基于特征学习和关联学习的在线商品跨媒体检索研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 单模态检索 | 第14-18页 |
| 2.1 文本信息检索 | 第14-15页 |
| 2.2 基于内容的图像检索 | 第15-16页 |
| 2.3 单模态检索实验 | 第16-17页 |
| 2.3.1 数据集 | 第16页 |
| 2.3.2 检索性能评价 | 第16页 |
| 2.3.3 实验结果 | 第16-17页 |
| 2.4 单模态检索结果分析 | 第17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 跨媒体检索的相关理论与技术 | 第18-30页 |
| 3.1 文本特征学习 | 第18-20页 |
| 3.1.1 词频 | 第18页 |
| 3.1.2 词频-逆向文档频率 | 第18页 |
| 3.1.3 TFIDF-SQRT | 第18-19页 |
| 3.1.4 信息增益 | 第19页 |
| 3.1.5 期望交叉熵 | 第19页 |
| 3.1.6 互信息 | 第19-20页 |
| 3.2 图像特征学习 | 第20-27页 |
| 3.2.1 颜色特征 | 第20-22页 |
| 3.2.2 形状特征 | 第22-25页 |
| 3.2.3 纹理特征 | 第25-27页 |
| 3.3 典型相关性分析 | 第27-28页 |
| 3.4 距离度量函数 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于特征学习的在线商品跨媒体检索 | 第30-39页 |
| 4.1 基于Tag-rank跨媒体检索模型 | 第30-31页 |
| 4.2 基于Tag-rank抽取文本特征 | 第31页 |
| 4.3 基于CCA分析图像与文本间相关性 | 第31-32页 |
| 4.4 检索结果后融合 | 第32-33页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第33-38页 |
| 4.5.1 数据集 | 第33页 |
| 4.5.2 跨媒体检索模型描述 | 第33-34页 |
| 4.5.3 检索性能评估 | 第34-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于关联学习的在线商品跨媒体检索 | 第39-51页 |
| 5.1 基于关联学习的跨媒体检索模型 | 第40页 |
| 5.2 基于KCCA的跨媒体检索 | 第40-46页 |
| 5.2.1 KCCA基本原理 | 第41-43页 |
| 5.2.2 核函数 | 第43页 |
| 5.2.3 基于KCCA实现跨媒体检索 | 第43-44页 |
| 5.2.4 实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 5.3 基于SCM的跨媒体检索 | 第46-50页 |
| 5.3.1 SM模型 | 第46-47页 |
| 5.3.2 SCM模型 | 第47页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 全文总结 | 第51-52页 |
| 6.2 不足与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
