1. 毕业设计（论文）主要内容：
多媒体信息检索是对多媒体对象的内容及上下文语义环境进行检索，如对图像中的颜色、纹理、形状或视频中的对象、行为、场景进行分析和特征提取，基于这些特征进行相似性匹配。
视频大数据具有高维的特点，涉及向量计算的问题中，随着维度的增加，计算量呈指数倍增长，这就是所谓的维数灾难。
特征降维的基本内容是对这些高维向量进行降维或聚类，具有积极的理论意义和实用价值。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成800字开题报告；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
4.完成系统的编码与调试；
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；
(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；
(3)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
4. 主要参考文献
1.汤渊. 面向词袋模型的相似性度量方法在特征降维中的应用[D]. 广东工业大学, 2015.
2.王飞. 基于局部信息保持的特征降维方法研究[D]. 西安电子科技大学, 2014.
3.宋瑜. 视频数据组织模型与降维算法研究[D]. 吉林大学, 2008.
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
