基于多模态监督学习的图像重排序算法研究

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1、．，？：分类号：ＴＰ３单位代码１０４２２１Ｕ密级：：学号２０。１３２６２乂乂芝ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文－．．－．：ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅ论文题目；：謠于条模态．监蔡学习歇密像藍掉巧算法硏究－ＭｌｌＴ；Ｍ００ＡＬ３ＡＳ＆ＳＵＰＥＲＶＩＳＫｉＬＥＡＲＮＷＧＦＯＲＩＩＭＡＧＥＳＥＡＲＣＨＲＥＲＡＮＫＮＧ作者姓名赵胜男培养单位计度化稱技术学院专业名称计笑软．科蜂与技术指导教师互军教巧合作导师

2、－－－Ｌ２〇１資年Ｓ月３０日＾爭‘？＇、－－－．．．－．．．？？．．，’？．‘－一＇‘Ｖ．分类号；ＴＰ３９１单位代码：１０４２２密级；学号；２０１３１３２６２ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇ论文题目：基于多模态监替学习的围巧重排序算法研究ＭＵＬＴ－ＩＭＯＤＡＬＢＡＳＥ）ＳＵＰＥＲＶＩＳＥ）ＬＥＡＲＮ…ＧＲ）ＲＩＭＡＧＥＳＥＡＲＣＨＲＥＲＡＮＫＩＮＧ

3、作者姓名赵胜男培养单位计算机科学与技术学院专业名称计算机科学与技术指导教师马军教授合作导师２０１６年６月３０日原创性声明：本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研。究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明本声明的法律责任由本人承担。：论文作者签名私屯％：却３０日期关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保

4、留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可レ：ｉ？采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。（保密论文在解密后应遵守此规定）＼论文作者签名：扛巧草导师答名之日期；ＭＬＳ。言山东大学硕±学位论文目录摘要ＩＡｂｓｔｒａｃｔＩｌｌ第一章绪论１１１１．研巧背景１．２研究意义２１．３主要贡献３１４本．文

5、的组织结构３第二章相关研巧现状５２．１图像检索的重排序简介５２２．图像检索的重排序框架５２．３图像重排序常用方法６２．３．１监督学习方法６２．３．２非监督学习方法７２．４本章小结８第Ｈ章基于多模态监督学习的图像重排序算法９３．１引言９３．２１１基于多模态监督学习的图像重排序算法３．３图像的视觉特征１３３．３．１ＨＳＶ颜色直方图（ＨＣＨ）１４３．３．２ＲＧＢ颜色直方图（民畑）１５３３３ＢＣＭ）．．基于分块的颜色矩（１５３．

6、３．４颜色相关图（ＣＣ）１６３．３（．５边缘方向直方图ＥＤＨ）１６３３６ＷＴ）．．基于小波变换的纹理特征（１７．４３图像的生成特征１８３．４．１基于ＰａｇｅＲａｎｋ的伪相关反馈（ＰＰＲＦ）１８ｉ山东大学硕±学位论文３．４２．２密度特征（ＤＦ）１３．４２１．３初始化得分特征ＣＩ民Ｓ）３．５图像的相似度计算２３—１ｎｓｅｎ－３２．５．ＪｅＳｈａｎｎｏｎ散度３３５．２２３．径向基函数３．５．３交距离２４—３．６特征权重的学习Ｒａｎ

7、ｋＳＶＭ２４３．６．１ＳＶＭ２４．２ＶＭ５３．６ＲａｎｋＳ２３．７本章小结２６７第四章实验结果与分析２４．１数据集２７４２８．２评价准则４．３对比方法３０４４３１．实验结果４．１．４所有查询上的性能比较３１．２４．４不同初始化列表上的性能比较３２４．５本章小结３４５第五章总结与展望３５．１工作总结％５．２展望未来％参考文献３７４０ｉｉ攻读学位期间发表的学术论文目录４１攻读学位期间参加的科研项目情况４２攻

8、读学位期间获奖情况４３ｉｉ山东大学硕±学位论文ＣＯＮＴＥＮＴＳＣｈｉｎｅｓｅＡｂｓｔｒａｃｔＩＡｂｓｔｒａｃｔＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１１民Ｂａ？ｅｓｅａｒｃｈｃｋｇｒｏｕｎｄ１．ｉｎｉｆｉｃａｎｃｅ１２ＲｅｓｅａｒｃｈＳｇ２１．３