【摘 要】
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随着互联网技术的发展,数据呈现出爆炸性的增长,这标志着我们进入了大数据时代。哈希学习算法能够将冗杂度高、数量级大、特征维度高的数据映射成紧凑的二进制哈希码。作为当前机器学习领域的一个研究热点,哈希学习在众多领域都得到了广泛应用。本文主要探讨哈希学习在图像内容完整性认证和运动捕捉数据检索方面的应用,主要研究内容及贡献如下:(1)全面综述了各类典型的哈希学习的研究现状、应用领域。(2)现有图像内容完整
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随着互联网技术的发展,数据呈现出爆炸性的增长,这标志着我们进入了大数据时代。哈希学习算法能够将冗杂度高、数量级大、特征维度高的数据映射成紧凑的二进制哈希码。作为当前机器学习领域的一个研究热点,哈希学习在众多领域都得到了广泛应用。本文主要探讨哈希学习在图像内容完整性认证和运动捕捉数据检索方面的应用,主要研究内容及贡献如下:(1)全面综述了各类典型的哈希学习的研究现状、应用领域。(2)现有图像内容完整性认证方法普遍侧重于设计各种新的图像特征提取算法。然而,无论是何种类型的特征描述子,它们的原始特征表达能力始终有限。针对此问题,本文提出了一种基于哈希学习的图像内容完整性认证算法。本文首先设计了一种加权大间隔度量学习算法(Weighted Large Margin for Manipulation Classification,WLMMC),实现了图像恶意和非恶意操作的分类;然后本文采用个性化的监督量化策略(Supervised Personalized Quantization,SPQ)以区分每个维数对分类性能的影响。该策略针对不同类型的图片可以生成不同位数的哈希码。实验结果表明,WLMMC算法和SPQ算法相结合,可以有效地提高现有图像认证算法的性能。(3)传统的运动特征提取方法大多数采用手工设计特征,在检索过程中,计算复杂度高。针对此问题,本文提出了一种基于深度哈希学习的运动捕捉数据检索算法。在特征提取阶段,本文改进了一种层次化的独立循环神经网络(Independently Recurrent Neural Network,Ind RNN)模型,实现了高质量人体行为的语义特征信息提取。该模型不仅能够保留运动捕捉数据的时间信息,还能保留运动捕捉数据的空间信息。同时本文将深度学习和哈希学习相结合,实现了在大规模运动捕捉序列中相似序列的快速检索。实验结果表明,所提出的算法不仅可以有效地提高运动捕捉数据的检索效率和准确率,还能缩短检索时间。
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