面向大规模视觉检索的哈希学习
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 视觉哈希技术及其应用 | 第15-18页 |
| 1.2.1 视觉哈希技术概述 | 第15-17页 |
| 1.2.2 视觉哈希技术的应用 | 第17-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 论文的主要研究内容及工作安排 | 第20-22页 |
| 第二章 经典哈希学习 | 第22-30页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 经典哈希算法介绍 | 第22-28页 |
| 2.2.1 局部敏感哈希 | 第22-23页 |
| 2.2.2 迭代量化哈希 | 第23-25页 |
| 2.2.3 双比特量化哈希 | 第25-26页 |
| 2.2.4 核化的有监督哈希 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 自适应多比特量化哈希 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 自适应多比特量化哈希 | 第31-36页 |
| 3.2.1 自适应多比特量化哈希模型 | 第31-33页 |
| 3.2.2 比特分配 | 第33-34页 |
| 3.2.3 不完全编码 | 第34-35页 |
| 3.2.4 基于聚类的哈希学习 | 第35-36页 |
| 3.3 目标函数优化 | 第36-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-45页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第38页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第38-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于锚点的全局相似性保持哈希 | 第46-58页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 基于锚点的全局相似性保持哈希 | 第46-50页 |
| 4.2.1 基于锚点的全局相似性保持哈希模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 锚点图建立 | 第48-49页 |
| 4.2.3 全局语义关系建立 | 第49-50页 |
| 4.2.4 目标函数建立 | 第50页 |
| 4.3 目标函数优化 | 第50-52页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第52页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
