| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-34页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 多模态媒体信息检索综述 | 第13-30页 |
| 1.2.1 相关问题 | 第14-16页 |
| 1.2.2 相关技术 | 第16-30页 |
| 1.3 本文的研究内容和主要贡献 | 第30-32页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第32-34页 |
| 第二章 面向视频信息的语义概念检测技术 | 第34-52页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 背景知识 | 第35-37页 |
| 2.3 基于ELM的多模态分类器 | 第37-41页 |
| 2.3.1 基于ELM分类器的多类别分类方法 | 第37-39页 |
| 2.3.2 基于ELM-OAA分类器的多类别分类方法 | 第39-41页 |
| 2.4 基于多模态特征的概率融合方法 | 第41-42页 |
| 2.5 基于语义概念上下文关联信息的融合方法 | 第42-44页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第44-50页 |
| 2.6.1 实验数据集 | 第44-45页 |
| 2.6.2 评估准则 | 第45页 |
| 2.6.3 基于多模态可视化特征的语义概念检测方法的评估 | 第45-46页 |
| 2.6.4 基于多模态特征与概念上下文信息的语义概念检测方法的评估 | 第46-48页 |
| 2.6.5 MCCF性能测试 | 第48-49页 |
| 2.6.6 复杂度分析 | 第49-50页 |
| 2.7 本章小结 | 第50-52页 |
| 第三章 面向不确定视频语义表达的多信息融合技术 | 第52-74页 |
| 3.1 引言 | 第52-54页 |
| 3.2 背景知识 | 第54-56页 |
| 3.2.1 基于概念的语义视频检索系统 | 第55页 |
| 3.2.2 数据表达 | 第55-56页 |
| 3.3 多信息融合方法 | 第56-66页 |
| 3.3.1 推理阶段 | 第57-64页 |
| 3.3.2 融合阶段 | 第64-66页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第66-72页 |
| 3.4.1 选择最相关概念的评估 | 第67页 |
| 3.4.2 基于Top-κ相关概念的返回结果的评估 | 第67-69页 |
| 3.4.3 MIF性能测试 | 第69-72页 |
| 3.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第四章 基于多模态信息的大规模跨媒体检索技术 | 第74-92页 |
| 4.1 引言 | 第74-76页 |
| 4.2 背景知识 | 第76-78页 |
| 4.2.1 数据表达 | 第76-77页 |
| 4.2.2 语义特征提取 | 第77-78页 |
| 4.3 建立多模态语义关系图 | 第78-80页 |
| 4.4 基于MK-tree的跨媒体检索 | 第80-86页 |
| 4.4.1 基于跨媒体对象数据分布和关键维的数据空间划分方法 | 第80-82页 |
| 4.4.2 过滤准则 | 第82页 |
| 4.4.3 MK-tree索引结构 | 第82-83页 |
| 4.4.4 查询算法 | 第83-86页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第86-91页 |
| 4.5.1 IBCR性能分析 | 第87-88页 |
| 4.5.2 针对不同规模数据集的性能测试 | 第88-89页 |
| 4.5.3 对范围查询的评估 | 第89-90页 |
| 4.5.4 对κ近邻查询的评估 | 第90-91页 |
| 4.6 本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 基于多模态信息的社交图像检索技术 | 第92-116页 |
| 5.1 引言 | 第92-94页 |
| 5.2 问题定义和基本概念 | 第94-96页 |
| 5.3 基于多模态信息的社交关系图 | 第96-99页 |
| 5.3.1 学习多模态信息的核函数 | 第96-97页 |
| 5.3.2 整合多模态信息 | 第97-99页 |
| 5.4 基于社交关系图的关键字查询 | 第99-102页 |
| 5.4.1 查询和返回结果模型 | 第99-100页 |
| 5.4.2 搜索最佳结果树 | 第100-102页 |
| 5.5 基于闭包树的修正策略 | 第102-109页 |
| 5.5.1 数据预处理 | 第102-103页 |
| 5.5.2 构建闭包树 | 第103-106页 |
| 5.5.3 修正策略 | 第106-109页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第109-114页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第109-110页 |
| 5.6.2 评估准则 | 第110-111页 |
| 5.6.3 实验结果 | 第111-114页 |
| 5.7 本章小结 | 第114-116页 |
| 第六章 结束语 | 第116-120页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第116-117页 |
| 6.2 未来的研究方向 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |
| 攻博期间发表的论文 | 第136-138页 |
| 作者简介 | 第138页 |
