隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算以及云存儲(chǔ)等高新技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量呈現(xiàn)指數(shù)形式增長(zhǎng),信息社會(huì)步入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。這些來源廣泛、種類繁多、存儲(chǔ)量巨大的多媒體數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值,數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)為信息社會(huì)的高速發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。如何對(duì)多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的存儲(chǔ)、處理和分析,已成為大數(shù)據(jù)研究過程中急需解決的問題�；诠W(xué)習(xí)的近似最近鄰檢索方法是數(shù)據(jù)檢索領(lǐng)域常用的一種方法,由于其檢索速度較快、所需存儲(chǔ)空間較小,得到了廣泛的應(yīng)用。在實(shí)際應(yīng)用中,如何對(duì)樣本海量的多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的檢索,還有待進(jìn)一步研究。因此,跨模態(tài)哈希檢索技術(shù)具有重要的研究意義�，F(xiàn)存的跨模態(tài)哈希檢索方法主要關(guān)注如何保持不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性,忽略了哈希檢索方法的泛化能力以及多模態(tài)數(shù)據(jù)分布的復(fù)雜性。本文在深入學(xué)習(xí)字典學(xué)習(xí)、非參數(shù)貝葉斯模型以及非對(duì)稱哈希等相關(guān)知識(shí)的基礎(chǔ)上,針對(duì)現(xiàn)有跨模態(tài)哈希的不足之處,提出了兩種跨模態(tài)哈希檢索方法,對(duì)現(xiàn)有跨模態(tài)方法進(jìn)行檢索性能的提升。本文主要的研究工作總結(jié)如下:1.針對(duì)現(xiàn)有跨模態(tài)方法難以求解最大化內(nèi)積搜索問題,并容易發(fā)生過擬合,忽視了方法泛化能力,提出一種非對(duì)稱跨模態(tài)哈希檢索方法...

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 哈希方法的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展及現(xiàn)狀
        1.2.1 單模態(tài)哈希檢索方法
        1.2.2 跨模態(tài)哈希檢索方法
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 跨模態(tài)哈希相關(guān)技術(shù)及經(jīng)典算法介紹
    2.1 引言
    2.2 基于哈希學(xué)習(xí)的近似最近鄰檢索方法
        2.2.1 Hamming距離排序
        2.2.2 哈希表搜索
    2.3 哈希方法性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.4 相似性度量方式
    2.5 經(jīng)典跨模態(tài)檢索方法介紹
        2.5.1 無監(jiān)督跨模態(tài)哈希方法
        2.5.2 有監(jiān)督跨模態(tài)哈希方法
    2.6 本章小結(jié)
第三章 非對(duì)稱跨模態(tài)哈希檢索方法
    3.1 引言
    3.2 非對(duì)稱單模態(tài)哈希方法
        3.2.1 非對(duì)稱哈希方法的有效性
        3.2.2 最大化內(nèi)積搜索
    3.3 非對(duì)稱跨模態(tài)哈希檢索方法
        3.3.1 符號(hào)表示及問題描述
        3.3.2 非對(duì)稱跨模態(tài)哈希框架
        3.3.3 非對(duì)稱跨模態(tài)哈希模態(tài)間相似性保持
        3.3.4 總體目標(biāo)函數(shù)
        3.3.5 算法優(yōu)化過程
        3.3.6 哈希編碼方式
    3.4 算法分析與擴(kuò)展
        3.4.1 算法收斂性分析
        3.4.2 算法計(jì)算復(fù)雜度分析
        3.4.3 算法多模態(tài)擴(kuò)展
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        3.5.1 數(shù)據(jù)集介紹
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法
        3.5.3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.5.5 參數(shù)敏感性測(cè)試
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于非參數(shù)貝葉斯的監(jiān)督跨模態(tài)哈希檢索方法
    4.1 引言
    4.2 數(shù)據(jù)建模方式
        4.2.1 狄利克雷過程
        4.2.2 狄利克雷數(shù)據(jù)建模方式
    4.3 基于非參數(shù)貝葉斯的監(jiān)督跨模態(tài)哈希檢索方法
        4.3.1 符號(hào)表示及問題描述
        4.3.2 算法整體框架以及概率圖模型構(gòu)建
        4.3.3 伯努利分布采樣
    4.4 算法復(fù)雜度分析
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3967430