基于卷积神经网络的古籍汉字图像分层检索模型

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第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 图像检索研究现状

1.2.2 字形图像检索研究现状

1.2.3 卷积神经网络的研究现状

1.2.4 图像哈希方法的研究现状

1.3 研究内容及主要工作

1.4 本文的组织结构

第二章 相关理论与技术

2.1 卷积神经网络结构

2.2 图像哈希方法

2.2.1 局部敏感哈希

2.2.2 迭代量化哈希

2.2.3 CNNH/CNNH+

2.2.4 深度监督哈希

2.3 本章小结

第三章 基于ACCINet 的古籍汉字图像特征提取

3.1 古籍汉字特点分析

3.2 古籍汉字图像特征提取网络ACCINet 的构建

3.2.1 VGG-16向古籍汉字图像的迁移

3.2.2 VGG-16网络结构的改进

3.2.3 基于可变形卷积的ACCINet

3.3.1 实验数据来源

3.3.2 检索性能评价指标

3.3.3 VGG-16网络结构改进

3.3.4 ACCINet

3.4 本章小结

第四章 古籍汉字图像分层检索模型

4.1 面向古籍汉字图像特征哈希化的ACCIHNet

4.1.1 基于分段编码的哈希层

4.1.2 目标损失函数

4.2 古籍汉字图像分层检索算法

4.2.1 基于哈希码的粗粒度检索

4.2.2 基于降维特征的细粒度检索

4.2.3 古籍汉字图像检索的实现

4.3 实验结果及分析

4.3.1 古籍汉字图像哈希码

4.3.2 古籍汉字图像分层检索模型

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 后续工作展望

参考文献

致 谢

攻读学位期间取得的科研成果