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基于二进制局部特征的大规模图像检索技术研究的开题报告
一、选题的背景与意义
随着互联网技术的不断发展和普及，人们的生活方式和工作方式也发生了很大的变化，数字影像也占据了越来越重要的地位。随着图像和视频在数字媒体、社交网络及其他应用领域的广泛应用，人们对于大规模图像检索的需求也越来越迫切。然而由于大数据量和计算时间等因素，传统的基于全局特征的图像检索方式在实际应用中存在一些问题，例如易受灰度变化、缩放、失真的影响，而局部特征可以在一定程度上克服这些问题，具有更好的可靠性和鲁棒性。因此，本文将基于二进制局部特征的大规模图像检索技术作为研究的方向，希望能够在该领域有一定的创新和突破。
二、研究内容及方法
1.研究内容
本文将主要研究以下内容：
（1）二进制局部特征的提取方法。
（2）基于InvertedFileIndex的检索方法。
（3）基于GPU的分布式计算技术。
2.研究方法
本文将采用以下方法：
（1）学习和了解相关文献，对基于局部特征的图像检索技术进行综述。
（2）研究局部特征的提取方法，主要包括SIFT、SURF、ORB等常用算法，比较其优缺点并进行改进。
（3）建立基于InvertedFileIndex的图像检索系统，实现对于大规模图像数据的快速检索。
（4）利用GPU进行分布式计算，提高检索的效率和准确率。
三、预期成果
本文预期可以得到以下成果：
（1）对局部特征的提取方法进行改进，提高特征描述符的准确性。
（2）建立基于InvertedFileIndex的图像检索系统，实现对于大规模图像数据的快速检索。
（3）利用GPU进行分布式计算，提高检索的效率和准确率。
（4）进行实验对比，验证所提出的方法和系统的优势和效果。
四、存在的问题与解决途径
1.问题
（1）图像数据集的选择和构建。
（2）局部特征的提取算法的选择和改进。
（3）建立基于InvertedFileIndex的图像检索系统。
（4）分布式计算的实现方法和技术。
2.解决途径
（1）选择公开且具有代表性的图像数据集，以及采用爬虫技术构建大规模图像数据集。
（2）对SIFT、SURF、ORB等常用算法进行研究，比较其优缺点并进行改进。
（3）借鉴已有的基于InvertedFileIndex的图像检索系统，进行改进和优化。
（4）研究CUDA编程技术，利用GPU进行分布式计算。
五、研究的意义和价值
1.意义
本文将基于二进制局部特征的大规模图像检索技术作为研究方向，旨在提高图像检索的效率和准确率，为数字多媒体、生物医学、安防等领域的应用提供支撑。
2.价值
本文所提出的基于二进制局部特征的大规模图像检索技术在运用到实际场景中，可以提高图像检索的效率和准确率，促进图像技术的发展和应用，有一定的学术研究和实际应用价值。