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基于形状的图像检索技术研究的中期报告
一、研究背景和意义：
随着数字图像的广泛应用，如何快速准确地检索所需的图像已成为一个重要的研究课题。传统的图像检索方法主要基于文本或关键字搜索，但这些方法仅适用于带有文本标识符或关键字的图像。而对于大规模的图像库，这种方法往往无法满足快速准确的检索需求。
基于形状的图像检索技术主要从图像的形状特征出发，将图像看作是一个由形状构成的抽象结构，并利用形状特征来描述和刻画图像内容。这种方法可以突破语义和文本的限制，对于没有文本标识符或关键字的图像也能进行准确的检索。
因此，基于形状的图像检索技术具有广泛的应用价值，例如图像数据管理、医学图像诊断、图像分类和信息检索等领域。此外，该技术还可以为智能监控和安防领域提供有效的技术支持。
二、研究内容和方法：
本研究主要基于以下几个方面展开:
1.形状特征的提取和建模
对于图像形状特征的提取，本研究将探索多种常用的形状特征提取方法，如边缘检测算法、形状描述子、轮廓匹配等，比较它们在不同数据集上的效果和适用性，并选择最优的形状特征建模方法。
2.相似性度量指标的设计和优化
本研究将通过实验探索不同的相似性度量指标，包括欧氏距离、曼哈顿距离、汉明距离、余弦相似度等方法，并根据实验结果进行相应的优化和改进。
3.基于深度学习的形状特征提取和检索
考虑到深度学习在图像处理与识别领域的优秀表现，本研究还将探讨基于深度学习的形状特征提取和检索方法。其中，我们将尝试使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等先进的深度学习模型，提高图像识别和检索的准确性和效率。
三、研究进展和展望：
目前，本研究已经完成了对形状特征提取方法的比较实验，并初步确定了在数据集上表现最优的方法。接下来，我们将继续开展相似性度量指标的优化研究，并进一步探索基于深度学习的形状特征提取和检索方法。
未来，本研究还将重点研究基于形状的图像分类和语义分割等技术，进一步深化基于形状的图像识别和检索技术的应用。此外，我们还计划开发一种实用的基于形状的图像检索系统，以便为实际应用提供可靠的技术支持。