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语义鉴别和相似性保持的哈希方法研究与应用

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
1 绪论第13-33页
    1.1 研究意义第13-14页
    1.2 哈希方法原理与研究动态第14-23页
        1.2.1 哈希方法的基本原理第14-17页
        1.2.2 哈希方法的研究动态第17-23页
    1.3 论文的内容简介第23-26页
        1.3.1 问题提出第23-24页
        1.3.2 论文的研究内容架构第24-25页
        1.3.3 符号准则与含义第25-26页
    1.4 实验数据与度量指标第26-31页
        1.4.1 实验数据介绍第26-29页
        1.4.2 度量指标介绍第29-31页
    1.5 本章小结第31-33页
2 面向视觉目标跟踪的语义鉴别哈希方法第33-53页
    2.1 多特征语义鉴别哈希跟踪模型第34-44页
        2.1.1 符号细则第35页
        2.1.2 外观模型第35-39页
        2.1.3 运动模型第39-40页
        2.1.4 更新模型第40-44页
    2.2 实验与分析第44-51页
        2.2.1 实验数据与度量准则第44页
        2.2.2 对比算法第44-45页
        2.2.3 对比实验分析第45-49页
        2.2.4 组件分析第49-51页
    2.3 本章小结第51-53页
3 面向最近邻图像检索的语义编码与相似性保持哈希方法第53-69页
    3.1 算法框架第54-60页
        3.1.1 语义编码与相似性保持的映射框架(EC-IO)第54-57页
        3.1.2 基于EC-IO的哈希方法第57-60页
        3.1.3 算法分析第60页
    3.2 实验与分析第60-68页
        3.2.1 使用的数据与度量准则第60-61页
        3.2.2 对比算法第61-63页
        3.2.3 对比实验第63-65页
        3.2.4 训练时间与测试时间第65-66页
        3.2.5 算法组件与参数分析第66-68页
    3.3 本章小结第68-69页
4 面向由精到粗相关性图像检索的语义编码哈希方法第69-93页
    4.1 由精到粗相关性图像检索第70-75页
        4.1.1 F2CR的意义与作用第71-72页
        4.1.2 F2CR算法精度的定量评估第72-74页
        4.1.3 语义结构建立与语义完备第74页
        4.1.4 F2CR与相似问题的区别第74-75页
        4.1.5 F2CR与样本多标签问题的关系第75页
    4.2 面向F2CR的哈希算法第75-82页
        4.2.1 随机型输出编码的生成和重排序第75-77页
        4.2.2 学习型输出编码的生成第77-80页
        4.2.3 哈希函数的学习第80-82页
    4.3 实验与分析第82-92页
        4.3.1 实验数据与度量准则第82-84页
        4.3.2 对比算法第84-85页
        4.3.3 定性分析第85-86页
        4.3.4 定量分析第86-89页
        4.3.5 训练时间与测试时间第89-90页
        4.3.6 组件分析第90-91页
        4.3.7 讨论第91-92页
    4.4 本章小结第92-93页
5 面向快速更新的相似性保持哈希函数选择方法第93-107页
    5.1 算法框架第94-100页
        5.1.1 哈希选择学习第94-97页
        5.1.2 基于哈希选择学习的局部编码更新第97-98页
        5.1.3 哈希选择学习分析第98-100页
    5.2 实验与分析第100-105页
        5.2.1 使用数据与度量准则第100页
        5.2.2 局部编码更新实验第100-102页
        5.2.3 与Bitselect对比第102-104页
        5.2.4 DHSL参数分析第104-105页
    5.3 本章小结第105-107页
6 结论与展望第107-111页
    6.1 工作总结第107-109页
    6.2 工作展望第109-111页
致谢第111-113页
参考文献第113-125页
附录第125页

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