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基于区域的自然图像检索系统设计与实现的开题报告
一、研究背景与研究意义
自然图像检索系统是一种基于图像识别技术的图片搜索引擎，能够通过输入一张图片或者一句话描述，从海量图片数据库中找到相似的图片。在现实生活中，由于用户无法准确描述自己想要的图片，并且传统的文本搜索引擎无法满足用户的要求，自然图像检索系统正在逐渐成为图片搜索的主流方式。
目前，已经出现了不少自然图像检索系统，例如GoogleImages、BingImages等，这些系统都基于颜色、纹理等低级特征，使用传统的视觉识别算法，如SIFT、SURF等来描述图像，以实现图像检索。但是，这些系统在处理复杂背景、多样物体和重叠目标等方面仍存在问题。因此，设计一种基于区域的自然图像检索系统是必要的。
本研究旨在基于区域的方法，通过有效的特征提取、识别和匹配算法，实现高效的自然图像检索系统，并在实现中进一步探究深度学习的应用。
二、研究目标及方案
1.研究目标
本研究旨在设计并实现一种基于区域的自然图像检索系统，通过以下几个方面实现：
1)实现基于深度学习的特征提取，提高特征的准确性和区分度；
2)研究区域识别和区域匹配算法，提高检索系统的鲁棒性和效率；
3)设计和实现搜索界面和后台数据库，提供良好的用户体验和系统稳定性。
2.研究方案
本研究将采用以下技术实现目标：
1)深度学习算法：使用现有的卷积神经网络(CNN)模型预训练网络，并对训练好的模型进行微调来提高特征准确性和区分度；
2)区域检测和识别算法：使用现有的目标检测和识别神经网络模型，如RCNN、FastRCNN等，来实现区域的检测和识别；
3)区域匹配算法：使用已有的基于区域的图像检索算法，如SelectiveSearch、EdgeBoxes等，来实现区域之间的匹配；
4)后台数据库：使用开源的图像检索数据库，如Elasticsearch，来实现检索量的存储和检索引擎的设计。
三、预期结果
1)实现基于区域的自然图像检索系统，可准确地检索相似的图像；
2)设计和实现良好的用户界面，并尝试使用互动技术来提供更便捷的使用体验；
3)尝试将深度学习算法应用于图像检索系统中，并对比传统算法的性能。
四、研究计划
本研究计划分为以下几个阶段：
1)确定研究目标和方案，阅读相关文献，研究现有的自然图像检索系统的设计与实现；
2)学习深度学习算法和相关框架，如TensorFlow、PyTorch等；
3)设计和实现基于区域的自然图像检索系统的前端和后台；
4)测试系统性能和稳定性，并优化系统。
研究计划时间表如下表：
|时间节点|计划任务|
|------------------|-------------------------------|
|2021.7-2021.8|阅读相关文献，确定研究目标和方案|
|2021.9-2021.10|学习深度学习算法和相关框架|
|2021.11-2022.2|系统设计和实现|
|2022.3-2022.4|测试系统性能和稳定性|
|2022.5-2022.6|优化系统|
|2022.7-2022.8|撰写论文和答辩准备|
五、结论
本研究计划采用基于区域的方法，研究设计并实现一种新型的自然图像检索系统。通过该研究，可以提高检索系统的鲁棒性和效率，并进一步探究深度学习算法在图像检索中的应用。该研究具有实用性和应用前景，将为图像检索系统的发展提供新思路和解决方案。