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基于感兴趣区域的图像检索系统关键技术研究的中期报告
背景介绍：
图像检索系统是通过基于图像内容和特征的相似度匹配来检索图像库中的图像。在传统的图像检索系统中，用户输入的检索关键词往往需要与图像的元数据进行匹配，但是这种方法存在很多问题，例如元数据填写不准确、图像语义复杂等，限制了图像检索系统的应用范围和准确度。因此采用基于感兴趣区域的图像检索系统可以建立更丰富、更准确的图像语义表达，并提高图像检索的精度。
研究目的：
本研究旨在研究基于感兴趣区域的图像检索系统关键技术，以解决传统图像检索系统中存在的问题，提高图像检索的精度和准确性。
研究内容：
1.感兴趣区域检测
传统的图像检索系统往往忽略了图片中不同区域之间的语义信息，而基于感兴趣区域的检索系统需要提取图片中感兴趣的区域并建立区域和图片之间的相关性模型。因此，本研究将探究几种常见的感兴趣区域检测方法，如基于显著性、边缘和颜色的检测方法等。
2.特征提取
感兴趣区域检测后，需要将每个区域的特征提取出来，以建立区域和图片之间的关联模型。本研究将探究几种主流的图像特征提取方法，如SIFT、SURF和HOG等。
3.相似度匹配
基于感兴趣区域的图像检索系统需要将用户输入的查询图像和图像库中的图像进行相似度匹配，以实现检索功能。本研究将探究几种主流的相似度匹配方法，如欧氏距离、余弦距离和汉明距离等。
4.实验验证
本研究将通过大量实验验证所提出的基于感兴趣区域的图像检索系统的准确性、鲁棒性、有效性和可扩展性等性能指标，并与传统的图像检索系统进行比较。
预期成果:
本研究的主要成果是开发基于感兴趣区域的图像检索系统，以提高图像检索的准确度和可靠性。同时，在探究过程中，将解决目前传统图像检索系统中存在的问题，并通过实验验证和评估，发表一些高质量的论文。