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基于局部视觉信息的大规模图像检索研究的任务书
任务书
一、背景
图像检索是信息检索领域的一个关键技术，其可用于构建可视化检索系统，实现文字检索无法做到的图像检索功能。大规模图像检索是图像检索中一个具有挑战性的问题，其需要处理海量图像数据，并能够在大规模图像集合中高效地搜索合适的图像。近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，基于局部视觉信息的大规模图像检索日益成为研究热点。
局部特征是指在图像中具有局部区域结构，可以用来描述图像的重要信息。基于局部特征的算法包括SIFT、SURF、ORB等。这些算法可以提取出图像的关键点及其局部描述符，从而构建图像的特征向量表示，用于图像检索任务。在大规模图像检索中，局部特征算法对于快速计算和准确匹配具有明显优势。
二、任务
本次研究任务旨在探讨如何基于局部视觉信息实现大规模图像检索。
具体任务如下：
1.综述基于局部特征的大规模图像检索算法，并对比分析不同算法在数据集上的性能表现与优缺点。
2.实现基于局部特征的大规模图像检索算法，在数据集上进行实验，评估其各项性能指标，并进行深入分析。
3.探讨基于局部视觉信息的大规模图像检索算法在不同领域的应用，并优化算法以适应不同应用场景的需求。
4.结合实际应用场景，设计算法提高大规模图像检索的速度和准确度，并与已有算法进行对比，验证优化效果。
5.撰写研究报告，总结本次研究的成果、思路以及存在的问题和不足，在研究的基础上，提出下一步的展望和方向。
三、要求
1.研究员应具备较强的数学基础和计算机功底，熟悉常用的图像处理算法和数据结构，具有扎实的编程能力。
2.研究员应能够熟练使用主流的图像处理工具和编程语言，如Python、OpenCV等。
3.研究员应具备较强的团队协作能力和沟通能力，能够与组内其他成员积极配合，完成任务。
4.研究员应严格遵守数据安全、知识产权保护等法律法规和道德规范。
四、时间要求
本次研究计划完成时间为半年。
五、成果要求
1.研究报告：不少于20页，需包含研究问题、研究方法、实现效果、优化方案等，并在最后阐述下一步研究方向。报告应具有严谨性和可重复性。
2.实验数据集：提供实验使用的数据集（图片文件）、特征向量数据等。
3.程序实现：提供可运行的程序及源代码。
4.研究者应在小组例会、研讨会等场合发布实验结果，并提供技术支持。
六、经费预算
本次研究所需经费预算为XX万元。
七、参考文献
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3.RubleeE,RabaudV,KonoligeK,etal.Orb:Anefficientalternativetosiftorsurf[C]//2011Internationalconferenceoncomputervision.IEEE,2011:2564-2571.
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