基于图拉普拉斯的深度哈希图像检索算法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 图像特征表示 | 第17页 |
| 1.2.2 基于哈希的近似最近邻检索 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容和组织架构 | 第19-21页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 本文的组织架构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关工作介绍 | 第21-40页 |
| 2.1 基于内容的图像检索 | 第21-26页 |
| 2.1.1 CBIR概述 | 第21-22页 |
| 2.1.2 图像的特征表达 | 第22-23页 |
| 2.1.3 图像索引技术 | 第23-24页 |
| 2.1.4 相似度计算 | 第24页 |
| 2.1.5 图像检索的评价标准 | 第24-26页 |
| 2.2 深度神经网络 | 第26-32页 |
| 2.2.1 深度学习概述 | 第26-27页 |
| 2.2.2 卷积神经网络概述 | 第27页 |
| 2.2.3 卷积神经网络的结构 | 第27-28页 |
| 2.2.4 卷积神经网络的训练 | 第28-29页 |
| 2.2.5 卷积神经网络的经典模型 | 第29-32页 |
| 2.3 哈希方法 | 第32-39页 |
| 2.3.1 哈希方法概述 | 第32-33页 |
| 2.3.2 传统哈希方法 | 第33-35页 |
| 2.3.3 深度哈希 | 第35-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于图拉普拉斯的深度哈希图像检索 | 第40-48页 |
| 3.1 算法思想与系统结构 | 第40-41页 |
| 3.2 深度哈希网络模型 | 第41-43页 |
| 3.3 深度哈希网络的训练 | 第43-47页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第44-46页 |
| 3.3.2 深度哈希模型的训练策略 | 第46-47页 |
| 3.4 哈希检索阶段 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第48-55页 |
| 4.1 实验数据 | 第48-49页 |
| 4.2 网络和参数设置 | 第49页 |
| 4.3 实验评价标准 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第63-64页 |
