| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 跨媒体检索相关研究概述 | 第14-21页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 经典的跨媒体检索算法介绍 | 第14-16页 |
| 2.2.1 典型相关分析(CCA) | 第14-15页 |
| 2.2.2 语义匹配(SM) | 第15页 |
| 2.2.3 语义相关匹配(SCM) | 第15页 |
| 2.2.4 偏最小二乘法(PLS) | 第15-16页 |
| 2.3 经典降维算法介绍 | 第16-17页 |
| 2.4 距离度量 | 第17-18页 |
| 2.5 跨媒体检索的评价指标与衡量标准 | 第18-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于联合图正则化和模态分析的跨媒体检索算法 | 第21-32页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 基于联合图正则化和模态分析的跨媒体检索算法 | 第21-25页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第22-24页 |
| 3.2.2 迭代优化 | 第24-25页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第25-30页 |
| 3.3.1 实验数据集介绍 | 第25-26页 |
| 3.3.2 相关对比方法介绍 | 第26-27页 |
| 3.3.3 实验设置及结果 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于判别近邻和类别信息的跨媒体检索算法 | 第32-41页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 基于判别近邻和类别信息的跨媒体检索算法 | 第32-37页 |
| 4.2.1 目标函数 | 第32-36页 |
| 4.2.2 迭代优化 | 第36-37页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 研究内容总结 | 第41页 |
| 5.2 下一步工作 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |