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时间:2019-03-17
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1、打"議.^密级:5,、y限;、?保密期i聲4乂達’"■-.;V.;f^^硕±学位论文:1.'?'.V..V:■■■■:,基于稀疏编码哈希的跨模多媒体检索.Ii‘■‘SparseCodingHashingfbrCrossModalMultimedia..叫treval-Reify-N;、、式诚7:学号,心P13201080f巧名贺兵!学位类别工学硕±"学科专业’信号与信息处理!(工程领域)指导教师唐俊教授
2、完成时间2016年5月答辩委员会主巧签名/独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的^研究成果1。据我所知,除了文中特别加乂标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获^:失拘!|2^其他教育机^|一的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签签字曰期:年矣月曰%A\y学位论文版权使巧授权书^本学位论文作者完全了解;有关保留、使用学位论文的规定,^[\^^^^有权保留并向国家有关部口
3、或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行L、、桓索,可义采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签若:导师签名:■签字曰期年T月0曰签字曰期:vt?/年j月。曰文j/j^学位论文作者毕业去向:工作单位:电巧:安徽大学硕±学位论文摘要喊巧一在多媒体检索中,基于哈希的相似检索是种非常有效的跨模检索方法,己经得到了广泛的关注。跨模检索的核也问题就是怎样在多模态数据的不同特征表-Moda示之间构建相关性CrosslRet
4、rieval的目标是为了可在不同。跨模检索()-Moda模态数据之间进行检索。跨模哈希(CrosslHashing)是将不同模态的数据一映射到同个低维度的Hamming空间中。由于不同维度的多媒体的数据特征表示都最终转化成了相同维度下的二进制表示,因此跨模哈希可W实现不同模态数据之间的高效检索。类似于典型相关分析(CCA),大多数现有的跨模哈希多媒体检索方法是为了用来实现来自相同模态或者相同视角内的数据之间的检索,它一个共同的抽象空间中们通过线性映射将不同模态的数据特征映射到。但是,这种方法不能很好地消除不同模态数据间的语义鸿沟,而提取到更高级别的语义信
5、一息可W更加有利于检索。为了解决这个问题,本文中,提出了种新的检索方法,。稀疏编码哈希,并得出主,同时对该检索方法进行实验论证了相应的实验结果要内容如下:通过使用稀疏编码哈希来进行跨模多媒体检索,首先使用稀疏编码来获取图像与文本的显著特征和潜在语义概念,然后将学习到的潜在语文特征映射到共同的抽象空间,最后通过,再通过迭代机制,找到多模态数据特征表示间的相关性更高级别抽象空间的量化得到统一的哈希编码。同时,本文通过结合SLEP(有一效映射稀疏学习)和拉格朗日对偶来求解目标函数,将个含有五个矩阵变量的非凸性的优化问题转化为只含有四个矩阵变量的凸性问题,这
6、样目标函数的优化一一问题就可W通过步步的迭代直到目标函数收敛。-iiS为了验证本算法的有效性,本文选择了Wk数据集和NUWIDE数据集进NUS-WIDE数行了实验,实验结果表明,在Wiki数据集和据集中该算法显示出了它的优越性和稳定的性能。关键词:跨模哈希,稀疏,跨模检索,潜在语义编码I安疆大学硕±学位论文基于稀疏编码哈希的跨模多媒体检索AbstractSimilaritysearchmethodsbasedonhashingareuseflil化olsforefectivecross-trievattmodalrel,
7、whichhavedrawnexensiveaention.Thecoreissueofthe-cross-retrievamodellishow!:〇buildrelevancebetweenmultimodaldatafeatures.-trTheoalofcrossmodelreievalistoretrievedatabetweendiferentmodels.g
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