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基于哈希算法的大规模图像最近邻检索算法研究
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基于哈希算法的大规模图像最近邻检索算法研究
论文目录
摘要
第1-6页
abstract
第6-10页
第一章 绪论
第10-17页
1.1 研究工作的背景与意义
第10-12页
1.1.1 基于文本的图像检索
第10-11页
1.1.2 基于内容的图像检索
第11-12页
1.2 图像最近邻检索技术
第12-14页
1.2.1 基于树形结构的检索
第12页
1.2.2 哈希算法
第12-14页
1.3 本文的主要贡献与创新
第14-15页
1.4 本论文的结构安排
第15-17页
第二章 哈希算法研究
第17-38页
2.1 哈希算法的概念和流程
第17-20页
2.1.1 哈希算法的概念
第17-18页
2.1.2 哈希算法的流程
第18-20页
2.2 哈希算法的分类
第20-25页
2.2.1 数据独立哈希和数据依赖哈希
第21-22页
2.2.2 逐点哈希、成对哈希、多对哈希、列表哈希
第22-23页
2.2.3 线性哈希和非线性哈希
第23-24页
2.2.4 加权哈希和非加权哈希
第24-25页
2.3 经典哈希算法介绍
第25-30页
2.3.1 谱哈希
第25-26页
2.3.2 锚点图哈希
第26页
2.3.3 度量学习哈希
第26-27页
2.3.4 二值重嵌入哈希
第27-28页
2.3.5 半监督哈希
第28-29页
2.3.6 角度量化哈希
第29-30页
2.4 深度哈希算法
第30-37页
2.4.1 深度学习基础
第30-35页
2.4.2 深度哈希算法介绍
第35-37页
2.5 本章小结
第37-38页
第三章 非对称稀疏哈希算法
第38-53页
3.1 算法的目的和意义
第38页
3.2 相关工作与动机
第38-40页
3.3 非对称稀疏算法
第40-45页
3.3.1 非对称哈希算法
第40-41页
3.3.2 稀疏编码
第41-42页
3.3.3 非对称稀疏算法
第42-45页
3.4 实验结果与分析
第45-52页
3.4.1 数据集CIFAR-10实验结果
第46-47页
3.4.2 数据集SUN397实验结果和分析
第47-49页
3.4.3 数据集ImageNet实验结果与分析
第49-52页
3.5 本章总结
第52-53页
第四章 深度非对称哈希算法
第53-67页
4.1 算法的目的和意义
第53页
4.2 相关工作与动机
第53-55页
4.3 基于深度学习的哈希算法
第55-59页
4.3.1 深度哈希哈数
第55-56页
4.3.2 深度哈希算法
第56-58页
4.3.3 优化过程
第58-59页
4.4 实验结果和分析
第59-66页
4.4.1 CIFAR-10实验结果与分析
第61-63页
4.4.2 NUSWIDE实验结果与分析
第63-65页
4.4.3 MNIST实验结果与分析
第65-66页
4.5 本章总结
第66-67页
第五章 全文总结与展望
第67-69页
5.1 全文总结
第67页
5.2 后续工作展望
第67-69页
致谢
第69-70页
参考文献
第70-73页
攻读硕士学位期间取得的成果
第73页
本篇论文共
73
页,
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。
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