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基于相似性保持的跨模態(tài)哈希檢索算法研究

發(fā)布時(shí)間:2023-03-05 18:00
  隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模大,數(shù)據(jù)模態(tài)形式多樣等特點(diǎn),對(duì)信息檢索領(lǐng)域提出新的挑戰(zhàn)。面對(duì)海量高維的多模態(tài)數(shù)據(jù),如何快速準(zhǔn)確對(duì)不同模態(tài)進(jìn)行檢索作為一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題引起了很多研究者的關(guān)注?缒B(tài)哈希(cross-modal hashing)方法通過(guò)構(gòu)建模型將不同模態(tài)的異構(gòu)數(shù)據(jù)映射成為同構(gòu)的哈希碼以解決不同模態(tài)之間相互檢索的問(wèn)題。該方法具有低存儲(chǔ)開(kāi)銷和快速檢索速度等特點(diǎn),適用于大規(guī)?缒B(tài)檢索。大量跨模態(tài)哈希方法不斷涌現(xiàn),然而它們還存在一些不足:目前所存在的當(dāng)前大多數(shù)方法均是考慮保持基于特征的模態(tài)內(nèi)相似性,對(duì)于語(yǔ)義模態(tài)間相似性的保持未做處理而被忽視。利用語(yǔ)義監(jiān)督信息的方法大多將語(yǔ)義標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為成對(duì)相似性矩陣降低了標(biāo)簽類別屬性具有的判別能力。此外,在對(duì)哈希碼進(jìn)行優(yōu)化求解時(shí),大多數(shù)方法都是通過(guò)直接放松離散約束獲得哈希碼,這會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生較大的量化損失進(jìn)而使得哈希碼的不準(zhǔn)確。針對(duì)以上所存在的問(wèn)題,提出了兩種新的跨模態(tài)哈希算法。針對(duì)基于相似性保持的問(wèn)題,提出了有監(jiān)督的離散錨圖跨模態(tài)檢索哈希方法(Supervised Discrete Anchor Graph Cross-Modal Retrieva...

【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn)
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 跨模態(tài)哈希檢索算法概述
    2.1 相關(guān)概念與任務(wù)概述
        2.1.1 跨模態(tài)哈希檢索任務(wù)
        2.1.2 哈希編碼
        2.1.3 哈希函數(shù)
        2.1.4 模型構(gòu)建
    2.2 跨模態(tài)哈希算法介紹
        2.2.1 無(wú)監(jiān)督跨模態(tài)哈希算法
        2.2.2 有監(jiān)督跨模態(tài)哈希算法
    2.3 性能評(píng)價(jià)方法
    2.4 常見(jiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)集介紹
    2.5 本章小結(jié)
第三章 有監(jiān)督離散錨圖跨模態(tài)哈希
    3.1 有監(jiān)督離散錨圖跨模態(tài)哈希
        3.1.1 問(wèn)題描述與符號(hào)定義
        3.1.2 錨圖哈希
        3.1.3 語(yǔ)義標(biāo)簽一致性保持和目標(biāo)函數(shù)
    3.2 優(yōu)化求解過(guò)程
        3.2.1 交替最大化按位優(yōu)化求解
        3.2.2 加入中間變量離散優(yōu)化求解
    3.3 相關(guān)實(shí)驗(yàn)設(shè)置與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        3.3.2 時(shí)間成本分析
        3.3.3 兩種優(yōu)化方法的對(duì)比
    3.4 本章小結(jié)
第四章 標(biāo)簽一致性局部線性嵌入跨模態(tài)哈希檢索算法
    4.1 標(biāo)簽一致性局部線性嵌入跨模態(tài)哈希
        4.1.1 問(wèn)題描述與符號(hào)定義
        4.1.2 局部線性嵌入
        4.1.3 標(biāo)簽一致性保持項(xiàng)
        4.1.4 量化損失項(xiàng)
        4.1.5 整體目標(biāo)函數(shù)
    4.2 LCLCH的優(yōu)化策略
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.3 時(shí)間成本分析
        4.3.4 參數(shù)敏感性分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的主要成果
致謝



本文編號(hào):3756670

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