图像检索中多特征索引机制研究的开题报告.docx

图像检索中多特征索引机制研究的开题报告
一、题目
图像检索中多特征索引机制研究
二、研究意义
随着信息技术的发展，图像数据在生活中的应用越来越广泛。例如，在旅游行业中，游客可以通过拍摄照片记录旅游景点，以便以后再次浏览；在医学领域，医生通过拍摄照片记录病人的症状，以便作出准确的诊断。
然而，由于图像数据量大且复杂，传统的图像检索方法无法满足需求。因此，图像检索中的多特征索引机制研究具有重要意义，可以提高图像检索的准确率、速度和智能化程度。
三、研究内容
1.研究多特征索引机制的基本理论和方法，包括特征提取、特征选择、特征加权、特征匹配等。
2.实验验证多特征索引机制在图像检索中的效果，尤其是在相似图像检索和复杂图像检索中的应用。
3.研究多特征索引机制在大规模图像数据集中的应用，例如在互联网上的图像搜索引擎中。
四、研究方法
1.针对多特征索引机制的研究方法有：综述法、实验法和理论模型法等。
2.在实验验证多特征索引机制的效果时，需要构建相应的实验平台，利用已有的图像数据集进行测试。
3.通过文献调研和实验研究，基于经验不断完善多特征索引机制的理论体系。
五、预期成果
1.论文：撰写一篇较完整的关于多特征索引机制在图像检索中的研究成果的论文，发表于（IEEETransactionsonImageProcessing）国内外一流期刊。
2.实验平台：建立一个相应的图像检索实验平台，对多特征索引机制在不同场景下的图像检索性能进行评估。
3.专利：对多特征索引机制的具体实现方案进行申请，并获得相应发明专利授权。
六、研究进度安排
第一年：
1.对多特征索引机制的基本理论和方法进行全面的文献调研和分析。
2.基于文献调研，构建多特征索引机制的理论模型。
3.实验验证多特征索引机制在相似图像检索中的效果。
第二年：
1.对多特征索引机制在复杂图像检索中的应用进行实验验证，并对其效果进行评估。
2.进一步完善多特征索引机制的理论体系。
第三年：
1.在大规模图像数据集中进行实验验证，并对效果进行评估。
2.编写论文并撰写相应的专利申请。
七、参考文献
1.G.Liu,S.Li,Y.Gao,H.Wang.Large-scaleimageretrievalwithmulti-adaptivefeaturefusion.IEEETransactionsonImageProcessing,2013.
2.R.Wang,Z.Zhang,Y.Liu,L.Wang.Amulti-featureretrievalapproachforlandmarkimagerecognition.MultimediaToolsandApplications,2016.
3.S.Zhang,S.Zhu,K.Liu,M.Han.Multi-modalscenerecognitionusinglocalandholisticfeatures.PatternRecognitionLetters,2016.
4.Y.Wang,H.Wu,J.Jiang,H.Liu.Multi-featurebasedimageretrievalmethodusinglearnerrelevancyfeedback.CognitiveComputation,2016.
5.C.Hsieh,S.Chen.Multi-featurefusionforcontent-basedimageretrieval.ImageandVisionComputing,2012.