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基于图符形状搜索引擎的设计与实现的中期报告
一、研究背景
现今，图符形状搜索引擎的应用非常广泛，例如在网络图片搜索、手写数字识别、机器人视觉等领域都有着广泛的应用。通过利用计算机视觉、模式识别、图像处理等技术，将输入的图形和形状进行比对和匹配，从而搜索出相应的结果。
二、研究目的和意义
本次研究旨在设计和实现一个基于图符形状搜索引擎的系统，用于实现在大量图符中搜索定制的指定形状，并对相关技术进行深入探究研究。该系统的主要意义在于提高图形搜索效率，降低人力成本和时间成本。
三、研究内容和方法
1.系统框架设计
本文将基于深度学习、计算机视觉、图像处理等技术，构建一个基于图符形状搜索引擎的系统框架。该系统框架主要包括图符预处理模块、特征提取模块、形状匹配模块和结果展示模块。
2.图符预处理模块
该模块主要完成对图符的预处理工作，包括图片加载、数据格式转换、数据归一化、去噪处理等。通过该模块，可以对输入的图符进行预处理，为后续的特征提取工作做好数据准备。
3.特征提取模块
该模块主要利用深度学习技术进行特征提取，提取出图符的重要特征，包括形状特征、颜色特征等。通过该模块，可以得到一个代表图符特征的向量，为后续的形状匹配提供重要依据。
4.形状匹配模块
该模块主要针对输入的指定形状，对图符进行匹配计算，在数据集中检索出与指定形状最相似的图符。通过该模块，可以提供高效的形状匹配策略，极大提高图形搜索效率。
5.结果展示模块
该模块主要将匹配结果展示给用户，包括匹配得分、匹配图符、相似度等信息，便于用户进行进一步的分析和处理。
四、预期成果
本次研究预期实现一个基于图符形状搜索引擎的系统，该系统利用深度学习和计算机视觉技术，实现高效的图形搜索功能。同时，本研究将对深度学习、计算机视觉等方面的相关技术进行深入探究和研究，积累相关的经验和技巧，为日后的研究和应用打下坚实的基础。