基于高阶语义的跨模态检索方法研究

目录

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主要符号说明

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 跨模态检索研究的发展与现状

1.2.1 基于数据统计分析的方法

1.2.2 基于图约束的方法

1.2.3 基于深度学习的方法

1.2.4 基于哈希学习的方法

1.2.5 基于排序学习的方法

1.2.6 其他方法

1.2.7 小结

1.3 本文的主要研究内容

第二章 跨模态检索理论基础

2.1 跨模态检索三种经典方法介绍

2.1.1 典型相关分析

2.1.2 联合特征选择和子空间学习

2.1.3 广义语义保存哈希

2.2 跨模态检索常用数据集

2.3 跨模态检索结果评价指标

2.4 跨模态检索数据度量方式

2.5 本章小结

第三章 基于高阶语义相关的子空间跨模态检索方法研究

3.1 引言

3.2 基于高阶语义相关的子空间跨模态检索方法研究

3.2.1 子空间映射模型构建

3.2.2 子空间映射模型优化与求解

3.2.3 跨模态数据相似性度量

3.2.4 实验数据集选择及参数设置

3.3 复杂度分析

3.4 实验结果及对比分析

3.5 本章小结

第四章 基于超图排序的子空间跨模态检索方法研究

4.1 引言

4.2 基于超图排序的子空间跨模态检索方法研究

4.2.1 子空间映射模型构建与求解

4.2.2 超图排序模型构建与求解

4.2.3 跨模态数据相似性度量

4.2.4 实验数据集选择及参数设置

4.3 复杂度分析

4.4 实验结果及对比分析

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 研究展望

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文

致谢