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基于统计投影法的图像检索研究与实现的任务书

任务书：基于统计投影法的图像检索研究与实现

1.研究概述

图像检索是许多应用领域中的关键技术之一，例如图书馆、医学、社交网络和安防等。基于统计投影法的图像检索方法已经被广泛采用，并且在实践中显示出其有效性。本次研究的主要目的是：

1.1研究基于统计投影法的图像检索算法原理和技术。

1.2实现基于统计投影法的图像检索系统，包括建立图像特征库、查询图像匹配与检索等功能。

1.3对比分析不同的图像检索算法，评估基于统计投影法的图像检索系统的性能。

2.研究方法

2.1理论研究

了解基于统计投影法的图像检索算法原理和技术，包括局部特征描述符、基于统计投影的图像表示和查询图像匹配方法等，对比相关的图像检索算法及其应用场景，分析其优劣与适用性。

2.2系统设计与实现

根据实验需要，设计图像特征库数据结构、图像特征提取与描述算法，以及查询图像匹配方法。系统实现包括用编程语言实现以上算法，建立图像特征库的数据文件和查询界面等，至少应该支持基本的图像输入、查询与结果显示等操作。

2.3性能分析与比较

对比分析基于统计投影法的图像检索系统与其他图像检索系统的性能差异，包括运行效率、查询准确性、召回率和准确率等。为了验证系统在不同规模图像库上的性能，应使用多组不同规模的图像库实验数据。

3.预期结果

在完成本次研究后，预期能够获得以下成果：

3.1研究得出基于统计投影法的图像检索算法在基本图像检索任务上的有效性。

3.2实现一个基于统计投影法的图像检索系统，包括建立图像特征库、查询图像匹配与检索等功能。

3.3通过实验对比分析不同的图像检索算法，评估基于统计投影法的图像检索系统的性能。

4.研究计划

本次研究的总时长为20周，计划分为以下几个阶段：

周期内容

1-3周研究相关文献，明确研究目标，并撰写研究计划和任务书。

4-6周研究图像特征提取和描述算法及局部特征描述符等基础算法。

7-10周根据研究得出的算法理论设计实验系统和数据结构，实现相关系统功能。

11-14周进行性能测试、结果分析、算法总结和方法改进。

15-18周完善研究论文，撰写研究报告和中期汇报等。

19-20周综合、评估研究成果，撰写论文并进行最后的研究申报及验收准备。

5.研究要求

5.1具备图像处理和计算机视觉的基础知识和能力，包括图像相关的数学理论和编程开发技能。

5.2精益求精，达到高质量的研究成果，按时完成研究任务，保证研究过程的严谨和规范。

5.3需要有良好的团队合作精神和交流能力，有主动学习和探究的研究态度，并能够承担一定的任务压力。

6.研究成果

研究成果将包括：

6.1研究报告：该报告将总结对图像检索算法的研究，描述实现的图像检索系统，并列出实验结果的分析和总结。

6.2学术论文：对基于统计投影法的图像检索算法和系统实现进行进一步的阐述和分析，并表明实验结果的影响，如准确性、召回率和追忆率等。

6.3源代码：图像检索系统源代码和实验数据将可供学术社区和研究人员使用和改进。