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基于支持向量机的图像检索若干问题

基于支持向量机的图像检索若干问题
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作者: 作者
出版社: 山东人民出版社
2013-10
版次: 1
ISBN: 9787209076234
定价: 30.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 165页
字数: 165千字
正文语种: 简体中文
原版书名: Some Issues of Content-based Image Retrieval Based on Support Vector Machine
分类: 计算机与互联网
3人买过
  • 　　《基于支持向量机的图像检索若干问题》针对遥感影像内容检索应用的关键技术，重点对特征提取、综合特征检索和主动相关反馈技术提出一些新方法和新思路，应用遥感影像处理、计算机视觉及机器学习等领域的相关知识分别从理论和技术角度对其价值和实用性予以分析和验证，旨在通过相关理论改进和检索技术创新来进一步提高遥感影像内容检索的性能。 《基于支持向量机的图像检索若干问题》系统地分析和归纳了目前遥感影像内容检索在国内外的研究现状及主要研究成果，总结研究了遥感影像内容检索涉及的若干关键技术。通过对目前国内外研究存在的不足之处和亟待进一步解决的问题进行分析和探讨，引出了本书要研究的主题和切入点，并有针对性地提出了具体实现的研究方法和技术路线。 前言

    第一章  绪论

      1.1  概述

        1.1.1  研究背景

        1.1.2  研究意义

      1.2  国内外研究现状

        1.2.1  图像内容检索的发展现状及典型系统

        1.2.2  遥感影像内容检索的发展现状及研究成果

      1.3  存在的主要问题

      1.4  研究内容

      1.5  研究方法

      1.6  技术路线

    第二章  基于内容的遥感影像检索

      2.1  概述

      2.2  基于文本的图像检索

      2.3  遥感影像的特点及其对检索的要求

        2.3.1  遥感影像的特点

        2.3.2  遥感影像对检索的要求

      2.4  遥感影像内容检索的相关技术

        2.4.1  特征提取

        2.4.2  相似性度量

        2.4.3  多维索引机制

        2.4.4  检索系统设计

        2.4.5  检索性能评价

      2.5  小结

    第三章  基于复小波变换和支持向量机的纹理图像分类方法

      3.1  概述

      3.2  支持向量机基本理论

        3.2.1  机器学习的基本问题

        3.2.2  统计学习理论

        3.2.3  支持向量机

      3.3  小波变换

        3.3.1  实小波变换

        3.3.2  二元树复小波变换

      3.4  基于二元树复小波变换的特征提取算法

        3.4.1  实验数据集

        3.4.2  二元树复小波变换纹理特征提取算法

        3.4.3  支持向量机分类器

        3.4.4  实验结果与分析

      3.5  小结

    第四章  基于综合特征的遥感影像内容检索方法

      4.1  概述

      4.2  基于颜色特征的检索方法

        4.2.1  颜色模型

        4.2.2  颜色直方图

        4.2.3  实验结果与分析

      4.3  基于纹理特征的检索方法

        4.3.1  传统Gabor小波变换

        4.3.2  改进的Gabor特征提取方法

        4.3.3  实验结果与分析

      4.4  基于支持向量机的多特征检索方法

        4.4.1  不同特征的特点

        4.4.2  特征归一化

        4.4.3  支持向量机特征权重分配算法

        4.4.4  实验结果与分析

      4.5  小结

    第五章  基于支持向量机的主动相关反馈检索方法

      5.1  概述

      5.2  相关反馈提出的背景

      5.3  相关反馈技术的研究现状

        5.3.1  相关反馈方法分类

        5.3.2  相关反馈设计的相关因素

        5.3.3  相关反馈中存在问题

      5.4  主动学习

        5.4.1  主动学习的概念

        5.4.2  主动学习算法

        5.4.3  支持向量机主动学习模型

      5.5  支持向量机主动反馈检索算法

        5.5.1  问题提出

        5.5.2  主动集成学习算法

        5.5.3  实验结果与分析

      5.6  小结

    第六章  原型系统设计与实现

      6.1  概述

      6.2  系统结构

        6.2.1  建库模块

        6.2.2  查询模块

        6.2.3  库管理模块

      6.3  系统实现

        6.3.1  实验数据

        6.3.2  检索示例

      6.4  性能评价

      6.5  小结

    第七章  结论

    参考文献
  • 内容简介:
    　　《基于支持向量机的图像检索若干问题》针对遥感影像内容检索应用的关键技术，重点对特征提取、综合特征检索和主动相关反馈技术提出一些新方法和新思路，应用遥感影像处理、计算机视觉及机器学习等领域的相关知识分别从理论和技术角度对其价值和实用性予以分析和验证，旨在通过相关理论改进和检索技术创新来进一步提高遥感影像内容检索的性能。 《基于支持向量机的图像检索若干问题》系统地分析和归纳了目前遥感影像内容检索在国内外的研究现状及主要研究成果，总结研究了遥感影像内容检索涉及的若干关键技术。通过对目前国内外研究存在的不足之处和亟待进一步解决的问题进行分析和探讨，引出了本书要研究的主题和切入点，并有针对性地提出了具体实现的研究方法和技术路线。
  • 目录:
    前言

    第一章  绪论

      1.1  概述

        1.1.1  研究背景

        1.1.2  研究意义

      1.2  国内外研究现状

        1.2.1  图像内容检索的发展现状及典型系统

        1.2.2  遥感影像内容检索的发展现状及研究成果

      1.3  存在的主要问题

      1.4  研究内容

      1.5  研究方法

      1.6  技术路线

    第二章  基于内容的遥感影像检索

      2.1  概述

      2.2  基于文本的图像检索

      2.3  遥感影像的特点及其对检索的要求

        2.3.1  遥感影像的特点

        2.3.2  遥感影像对检索的要求

      2.4  遥感影像内容检索的相关技术

        2.4.1  特征提取

        2.4.2  相似性度量

        2.4.3  多维索引机制

        2.4.4  检索系统设计

        2.4.5  检索性能评价

      2.5  小结

    第三章  基于复小波变换和支持向量机的纹理图像分类方法

      3.1  概述

      3.2  支持向量机基本理论

        3.2.1  机器学习的基本问题

        3.2.2  统计学习理论

        3.2.3  支持向量机

      3.3  小波变换

        3.3.1  实小波变换

        3.3.2  二元树复小波变换

      3.4  基于二元树复小波变换的特征提取算法

        3.4.1  实验数据集

        3.4.2  二元树复小波变换纹理特征提取算法

        3.4.3  支持向量机分类器

        3.4.4  实验结果与分析

      3.5  小结

    第四章  基于综合特征的遥感影像内容检索方法

      4.1  概述

      4.2  基于颜色特征的检索方法

        4.2.1  颜色模型

        4.2.2  颜色直方图

        4.2.3  实验结果与分析

      4.3  基于纹理特征的检索方法

        4.3.1  传统Gabor小波变换

        4.3.2  改进的Gabor特征提取方法

        4.3.3  实验结果与分析

      4.4  基于支持向量机的多特征检索方法

        4.4.1  不同特征的特点

        4.4.2  特征归一化

        4.4.3  支持向量机特征权重分配算法

        4.4.4  实验结果与分析

      4.5  小结

    第五章  基于支持向量机的主动相关反馈检索方法

      5.1  概述

      5.2  相关反馈提出的背景

      5.3  相关反馈技术的研究现状

        5.3.1  相关反馈方法分类

        5.3.2  相关反馈设计的相关因素

        5.3.3  相关反馈中存在问题

      5.4  主动学习

        5.4.1  主动学习的概念

        5.4.2  主动学习算法

        5.4.3  支持向量机主动学习模型

      5.5  支持向量机主动反馈检索算法

        5.5.1  问题提出

        5.5.2  主动集成学习算法

        5.5.3  实验结果与分析

      5.6  小结

    第六章  原型系统设计与实现

      6.1  概述

      6.2  系统结构

        6.2.1  建库模块

        6.2.2  查询模块

        6.2.3  库管理模块

      6.3  系统实现

        6.3.1  实验数据

        6.3.2  检索示例

      6.4  性能评价

      6.5  小结

    第七章  结论

    参考文献
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