基于核方法的多模态数据关联分析研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 跨模态检索算法研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 图像标注算法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第10-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 相关工作与理论介绍 | 第14-25页 |
| 2.1 核方法概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 核方法原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 支持向量机原理 | 第15-17页 |
| 2.2 多核学习概述 | 第17-19页 |
| 2.3 跨模态检索算法 | 第19-21页 |
| 2.4 图像标注算法 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于核方法的跨模态检索算法 | 第25-40页 |
| 3.1 多模态数据特征表示 | 第25-27页 |
| 3.2 核缩减与迭代计算方法 | 第27-29页 |
| 3.3 基于核方法的跨模态检索算法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 算法详细描述 | 第29-31页 |
| 3.3.2 时间复杂度分析 | 第31页 |
| 3.4 实验与分析 | 第31-39页 |
| 3.4.1 数据及相关设置 | 第31-32页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第32-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于多核学习的图像标注算法 | 第40-53页 |
| 4.1 不平衡数据的过采样算法 | 第40-41页 |
| 4.2 多核学习算法 | 第41-44页 |
| 4.2.1 模态特征表示 | 第41-42页 |
| 4.2.2 简单多核学习算法 | 第42-44页 |
| 4.3 增强弱分类器算法 | 第44-45页 |
| 4.4 基于多核学习的图像标注算法 | 第45-47页 |
| 4.4.1 算法详细描述 | 第45-47页 |
| 4.4.2 时间复杂度分析 | 第47页 |
| 4.5 实验与分析 | 第47-52页 |
| 4.5.1 数据及相关设置 | 第47-48页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
