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快速图像检索方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 大规模图像检索概述第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.3 本文的主要成果与内容安排第17-19页
第2章 基于多测度的多倒排索引的快速检索方法研究第19-39页
    2.1 背景介绍第19-21页
        2.1.1 倒排索引第19-20页
        2.1.2 图像倒排索引第20-21页
    2.2 国内外研究现状第21-24页
        2.2.1 多倒排索引方法第22-23页
        2.2.2 乘积排索引方法第23-24页
    2.3 基于多测度的多倒排索引的快速检索方法第24-30页
        2.3.1 研究动机第24页
        2.3.2 问题建模第24-26页
        2.3.3 多测度产生方法第26-28页
        2.3.4 基于多测度的多倒排索引具体算法第28-30页
    2.4 实验结果与分析第30-37页
        2.4.1 实验数据集及实验环境第30页
        2.4.2 多测度与单一测度多倒索引算法的比较第30-32页
        2.4.3 简单随机采样与超拉丁方采样的比较第32页
        2.4.4 和其他多倒排索引算法的比较第32-34页
        2.4.5 和其他乘积倒排索引算法的比较第34-37页
    2.5 本章小结第37-39页
第3章 基于果蝇算法的图像快速检索方法研究第39-53页
    3.1 背景介绍第39-40页
        3.1.1 SAR图像介绍第39-40页
        3.1.2 哈希编码介绍第40页
    3.2 国内外研究现状第40-41页
        3.2.1 SAR图像检索方法第40-41页
        3.2.2 哈希编码方法第41页
    3.3 基于果蝇算法的图像检索方法第41-44页
        3.3.1 果蝇算法简介第41-43页
        3.3.2 果蝇算法在SAR图像检索系统中的应用第43-44页
    3.4 实验结果及分析第44-51页
        3.4.1 数据集及实验环境第44-45页
        3.4.2 评价指标第45-46页
        3.4.3 基于PCA特征和其他基于哈希检索方法的对比第46-49页
        3.4.4 基于Gabor小波特征和其他基于哈希检索方法的对比第49-51页
    3.5 本章小结第51-53页
第4章 基于深度哈希的多标签图像快速检索方法研究第53-71页
    4.1 背景介绍第53-56页
        4.1.1 深度学习及卷积神经网络的介绍第53-55页
        4.1.2 深度哈希方法介绍第55-56页
    4.2 国内外研究现状第56-58页
        4.2.1 传统哈希方法第56-57页
        4.2.2 深度哈希方法第57-58页
        4.2.3 多标签图像检索第58页
    4.3 基于深度哈希的多标签图像检索方法第58-65页
        4.3.1 研究动机第58-60页
        4.3.2 DSTLH和DSMH深度哈希网络框架第60-61页
        4.3.3 DSTLH深度哈希方法第61-62页
        4.3.4 DSMH深度哈希方法第62-64页
        4.3.5 松弛和求解第64-65页
    4.4 实验结果与分析第65-70页
        4.4.1 实验数据集第65-66页
        4.4.2 实验设置及配置第66页
        4.4.3 评价指标第66-67页
        4.4.4 DSMH和DSTLH深度哈希方法的对比第67-68页
        4.4.5 和传统哈希方法的对比第68-69页
        4.4.6 和其他深度哈希方法的对比第69-70页
    4.5 本章小结第70-71页
第5章 总结与展望第71-73页
    5.1 主要贡献与总结第71-72页
    5.2 前景展望第72-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-81页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第81页

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