跨模态间的人脸与人名对齐方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 引言 | 第8-18页 |
| 1.1 本文研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 仅基于图像特征 | 第9-10页 |
| 1.2.2 结合文本信息和图像视觉信息 | 第10-12页 |
| 1.2.3 当前研究方法的不足 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究工作概述 | 第13-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 人名重要性评估 | 第18-25页 |
| 2.1 人名检测与聚类 | 第18-19页 |
| 2.2 句法分析获得人名重要性 | 第19-22页 |
| 2.2.1 句法分析树深度 | 第20-21页 |
| 2.2.2 句法分析树遍历顺序 | 第21-22页 |
| 2.3 语义细化 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 人脸内聚度度量 | 第25-29页 |
| 3.1 人脸检测 | 第25-26页 |
| 3.2 人脸特征表示 | 第26-27页 |
| 3.3 人脸内聚度度量算法 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于Web挖掘的多模态信息补充 | 第29-32页 |
| 4.1 多模态信息补充的必要性 | 第29-30页 |
| 4.2 多模态信息补充算法描述 | 第30-31页 |
| 4.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 基于ISSAGA的人脸—人名对齐 | 第32-43页 |
| 5.1 建立整数规划模型 | 第33-35页 |
| 5.2 改进的自适应模拟退火遗传算法 | 第35-42页 |
| 5.2.1 染色体编码设计 | 第36页 |
| 5.2.2 初始种群生成 | 第36-37页 |
| 5.2.3 自适应复制选择 | 第37-38页 |
| 5.2.4 自适应模拟退火交叉与变异过程 | 第38-42页 |
| 5.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 实验分析 | 第43-57页 |
| 6.1 数据集及评估标准 | 第43-44页 |
| 6.2 人名重要性评估 | 第44-45页 |
| 6.3 人脸—人名对齐实验 | 第45-51页 |
| 6.4 跨媒体新闻检索实验 | 第51-54页 |
| 6.5 对比实验分析 | 第54-56页 |
| 6.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第七章 总结与期望 | 第57-59页 |
| 7.1 总结 | 第57-58页 |
| 7.2 下一步工作 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 相关文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目与发表的论文 | 第63-64页 |
