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基于纹理和形状综合特征的图像检索技术研究的中期报告

尊敬的评委们：

我今天给大家带来的是我所参与的基于纹理和形状综合特征的图像检索技术研究的中期报告。

首先，我想简要介绍一下我们的研究背景和意义。随着数字化技术的快速发展，人们生产和消费的大量数据都以数字化的形式存在。这些数字数据中包括了各种类型的图像数据，如照片、地图、医学影像等。这些图像在科学、工程、商业以及日常生活中有着广泛的应用，如图像检索、图像分类、图像分析等。因此图像检索技术在现代化社会中具有极其重要的应用价值。

现有的基于内容的图像检索技术主要是从图像本身的低级特征入手，如颜色、纹理、形状等，通过将这些特征与用户需求进行匹配，来实现有效的图像检索。然而，单一的低级特征往往不能完全表达出图像的语义信息，影响检索的效率和准确性。

因此，我们提出了基于纹理和形状综合特征的图像检索技术。我们结合了纹理和形状两种特征，通过综合利用它们的优势，提高了图像检索的准确性和效率，更好地满足了用户的需求。

具体来说，我们的图像检索流程如下：首先对于一个查询图像，我们提取它的纹理特征和形状特征，其中纹理特征主要是由纹理局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵（GLCM）两个方面组成。形状特征则主要有哈尔小波描述子和形状上下文描述子这两种。接着，我们将这些特征进行组合，采用多层感知器（MLP）神经网络模型来进行分类。最后，我们返回与查询图像相似度排名前k的图像作为结果。

目前，我们的研究工作已经完成了算法设计与实现。经过对标准图像库的实验验证，我们的方法在图像检索准确率和召回率方面都比现有方法有所提高。接下来，我们将在更大的数据集上对该方法进行测试并进行算法的优化，以进一步提高图像检索的准确率和效率。

以上就是我们的基于纹理和形状综合特征的图像检索技术的中期报告。谢谢大家的聆听。