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    摘要：在信息技术飞速进步的时代，各种图像获取设备也随之普及，大量的图像数据被收集。如何管理与检索大量的图像数据是值得研究的问题。本文针对跨模态的哈希检索背景进行简述，对国内外现状做出综述，主要研究相关的三种算法：典型相关分析（CCA）、正交投影学习语义关联最大化哈希（SCM-Orth）和非正交投影连续学习语义关联最大化哈希（SCM-Seq）[1]。文中对上述算法进行介绍与实现，在多个数据集上进行实验进行算法对比，在此基础上进行算法改进与实现，并给出改进算法的思路与详细推导。29837
    毕业论文关键词：跨模态；哈希检索；典型相关分析；语义最大化哈希
    Study of cross-modal hashing with Semantic Correlation Maximization retrieval
    Abstract：For the rapid development of information technology in this time, various image acquisition devices become popular. A large number of images are collected today. How to manage and retrieve a large amount of image data is a problem worthy of study. This article in view of the cross-modal hashing retrieval background briefly, then make a review about the current situation and development. Main research relates to three algorithms: Canonical Correlation Analysis(CCA), Semantic Correlation Maximization Learning for Orthogonal Projection(SCM-Orth), Semantic Correlation Maximization Sequential Learning for Non-Orthogonal Projection(SCM-Seq). In this article, the above algorithm is introduced and implemented, the algorithms are compared on several data sets, and on this basis, the algorithms are improved and realized.
    Key words: cross-modal; hashing; Canonical Correlation Analysis; hashing with Semantic Correlation Maximization
    目  录
    摘要    １
    关键词    １
    1．绪论    １
    1.1  研究意义    １
    1.2    国内外研究现状    ２
    1.3  研究目的与内容    ４
    1.4  论文组织结构    ４
    2  算法研究预备知识    ４
    2.1  拉格朗日乘子法    ４
    2.2  矩阵的迹的性质及求导法则    ５
    3  算法阐述实现    ５
    3.1  典型相关分析（CCA）    ５
    3.2  语义最大化哈希（SCM）方法标记与问题定义    ７
    3.3  正交投影学习的语义关联最大化（SCM-Orth）[1]    ８
    3.3.1  模型构建    ８
    3.3.2  算法简述    ８
    3.4  非正交投影连续学习的语义关联最大化（SCM-Seq）[1]    ９
    4  基于CCA和SCM的算法改进    １０
    4.1  算法改进思路    １０
    4.2  SCM-Orth算法修改为SCM-Orth-dCCA的详细步骤与推导    １１
    4.3  SCM-Seq算法改进为SCM-Seq-dCCA简述    １３
    5  训练算法实现流程    １３
    5.1  典型相关分析（CCA）    １３
    5.2  正交投影学习的语义关联最大化哈希（SCM-Orth）    １３
    5.3  非正交投影连续学习的语义关联最大化哈希（SCM-Seq）    １４
    5.4  SCM-Orth改进算法SCM-Orth-dCCA    １５
    5.5  SCM-Seq改进算法SCM-Seq-dCCA    １５
    6  实验与分析对比    １６
    6.1  数据集来源    １６
    6.1.1  Wiki Data-set数据集    １６
    6.1.2  NUS-WIDE数据集    １６
    6.2  数据集选取    １６
    6.3  算法测试评价标准    １７
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