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基于内容图像检索中的对象提取与检索算法研究的开题报告
一、研究背景
随着数字图像技术的不断发展，图像检索技术在图像分析、图像识别、图像搜索等方面得到了广泛的应用。内容图像检索是一种基于内容的图像检索技术，它主要通过对图像中的内容分析与识别来实现图像检索，实现精准的图像匹配与检索。其中，对象提取与检索算法是内容图像检索的关键。
对象提取与检索算法主要针对图像中的目标或物体进行分析与识别，将其转化为可处理的形式，以便进行图像检索。同时，该算法的实现还需要解决准确性、鲁棒性、效率等方面的问题。因此，在研究对象提取与检索算法的过程中，还需要关注算法性能及其相关评价指标。
二、研究目的与意义
本研究旨在开发一种高效、精准、鲁棒性强的对象提取与检索算法，以实现更为精确的内容图像检索。同时，该研究还将关注对象提取与检索算法的性能评价及其相关指标，进一步完善相关算法的评价标准。此外，随着社会信息化程度的不断提高，对于图像资源的需求不断增加，因此研究内容图像检索技术，具有重要的实际应用意义。
三、研究内容与方法
具体研究内容包括：
1.对象提取：采用深度学习算法对图像进行特征提取，自动生成特征表示。
2.对象检索：使用最近邻搜索算法构建相似度图，利用图像相似度评价函数进行图像匹配和检索。
3.性能评价与指标：采用准确度，召回率，F1score等指标进行算法性能评价。
研究方法主要包括：
1.文献综述：对对象提取及检索算法的发展历程和现阶段主要技术进行综合性分析。
2.算法设计：基于文献综述和理论模型，针对对象提取与检索问题，设计和实现目标图像的特征提取算法和相似度匹配算法。
3.实验及结果分析：根据实验结果进行算法性能和效果分析，并对算法的改进进行进一步讨论和研究。
四、研究进度安排
第一年：
1.阅读相关文献，了解对象提取及检索算法的发展历程和技术进展。
2.研究深度学习算法，并进行实验验证。
3.实现基础的对象提取算法。
第二年：
1.实现对象检索算法。
2.对算法进行测试，分析算法的性能和效果。
3.进一步完善算法评价标准。
第三年：
1.完成实验数据的处理和整理。
2.提交论文，进行答辩。
3.用整个寒假时间做进一步的分析，总结并发表论文。
五、论文结构
本论文主要由以下部分组成：
第一章研究背景与意义
第二章相关技术的综述
第三章对象提取算法的研究
第四章对象检索算法的研究
第五章算法评价与指标
第六章实验结果及分析
第七章总结与展望