视频搜索结果的重排序研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| ·视频搜索的产生、发展和存在的问题 | 第15-16页 |
| ·视频搜索结果的重排序的研究意义 | 第16-18页 |
| ·国内外研究和发展现状 | 第18-20页 |
| ·视频搜索结果的重排序的关键问题 | 第20-23页 |
| ·视频搜索和重排序的一般框架 | 第20-21页 |
| ·关键问题及研究方向 | 第21-23页 |
| ·本文的研究内容与创新点 | 第23-25页 |
| 第2章 基于查询独立学习的视频搜索 | 第25-53页 |
| ·基于机器学习的视频搜索 | 第26-30页 |
| ·基于全监督学习的视频搜索 | 第27-29页 |
| ·基于半监督学习的视频搜索 | 第29-30页 |
| ·查询独立学习在视频搜索中的应用 | 第30-35页 |
| ·查询独立学习 | 第30-31页 |
| ·在视频搜索中的应用 | 第31-35页 |
| ·基于多图的查询独立学习在视频搜索中的应用 | 第35-40页 |
| ·系统框架 | 第35-38页 |
| ·算法和应用 | 第38-40页 |
| ·实验及分析 | 第40-51页 |
| ·实验设置 | 第40-44页 |
| ·概念检测和相关概念选择 | 第44-46页 |
| ·视频搜索结果 | 第46-49页 |
| ·参数的影响 | 第49-50页 |
| ·视频重排序结果 | 第50-51页 |
| ·运算量分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第3章 基于典型性的视频搜索的重排序 | 第53-67页 |
| ·视频典型性分析 | 第53-57页 |
| ·基于标记的典型性分析 | 第53-55页 |
| ·不基于标记的典型性分析 | 第55-57页 |
| ·基于典型性分析的视频重排序 | 第57-60页 |
| ·样本选择 | 第57-60页 |
| ·重排序建模 | 第60页 |
| ·实验及分析 | 第60-66页 |
| ·样本选择实验 | 第61-63页 |
| ·重排序实验 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 基于优化框架的视频搜索结果的重排序 | 第67-85页 |
| ·重排序问题的新定义 | 第68-69页 |
| ·基于优化框架的视频重排序方法 | 第69-75页 |
| ·系统综述和框架 | 第69-71页 |
| ·相关和非相关概念检测 | 第71-72页 |
| ·重排序算法和复杂度分析 | 第72-75页 |
| ·与经典排序/重排序方法的理论比较和分析 | 第75-77页 |
| ·TF—IDF、PFR和QBE | 第75-76页 |
| ·信息瓶颈理论 | 第76-77页 |
| ·实验及分析 | 第77-82页 |
| ·实验设置 | 第77-78页 |
| ·相关和非相关概念检测 | 第78-79页 |
| ·重排序评估 | 第79-81页 |
| ·参数分析 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-85页 |
| 第五章 群重排序 | 第85-105页 |
| ·群重排序概念 | 第86-88页 |
| ·群重排序的关键问题 | 第88页 |
| ·基于视频的群重排序的方法 | 第88-93页 |
| ·问题形成 | 第90页 |
| ·视觉原型挖掘 | 第90-92页 |
| ·群重排序算法 | 第92-93页 |
| ·实验及分析 | 第93-102页 |
| ·数据集和实验设置 | 第93-94页 |
| ·评价准则和方法 | 第94-95页 |
| ·重排序效果的评价 | 第95-99页 |
| ·参数λ的影响 | 第99-100页 |
| ·搜索引擎个数的影响 | 第100-102页 |
| ·与经典重排序方法的理论比较和分析 | 第102页 |
| ·Random walk重排序 | 第102页 |
| ·Bayesian重排序 | 第102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| ·附录 | 第103-105页 |
| 第6章 总结与展望 | 第105-109页 |
| ·本文研究内容回顾 | 第105-107页 |
| ·研究工作展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第117-119页 |
