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基于哈希方法的跨媒体检索研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第16-35页
    1.1 研究背景与意义第16-22页
    1.2 国内外相关工作研究进展第22-28页
        1.2.1 基于树的索引方法第22-23页
        1.2.2 哈希方法第23-28页
    1.3 基于哈希的跨媒体检索存在的关键问题第28-30页
    1.4 跨媒体检索常用数据集与检索性能评价标准第30-31页
        1.4.1 跨媒体检索常用数据集第30页
        1.4.2 跨媒体检索常用评价标准第30-31页
    1.5 本文主要研究内容第31-33页
    1.6 本文的章节安排第33-35页
2 基于映射字典学习的跨媒体哈希检索第35-54页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 字典学习第36-39页
        2.2.1 综合字典学习第37页
        2.2.2 分析字典学习第37-38页
        2.2.3 映射字典学习第38-39页
    2.3 基于映射字典学习的跨媒体哈希检索算法第39-45页
        2.3.1 算法的思路第40-41页
        2.3.2 迭代优化算法第41-42页
        2.3.3 正交旋转矩阵学习第42-43页
        2.3.4 复杂度分析第43-45页
    2.4 实验结果及分析第45-52页
        2.4.1 实验设置第45-46页
        2.4.2 在Wiki数据集上实验结果及分析第46-50页
        2.4.3 在NUS-WIDE数据集上实验结果及分析第50-52页
    2.5 本章小结第52-54页
3 基于语义一致性的跨媒体哈希检索第54-73页
    3.1 引言第54-55页
    3.2 协同非负矩阵分解第55-57页
    3.3 基于语义一致性的跨媒体哈希检索算法第57-62页
        3.3.1 算法的思路第57-60页
        3.3.2 迭代优化算法第60-62页
        3.3.3 复杂度分析第62页
    3.4 实验结果及分析第62-72页
        3.4.1 实验设置第62-65页
        3.4.2 在Wiki数据集上的实验结果及分析第65-70页
        3.4.3 在NUS-WIDE数据集上的实验结果及分析第70-72页
    3.5 本章小结第72-73页
4 基于Coarse-to-Fine语义的跨媒体监督哈希检索第73-94页
    4.1 引言第73-76页
    4.2 细粒度语义第76-77页
    4.3 基于Coarse-to-Fine语义的跨媒体监督哈希检索算法第77-84页
        4.3.1 算法的思路第77-80页
        4.3.2 迭代优化算法第80-82页
        4.3.3 正交旋转矩阵学习第82-83页
        4.3.4 复杂度分析第83-84页
    4.4 实验结果及分析第84-92页
        4.4.1 实验设置第84-87页
        4.4.2 在Wiki数据集实验结果及分析第87-88页
        4.4.3 在NUS-WIDE数据集上的结果及分析第88-92页
    4.5 本章小结第92-94页
5 基于语义对齐的跨媒体哈希检索第94-112页
    5.1 引言第94-95页
    5.2 语义属性第95-96页
    5.3 基于语义对齐的跨媒体哈希检索算法第96-101页
        5.3.1 算法的思路第96-99页
        5.3.2 迭代优化算法第99-101页
        5.3.3 复杂度分析第101页
    5.4 实验结果及分析第101-111页
        5.4.1 实验设置第102-103页
        5.4.2 在Wiki数据集上的实验结果及分析第103-107页
        5.4.3 在NUS-WIDE数据集上的实验结果及分析第107-111页
    5.5 本章小结第111-112页
6 结论与展望第112-115页
    6.1 结论第112-113页
    6.2 创新点摘要第113页
    6.3 展望第113-115页
参考文献第115-123页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第123-124页
致谢第124-125页
作者简介第125页

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