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面向多媒体内容最近邻搜索的哈希学习方法

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-16页
缩略语对照表第16-21页
第一章 绪论第21-35页
    1.1 研究背景及意义第21-22页
    1.2 基于哈希的最近邻搜索第22-24页
        1.2.1 汉明距离排序第23页
        1.2.2 哈希表查找第23-24页
    1.3 哈希方法的研究进展及现状第24-31页
        1.3.1 单模态哈希方法第25-28页
        1.3.2 多视图哈希方法第28-29页
        1.3.3 多模态哈希方法第29-31页
    1.4 本文研究内容及章节安排第31-35页
第二章 保持约束信息的半监督单模态哈希方法第35-53页
    2.1 引言第35页
    2.2 保持约束信息的半监督哈希方法第35-42页
        2.2.1 符号表示及问题描述第35-36页
        2.2.2 稀疏嵌入第36-37页
        2.2.3 约束保持低维嵌入第37-39页
        2.2.4 约束保持量化第39-41页
        2.2.5 计算复杂度分析第41-42页
    2.3 实验结果与分析第42-51页
        2.3.1 数据集介绍第42-43页
        2.3.2 评价准则第43-44页
        2.3.3 对比方法及参数设置第44-45页
        2.3.4 结果与讨论第45-51页
    2.4 本章小结第51-53页
第三章 基于语义主题的无监督多模态哈希方法第53-75页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 基于语义主题的多模态哈希方法第54-60页
        3.2.1 符号表示及问题描述第54页
        3.2.2 语义主题建模第54-56页
        3.2.3 语义相关性匹配第56-57页
        3.2.4 目标函数第57-58页
        3.2.5 优化算法第58-59页
        3.2.6 查询数据哈希编码方式第59-60页
    3.3 算法分析与扩展第60-62页
        3.3.1 计算复杂度分析第60页
        3.3.2 多模态扩展第60-62页
    3.4 实验结果与分析第62-73页
        3.4.1 数据集介绍第62页
        3.4.2 对比方法第62-63页
        3.4.3 实验参数设置第63-64页
        3.4.4 结果与讨论第64-73页
    3.5 本章小结第73-75页
第四章 基于类标一致矩阵分解的有监督多模态哈希方法第75-99页
    4.1 引言第75页
    4.2 基于类标一致矩阵分解的多模态哈希方法第75-82页
        4.2.1 符号表示及问题描述第76-77页
        4.2.2 类标一致矩阵分解方法第77-78页
        4.2.3 哈希函数学习第78-79页
        4.2.4 总体目标函数第79页
        4.2.5 优化算法第79-82页
    4.3 算法分析与扩展第82-83页
        4.3.1 收敛性分析第82-83页
        4.3.2 计算复杂度分析第83页
        4.3.3 多模态扩展第83页
    4.4 实验结果与分析第83-97页
        4.4.1 数据集介绍第84页
        4.4.2 对比方法第84-85页
        4.4.3 实验参数设置第85页
        4.4.4 结果与讨论第85-97页
    4.5 本章小结第97-99页
第五章 多模态判别式二值嵌入哈希方法第99-119页
    5.1 引言第99-100页
    5.2 多模态判别式二值嵌入方法第100-105页
        5.2.1 符号表示及问题描述第100页
        5.2.2 判别性信息保持第100-101页
        5.2.3 相似性信息保持第101-102页
        5.2.4 总体目标函数第102页
        5.2.5 优化算法第102-104页
        5.2.6 编码方式第104-105页
    5.3 算法分析与扩展第105-106页
        5.3.1 收敛性分析第105-106页
        5.3.2 计算复杂度分析第106页
        5.3.3 多模态扩展第106页
    5.4 实验结果与分析第106-118页
        5.4.1 实验参数设置第106-107页
        5.4.2 结果与讨论第107-118页
    5.5 本章小结第118-119页
第六章 结论与展望第119-121页
    6.1 本文总结第119-120页
    6.2 工作展望第120-121页
参考文献第121-131页
致谢第131-133页
作者简介第133-134页

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