意义
1.2 典型图像检索系统
1.3 经典的移动视觉检索系统
1.4 需求问题的提出
1.5 论文主要内容和组织结构
2 图像检索相关技术
2.1 全局特征
2.1.1 颜色特征
2.1.2 纹理特征
2.1.3 形状特征
2.2 局部特征的描述方法
2.2.1 SIFT描述子
2.2.2 SURF描述子
2.2.3 CHOG描述子
2.3 特征相似性度量
2.4 聚类分析
2.4.1 聚类分析原理
2.4.2 评价标准
2.4.3 聚类方法分类
2.5 视觉词袋模型
2.6 检索性能评价标准
2.6.1 召回率和准确率
2.6.2 排序评价法
2.7 本章小结
3 基于支配特征描述符选取的移动视觉检索系统
3.1 经典系统框架
3.2 改进的系统框架
3.3 本文提出的系统框架
3.4 支配特征描述符的选取算法
3.4.1 AP聚类算法
3.4.2 支配特征描述符的选取
3.5 加权特征匹配
3.6 本章小结
4 融合稀疏表示分类的支配特征描述符选取
4.1 问题的提出
4.2 稀疏表示
4.3 基于稀疏表示的分类算法
4.4 融合稀疏表示分类的支配特征描述符选取算法
4.4.1 算法框架
4.4.2 复杂度分析
4.5 算法总结
4.6 本章小结
5 实验结果与分析
5.1 基于支配特征描述符选取的移动视觉检索
5.1.1 实验环境
5.1.2 实验结果与分析
5.2 改进后的检索算法
5.2.1 实验环境
5.2.2 评价方法
5.2.3 实验结果对比与分析
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢