基于深度哈希的大规模图像检索
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 图像特征提取 | 第18-19页 |
| 1.2.2 图像特征索引 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第21-24页 |
| 第二章 图像检索基础理论 | 第24-36页 |
| 2.1 图像检索系统框架 | 第24-25页 |
| 2.2 图像特征 | 第25-30页 |
| 2.2.1 传统特征 | 第25-27页 |
| 2.2.2 深度特征 | 第27-30页 |
| 2.3 哈希索引策略 | 第30-34页 |
| 2.3.1 数据独立哈希 | 第30-32页 |
| 2.3.2 数据依赖哈希 | 第32-34页 |
| 2.4 总结 | 第34-36页 |
| 第三章 深度神经网络结合哈希策略提取图像特征 | 第36-48页 |
| 3.1 深度哈希网络基本框架 | 第36-37页 |
| 3.2 图像预处理 | 第37-39页 |
| 3.2.1 图像缩放 | 第37-38页 |
| 3.2.2 均值归一化处理 | 第38-39页 |
| 3.3 网络层及参数设计 | 第39-42页 |
| 3.3.1 卷积子网络设计 | 第39-40页 |
| 3.3.2 哈希层设计 | 第40-41页 |
| 3.3.3 损失函数设计 | 第41-42页 |
| 3.4 网络的训练 | 第42-44页 |
| 3.4.1 训练参数设定 | 第42-43页 |
| 3.4.2 训练框架 | 第43-44页 |
| 3.5 图像特征分析 | 第44-46页 |
| 3.6 总结 | 第46-48页 |
| 第四章 深度哈希特征的前缀索引结构 | 第48-56页 |
| 4.1 问题描述 | 第48页 |
| 4.2 距离度量规则 | 第48-51页 |
| 4.2.1 哈希编码前缀及相关定义 | 第49-50页 |
| 4.2.2 哈希编码距离度量规则 | 第50-51页 |
| 4.3 前缀索引结构 | 第51-52页 |
| 4.3.1 哈希编码的线序关系 | 第51页 |
| 4.3.2 索引结构设计 | 第51-52页 |
| 4.4 查询策略 | 第52-54页 |
| 4.5 复杂度分析 | 第54页 |
| 4.5.1 时间复杂度分析 | 第54页 |
| 4.5.2 空间复杂度分析 | 第54页 |
| 4.6 总结 | 第54-56页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第56-68页 |
| 5.1 图像检索系统整体架构 | 第56页 |
| 5.2 实验设置 | 第56-59页 |
| 5.2.1 数据集与实验环境 | 第56-57页 |
| 5.2.2 评估标准 | 第57-58页 |
| 5.2.3 实验参数 | 第58-59页 |
| 5.2.4 对比算法 | 第59页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第59-67页 |
| 5.3.1 哈希层节点个数H对检索效率的影响 | 第59-60页 |
| 5.3.2 子串W对检索效果的影响 | 第60-63页 |
| 5.3.3 综合比较 | 第63-67页 |
| 5.4 总结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者简介 | 第76-77页 |
