基于深度哈希的图片检索系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容和目标 | 第14-15页 |
| 1.4 创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第18-29页 |
| 2.1 哈希方法 | 第18-19页 |
| 2.2 汉明距离以及汉明空间 | 第19页 |
| 2.3 深度学习技术 | 第19-28页 |
| 2.3.1 激活函数 | 第20-22页 |
| 2.3.2 神经网络优化算法 | 第22-25页 |
| 2.3.3 深度卷积神经网络 | 第25-28页 |
| 2.3.4 深度哈希 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于深度哈希的图片检索系统需求分析 | 第29-36页 |
| 3.1 系统总体需求概述 | 第29-30页 |
| 3.2 以图搜图的检索需求分析 | 第30-32页 |
| 3.3 跨模态图文检索的需求分析 | 第32-34页 |
| 3.4 图片检索系统的需求分析 | 第34-35页 |
| 3.5 系统性能的需求分析 | 第35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 核心算法设计与实现 | 第36-52页 |
| 4.1 基于三元组深度卷积哈希的以图搜图算法 | 第36-43页 |
| 4.1.1 神经网络结构 | 第36-37页 |
| 4.1.2 模型目标函数 | 第37-41页 |
| 4.1.3 实验环境以及实验效果 | 第41-43页 |
| 4.2 基于三元组跨模态深度哈希的图文检索算法 | 第43-48页 |
| 4.2.1 神经网络结构 | 第43-44页 |
| 4.2.2 文本特征抽取 | 第44-45页 |
| 4.2.3 模型的目标函数 | 第45-48页 |
| 4.2.4 实验环境以及实验效果 | 第48页 |
| 4.3 算法采用的深度学习框架 | 第48-50页 |
| 4.3.1 Caffe深度学习框架 | 第49-50页 |
| 4.3.2 Tensorflow深度学习框架 | 第50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于深度哈希的图片检索系统设计与实现 | 第52-63页 |
| 5.1 系统框架设计与实现 | 第52-57页 |
| 5.1.1 系统概要设计 | 第52-53页 |
| 5.1.2 系统接口设计 | 第53-55页 |
| 5.1.3 系统详细设计与实现 | 第55-57页 |
| 5.2 离线模块 | 第57-60页 |
| 5.2.1 网络爬虫模块 | 第57-59页 |
| 5.2.2 模型训练模块 | 第59-60页 |
| 5.2.3 深度哈希索引构建模块 | 第60页 |
| 5.3 在线模块 | 第60-62页 |
| 5.3.1 以图搜图模块 | 第60-61页 |
| 5.3.2 以文搜图模块 | 第61页 |
| 5.3.3 以图搜文模块 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 系统测试 | 第63-74页 |
| 6.1 系统的工作环境 | 第63页 |
| 6.2 系统性能测试 | 第63-66页 |
| 6.2.1 索引占用的存储空间 | 第63-64页 |
| 6.2.2 系统检索效果评价 | 第64-65页 |
| 6.2.3 系统检索速度 | 第65-66页 |
| 6.3 系统的主要功能模块测试 | 第66-70页 |
| 6.3.1 以图搜图功能测试 | 第66-68页 |
| 6.3.2 以图搜文功能测试 | 第68-69页 |
| 6.3.3 以文搜图功能测试 | 第69-70页 |
| 6.4 系统展示 | 第70-73页 |
| 6.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 结束语 | 第74-76页 |
| 7.1 总结 | 第74-75页 |
| 7.2 未来的工作 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第79页 |
