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图像检索中的特征学习和索引技术研究

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图像检索中的特征学习和索引技术研究
论文目录
 
致谢第1-7页
摘要第7-8页
ABSTRACT第8-13页
主要符号对照表第13-14页
1 绪论第14-24页
  1.1 选题背景和意义第15-17页
  1.2 基本概念、趋势和挑战第17-19页
  1.3 研究问题及论文贡献第19-22页
  1.4 论文组织结构第22-24页
2 图像检索的研究综述第24-32页
  2.1 图像搜索图像的研究进展第24-28页
    2.1.1 图像特征的提取和学习第25-26页
    2.1.2 哈希索引第26-27页
    2.1.3 倒排索引第27-28页
  2.2 文本搜索图像的研究进展第28-31页
    2.2.1 异构数据的相似度估计第29-30页
    2.2.2 异构数据的公共特征学习第30页
    2.2.3 异构数据的索引第30-31页
  2.3 小结第31-32页
3 增强近邻可逆性的图像子空间学习第32-46页
  3.1 引言第32-34页
  3.2 CDM算法第34-35页
  3.3 增强近邻可逆性的图像子空间学习第35-38页
    3.3.1 算法总览第36页
    3.3.2 低维特征学习第36-37页
    3.3.3 映射函数学习第37-38页
    3.3.4 算法总结第38页
  3.4 实验结果和分析第38-45页
    3.4.1 实验设置第38-40页
    3.4.2 性能评估第40-42页
    3.4.3 更多分析第42-45页
  3.5 小结第45-46页
4 CNN特征的倒排索引第46-62页
  4.1 引言第46-48页
  4.2 CNN特征的倒排索引第48-55页
    4.2.1 IVT_(CNN)第48-52页
    4.2.2 IVT-HASH_(CNN)第52-55页
  4.3 实验结果和分析第55-61页
    4.3.1 实验设置第55-56页
    4.3.2 性能评估第56-61页
  4.4 小结第61-62页
5 模态不变的图像-文本公共特征学习第62-80页
  5.1 引言第62-64页
  5.2 模态不变的图像-文本公共特征学习第64-69页
    5.2.1 网络结构第65-66页
    5.2.2 目标函数第66-68页
    5.2.3 训练过程第68-69页
  5.3 实验结果和分析第69-78页
    5.3.1 实验设置第69-70页
    5.3.2 与图像-句子匹配方法对比第70-73页
    5.3.3 不同训练过程对比第73-75页
    5.3.4 更多分析第75-77页
    5.3.5 与对抗学习方法对比第77-78页
  5.4 小结第78-80页
6 语义一致的多视角跨媒体哈希第80-102页
  6.1 引言第80-82页
  6.2 语义一致的多视角跨媒体哈希第82-88页
    6.2.1 问题提出第82-83页
    6.2.2 模型第83-85页
    6.2.3 模型优化第85-86页
    6.2.4 二值化第86页
    6.2.5 融合算法第86-87页
    6.2.6 扩展到更多视角第87-88页
  6.3 实验结果和分析第88-100页
    6.3.1 实验设置第88-89页
    6.3.2 对比方法第89页
    6.3.3 参数设置第89-90页
    6.3.4 搜索精度评估第90-97页
    6.3.5 时间复杂度评估第97-100页
  6.4 小结第100-102页
7 总结和展望第102-104页
  7.1 工作总结第102-103页
  7.2 未来工作展望第103-104页
参考文献第104-114页
作者简历第114-116页
攻读博士学位期间发表的学术论文第116-120页
学位论文数据集第120页

本篇论文共120页,点击这进入下载页面
 
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