题目：基于哈希的查询自适应多标签图像检索方法研究与实现

    基于近似最近邻的哈希检索是近年来兴起的图像检索领域的一个热门分支，这一检索方法在应对大规模图像检索问题中表现出的良好性能，使其受到了广泛关注。然而大部分基于近似最近邻的哈希检索算法在构造哈希映射的过程中，仅考虑了图像的低层特征，并未将高层语义特征融入到模型中，因此无法应对近年来新兴的“图像+语义描述”的检索模式。本文提出了基于哈希的查询自适应多标签图像检索方法，将图像的高层语义特征与低层特征同时嵌入到了哈希映射中，使模型能够适应“图像+标签”的新型检索模式。论文的主要工作内容包括：

   （1）设计并求解了部分标签判别哈希函数的训练模型。通过设计部分标签判别哈希函数，将图像的高层语义特征作为训练信息融入到了哈希函数的训练过程中，设计了完整了哈希函数训练模型，并通过严谨的数学分析给出了求解方案，并通过相关实验证实了模型的有效性。

   （2）提出了部分标签判别哈希函数模型的优化方案。包括两套针对部分标签判别哈希函数训练模型的优化方案：基于模拟退火的活跃标签集选取算法，邻居数据权重的反馈调节算法。

   （3）设计并实现了面向多种图像检索输入模式的自适应机制。通过一套具有查询自适应机制的解决方案，使模型能够根据用户输入条件的不同自动完成最优化哈希函数的选择，确保检索模式能够生成效果最好的二进制哈希编码。

   （4）设计与实现了一种图像检索系统。基于本文的研究成果，结合实际应用的需求，设计并实现了一种基于哈希的查询自适应多标签图像检索系统。