融合文本信息的图像分类和标注关键问题研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-15页 |
| 1 绪论 | 第15-35页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第15-17页 |
| ·研究现状 | 第17-28页 |
| ·问题描述 | 第17-18页 |
| ·文本和图像的特征提取及表示 | 第18-21页 |
| ·文本和图像的特征融合方法 | 第21-26页 |
| ·融合文本和图像信息的应用 | 第26-28页 |
| ·常用数据库 | 第28页 |
| ·存在问题 | 第28-30页 |
| ·主要研究内容 | 第30-32页 |
| ·论文的组织结构 | 第32-35页 |
| 2 相关理论与技术 | 第35-49页 |
| ·迁移学习 | 第36-40页 |
| ·多视图学习 | 第40-43页 |
| ·多标记学习 | 第43-45页 |
| ·半监督学习 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 3 基于半监督低秩映射的图像标注方法 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·相关工作 | 第50-51页 |
| ·半监督低秩映射模型 | 第51-54页 |
| ·问题描述 | 第51-52页 |
| ·模型介绍 | 第52页 |
| ·数据拟合项 | 第52页 |
| ·复杂度正则项 | 第52-53页 |
| ·平滑正则项 | 第53-54页 |
| ·半监督低秩映射算法 | 第54-56页 |
| ·实验结果和分析 | 第56-62页 |
| ·数据集和对比方法 | 第56-57页 |
| ·实验1：图像标注结果 | 第57-59页 |
| ·实验2：参数γ的影响 | 第59页 |
| ·实验3：标注集大小的影响 | 第59-60页 |
| ·实验4：数据丢失比例的影响 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 4 基于鲁棒异构迁移学习的图像分类方法 | 第63-87页 |
| ·引言 | 第63-65页 |
| ·相关工作 | 第65-66页 |
| ·鲁棒的协同矩阵分解方法 | 第66-73页 |
| ·问题描述 | 第66-67页 |
| ·模型介绍 | 第67-69页 |
| ·变量的求解方法 | 第69-71页 |
| ·收敛性分析 | 第71-73页 |
| ·基于鲁棒异构迁移学习的图像分类方法 | 第73-75页 |
| ·实验结果和分析 | 第75-85页 |
| ·数据集和对比方法 | 第75-76页 |
| ·实验1：参数的影响 | 第76-78页 |
| ·实验2：共现数据集大小的影响 | 第78-82页 |
| ·实验3：训练集大小的影响 | 第82-83页 |
| ·实验4：共现数据质量的影响 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 5 基于监督稀疏主题模型的图像分类和标注方法 | 第87-105页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·相关工作 | 第88-91页 |
| ·基于判别和稀疏的主题模型 | 第91-96页 |
| ·问题描述 | 第91-92页 |
| ·模型介绍 | 第92-94页 |
| ·参数估计 | 第94-96页 |
| ·预测 | 第96页 |
| ·实验结果和分析 | 第96-103页 |
| ·数据集和对比方法 | 第96-97页 |
| ·实验1：主题发现 | 第97-99页 |
| ·实验2：主题大小的影响 | 第99-102页 |
| ·实验3：训练集大小的影响 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 6 基于共现数据的多信息源重要性评估方法 | 第105-127页 |
| ·引言 | 第105-107页 |
| ·相关工作 | 第107-108页 |
| ·构建DCN | 第108-114页 |
| ·共现数据的重表示 | 第109-111页 |
| ·学习DCN | 第111-114页 |
| ·算法和复杂性分析 | 第114页 |
| ·迁移权重的应用 | 第114-118页 |
| ·aPLSA模型 | 第115-116页 |
| ·HTLIC模型 | 第116-117页 |
| ·CT-Learn模型 | 第117-118页 |
| ·模拟实验 | 第118-120页 |
| ·真实数据实验 | 第120-126页 |
| ·实验1：DCN-aPLSA | 第120-124页 |
| ·实验2：DCN-HTLIC | 第124-125页 |
| ·实验3：DCN-CT | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 7 总结与展望 | 第127-129页 |
| ·本文工作总结 | 第127-128页 |
| ·未来工作展望 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-146页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第146-149页 |
