基于层次结构建模的跨模态哈希检索

发布时间：2023-03-23 18:28

　　跨模态检索的核心任务是寻找各异模态数据之间的关联,在此基础上哈希学习作为一种快速高效同时低存储消耗的热门方法,已越来越多地用于跨模态检索领域。然而大多数跨模态哈希方法通过松弛哈希编码上的二进制约束进行求解,导致各模态数据表示不够精确。另一方面,由于计算成本问题,部分算法采用随机选取部分训练集来学习哈希函数,导致结果存在随机性同时缺失部分重要数据。针对以上问题,本文以跨模态哈希检索方法为基础,分别提出了基于密度聚类层次建模的跨模态快速哈希检索、基于密度峰值聚类层次建模的跨模态变长哈希检索以及基于代数多重网格层次建模的跨模态变长哈希检索算法,并分别从理论和实验方面验证了算法的有效性。具体的研究工作分别如下:1.针对传统的跨模态无监督哈希算法存在训练成本高,且没有充分利用原始数据空间结构,从而无法更好地表示各模态之间的相似性等问题,本文提出了基于密度聚类层次建模的跨模态快速哈希检索(Cross-modal Hashing Based on Density Clustering,DCCH)算法。该算法结合基于密度的聚类方法,通过分别选择代表图像和文本数据的方式选出同时满足两种模态的核心图文对,...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 研究现状
    1.3 研究内容与创新
    1.4 论文组织架构
第2章 经典的跨模态检索算法
    2.1 基于子空间学习的跨模态检索算法
        2.1.1 典型相关性分析
        2.1.2 广义多视图分析
    2.2 基于哈希学习的跨模态检索
        2.2.1 基于语义相关最大化的跨模态哈希检索
        2.2.2 基于语义保持的跨模态哈希检索
        2.2.3 基于广义语义保持的跨模态哈希检索
        2.2.4 离散跨模态哈希检索
        2.2.5 非对称离散跨模态哈希检索
        2.2.6 基于离散潜因子模型的跨模态哈希
    2.3 本章小结
第3章 基于密度聚类层次建模的跨模态快速哈希检索
    3.1 基于密度聚类层次建模的跨模态快速哈希检索
        3.1.1 算法模型的构建
        3.1.2 模型的优化求解
        3.1.3 算法时间复杂度分析
    3.2 数据集及评价指标
        3.2.1 数据集
        3.2.2 评价指标
    3.3 实验分析
        3.3.1 对比方法介绍
        3.3.2 实验结果
        3.3.3 训练时间分析
    3.4 本章小结
第4章 基于密度峰值聚类层次建模的跨模态变长哈希检索
    4.1 基于密度峰值聚类层次建模的跨模态变长哈希检索
        4.1.1 算法模型的构建
        4.1.2 模型的优化求解
        4.1.3 算法时间复杂度分析
    4.2 数据集及评价指标
        4.2.1 数据集
        4.2.2 评价指标
    4.3 实验分析
        4.3.1 对比方法介绍
        4.3.2 实验结果
    4.4 本章小结
第5章 基于代数多重网格层次建模的跨模态变长哈希检索
    5.1 基于代数多重网格层次建模的跨模态变长哈希检索
        5.1.1 跨模态层次结构的构建
        5.1.2 跨模态变长哈希训练过程
        5.1.3 模型的优化求解
        5.1.4 算法时间复杂度分析
    5.2 数据集及评价指标
        5.2.1 数据集
        5.2.2 评价指标
    5.3 实验分析
        5.3.1 对比方法介绍
        5.3.2 实验结果
    5.4 本章小结
第6章 总结和展望
    6.1 工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号：3768520