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基于注意力模型的图像高级语义标注算法的研究与实现

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基于注意力模型的图像高级语义标注算法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-17页
 1.1 研究背景第11页
 1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.2.1 描述用户兴趣演化的研究现状第12页
  1.2.2 个性化识别图像标注区域的研究现状第12-13页
  1.2.3 解决“语义鸿沟”问题的研究现状第13-14页
 1.3 本文的主要创新点第14-15页
 1.4 本文的组织结构第15-17页
第二章 基于可变兴趣模型的用户兴趣挖掘算法的研究与实现第17-35页
 2.1 问题的提出第17-18页
 2.2 与本章相关的研究工作第18-19页
 2.3 基于可变兴趣模型的用户兴趣挖掘算法(DIM)的研究与实现第19-24页
  2.3.1 算法的数学建模第20页
  2.3.2 基于兴趣追踪模型的用户长期兴趣挖掘第20-23页
  2.3.3 基于可变兴趣模型的用户子兴趣自适应融合第23-24页
 2.4 算法的实验与分析第24-34页
  2.4.1 数据集第25页
  2.4.2 评估方法第25-26页
  2.4.3 实验设置第26-27页
  2.4.4 实验结果与分析第27-34页
 2.5 本章小结第34-35页
第三章 基于跨模态局部近邻分析模型的高级语义生成算法的研究与实现第35-45页
 3.1 问题的提出第35-36页
 3.2 与本章相关的研究工作第36-37页
 3.3 基于跨模态局部近邻分析模型的高级语义生成算法的提出第37-40页
  3.3.1 算法的数学建模第37-38页
  3.3.2 基于图结构的跨模态局部近邻分析模型的构建第38-39页
  3.3.3 基于AdaRank的强排名模型的构建第39-40页
 3.4 算法的实验与分析第40-43页
  3.4.1 数据集第41页
  3.4.2 评价指标第41-42页
  3.4.3 实验结果与分析第42-43页
 3.5 本章小结第43-45页
第四章 基于注意力模型的图像高级语义标注系统的设计与实现第45-64页
 4.1 概述第45页
 4.2 系统设计思路第45-53页
  4.2.1 需求分析第45-47页
  4.2.2 功能模块设计第47-50页
  4.2.3 系统技术架构第50-53页
 4.3 系统详细设计第53-55页
  4.3.1 关键数据类设计第53-54页
  4.3.2 关键功能类设计第54-55页
 4.4 系统展示第55-60页
  4.4.1 登录与注册界面第56页
  4.4.2 社交界面第56-57页
  4.4.3 普通用户管理界面第57-58页
  4.4.4 普通用户上传内容审核界面第58-59页
  4.4.5 审核人员管理界面第59-60页
 4.5 系统测试第60-63页
  4.5.1 功能测试第60-62页
  4.5.2 系统安全测试第62页
  4.5.3 系统性能测试第62-63页
 4.6 本章小结第63-64页
第五章 总结与展望第64-66页
 5.1 论文总结第64页
 5.2 工作展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
攻读学位期间取得的研究成果第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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