支持多层表示的海量视频快速检索及反馈学习
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 图目录 | 第13-15页 |
| 表目录 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-24页 |
| ·研究背景 | 第16-17页 |
| ·海量高维向量快速检索的关键问题 | 第17-19页 |
| ·海量高维数据的快速检索处理 | 第17-18页 |
| ·基于语义信息的多层表示 | 第18-19页 |
| ·基于多层内容表示的检索与反馈学习 | 第19页 |
| ·本文研究内容与创新点 | 第19-21页 |
| ·本文组织与结构 | 第21-24页 |
| 第2章 相关研究技术 | 第24-42页 |
| ·问题分类与研究方向 | 第24-26页 |
| ·海量数据的快速检索处理 | 第26-30页 |
| ·维度灾难 | 第26-27页 |
| ·近似最近邻搜索 | 第27-28页 |
| ·局部敏感哈希算法 | 第28-29页 |
| ·LSH相关优化算法 | 第29-30页 |
| ·基于语义信息的多层表示 | 第30-36页 |
| ·颜色形状特征 | 第30-31页 |
| ·全局特征描述符 | 第31-32页 |
| ·局部特征描述符 | 第32-33页 |
| ·视觉单词 | 第33-34页 |
| ·序列匹配 | 第34-36页 |
| ·相关反馈学习算法 | 第36-39页 |
| ·显式相关反馈 | 第36-37页 |
| ·隐式相关反馈 | 第37页 |
| ·伪相关反馈 | 第37-38页 |
| ·主动学习 | 第38-39页 |
| ·思路和方向 | 第39-42页 |
| 第3章 LSH与DHT结合分布式快速检索 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·近似最近邻问题 | 第43-44页 |
| ·范围近邻搜索的相关定义 | 第43-44页 |
| ·基于局部敏感哈希算法的解决方案 | 第44页 |
| ·分布式处理与映射 | 第44-46页 |
| ·对等网络路由协议 | 第45页 |
| ·Hilbert曲线 | 第45-46页 |
| ·LSH与DHT结合分布式快速检索 | 第46-49页 |
| ·数据结构分布特点 | 第46-47页 |
| ·分布式条件和要求 | 第47-48页 |
| ·非均匀Hilbert曲线 | 第48-49页 |
| ·分布式快速检索流程 | 第49页 |
| ·实验与分析 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第51-54页 |
| 第4章 分布式快速检索的负载均衡 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·分布式快速检索的两层映射 | 第55-56页 |
| ·快速检索算法及映射 | 第55页 |
| ·分布式索引的构建与数据分布 | 第55-56页 |
| ·P2P负载均衡算法 | 第56-58页 |
| ·Chord命名空间与映射方法 | 第56-57页 |
| ·虚拟节点 | 第57-58页 |
| ·分布式快速检索的负载均衡 | 第58-61页 |
| ·算法设计 | 第58-59页 |
| ·负载均衡算法 | 第59页 |
| ·算法流程 | 第59-61页 |
| ·仿真与评估 | 第61-65页 |
| ·OverSim仿真平台 | 第61-62页 |
| ·仿真结果与分析 | 第62-64页 |
| ·索引数据分布分析 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| 第5章 多层高维向量的索引与检索 | 第66-78页 |
| ·引言 | 第66-68页 |
| ·镜头分割与关键帧提取 | 第66-67页 |
| ·全局和局部描述符 | 第67页 |
| ·SURF描述符 | 第67-68页 |
| ·多层表示的索引与检索框架 | 第68页 |
| ·自适应局部敏感哈希算法 | 第68-74页 |
| ·SURF描述符的LSH索引 | 第68-69页 |
| ·自适应参数估计 | 第69-73页 |
| ·特征过滤与两层匹配 | 第73-74页 |
| ·实验与分析 | 第74-76页 |
| ·总结 | 第76-78页 |
| 第6章 海量高维向量检索中的反馈学习 | 第78-90页 |
| ·引言 | 第78-80页 |
| ·视频内容分析的语义表示 | 第78-79页 |
| ·视频检索算法综述 | 第79页 |
| ·相关反馈算法综述 | 第79-80页 |
| ·基于内容视频检索框架 | 第80-82页 |
| ·多层表示的视频检索 | 第80-81页 |
| ·反馈学习的关键问题 | 第81-82页 |
| ·特征索引 | 第82-84页 |
| ·基于卡方距离的局部敏感哈希算法 | 第82-83页 |
| ·SURF特征索引 | 第83-84页 |
| ·反馈学习 | 第84-86页 |
| ·典型关联分析CCA | 第84-85页 |
| ·基于CCA的相关反馈 | 第85-86页 |
| ·实验与分析 | 第86-89页 |
| ·反馈学习效果 | 第86-88页 |
| ·CCA的求解过程 | 第88-89页 |
| ·总结 | 第89-90页 |
| 第7章 总结与展望 | 第90-93页 |
| ·论文工作总结 | 第90-91页 |
| ·研究方向展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第98页 |
