摘 要

本文重点围绕大规模图像检索开展研究。针对图像特征检索中的“多特征”特性，提出 联合矩阵分解哈希框架实现跨异构空间相似性匹配；针对数据量大、噪声多、场景复杂 等挑战，提出基于

范数的鲁棒通用向量量化框架。有效提升了复杂场景下大规模图 像检索准确率与效率，成果在安防、互联网等领域多家单位得到应用。

关 键 字

图像检索；跨模态检索；效率；鲁棒

选自《中国人工智能学会通讯》

2020年 第10卷 第2期 优秀博士学位论文精华版