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面向图像检索和分类的监督哈希方法研究
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面向图像检索和分类的监督哈希方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第1章 绪论第12-19页
　　1.1 课题研究背景及意义第12-14页
　　　　1.1.1 研究背景第12-13页
　　　　1.1.2 研究意义第13-14页
　　1.2 国内外研究现状第14-17页
　　　　1.2.1 数据独立哈希第14-15页
　　　　1.2.2 无监督哈希方法第15页
　　　　1.2.3 半监督哈希方法第15-16页
　　　　1.2.4 监督哈希方法第16-17页
　　1.3 本文主要工作第17-18页
　　　　1.3.1 类图保持哈希第17页
　　　　1.3.2 半监督图割哈希第17-18页
　　1.4 本文的组织结构第18-19页
第2章 类图保持哈希第19-38页
　　2.1 概述第19-20页
　　2.2 CGPH算法第20-27页
　　　　2.2.1 哈希函数定义第20-21页
　　　　2.2.2 标签一致性保持第21-22页
　　　　2.2.3 类图一致性保持第22-23页
　　　　2.2.4 优化第23页
　　　　2.2.5 利用平方损失进行学习第23-24页
　　　　2.2.6 利用Hinge损失进行学习第24-25页
　　　　2.2.7 二值量化第25-26页
　　　　2.2.8 复杂度分析第26-27页
　　2.3 实验结果及分析第27-37页
　　　　2.3.1 数据集和对比方法第27-29页
　　　　2.3.2 评价标准第29-30页
　　　　2.3.3 参数调整第30-31页
　　　　2.3.4 训练数据比例第31-32页
　　　　2.3.5 l_2loss和Hinge loss的对比第32页
　　　　2.3.6 实验结果及讨论第32-37页
　　2.4 本章小结第37-38页
第3章 半监督图割哈希第38-48页
　　3.1 SHGC算法第38-41页
　　　　3.1.1 问题描述第38-39页
　　　　3.1.2 稀疏嵌入第39页
　　　　3.1.3 标签相似性保持第39-40页
　　　　3.1.4 哈希码的独立性第40页
　　　　3.1.5 目标函数第40-41页
　　3.2 优化方法第41-44页
　　　　3.2.1 用最优旋转的方法更新W第41-42页
　　　　3.2.2 通过graph cut更新B第42-44页
　　3.3 实验及分析第44-47页
　　　　3.3.1 标签比例的影响第44-45页
　　　　3.3.2 实验结果及讨论第45-47页
　　3.4 本章小结第47-48页
第4章 总结与展望第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
攻读学位期间发表的学术论文第54-55页
附件第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。
 
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