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基于区域的自然图像检索系统设计与实现的中期报告
一、项目简介
随着互联网的不断发展，图像检索技术在日常生活中的应用越来越广泛。本项目旨在设计并实现一个基于区域的自然图像检索系统，能够快速准确地检索出用户上传的自然风光图片，并进行分类、推荐等操作，以提高用户体验。
二、需求分析
1.功能需求：
（1）用户上传图片：用户可以通过网站界面上传自然风光图片，上传完成后后台应该对图片进行处理，并保存图片信息和特征信息。
（2）图像检索：用户可以通过输入具体的关键词，如山水、海滩、森林等关键词，检索相应的自然风光图片。
（3）图像分类：将图片进行分类，例如高山、平原、河流等分类。
（4）图像推荐：根据用户之前的搜索历史以及选择的图片，系统可以推荐一些喜欢的图片，以提高用户体验。
2.性能需求：
（1）平均检索时间不超过5秒。
（2）支持高并发访问。
（3）能够支持大规模数据的存储和检索。
三、技术路线
本项目主要采用以下技术：
（1）数据存储：MySQL数据库以及Hadoop分布式文件系统。
（2）图像特征提取：使用OpenCV库实现SIFT特征提取算法。
（3）图像识别与分类：使用机器学习算法实现图片的分类。
（4）图像检索：使用LIRE（LuceneImageRetrieval）图像检索库进行图像检索。
（5）Web前端：使用Bootstrap框架设计前端界面。
（6）后端开发：使用Java语言搭建后台服务器。
四、项目进度
目前已完成的工作包括：
1.初步设计了数据表结构，并在MySQL数据库中创建了相应的数据表。
2.实现了图片的上传和保存，能够将图片信息及其特征信息存储到数据库中。
3.使用OpenCV库实现了SIFT特征提取算法，并将提取的特征信息保存到数据库中。
4.实现了LIRE图像检索库的调用，能够检索出与用户输入的关键词相关的图片信息。
5.完成了前端界面的设计，设计了用户上传图片、搜索图片和查看图片等界面。
未来工作计划：
1.对图像进行分类，并将分类信息保存到数据库中。
2.开发推荐系统，根据用户搜索历史和选中的图片进行推荐。
3.优化系统的性能，提高用户体验。
五、结语
本项目旨在开发一个高效、准确、实用的自然风光图像检索系统。虽然目前还有很多工作需要完成，但我们相信在团队的合作下，我们将能够成功完成项目，为用户提供更好的服务。