3 融入极值点特征的深度交互式图像分割方法研究
3.1 引言
3.2 极值点选取
3.2.1 极值点交互策略
3.2.2 欧式距离映射图
3.3 网络结构
3.3.1 残差网络
3.3.2 捷径连接
3.3.3 目标区域
3.3.4 特征提取过程
3.4 实验验证
3.4.1 实验数据
3.4.2 实验环境
3.4.3 实验结果与分析
3.5 图像分割评价指标
3.6 图像标注软件的开发
3.6.1 主界面设计
3.6.2 图像预处理模块
3.6.3 极值点标注
3.7 本章小结
4 基于双流融合网络的交互式图像分割方法研究
4.1 引言
4.2 基础理论
4.2.1 1x1 卷积核
4.2.2 损失函数的选取
4.2.3 激活函数的选取
4.3 交互信息
4.4 网络结构
4.5 实验结果比较与分析
4.5.1 实验数据
4.5.2 实验环境
4.5.3 视觉效果
4.5.4 对比实验
4.6 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
计算机论文范文四：集成学习的差分隐私保护方法研究
本文在已有研究的基础上,分别对Bagging算法及其隐私保护和随机森林算法及其隐私保护做进一步的研究。在实现隐私保护的条件下同时保证模型的分类精度,本研究工作主要从以下三个方面开展:一是改善非差分隐私基分类器的性能;二是优化隐私预算分配策略,提高隐私预算的利用率;三是根据差分隐私基分类器质量对差分隐私集成模型剪枝,而不是像以往的研究工作,只是简单地将所有差分隐私基分类器进行组合。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 面向数据发布的隐私保护技术
1.2.2 基于差分隐私的集成学习方法
1.3 论文研究内容
1.4 论文结构
第2章 背景知识
2.1 分类算法
2.1.1 单一分类算法
2.1.2 集成分类算法
2.2 差分隐私
2.2.1 差分隐私的定义及性质
2.2.2 差分隐私的实现机制
2.2.3 差分隐私保护框架
2.3 本章小节
第3章 增量Bagging的差分隐私保护方法
3.1 问题描述
3.2 构造满足差分隐私的基分类器
3.2.1 训练数据集生成算法
3.2.2 满足差分隐私的分类算法
3.3 构造满足差分隐私的增量Bagging模型
3.3.1 基分类器增量选择算法
3.3.2 满足差分隐私的增量Bagging算法
3.4 理论分析
3.4.1 隐私分析
3.4.2 时间复杂性分析
3.5 实验与分析
3.5.1 实验环境与数据描述
3.5.2 隐私预算 ε 对分类精度的影响
3.5.3 基分类器增量选择算法对分类精度的影响
3.5.4 重新计算MDM值对分类精度的影响
3.6 本章小结
第4章 两阶段随机森林的差分隐私保护方法
4.1 问题描述
4.2 满足差分隐私的决策树算法
4.2.1 隐私预算分配策略
4.2.2 特征选择方法
4.2.3 用指数机制挑选划分平面
4.2.4 差分隐私决策树实现
4.3 满足差分隐私的两阶段随机森林算法
4.4 理论分析
4.4.1 隐私分析
4.4.2 时间复杂性分析
4.5 实验与分析
4.5.1 实验环境与数据描述
4.5.2 隐私预算 ε 对分类精度的影响
4.5.3 基决策树深度对分类精度的影响
4.5.4 基决策树数量对分类精度的影响
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
计算机论文范文五：基于深层特征的图像检索研究
图像检索是模式识别中极具挑战性的研究方向。其中特征提取和紧凑的特征描述是图像检索技术的重要组成部分。传统的图像检索技术主要由两部分组成:（1）基于文本的图像检索（TBIR）;（2）基于内容的图像检索（CBIR）。TBIR技术存在局限性且难以精确描述图像内容,而CBIR虽然能够通过低层视觉特征传达图像信息,但在高层语义表达方面仍存在很多不足。
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 CBIR技术研究现状
1.2.2 基于深层特征的图像检索研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 主要章节安排
第二章 图像检索相关理论及方法
2.1 图像检索的典型流程
2.1.1 经典图像检索流程
2.1.2 基于深层特征的图像检索流程
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 相似性度量方法
2.5 检索性能评估指标
2.6 本章小结
第三章 基于多阶段特征整合方案的图像检索
3.1 颜色空间转换
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