基于数据融合的图像检索系统设计的中期报告.pdf

基于数据融合的图像检索系统设计的中期报告

1.研究背景

随着互联网的快速发展，大量的图片数据被人们上传和共享，如何

利用这些数据进行有效的图像检索成为了一项重要研究课题。传统的图

像检索系统通常只利用图像的视觉特征来完成检索任务，然而这种方法

存在的问题在于无法很好地解决图像数据的语义信息，因此在表示图像

特征时会存在一定的限制。

近年来，数据融合技术被广泛应用于图像检索领域。数据融合是将

多个数据源的信息进行融合和整合，从而得到更加全面、准确和可靠的

结果。将图像的视觉信息和其他多种模态的信息（例如文本描述、语音

信息等）进行融合，可以使得检索系统更加具有智能化，能够更好地满

足用户需求。

2.研究目的

本研究旨在设计一种基于数据融合的图像检索系统，利用图像的视

觉特征和其他模态的信息进行融合，提高检索系统的性能。

3.研究方案

本研究的主要研究方案如下：

3.1数据收集

从互联网上获取大量的图像数据，并通过标注或者其他方式获取其

他模态的信息，例如文本描述、语音信息等。

3.2数据预处理

对图像和其他模态的数据进行预处理，例如图像的分割、特征提取、

文本信息的分词和向量化等等。

3.3特征融合

将图像和其他模态的信息进行融合，生成多模态的特征向量。

3.4检索算法设计

设计适用于多模态数据的检索算法，根据用户的查询条件，找到与

之匹配的图像。

3.5系统实现

将检索算法应用于图像检索系统中，并进行系统测试和评估。

4.研究成果

本研究的预期成果如下：

4.1设计一种基于数据融合的图像检索系统，能够应用于大规模的图

像检索任务。

4.2实现多模态数据的特征提取和融合，提高图像检索的准确率和效

率。

4.3实现检索算法的优化，提高系统性能。

4.4进行系统测试和评估，探索该方法在不同数据集上的优劣性和应

用价值。

5.计划进度

本研究分为以下几个阶段：

5.1调研阶段：调研图像检索系统和多模态数据融合技术，确定研究

方案和计划。预计时间：1个月。

5.2数据采集与预处理阶段：从互联网上获取图像数据和其他模态数

据，进行数据预处理，包括图像分割、特征提取和文本信息的处理。预

计时间：2个月。

5.3特征融合阶段：将图像和其他模态数据进行特征融合，生成多模

态特征向量。预计时间：1个月。

5.4检索算法设计阶段：设计适用于多模态数据的检索算法，对多模

态特征向量进行检索。预计时间：3个月。

5.5系统实现阶段：将检索算法应用于图像检索系统中，进行系统测

试和评估。预计时间：3个月。

6.参考文献

1.WangZ,JiH,XuY,etal.AComprehensiveSurveyonCross-

ModalRetrieval[J].ACMComputingSurveys(CSUR),2019,52(6):1-37.

2.LiuY,MuY,LiX,etal.Multi-modalfusionwithrecurrentneural

networksforimageandvideoretrieval[J].MultimediaToolsand

Applications,2018,77(5):5325-5346.

3.ZhangX,XuM,YangX,etal.DeepLearningforMulti-modal

Retrieval[J].IEEETransactionsonMultimedia,2019,21(6):1427-1440.