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图像检索中的标注与排序方法研究的开题报告
开题报告
一、研究背景
随着数字图像的广泛使用，如何快速准确地检索和排序图像变得越来越重要。图像检索是指在图像库中根据查询图像找到相似度最高的图像。其应用范围广泛，涉及多个领域，如淘宝网中的视觉搜索、图书馆图像检索、安防系统中的行人检测等。
目前图像检索方法主要分为两类：基于内容的图像检索和基于标注的图像检索。基于内容的图像检索通过对图像的特征进行分析和比较，来实现对图像的检索和分类。而基于标注的图像检索则需要人工标注图像，将图像和标签进行相互关联，从而实现对图像的检索。
在人工标注图像时，需要考虑标注的准确性和标注的代价。我们需要寻求一种自动化或半自动化的方法来进行图像的标注工作，从而提高标注的效率和准确性，降低标注的代价。排序方法也需要考虑到图像的相似性，如何衡量图像之间的相似性，如何对相似度进行量化，也是一个关键的问题。
二、研究目的与研究内容
本文将研究基于标注的图像检索中的标注和排序方法。具体研究目的包括：
1.探究基于标注的图像检索的基本原理和方法，了解人工标注图像的流程和方法；
2.研究图像标注中的自动标注和半自动标注的方法，比较各种方法的优劣；
3.研究图像排序方法，探究图像相似性的度量方法，从而实现对图像库中的图像的排序。
研究内容包括：
1.基于标注的图像检索原理和方法的研究；
2.基于CNN模型的图像标注研究；
3.基于联合学习的图像标注研究；
4.研究图像排序方法，如余弦相似度、欧氏距离等。
三、研究方法和技术
1.系统理论学习方法，了解图像检索和图像标注的基本原理和方法，包括基于内容的图像检索和基于标注的图像检索；
2.图像处理技术，包括图像降噪、边缘检测、图像分割等，对图像进行处理，提取图像特征；
3.画框标注工具的使用，手动标注图像，并将图像与标签进行关联；
4.基于CNN模型的图像标注研究，使用深度学习网络来进行图像标注；
5.基于联合学习的图像标注研究，实现对图像的自动标注；
6.算法编程技术，如Python等。
四、预期成果
1.理解基于标注的图像检索的基本原理和方法，掌握图像检索的常见技术和方法；
2.研究基于CNN模型和联合学习的图像标注方法，并实现相应算法；
3.研究图像排序方法，建立图像相似性的度量模型；
4.实现基于标注的图像检索系统，提供图像检索和排序功能。
五、研究计划与进度安排
1.第1-2周：文献综述，了解基于标注的图像检索的基本概念、方法和应用领域。
2.第3-4周：系统理论学习，理解基于内容的图像检索和基于标注的图像检索的原理和方法。
3.第5-6周：图像处理技术的研究，包括图像降噪、边缘检测、图像分割等。
4.第7-8周：手动标注工具的使用，手动标注图像，并将图像与标签进行关联。
5.第9-10周：基于CNN模型的图像标注方法的实现，使用深度学习网络来进行图像标注。
6.第11-12周：基于联合学习的图像标注方法的实现，实现对图像的自动标注。
7.第13-14周：图像排序方法的研究，建立图像相似性的度量模型。
8.第15-16周：算法实现与系统开发，实现基于标注的图像检索系统。
9.第17-18周：论文撰写和答辩准备。
六、参考文献
[1]陈道政,洪天元.基于CNN的图像标注方法综述[J].中国图像图形学报,2020,25(04):642-647.
[2]李富洪,王天池,邬迪,等.基于联合学习的标注数据质量监测方法[J].计算机研究与发展,2020,57(03):613-626.
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