跨模态信息检索方法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第8-9页 |
| 第二章 核心算法介绍 | 第9-23页 |
| 2.1 LDA算法 | 第9-14页 |
| 2.1.1 LDA的基本原理 | 第10-11页 |
| 2.1.2 用Gibbs采样学习LDA | 第11-14页 |
| 2.2 SIFT算法 | 第14-18页 |
| 2.2.1 SIFT算子的基本特征 | 第14页 |
| 2.2.2 提取SIFT特征点 | 第14-18页 |
| 2.3 Random Walk算法 | 第18-20页 |
| 2.4 CCA算法 | 第20-23页 |
| 2.4.1 CCA算法的主要目的 | 第20-21页 |
| 2.4.2 CCA算法的表示与求解 | 第21-23页 |
| 第三章 概要设计 | 第23-26页 |
| 3.1 系统架构图 | 第23-26页 |
| 3.1.1 异构网络的模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 训练样本的表示形式 | 第25-26页 |
| 第四章 详细设计 | 第26-38页 |
| 4.1 LDA从文本中提取topic | 第26-30页 |
| 4.2 SIFT提取图像特征点 | 第30-31页 |
| 4.3 CCA构建异构网络 | 第31-35页 |
| 4.3.1 图像或文本网络的搭建 | 第31-32页 |
| 4.3.2 图像到文本的网络 | 第32-35页 |
| 4.4 待查节点与异构网络的合 | 第35-36页 |
| 4.5 使用Random Walk重新训练网络 | 第36-38页 |
| 第五章 接口调用 | 第38-42页 |
| 5.1 文本到图像 | 第38-39页 |
| 5.2 图像到文本 | 第39-40页 |
| 5.3 文本到文本的查询 | 第40页 |
| 5.4 图像到图像的查询 | 第40-42页 |
| 第六章 总结和展望 | 第42-45页 |
| 6. 本文的主要工作 | 第42-43页 |
| 6.2 本系统的主要不足 | 第43-44页 |
| 6.3 下一步的工作 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
