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基于深度学习的图像检索研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景和意义第10-12页
    1.2 国内外的研究现状和研究热点第12-16页
        1.2.1 国内外研究状况第12-14页
        1.2.2 国内外研究热点与难点第14-16页
    1.3 本文的主要内容第16-17页
    1.4 本文的结构安排第17-18页
第二章 相关基础知识第18-37页
    2.1 基于内容的图像检索的基础内容第18-22页
        2.1.1 图像特征提取第18-19页
        2.1.2 相似性度量第19-20页
        2.1.3 评判标准第20-22页
    2.2 深度学习第22-28页
        2.2.1 深度学习概述第22-25页
        2.2.2 深度学习结构第25-26页
        2.2.3 深度学习模型的基本构成第26-28页
    2.3 常见的深度学习方法第28-36页
        2.3.1 稀疏自编码网络第28-30页
        2.3.2 卷积神经网络第30-34页
        2.3.3 深度信念网第34-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 基于自动编码器的图像特征提取算法第37-67页
    3.1 常见的图像特征提取方法第37-39页
    3.2 深度自动编码器模型研究第39-49页
        3.2.1 栈式自动编码器第39-43页
        3.2.2 构建网络模型第43-48页
        3.2.3 基于网络参数可调的栈式自动编码器的特征提取模型构建第48-49页
    3.3 深度特征学习第49-50页
        3.3.1 无监督特征学习第49页
        3.3.2 有监督特征学习第49-50页
    3.4 基于深度学习结合识别和验证监督信号的特征提取算法研究第50-66页
        3.4.1 识别和验证监督信号第50-51页
        3.4.2 基于深度学习结合识别和验证监督信号的图像特征提取第51-52页
        3.4.3 softmax分类器第52-53页
        3.4.4 实验数据集及实验环境第53-55页
        3.4.5 图像预处理第55-60页
        3.4.6 算法总结及实现第60-65页
        3.4.7 实验结果及分析第65-66页
    3.5 本章小结第66-67页
第四章 深度学习结合哈希方法的图像检索算法第67-83页
    4.1 图像检索系统简介第67-68页
    4.2 基于哈希方法的深度学习算法研究第68-82页
        4.2.1 图像哈希第68-72页
        4.2.2 基于哈希方法的自动编码器第72-73页
        4.2.3 算法总结及实现第73-75页
        4.2.4 实验结果及分析第75-82页
    4.3 本章小结第82-83页
第五章 总结与展望第83-85页
    5.1 论文总结第83-84页
    5.2 进一步研究工作第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-91页
攻硕期间的科研成果第91-92页

 
论文编号BS3380073,这篇论文共92
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