| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 技术概述和研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 跨媒体检索技术 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基于树形结构的检索方法 | 第18-19页 |
| 1.2.3 基于哈希的检索方法 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和贡献 | 第20-22页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第22-23页 |
| 第2章 跨媒体检索研究综述 | 第23-37页 |
| 2.1 近似最近邻查找 | 第23-24页 |
| 2.2 哈希学习简介 | 第24-35页 |
| 2.2.1 数据独立哈希算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 数据依赖哈希算法 | 第27-30页 |
| 2.2.3 多模态哈希算法 | 第30-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 基于多模态哈希学习的跨媒体检索模型 | 第37-52页 |
| 3.1 问题描述 | 第37-38页 |
| 3.2 SRDMH框架概述 | 第38-43页 |
| 3.2.1 目标函数形式 | 第38-39页 |
| 3.2.2 保持标记一致性 | 第39-41页 |
| 3.2.3 学习鲁棒哈希函数 | 第41-42页 |
| 3.2.4 中间状态映射 | 第42-43页 |
| 3.2.5 最终目标函数 | 第43页 |
| 3.3 优化方法 | 第43-49页 |
| 3.4 其它方面 | 第49-50页 |
| 3.4.1 复杂度分析 | 第49页 |
| 3.4.2 新样本预测 | 第49-50页 |
| 3.4.3 多个模态扩展 | 第50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 监督鲁棒多模态哈希学习的实验及效果 | 第52-68页 |
| 4.1 实验设置 | 第52-58页 |
| 4.1.1 数据集 | 第52-54页 |
| 4.1.2 基准方法 | 第54-55页 |
| 4.1.3 度量方法 | 第55-57页 |
| 4.1.4 如何定义近邻 | 第57页 |
| 4.1.5 实验细节 | 第57-58页 |
| 4.2 实验结果和讨论 | 第58-67页 |
| 4.2.1 Wiki数据集上的实验结果 | 第58-60页 |
| 4.2.2 MIRFlickr-25000数据集上的实验结果 | 第60-63页 |
| 4.2.3 NUS-WIDE数据集上的实验结果 | 第63-65页 |
| 4.2.4 参数敏感度分析 | 第65-67页 |
| 4.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 跨媒体检索系统的设计与实现 | 第68-79页 |
| 5.1 系统的概要设计 | 第68-69页 |
| 5.2 系统的模块设计 | 第69-72页 |
| 5.2.1 数据集 | 第70-71页 |
| 5.2.2 哈希码映射 | 第71-72页 |
| 5.2.3 数据库 | 第72页 |
| 5.2.4 相似性检索 | 第72页 |
| 5.3 系统的关键技术 | 第72-73页 |
| 5.4 系统的演示 | 第73-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第87-88页 |
| 学位论文评阅及笞辩情况表 | 第88页 |