| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 哈希方法的研究现状及进展 | 第16-21页 |
| 1.2.1 基于哈希的近似最近邻搜索方法 | 第16页 |
| 1.2.2 单模态哈希检索方法 | 第16-18页 |
| 1.2.3 跨模态哈希检索方法 | 第18-21页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于稀疏子空间学习的局部线性跨模态哈希方法 | 第23-43页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 协同矩阵分解 | 第24页 |
| 2.3 稀疏子空间聚类 | 第24-26页 |
| 2.4 基于稀疏子空间学习的局部线性跨模态哈希方法 | 第26-31页 |
| 2.4.1 符号表示及问题描述 | 第26-27页 |
| 2.4.2 协同矩阵分解哈希框架 | 第27-28页 |
| 2.4.3 局部线性结构保持 | 第28-29页 |
| 2.4.4 目标函数及其优化 | 第29-31页 |
| 2.4.5 测试数据的哈希编码方式 | 第31页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第31-41页 |
| 2.5.1 数据集介绍 | 第31-32页 |
| 2.5.2 对比方法介绍 | 第32-33页 |
| 2.5.3 哈希算法性能评价标准 | 第33-35页 |
| 2.5.4 实验参数设置 | 第35页 |
| 2.5.5 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 2.5.6 参数敏感性测试 | 第40-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于协同训练的矩阵分解跨模态哈希方法 | 第43-61页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 协同训练 | 第44-46页 |
| 3.3 基于协同训练的矩阵分解跨模态哈希方法 | 第46-50页 |
| 3.3.1 符号表示及问题描述 | 第46-47页 |
| 3.3.2 协同矩阵分解哈希框架 | 第47页 |
| 3.3.3 基于协同训练的模态间相似性保持 | 第47-48页 |
| 3.3.4 基于近邻约束的模态内相似性约束 | 第48页 |
| 3.3.5 目标函数 | 第48页 |
| 3.3.6 算法优化 | 第48-49页 |
| 3.3.7 测试数据哈希编码方式 | 第49-50页 |
| 3.4 算法复杂度分析 | 第50-51页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第51-60页 |
| 3.5.1 数据集介绍 | 第51页 |
| 3.5.2 实验参数设置 | 第51页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第51-58页 |
| 3.5.4 参数敏感性测试 | 第58-60页 |
| 3.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 4.1 研究总结 | 第61-62页 |
| 4.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |