| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景和选题依据 | 第11-16页 |
| 1.2 内容语义与相似性Hash | 第16-18页 |
| 1.3 机器学习处理图像内容语义分类 | 第18-20页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第20-22页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第22-23页 |
| 2 图像内容语义机器学习方法的研究现状 | 第23-49页 |
| 2.1 图像分类聚类方法研究现状 | 第23-36页 |
| 2.2 图像相似性Hash方法研究现状 | 第36-44页 |
| 2.3 图像自动标注及目标检测识别的相关研究 | 第44-48页 |
| 2.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 3 基于集成学习的图像自动标注方法研究 | 第49-65页 |
| 3.1 MVML研究背景及动机 | 第49-51页 |
| 3.2 集成学习相关工作 | 第51-52页 |
| 3.3 MVML设计方案 | 第52-56页 |
| 3.4 MVML实验评估 | 第56-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 4 基于深度学习的图像相似性Hash自学习方法研究 | 第65-97页 |
| 4.1 DSTH研究背景及动机 | 第66-68页 |
| 4.2 DSTH相关工作介绍 | 第68-70页 |
| 4.3 DSTH设计方案 | 第70-76页 |
| 4.4 DSTH实验评估 | 第76-96页 |
| 4.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 5 面向图像内容的图谱化存储系统设计 | 第97-115页 |
| 5.1 研究背景与动机 | 第97-99页 |
| 5.2 相关工作介绍 | 第99-104页 |
| 5.3 设计方案 | 第104-110页 |
| 5.4 实验评估 | 第110-114页 |
| 5.5 本章小结 | 第114-115页 |
| 6 全文总结与展望 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 参考文献 | 第118-132页 |
| 附录1：攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第132-133页 |
| 附录2：攻读学位期间参与项目 | 第133页 |