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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,
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