导读:本文包含了快速检索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像检索,深度多监督哈希,卷积神经网络
快速检索论文文献综述
郁延珍[1]（2019）在《基于深度多监督哈希的快速图像检索》一文中研究指出由于较低的检索时间和空间复杂度,哈希方法被广泛应用于大规模图像检索领域。提出深度多监督哈希(Deep Multi-Supervised Hashing,DMSH)方法来学习具有高度判别能力和紧凑的哈希编码,并进行有效的图像检索。设计一个新的卷积神经网络结构来产生相似性保留的哈希编码,用一个识别信号来增加类间距离,用一个验证信号来降低类间距离。同时,通过正则化的方式降低网络输出和二进制哈希编码之间的损失并使二进制哈希值在每一维上均匀分布使网络输出更接近离散的哈希值。在两个数据集上的实验证明了该方法能够快速编码任意新的图像并取得先进的检索结果。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
詹增荣,程丹[2]（2019）在《基于核化局部敏感哈希的快速文档检索方法》一文中研究指出在大规模文档中进行快速的相似搜索对绝大多数信息检索应用程序是至关重要的.基于局部敏感哈希的检索方法将高维的空间数据映射到低维的二进制海明空间,从而实现了快速搜索.本文给出了一个基于核化局部敏感哈希的快速文档检索方法,可以在保证时间效率下允许算法使用不同的相似函数进行快速检索.实验结果表明该方法在大规模文档集合检索中具有较好的效率和准确率.(本文来源于《湖南科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
孙磊,刘华辰,赵月奋[3]（2019）在《云计算下均衡传输链路数据包快速检索方法》一文中研究指出针对传统方法存在数据包丢包率高以及检索时间长的问题,提出一种云计算下均衡传输链路数据包快速检索方法.结合Bernoulli分布序列进行移动网络数据包转发丢包抑制处理,获取移动网络的数据包的特征匹配域,分解特征域数据包的扩频序列,根据扩频序列分析数据包的传输信道,对其进行均衡配置,依据均衡配置模型,分析数据包转发的训练矢量集信息,结合信道均衡调度方法进行数据包转发、检索过程中的自适应链路控制,完成数据包检索.仿真结果表明,采用该方法进行均衡传输链路数据包检索的丢包率较小,信道均衡性较好,且数据包检索时间最高不超过10.8 s,表明所提方法性能较好.(本文来源于《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
常春燕[4]（2019）在《云计算下电子商务混合入侵信息快速检索仿真》一文中研究指出针对当前方法没有较好地去除电子商务冗余干扰特征和噪声特征,导致最终检索准确率不高,耗时较长的问题,提出了基于最大熵原理的电子商务混合入侵信息快速检索方法,采用熵最小化离散法和时间间隔离散法将一个具有连续变量的电子商务信息特征转换为离散数值,较好地去除了原始电子商务信息中的冗余干扰特征,同时采用叁种不同特征选择方法生成了电子商务混合入侵信息最优特征子集,成功去除了噪声干扰特征。设计了一个包含电子商务信息混合入侵行为监控层、混合入侵行为分析层、混合入侵行为决策层和混合入侵行为联动响应层以及混合入侵特征库的四层检索系统,构建了目标函数,并依据最大信息熵理论,求出了一定约束条件下电子商务信息混合入侵行为最大熵分布概率,实现了云计算下电子商务信息混合入侵信息检索。仿真测试结果表明,所提方法能够实现云计算下电子商务混合入侵信息快速检索,具有检索准确性较高的优点。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年09期）
陈杰浩,过其靖,李弋豪,金谊成[5]（2019）在《基于IndexR的海量数据快速实时检索技术的研究与实现》一文中研究指出由于强调"实时"、"快速",传统的海量数据检索问题已经变成了一个新的RTOLAP问题。为解决这个传统数据库无能为力的问题,分析比较现有技术后,介绍了基于HDFS的分布式关系型列式数据库IndexR,并提出了一个以IndexR为核心的海量数据快速实时检索解决方案,为复杂信息系统处理海量数据提供了框架性的服务。之后分别与以Hive、MySQL为核心的框架从多个维度进行了对比,说明了该框架在处理RTOLAP场景时相对于传统的OLAP和OLTP框架的优越性,验证了该框架的可行性。(本文来源于《实验室科学》期刊2019年04期）
强永刚,肖志峰,陈欢欢,闫丽阳[6]（2019）在《基于动态阈值哈希的大规模遥感影像快速内容检索方法》一文中研究指出随着我国遥感对地观测技术的快速发展,接收和存档的遥感影像数据量呈指数级增长,传统的检索方法难以在超大的遥感影像数据量上进行快速内容检索,造成遥感影像检索技术缺乏突破性进展,使得我国遥感影像利用率和利用效率受到限制。本文提出了一种创新的哈希索引方法,该方法根据特征向量的空间分布情况动态生成向量的哈希编码,可对高维的遥感影像特征向量进行低维编码,大大降低了检索计算量,可显着提高大规模遥感影像库内容检索的准确率和效率。在天地图数据集的检索试验表明本文提出方法在准确度和检索效率上均有显着提升,有较大的应用潜力。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年08期）
王志明,张航[7]（2019）在《融合多层卷积神经网络特征的快速图像检索方法》一文中研究指出基于卷积神经网络在图像特征表示方面的良好表现,以及深度哈希可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出了一种结合卷积神经网络和深度哈希的图像检索方法.针对当前典型图像检索方法仅仅使用全连接层作为图像特征进行检索时,存在有些样本的检索准确率为零的问题,提出融合神经网络不同层的信息作为图像的特征表示;针对直接使用图像特征进行检索时响应时间过长的问题,使用深度哈希的方法将图像特征映射为二进制的哈希码,这样哈希码中既包含底层的边缘信息又包含高层的语义信息;同时,提出了一种相似性度量函数进行相似性匹配.实验结果表明,与已有的图像检索方法相比,该方法在检索准确率上有一定程度的提高.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年08期）
刘惠[8]（2019）在《基于哈希的视频快速检索技术研究》一文中研究指出提出了一种基于哈希的考场视频和高考网上评卷教室视频快速检索方法。该方法将哈希检索技术应用到视频数据中,通过深度网络的强大学习能力来获取考场视频和高考网上评卷现场视频的特征表示,在深度网络中设计一个哈希层来学习哈希函数,将原始高维的数据映射到特定长度的哈希码,同时保持原始数据的语义信息,实现视频的快速检索。为实现考场行为观测和考试期间的考生行为分析以及评卷教师的行为分析等提供便利,保障考试公平公正。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年18期）
张闯,杨咸兆,徐齐全,陈苏婷[9]（2019）在《基于SIFT特征的哈希快速检索与图像匹配》一文中研究指出针对SIFT算法在应用于图像匹配时,存在准确率低下和耗时等问题,提出一种SIFT特征的哈希快速检索与图像匹配方法。文中提出以二值化SIFT关键点描述子和哈希表相结合的方法对图像进行匹配。针对实验过程中出现的冲突项,通过在哈希表中添加标志位并记录冲突相个数和地址,完美地解决了高维描述子转化到低维冲突项的问题,加快了匹配速度。实验结果表明,该方法图像匹配速度优于传统SIFT匹配方法,加快了相似特征检索速度、提高了查询效率,并能够满足实时应用。所提出的采用SIFT关键点描述子的二值化与哈希检索相结合的方法,通过对比实验,证明了该方法在保证准确率的同时,提高了效率,实现了图像的实时快速匹配。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年12期）
程跃豪[10]（2019）在《分布式平台下自适应的快速图像检索》一文中研究指出随着移动互联网的兴起、新兴媒体的普及,各种拍照、摄像设备的爆炸式增长,人们将各种图像分享到社交媒体上,在线图像的数量巨幅增长。如何在这些数量庞大、内容丰富的图像数据中检索出相似图像,一直是图像领域研究的热点问题。图像的特征选择和检索的效率是图像检索研究者们关心的重点问题。选取合适的图像特征对图像检索的性能很重要。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)由更复杂的网络构成,与传统特征提取方法相比具有更强大的特征表达能力。同时,分布式计算平台Hadoop具有良好的稳定性、安全性、扩展性等特点,可以加速图像检索的效率。使用卷积神经网络提取的隐藏层输出,作为图像深度特征进行图像检索,并且借助于Hadoop的强大计算能力进行图像检索任务,加速图像检索。本文的主要工作内容有:(1)使用预训练的AlexNet网络模型,提取图像的深度特征。使用单层深度特征、多层网络层特征合并的方式进行图像检索任务。之后与基于传统手工特征的图像检索方法进行对比,最终选择FC6层特征进行图像特征索引的构建。(2)为了解决检索任务中深度特征维度过高,给图像检索带来的检索时间长、检索任务计算量大的难题,本文提出一种自适应的索引构建方法。使用深度特征构建索引并保存在HBase中,该方法可以提高图像检索的效率。(3)在分布式平台Hadoop上实现图像检索任务。根据图像特征构建特征索引,通过特征索引完成图像检索任务。实验表明使用Hadoop平台在大型数据集上进行图像检索任务可以有效提升图像检索效率。本文实验在四个公开的数据集Holiday数据集、UKbench数据集、Oxford Building数据集、MIRFlickr1M数据集上进行相关实验,包括提取图像特征、构建索引、图像检索。实验表明,通过建立图像特征索引和使用分布式平台Hadoop,图像检索任务的效率和准确率有所提升。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-01）
快速检索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在大规模文档中进行快速的相似搜索对绝大多数信息检索应用程序是至关重要的.基于局部敏感哈希的检索方法将高维的空间数据映射到低维的二进制海明空间,从而实现了快速搜索.本文给出了一个基于核化局部敏感哈希的快速文档检索方法,可以在保证时间效率下允许算法使用不同的相似函数进行快速检索.实验结果表明该方法在大规模文档集合检索中具有较好的效率和准确率.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
快速检索论文参考文献
[1].郁延珍.基于深度多监督哈希的快速图像检索[J].计算机应用与软件.2019
[2].詹增荣,程丹.基于核化局部敏感哈希的快速文档检索方法[J].湖南科技大学学报(自然科学版).2019
[3].孙磊,刘华辰,赵月奋.云计算下均衡传输链路数据包快速检索方法[J].内蒙古民族大学学报(自然科学版).2019
[4].常春燕.云计算下电子商务混合入侵信息快速检索仿真[J].计算机仿真.2019
[5].陈杰浩,过其靖,李弋豪,金谊成.基于IndexR的海量数据快速实时检索技术的研究与实现[J].实验室科学.2019
[6].强永刚,肖志峰,陈欢欢,闫丽阳.基于动态阈值哈希的大规模遥感影像快速内容检索方法[J].测绘通报.2019
[7].王志明,张航.融合多层卷积神经网络特征的快速图像检索方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[8].刘惠.基于哈希的视频快速检索技术研究[J].电脑知识与技术.2019
[9].张闯,杨咸兆,徐齐全,陈苏婷.基于SIFT特征的哈希快速检索与图像匹配[J].现代电子技术.2019
[10].程跃豪.分布式平台下自适应的快速图像检索[D].北京交通大学.2019