本文選題：最近鄰檢索　切入點(diǎn)：哈希學(xué)習(xí)　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來(lái),伴隨著科技的快速發(fā)展,各種媒體類型的數(shù)據(jù)有了海量式的增加,我們稱之為"大數(shù)據(jù)"。用戶對(duì)多媒體數(shù)據(jù)的檢索需求也變得多樣化,以往人們可以通過(guò)搜索引擎如百度、谷歌或必應(yīng)等快速和便捷地檢索大量的多媒體數(shù)據(jù)(如文本,圖片,音頻和視頻),并拿來(lái)進(jìn)行數(shù)字娛樂(lè)。但是我們發(fā)現(xiàn),這種檢索方式比較單一化,它只能檢索某一種媒體類型的數(shù)據(jù),比如文本只檢索文本,圖片只檢索圖片�，F(xiàn)如今,人們更多的關(guān)注于不同的媒體類型之間互相檢索,對(duì)多個(gè)媒體類型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,可以更好地滿足我們的檢索需求,因此我們需要對(duì)傳統(tǒng)的檢索方式進(jìn)行革新,跨媒體檢索正逐漸的走入我們的視線,并被相關(guān)人員開(kāi)始廣泛的研究。近似最近鄰(Approximate Nearest Neighbor,ANN)查找,也稱相似性查找即找出一個(gè)與查找文件最為相似的項(xiàng)出來(lái),這個(gè)項(xiàng)稱為最近鄰域。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),近似最近鄰查找非常適合于多媒體數(shù)據(jù)的檢索,它可以快速地檢索出我們想要的媒體類型數(shù)據(jù)。目前,基于哈希近似最近鄰檢索引起了廣泛的關(guān)注,一方面哈希算法使用低維緊湊的二值碼來(lái)表示高維的特征數(shù)據(jù),使得數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)占用上存在一定的優(yōu)勢(shì)。另一方面,哈希的檢索方式對(duì)維度不敏感,使得相似性計(jì)算非�？�,有利于海量媒體數(shù)據(jù)的檢索。由于哈希技術(shù)具有低存儲(chǔ)開(kāi)銷和快速檢索的優(yōu)勢(shì),基于哈希的近似最近鄰檢索在多媒體數(shù)據(jù)的相似檢索中引起廣泛的關(guān)注。一般來(lái)說(shuō),現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的大多數(shù)數(shù)據(jù)都帶有語(yǔ)義標(biāo)簽信息,因此很多的監(jiān)督多模態(tài)哈希學(xué)習(xí)方法都借助了語(yǔ)義信息來(lái)提升檢索的準(zhǔn)確度。這其中一些方法使用相似度矩陣去學(xué)習(xí)哈希函數(shù),然而這將會(huì)丟失一些維持原始數(shù)據(jù)的有用信息;有一些方法的哈希函數(shù)對(duì)噪聲缺乏魯棒性,易受樣本中噪聲的影響;還有的方法為了繞過(guò)離散優(yōu)化的障礙而將哈希碼進(jìn)行松弛或者將哈希函數(shù)與哈希碼的學(xué)習(xí)變?yōu)閮蓚�(gè)獨(dú)立的過(guò)程,這都會(huì)使得哈希碼的質(zhì)量嚴(yán)重受損�？紤]到以上缺陷,本文中設(shè)計(jì)了一個(gè)用于跨媒體檢索的多模態(tài)哈希學(xué)習(xí)方法,稱為監(jiān)督魯棒離散多模態(tài)哈希(Supervised Robust Discrete Multimodal Hashing,SRDMH)。首先SRDMH使用傳統(tǒng)特征提取方法比如SIFT方法、GIST方法來(lái)抽取數(shù)據(jù)特征,學(xué)習(xí)過(guò)程中還加入了標(biāo)簽信息;為了保證二值碼的質(zhì)量我們摒棄了以往的松弛二值碼的方式,而是同時(shí)學(xué)習(xí)哈希函數(shù)和二值碼;然后我們又引入了一種新穎的ζ2,p(0p≤2)范數(shù)去克服樣本中的噪聲,使得我們的哈希函數(shù)具有更好的魯棒性;此外,為了優(yōu)化的方便,我們借助對(duì)每個(gè)樣本的中間表示把一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題變成了兩個(gè)子優(yōu)化問(wèn)題。最后我們?cè)谌齻�(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們提出的多模態(tài)哈希方法優(yōu)于目前已提出用于跨媒體檢索的哈希方法,具有很好地學(xué)術(shù)參考價(jià)值。我們還設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)跨媒體檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用瀏覽器/服務(wù)器模式提供以文本檢索圖片和以圖片檢索文本兩個(gè)跨媒體檢索功能。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)主要包含頁(yè)面展示層、業(yè)務(wù)核心層和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。該系統(tǒng)的核心部分采用我們提出的多模態(tài)哈希框架進(jìn)行媒體信息的存儲(chǔ)和檢索,最終通過(guò)本系統(tǒng)展現(xiàn)了我們方法的有效性和高效性,并為實(shí)際的應(yīng)用提供了借鑒。
[Abstract]:In recent years , with the rapid development of science and technology , the data of various media types has been greatly increased , we call it " Big Data " . The retrieval of multimedia data has become more and more diversified . SRDMH). In order to ensure the quality of binary code , we have proposed a multi - modal hashing method to overcome the noise in the sample , but we also design and implement a cross - media retrieval system . In addition , we design and implement a cross - media retrieval system . In addition , we design and implement a cross - media retrieval system . The system uses the multi - modal hashing framework proposed by us to store and retrieve the media information . Finally , we present the effectiveness and efficiency of our method through this system , and provide reference for practical application .

【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

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6 楊W，

本文編號(hào)：1730057