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致谢
1绪论
1.1研究背景
1.1.1视频检索研究现状
1.1.2国外视频检索研究进展
1.1.3国内视频检索研究进展
1.2论文的主要研究工作
1.3论文的组织结构
2支持向量机
2.1统计学习理论
2.1.1机器学习
2.1.2 VC维
2.1.3结构风险最小化
2.2广义最优分类面
2.3支持向量机
2.4序贯最小优化(SMO)算法
2.4.1SMO原理
2.4.2两个拉格朗日乘子的优化问题
2.4.3 α1和α2的选择
2.4.4每次优化后的重置工作
2.4.5提高SMO的速度
2.4.6 SMO小结
2.5本章小结
3基于支持向量机的相关反馈检索
3.1相关反馈
3.2相关反馈的缺点
3.3基于支持向量机的视频检索相关反馈
3.4本章小结
4基于语义标注的视频检索系统
4.1语义特征
4.2学习的记忆机制
4.3语义关联网络
4.4一个基于语义的视频相关反馈检索系统
4.5实验结果与分析
4.5.1实验数据
4.5.2性能评价方法
4.5.3实验结果与分析
4.6本章小结
5结论与展望
5.1论文小结
5.2进一步的研究工作
5.2.1特征选择
5.2.2序列融合
5.2.3相关反馈中的学习算法
参考文献
作者简历