面向大规模视觉检索的哈希学习

面向大规模视觉检索的哈希学习

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1、面向大规模视觉检索的哈希学习作者姓名邓慧茹学校导师姓名、职称邓成教授领域电子与通信工程企业导师姓名、职称贺巍高工申请学位类别工程硕士提交学位论文日期2014年11月学校代码10701学号1202121458分类号TP39密级公开西安电子科技大学硕士学位论文面向大规模视觉检索的哈希学习作者姓名:邓慧茹领域:电子与通信工程学位类别:工程硕士学校导师姓名、职称:邓成教授企业导师姓名、职称:贺巍高工提交日期:2014年11月Large-ScaleVisualRetrievalBasedonHashLearningAthe

2、sissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationEngineeringByDengHuiruSupervisor:DengChengNovember2014西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加

3、以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处,本人承担一切法律责任。本人签名:日期:西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅、借阅论文;学校可以公布

4、论文的全部或部分内容,允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章,署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名:导师签名:日期:日期:摘要摘要当今,网络已经成为人们获取信息的重要途径。同时,大数据时代使得多媒体数据呈现爆炸式增长。自上世纪90年代以来,人们就对多媒体数据的快速检索问题开展了大量研究,并提出了基于文本和基于图像内容的检索方法。这些方法虽然简单易行,但由于海量数据呈现非结构化、语义多样、多模共生等新特点,传统检索方法不

5、再适用。因此,建立面向海量多媒体数据的高效检索机制成为近年来的研究热点。随着哈希技术的提出,各种基于学习、基于多模态以及基于多哈希表的方法层出不穷,为海量数据的快速检索问题提供了新思路。但是,目前的哈希方法在处理大规模、海量数据集时还是存在存储效率低、检索精度差等问题。因此,本文在总结前人工作的基础上,对现有方法中存在的不足进行了进一步研究和分析,论文的主要研究内容如下:(1)提出了一种自适应多比特量化哈希方法。考虑到目前绝大部分哈希方法都采用固定比特(如单比特或双比特)的量化编码策略,单比特编码方式严重破坏了数

6、据的近邻结构,造成原始空间中相近的点被映射成完全不同的哈希码,而双比特编码方式忽略了数据不同维度信息量不同的问题,对所有维度都采用相同的编码位数。基于此,本文提出了一种自适应多比特量化方法,该方法以数据方差作为信息量的度量指标,方差较大的维度分配多个比特位数,方差较小的维度分配较少的比特位数,数据编码的学习过程采用不完全编码方式和聚类的思想,更好的保持了原始数据的近邻结构和信息量,使得检索过程更加高效、精确。(2)提出了一种基于锚点的全局相似性保持哈希方法。鉴于现有基于锚点的哈希学习方法忽略了原始数据的语义信息。

7、本文利用原始数据的语义信息建立类标矩阵以及原始空间中数据的局部近邻关系建立锚点图,构造一种既保持局部相似性关系、又保持全局相似性关系的目标函数,从多个角度实现哈希编码的学习问题。该方法可以更充分的刻画原始数据的样本特性,学习到有效的哈希编码,实现了快速、高效的哈希检索过程。大量实验表明,本文提出的方法较经典方法不仅取得了更好的检索性能,且适用性更好。关键词:大规模视觉检索,哈希学习,多比特量化,锚点图,相似性保持学习论文类型:应用基础技术I西安电子科技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTNowad

8、ays,networkhasbecomeoneofthemostimportantapproachestoacquireinformation.Meanwhile,withthecomingofbigdataera,multimediadatagrowsexplosively.Sincethe1990s,peoplehavedevelopedalargenumberofw

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