【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)規(guī)模的增大和類別的增多給信息的分類和檢索帶來了巨大的挑戰(zhàn)。由于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)保持特性對提升分類和檢索的性能至關(guān)重要,基于此,本文研究了如何利用結(jié)構(gòu)保持特性提升經(jīng)典的支持向量機(jī)分類和哈希檢索方法的性能,所取得的研究成果如下:針對于廣義特征值近似支持向量機(jī)算法(GEPSVM)沒有充分考慮類內(nèi)和類間關(guān)系的缺點(diǎn),提出了一種邊界局部結(jié)構(gòu)保持的支持向量機(jī)方法(BLPD-GEPSVM),通過引入結(jié)構(gòu)保持矩陣模型,定義了權(quán)值矩陣,使得在同一類數(shù)據(jù)之間的距離最小化,不同類數(shù)據(jù)的距離最大化,這樣能夠保證類內(nèi)信息盡可能的保持,而使類間的距離盡可能的區(qū)分開來。BLPD-GEPSVM方法不僅提升了復(fù)雜交叉數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確率,并且在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法相比傳統(tǒng)方法具有更優(yōu)的分類效果。針對現(xiàn)有的有監(jiān)督離散哈希方法(SDH)忽略了單模態(tài)數(shù)據(jù)中類內(nèi)和類間結(jié)構(gòu)信息的問題,提出了基于圖約束的離散哈希單模態(tài)檢索方法(GCDH)。在SDH方法基礎(chǔ)上,GCDH引入圖約束,構(gòu)建類內(nèi)固有圖,使得同一類數(shù)據(jù)之間的距離最小化,同時(shí)構(gòu)建類間懲罰圖,對不同類的數(shù)據(jù)之間的距離加以懲罰。進(jìn)一步通過子空間投影,使得投影后同一類數(shù)據(jù)更加緊湊,不同類數(shù)據(jù)盡可能遠(yuǎn)離。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過圖約束的引入,數(shù)據(jù)類內(nèi)結(jié)構(gòu)得到了保持,類間判別信息得到增強(qiáng),從而提高了檢索精度。針對離散跨模態(tài)哈希方法(DCH)不能保證兩模態(tài)數(shù)據(jù)投影后嵌入空間相一致的缺陷,本文提出了基于子空間嵌入哈希方法(ESCH)。該方法在DCH模型基礎(chǔ)上,額外增加了一層嵌入空間,來保持不同模態(tài)數(shù)據(jù)的一致性,然后通過二次投影,使得該空間再投影到漢明空間中,進(jìn)而與類標(biāo)信息聯(lián)系起來,增強(qiáng)了線性分類的判別性。針對提出的基于子空間嵌入的哈希方法沒有考慮模態(tài)中同類數(shù)據(jù)和不同類數(shù)據(jù)相關(guān)性問題,提出了基于子空間嵌入的結(jié)構(gòu)保持哈希方法(ESSPH)。通過引入判別典型相關(guān)分析模型,使得同一類數(shù)據(jù)的相關(guān)性最大,不同類數(shù)據(jù)的相關(guān)性最小,從而較好的兼顧了各模態(tài)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息,生成的哈希碼達(dá)到了結(jié)構(gòu)保持的效果。
【圖文】：

3圖 1.1 為跨模態(tài)檢索案例，，表示以文本檢索出相應(yīng)的圖片。圖1.1 跨模態(tài)檢索案例（圖片來源百度）單模態(tài)哈希檢索方法分為隨機(jī)投影哈希檢索方法和學(xué)習(xí)哈希檢索方法。在隨機(jī)投影哈希檢索方法中，最典型的是局部敏感哈希[26]（Locality-Sensitive Hashing，LSH）算法，它是 Gionis 在 1999 年提出的算法，該算法利用隨機(jī)線性投影將歐式空間中相近的數(shù)據(jù)點(diǎn)映射成相似的哈希碼，從理論上保證了隨著哈希碼長度的增加，兩個(gè)哈希碼之間的漢明距離將會接近原始數(shù)據(jù)的歐氏距離。隨后在 2009 年，Kulis 和 Grauman提出了核化局部敏感哈希算法[27]（KLSH），被用于大規(guī)模圖像檢索和分類當(dāng)中。然而這兩種隨機(jī)投影哈希檢索方法為了保證檢索精確度

4般框架。圖1.2 跨模態(tài)檢索一般框架在真值表示的學(xué)習(xí)中，又分為監(jiān)督型學(xué)習(xí)和非監(jiān)督型學(xué)習(xí)，在非監(jiān)督型學(xué)習(xí)中，典型相關(guān)分析[31]（CCA）是一種最經(jīng)典的非監(jiān)督子空間學(xué)習(xí)方法，它是主成分分析方法[32]（PCA）的跨模態(tài)擴(kuò)展。它從不同模態(tài)的數(shù)據(jù)中建立起模態(tài)之間的聯(lián)系。這一方法被廣泛用于跨媒體檢索、跨語言檢索和一些視覺問題上。典型相關(guān)分析通過最大化兩個(gè)模態(tài)之間的相關(guān)性來達(dá)到學(xué)習(xí)一個(gè)共同子空間的目的。而學(xué)習(xí)到的這個(gè)子空間可以用來衡量不同模態(tài)特征的相似性。除了經(jīng)典相關(guān)分析，偏最小二乘法[33]（PLS）和雙線性模型[34]（BLM）也被用來跨模態(tài)檢索，Sharma 和 Jacobs 使用 PLS 將不同模態(tài)的圖片信息線性映射到一個(gè)共同的線性子空間，在這子空間里它們是高度相關(guān)的。陳永明等人將 PLS 運(yùn)用到跨模態(tài)文本檢索中，他們將圖片特征轉(zhuǎn)換到文本空間中，然后學(xué)習(xí)一個(gè)語義空間來衡量兩個(gè)不同模態(tài)之間的相似性。在 2000 年，Tenenbaum 和Freeman 提出雙線性模型
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.3;TP181

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本文編號：2588350