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基于属性关联图的图像检索与聚类研究的中期报告
一、研究背景
随着数字图像的不断增加，传统的手动分类和检索已经无法满足需求。因此，基于图像内容的检索和聚类方法成为了研究的热点之一。图像属性关联图是一种有效的图像表示方法，可以将图像转化为属性向量表示，并通过属性之间的相关性构建属性关联图进行分析和处理。因此，本文旨在研究基于属性关联图的图像检索与聚类方法。
二、研究内容
1.图像特征提取
针对图像检索与聚类任务，本文选择了SIFT（尺度不变特征变换）算法作为特征提取的方法，该方法具有尺度不变性、旋转不变性等良好的性质。
2.属性向量构建
利用提取到的SIFT特征，对每一张图像进行属性向量的构建。属性向量中每一个元素对应着一个关键点，元素值表示该关键点对应的特征描述子。对于一张图像而言，其属性向量为一个D维的向量，其中D为该图像的关键点数目。
3.属性关联图构建
利用属性向量，可以通过计算关键点之间的相似度来构建属性关联图。本文使用了基于Gabor滤波器的相似度计算方法，该方法可以获得更加丰富的特征信息，并且可以处理图像的旋转和尺度变化。
4.图像检索
对于查询图片，在属性向量构建和属性关联图构建的基础上，利用余弦相似度计算查询图片与数据库图片的相似度。根据相似度得分从高到低排序，返回前K个相似的结果作为检索结果。
5.图像聚类
对于图像聚类任务，本文使用了基于K-Means算法的聚类方法。首先将所有图像构建成属性关联图，然后对图像的属性向量进行K-Means聚类，将相似的图像分到同一个簇中。
三、研究进展
1.已完成任务
已完成图像特征提取和属性向量构建的部分，并利用部分数据库图像进行了属性关联图的构建和图像检索实验。实验结果表明，基于属性关联图的图像检索方法能够有效地提高检索效果。
2.需要继续完成的任务
需要进一步完善系统的实现，包括属性关联图的构建方法、相似度计算方法的优化等，提高检索和聚类方法的精度和效率。同时，还需要拓展实验数据集，并分析和比较不同方法的优缺点以及应用场景。
四、结论
基于属性关联图的图像检索和聚类方法具有很好的应用前景，在多种应用场景中表现出较高的准确性和鲁棒性。但仍需要在算法的优化和实践应用上进行深入研究。