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基于内容的图像检索算法研究的开题报告

一、选题背景及意义

随着互联网的快速发展，用户对于海量图像的检索需求不断增加，基于内容的图像检索技术成为了解决该问题的有效方法。基于内容的图像检索技术是指根据图像的特征进行相似度计算，从而实现通过图像内容进行图像检索的技术。该技术不仅能够提高图像检索的准确性，还可以降低用户的检索难度。

近年来，随着深度学习技术的兴起和蓬勃发展，基于内容的图像检索技术也得到了很大的发展和进步。深度学习中的卷积神经网络模型已被广泛应用于图像特征提取和相似度计算等相关领域，取得了很好的效果。因此，基于内容的图像检索算法研究具有重要的应用价值。

二、研究内容和方法

本文主要研究基于内容的图像检索算法，具体内容包括：

1.对基于内容的图像检索技术的研究现状进行分析和总结，重点考察基于深度学习的图像特征提取方法和相似度计算方法。

2.基于深度学习的图像特征提取方法的研究，选取目前比较流行的卷积神经网络模型进行训练和特征提取，包括AlexNet、VGG、ResNet等模型，并对比分析它们之间的差异和优劣。

3.基于相似度计算方法的研究，比较和分析传统的欧氏距离、余弦距离等相似度计算方法和基于深度学习的相似度计算方法的优劣，包括暴力计算、哈希编码、局部敏感哈希(LSH)等方法。

4.设计和实现基于内容的图像检索系统，包括图像处理、图像特征提取、相似度计算、查询解析等模块的设计。

本文采用实验分析法，对比分析不同的算法对于图像检索的准确性和时间效率的影响，以实验结果为依据，综合考虑不同算法的优缺点，提出完善的基于内容的图像检索算法。

三、预期成果

1.研究并掌握基于内容的图像检索技术的发展历程和研究现状。

2.比较分析不同的卷积神经网络模型和相似度计算方法，探究其优缺点和适用场景。

3.提出基于深度学习的图像特征提取和相似度计算方法，实现高效准确的图像检索。

4.设计并实现基于内容的图像检索系统，对其性能进行实验测试和分析。

四、研究进度安排

1.前期调研和文献阅读：2021年5月-2021年6月

2.图像特征提取技术的研究和实验：2021年6月-2021年8月

3.相似度计算方法的研究和实验：2021年8月-2021年10月

4.基于内容的图像检索系统的设计和实现：2021年10月-2021年12月

5.文章撰写和论文终稿：2022年1月-2022年2月

五、参考文献

[1]GaoX,TaoD.Asurveyofgraphtheoreticalapproachestoimagesegmentation.PatternRecognition,2009,42(8):1769–1781.

[2]JingG,LiuK,HanJ,etal.Mutualreinforcementofsemanticsegmentationandobjectdetectioninaerialimages.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2020,58(11):8116–8129.

[3]ZhangXY,LiaoQM,GongRF.Adaptiveandregularizednonlocalmeansmethodforimagedeblurring.MathematicalProblemsinEngineering,2014,2014:1-12.

[4]WeiW,ZhouY,GuoB,etal.Highresolutionsatelliteimageclassificationusingconvolutionalneuralnetworkandsemi-supervisedregularization.RemoteSensing,2017,9(10):1–18.

[5]HeXY,LiuXC,NiuXY,etal.Salientregiondetectionviahighdimensionalcolortransformandlocalspatialestimation.IEEETransactionsonMultimedia,2020,22(5):1201–1213.