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图像检索中排序模型和排序特征的比较和优选的开题报告
一、研究背景及意义
随着信息技术和互联网的快速发展，图像在我们生活和工作中的应用越来越广泛。其中，图像检索是一项十分重要的任务，其目的是根据用户提供的查询图片，返回与之最相似的图片。“相似”的定义方式常常是根据图片的内容特征、视觉几何形状等进行计算与度量。图像检索在实际的应用场景中有非常重要的价值，例如可应用于文献查询、医学影像分析、营销广告、社交媒体等领域。
其中，排序模型是图像检索中重要的一环，指的是将图片按照其与查询图片的相似度进行有序排列。排序模型的质量直接影响图像检索的效果，因此，在实践中，如何建立有效的排序模型非常关键。目前，常见的排序模型有两类：基于学习的方法和基于传统特征的方法。基于学习的方法一般根据数据建立模型，实现更具有普适性的模型；基于传统特征的方法则更为传统，直接对图片进行处理提取特征，完成图片的相似性比较。
在传统特征方法中，排序特征的选择十分关键，直接影响排序模型的准确性。针对排序中常用的特征，例如颜色直方图、形状描述符、纹理特征等，需要考虑它们的计算方法、性能和对于结果的影响等方面进行分析比较，优选出具有良好性能的排序特征。
因此，本研究将重点探讨在图像检索中，基于传统特征的排序模型与基于学习的排序模型的比较，以及优选排序特征的方法和评价标准。
二、研究内容和方法
本研究将主要从以下方面展开工作：
（1）排序模型的建立
在实验中，将构建基于传统特征的排序模型和基于学习的排序模型。在模型训练中，从数据集中获取样本特征，进行模型训练。
（2）排序特征的提取
选取颜色直方图、形状描述符、纹理特征等常用的特征进行分析和比较，评估其性能和在排序模型中的应用情况。
（3）排序特征的优选
通过实验比较，根据排序特征的计算速度、表现效果等方面的评价指标，综合考虑选择排序特征的最佳方案，以获得更有效的排序模型。
（4）实验评估及结论分析
在数据集上对结果进行比较和评价，分析不同方法和技术的优缺点，总结结论和经验。
在以上步骤中，将使用MATLAB、Python等图像处理和机器学习工具进行实验和分析。
三、论文结构和时间计划
本文的主要结构如下：
第一章绪论
1.1研究背景和意义
1.2研究内容和方法
1.3论文结构
第二章相关技术综述
2.1图像检索技术
2.2排序模型
2.3排序特征
第三章基于传统特征的排序模型和特征分析
3.1特征提取和排序模型构建
3.2基于传统特征的实验结果分析
第四章基于学习的排序模型与特征分析
4.1学习方法和排序模型构建
4.2基于学习的实验结果分析
第五章排序特征的优选
5.1实验设计和方法
5.2结果分析和比较
第六章实验评估和结论
6.1实验结果
6.2总结和展望
时间计划：
第一阶段：文献综述和技术调研（2周）
第二阶段：基于传统特征的排序模型实验和分析（4周）
第三阶段：基于学习的排序模型实验和分析（4周）
第四阶段：排序特征的优选和实验评估（4周）
第五阶段：撰写论文和答辩（2周）