基于多图排序模型的图像检索研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 图像视觉特征描述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于多视图的图像排序 | 第15-16页 |
| 1.2.3 基于点击日志的图像检索 | 第16-17页 |
| 1.2.4 现有方法存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 2 理论基础与相关技术研究 | 第21-32页 |
| 2.1 图像检索概述 | 第21-23页 |
| 2.1.1 基于文本的图像检索 | 第21-22页 |
| 2.1.2 基于内容的图像检索 | 第22-23页 |
| 2.2 图像特征的提取 | 第23-26页 |
| 2.2.1 图像特征概述 | 第23页 |
| 2.2.2 特征提取的一般原则 | 第23-24页 |
| 2.2.3 特征提取的评价标准 | 第24页 |
| 2.2.4 图像特征的提取方法 | 第24-26页 |
| 2.3 相似性的度量 | 第26-27页 |
| 2.3.1 相似性度量概述 | 第26页 |
| 2.3.2 常用的相似性度量方法 | 第26-27页 |
| 2.4 图像检索的性能评价 | 第27-31页 |
| 2.4.1 性能评价概述 | 第27页 |
| 2.4.2 性能评价分类 | 第27-28页 |
| 2.4.3 单个查询的评价指标 | 第28-30页 |
| 2.4.4 多个查询的评价指标 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于多图排序模型的图像检索 | 第32-43页 |
| 3.1 符号表示 | 第32-33页 |
| 3.2 构建异构图 | 第33-34页 |
| 3.3 点击日志清理方法 | 第34-36页 |
| 3.3.1 基本方案 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基本步骤 | 第35-36页 |
| 3.4 图排序模型的基本框架 | 第36-38页 |
| 3.4.1 框架介绍 | 第36-37页 |
| 3.4.2 正则项的基本形式 | 第37页 |
| 3.4.3 损失函数的基本形式 | 第37-38页 |
| 3.5 多图排序模型推导过程 | 第38-41页 |
| 3.5.1 单图排序 | 第38页 |
| 3.5.2 双图排序 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 实验及结果分析 | 第43-55页 |
| 4.1 实验准备 | 第43-47页 |
| 4.1.1 数据集描述 | 第43-44页 |
| 4.1.2 实验评价指标 | 第44-45页 |
| 4.1.3 调参 | 第45-46页 |
| 4.1.4 对比方法 | 第46-47页 |
| 4.2 基于无噪数据集的实验 | 第47-49页 |
| 4.2.1 P-R曲线 | 第47-48页 |
| 4.2.2 P@N | 第48-49页 |
| 4.3 基于有噪数据集的实验 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 结论与展望 | 第55-58页 |
| 5.1 研究总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |
