声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1.基于文本的图像检索
1.2.2.基于内容的图像检索
1.2.3.基于语义的图像检索
1.3 主要研究内容和贡献
1.4 论文组织结构
第2章 相关工作
2.1 无监督图像哈希检索
2.2 有监督图像哈希检索
2.2.1.传统机器学习算法
2.2.2.深度学习算法
2.3 半监督图像哈希检索
2.4 本章小结
第3章 基于隐因子模型的图像分类
3.1 背景介绍
3.1.1.基于传统算法的图像分类
3.1.2.基于深度学习的图像分类
3.2 CNNLFM模型
3.2.1.问题定义
3.2.2.LFM介绍
3.2.3.模型分析
3.3 实验评估
3.3.1.数据集
3.3.2.评估指标
3.3.3.实验结果
3.4 本章小结
第4章 基于语义图的深度多标签图像检索
4.1 背景介绍
4.2 DMLH模型
4.2.1.问题定义
4.2.2.框架介绍
4.2.3.标签聚类
4.2.4.DHM算法
4.3 实验评估
4.3.1.数据集
4.3.2.评估指标与对比算法
4.3.3.实验结果
4.4 本章小结
第5章 基于语义排序的图像检索
5.1 背景介绍
5.2 RBSH模型
5.2.1.算法分析
5.2.2.标签语义排序
5.2.3.参数优化
5.3 实验评估
5.3.1.数据集
5.3.2.实验结果
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果