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基于内容的图像检索技术研究的任务书
任务概述：
本次研究任务是基于内容的图像检索技术研究，主要针对图像内容特征提取，图像相似度计算，图像检索算法等方面进行研究和探讨，以提高图像检索的精度和效率。具体任务安排如下：
一、研究任务分析
1.调研和分析图像检索的基本理论和国内外研究现状，确定研究方向和重点；
2.设计实验方案，选择适当的图像数据库和评价指标，建立评价模型；
3.研究和分析图像特征的提取方法，比较特征向量的优劣，并综合选取合适的特征向量；
4.研究和分析相似度计算方法，在相似度计算方面探索新的方法和算法；
5.探讨和研究图像检索算法，比较不同算法的优缺点，提出新的算法或优化现有算法。
二、实验方法
1.选取合适的图像数据库和评价指标；
2.对图像进行预处理，包括图像分割，降噪等；
3.采用SIFT、SURF、LBP等方法提取图像特征，比较不同特征提取方法的效果；
4.利用余弦相似度、欧氏距离等方法计算相似度；
5.研究基于奇异值分解（SVD）、局部感知哈希（LPH）等算法，并与传统和现有算法进行比较。
三、论文撰写
1.撰写正式的学术论文，并按照国际学术论文写作规范进行格式要求；
2.综合分析研究结果，总结经验和成果，提出展望。
四、时间安排
1.第一阶段（1周）：对图像检索技术的研究现状进行调研与分析，确定研究方向和重点，制定实验方案；
2.第二阶段（2周）：搜集数据集、处理和提取图像特征，进行相似度计算，实验结果分析；
3.第三阶段（2周）：分析图像检索算法，尝试提出新算法或优化现有算法，并进行实验比较；
4.第四阶段（2周）：撰写研究论文，准备报告和PPT，细化开题报告和毕业论文计划书；
5.第五阶段（1周）：论文修改和准备答辩。
五、预期成果
1.完成基于内容的图像检索技术研究，提高图像检索的精度和效率；
2.设计实验方案，选择适当的图像数据库和评价指标，建立评价模型；
3.研究和分析图像特征的提取方法，比较特征向量的优劣，并综合选取合适的特征向量；
4.研究和分析相似度计算方法，在相似度计算方面探索新的方法和算法；
5.探讨和研究图像检索算法，比较不同算法的优缺点，提出新的算法或优化现有算法；
6.撰写符合国际学术论文写作规范的论文，总结成果和提出展望。