發(fā)布時(shí)間：2023-01-26 05:34

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和具有拍照功能的智能設(shè)備的日益普及,人們可隨時(shí)隨地拍照并將照片上傳到網(wǎng)絡(luò)上,各類圖像庫的規(guī)模呈現(xiàn)爆炸式地增長。在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)資源中快速查找需要的圖像數(shù)據(jù)已經(jīng)成為十分艱巨的任務(wù)和難題。為了解決上述大規(guī)模圖像檢索問題,一個(gè)有效的解決方案是使用近似最近鄰搜索算法。在實(shí)現(xiàn)近似最近鄰搜索算法的技術(shù)手段中,將數(shù)據(jù)映射為二進(jìn)制碼的哈希方法因其內(nèi)存消耗低和搜索速度快受到了越來越多學(xué)者的關(guān)注。由于深度學(xué)習(xí)對(duì)圖像特征的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力,將深度學(xué)習(xí)與哈希學(xué)習(xí)相結(jié)合的深度哈希方法也成為一個(gè)熱門研究方向,受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。本文針對(duì)三種典型的大規(guī)模圖像檢索場(chǎng)景（即簡(jiǎn)單相似圖像檢索、多標(biāo)簽圖像檢索和圖像-文本跨模態(tài)檢索）,對(duì)深度哈希方法進(jìn)行了深入研究,并取得以下研究成果:（1）針對(duì)簡(jiǎn)單相似圖像檢索場(chǎng)景中的哈希碼學(xué)習(xí)問題,提出了一種深度非線性映射監(jiān)督哈希方法（Deep Supervised Hashing with Nonlinear Projections,DSHNP）。在現(xiàn)有深度哈希方法中,其哈希映射過程都是采用線性映射函數(shù)實(shí)現(xiàn)的,限制了哈希映射函數(shù)的學(xué)習(xí)能力,從而影響到哈希模型的性能。為... 

【文章頁數(shù)】：112 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1. 研究背景及意義
    1.2. 研究?jī)?nèi)容
    1.3. 研究目標(biāo)
    1.4. 論文的主要貢獻(xiàn)
    1.5. 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)與相關(guān)研究綜述
    2.1. 相關(guān)技術(shù)介紹
        2.1.1. 深度學(xué)習(xí)
        2.1.2. 多示例學(xué)習(xí)
        2.1.3. 排序?qū)W習(xí)
    2.2. 相關(guān)研究綜述
        2.2.1. 簡(jiǎn)單相似圖像檢索場(chǎng)景
        2.2.2. 多標(biāo)簽圖像檢索場(chǎng)景
        2.2.3. 圖像-文本跨模態(tài)檢索場(chǎng)景
第3章 面向簡(jiǎn)單相似圖像檢索的深度非線性映射監(jiān)督哈希方法
    3.1. 引言
    3.2. 深度非線性映射監(jiān)督哈希方法
        3.2.1. 問題定義
        3.2.2. 非線性映射函數(shù)
        3.2.3. 正交性約束
        3.2.4. 目標(biāo)函數(shù)及其松弛變換
        3.2.5. 模型學(xué)習(xí)
    3.3. 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.3.1. 數(shù)據(jù)集
        3.3.2. 評(píng)估指標(biāo)
        3.3.3. 對(duì)比方法
        3.3.4. 參數(shù)設(shè)置
        3.3.5. 經(jīng)驗(yàn)性分析
        3.3.6. DSHNP與對(duì)比算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比及分析數(shù)據(jù)集
    3.4. 本章小結(jié)
第4章 面向多標(biāo)簽圖像檢索的深度多示例排序哈希方法
    4.1. 引言
    4.2. 深度多示例排序哈希方法
        4.2.1. 問題定義
        4.2.2 示例特征學(xué)習(xí)
        4.2.3. 包特征構(gòu)造
        4.2.4. 哈希編碼
        4.2.5. 目標(biāo)函數(shù)
        4.2.6. 模型訓(xùn)練
    4.3. 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.3.1. 數(shù)據(jù)集
        4.3.2. 評(píng)估指標(biāo)
        4.3.3. 對(duì)比方法
        4.3.4. 參數(shù)設(shè)置
        4.3.5. DMIRH與對(duì)比算法間的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較及分析
        4.3.6. 經(jīng)驗(yàn)性分析
    4.4. 本章小結(jié)
第5章 面向圖像-文本跨模態(tài)檢索的深度示例級(jí)關(guān)聯(lián)跨模態(tài)哈希方法
    5.1. 引言
    5.2. 深度示例級(jí)關(guān)聯(lián)跨模態(tài)哈希方法
        5.2.1. 問題定義
        5.2.2. 數(shù)據(jù)庫樣本點(diǎn)的哈希碼學(xué)習(xí)
        5.2.3. 查詢樣本點(diǎn)的哈希函數(shù)學(xué)習(xí)
        5.2.4. 目標(biāo)函數(shù)
        5.2.5. 模型訓(xùn)練
        5.2.6. 樣本外數(shù)據(jù)處理
    5.3. 實(shí)驗(yàn)與分析
        5.3.1. 數(shù)據(jù)集
        5.3.2. 評(píng)估指標(biāo)
        5.3.3. 對(duì)比方法
        5.3.4. 參數(shù)設(shè)置
        5.3.5. 經(jīng)驗(yàn)性分析
        5.3.6. DCMHIC與對(duì)比算法間的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較及分析
        5.3.7. 參數(shù)敏感度分析
    5.4. 本章小結(jié)
第6章 結(jié)束語
    6.1. 論文總結(jié)
    6.2. 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文與研究成果



本文編號(hào)：3732229